ПСИХОТРОНИКА ЦИФРОВАЯ КОПИЯ СОЗНАНИЯ

КОМПЬЮТЕРЫ появились И5 глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считать и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся задачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исследователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут быть умными и с этим не соглашается все меньшее и меньшее количество людей. Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусственный интеллект, как полет на Луну. Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или умственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного интеллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста-гуманитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирования. Тем не менее понимание как человеческий разум эволюционировал из бессознательной материи прольет свет на то, как можно заставить машины думать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путем вариации и отбора.

Добрый день уважаемые слушатели! Сегодня вы узнаете много нового. Общее название проекта - психотроника. Уверен, что такая работа не останется без внимания. Работа большая и трудоёмкая она посвящена новым открытиям. Цель работы заключается в разработке устройства способного манипулировать атомами, устройство будет снабжено электронным мозгом. Разум мозга уникален, он рассчитан на самообучение и способности мыслить. Удивительно, не правда ли? «Опасно разумен» вот так скажут о нём. Проект создавался многие годы отличительной его чертой является то что он написан грамотным техническим языком и имеет все доказательства. Я ищу среди людей понимание ведь не один я живу на свете. Возникает вопрос: зачем он нужен? Дело в том, что это не узкая специализация, и она требует грамотный подход и расчёт. Это устройство очень не простое с его помощью можно раскодировать ДНК, создать лекарство от старости, рассчитать неизвестные законам физики частицы и тем самым преодолеть гравитацию, скопировать сознание человека на носитель, создавать новое оружие, а также изменять ДНК с помощью сознания человека. Электронный мозг уникален тем, что он сможет эволюционировать и жить в интернете как вирус. Мало кто догадывается на что способен настоящий квантовый эволюционирующий электронный мозг. Создание новых операционных систем, защита, взлом системы за доли секунды, создание кино, создание кристаллов которые будут аккумулировать энергию солнца и извне, в общем, все, что сможет сделать самообучающаяся машина.

Всё будет зависеть оттого какие у него будут учителя. Основной целью проекта является создание нано роботов. А главным стержнем является электронный мозг. Это было небольшое вступление продолжим его но уже в другом формате. Разработка проблемы искусственного интеллекта необходимо связана с результатами исследования естественного интеллекта, который не ограничивается когнитивными функциями, представляет сознательную деятельность в целом. Здесь мы имеем дело с тем, что обычно именуют проблемой сознания. Она - многопланова, ее анализ, помимо уточнения терминологии, предполагает теоретически корректное вычленение основных планов и последующее их соотнесение друг с другом. Не вдаваясь в эту задачу, мы выделим лишь один из основных планов этой проблемы - классический вопрос об отношении сознания к головному мозгу. Исследование этого вопроса способно расширить и углубить наше понимание специфики информационных процессов, протекающих в головном мозге, и тем самым стимулировать новые подходы в разработке искусственного интеллекта. Сознание обладает специфическим и неотъемлемым качеством субъективной реальности. Именно это качество создает главные трудности для объяснения связи сознания с мозговыми процессами (и более широко - при попытках интегрировать его в научную картину мира). Такое решение должно представлять собой теоретически корректный ответ, по крайней мере, на два следующих вопроса:

Первый. Как связаны явления субъективной реальности с мозговыми процессами, если первым нельзя приписывать пространственные и другие физические свойства, а вторые ими по необходимости обладают?;

Второй. Каким образом явления субъективной реальности, которым нельзя приписывать физические свойства (массу, энергию), способны служить причиной телесных изменений, управлять ими? С ними связан ряд других существенных вопросов , которые имеют более тесное отношение к проблематике искусственного интеллекта. Для ответа на указанные два основных вопроса мною предлагается информационный подход . Его исходные посылки следующие:

Первое. Информация необходимо воплощена в своем физическом (материальном) носителе, она существует лишь в определенной кодовой форме;

Второе. Информация инвариантна по отношению к физическим свойствам своего носителя, т.е. одна и та же информация может кодироваться по- разному (сокращенно это именуется далее «принципом инвариантности»); Третье. В самоорганизующихся системах информация может выступать причиной изменений в её субстрате и структуре, служить фактором управления;

Явления субъективной реальности допустимо интерпретировать в качестве информации (например, мое восприятие дерева в данный момент, как явление моей субъективной реальности, есть информация о соответствующем внешнем объекте). Если эти посылки всё же принимаются, то из них могут быть выведены искомые объяснения. Явление субъективной реальности связано с соответствующим мозговым процессом как информация со своим носителем. Им является определенная мозговая нейродинамическая система. Явлениям субъективной реальности действительно нельзя приписывать длины, ширины и т.п. Говорить о пространственной локализации явления субъективной реальности можно лишь в том смысле, что оно воплощено в определенном нейродинамическом коде и вне его не существует, а последний имеет сложную структуру и определенное расположение в головном мозге.

Связь явления субъективной реальности со своим нейродинамическим носителем является функциональной, она представляет сложившуюся кодовую зависимость. Рассмотрим субъективной реальности сравнительно простой случай. Переживаемый мной в данном интервале образ дерева (обозначим это явление субъективной реальности через Ноль) имеет своим носителем определенную нейродинамическую систему (обозначим ее Икс). Связь между Ноль и Икс носит именно функциональный характер - это явления одновременные и одно причинные: Икс есть кодовая представленность Ноль или, короче, - код Ноль. Основательное исследование подобных связей предполагает расшифровку кода. Задача расшифровки мозговых кодов психических явлений уже поставлена на повестку дня (вслед за расшифровкой генетического кода и генома человека).

Но что означает расшифровка кода, если информация всегда существует только в кодовой форме и от нее невозможно избавиться? Она может означать лишь одно: перевод неизвестного кода в известный. Для каждой самоорганизующейся системы существует два типа кодов. Назовем их «естественными» и «чуждыми». Первые непосредственно «понятны» той системе, которой они адресованы, «прозрачны» для нее, не требуют операции декодирования (частотно-импульсный код на выходе сетчатки сразу «понятен» соответствующим мозговым структурам, слово «дерево» сразу понятно человеку хорошо знающему русский язык, ему не нужно специально анализировать физические и структурные свойства этого кодового объекта и т.п.). Декодирование требуется, когда система имеет дело с «чуждым» кодом, но оно означает лишь преобразование его в «естественный» код. После того как найден и закреплен способ такого преобразования «чуждый» код становится для самоорганизующейся системы «естественным», что знаменует акт ее развития. Важно учитывать, что и «естественные» и «чуждые» коды могут быть для самоорганизующейся системы как внешними (например, сообщаемые человеку непонятные слова), так и внутренними (скажем, мозговые коды типа ИКС), что обусловливает специфику задач, связанных с их декодированием и перекодированием. Можно выделить два вида задач расшифровки кода: Первая, «прямую», когда дан кодовый объект и требуется выяснить информацию, которая в нем содержится (здесь мы имеем дело с «чуждым» кодом), и Вторая, «обратную», когда нам дана определенная информация и требуется установить ее носитель и его кодовую организацию; здесь перед нами «естественный» код и такая задача является, как правило, более трудной.

Мозговые коды типа ИКС являются внутренними «естественными» кодами. Воплощенная в них информация дана индивиду непосредственно в форме явлений его субъективной реальности (чувственных образов, мыслей и т.п.). Причем, не только устройство такого кода, но даже наличие его в нашем мозгу нами совершенно не ощущается, не отображается. В явлениях субъективной реальности нам дана информация как бы в «чистом» виде и способность оперировать ею. Таков кардинальный факт нашей психической организации, сложившейся в процессе биологической эволюции и антропогенеза, ибо живой системе для эффективного функционирования нужна информация, как результат адекватного отображения внешних объектов, ситуаций, собственных действий и т.д. и в большинстве случаев не нужно отображение носителя информации (в силу принципа инвариантности). У человека же на нынешнем этапе развития общества такая потребность возникает. Расшифровка мозговых кодов явлений субъективной реальности - реальная научная задача. Ее решение способно вызвать судьбоносные для земной цивилизации последствия как позитивного, так и негативного характера (что особенно важно иметь в виду). Эти вопросы требуют специального рассмотрения.

Отличие информационной причины от физической причины определяется принципом инвариантности (причинный эффект вызывается тут именно информацией, на основе сложившейся кодовой зависимости, а не самими по себе физическими свойствами носителя этой информации, которые, в принципе, могут быть разными).

Всякое психическое причинение осуществляется в сознательно¬бессознательном контуре информационных процессов, который представляет собой исключительно сложный объект для анализа. Трудности усугубляются еще и тем, что даже в случае ясно сознаваемого действия, необходимо учитывать в нем не только рефлексивное и актуальное, но также уровни арефлексивного и диспозиционального. К тому же возникает проблема речевого оформления явлений субъективной реальности, языкового кода. Однако в первом приближении правомерно все же выделить такую разновидность психической причинности как произвольное действие. Здесь можно сравнительно четко обозначить комплекс явлений субъективной реальности, выражающих мое намерение совершить определенное действие и управляющих его реализацией. Возьмем простой пример. Я хочу включить свет настольной лампы и делаю это, нажимая кнопку. В данном случае мое желание, побуждение формирует программу действий и запускает цепь кодовых преобразований, хорошо отработанных в филогенезе и онтогенезе (имеется в виду последовательное и параллельное включение кодовых программ движения руки и сопутствующих ему других телесных изменений, а также кодовых программ энергетического обеспечения всего комплекса этих изменений, приводящих к достижению цели). Разумеется, произвольное действие требует более полного описания, мы ограничились лишь общими принципиальными моментами в его объяснении.

Явления субъективной реальности могут служить причиной не только телесных изменений, но и причиной изменения других явлений субъективной реальности, когда, например, одна мысль влияет на другую, влечет другую и т.п. Это повсеместный факт нашего опыта. Однако задача дискретизации континуума субъективной реальности и вычленения отдельного явления субъективной реальности вызывает серьезные теоретические трудности. Тем не менее в ряде простых случаев такая операция может быть корректно проведена. Тогда, если одна мысль (А) вызывает другую мысль (Б), то это равносильно преобразованию нейродинамического кода первой в нейродинамический код второй. Здесь также имеет место психическая причинность. Ведь внутренний «механизм» следования Б из А принципиально не отличается от тех процессов, когда явление субъективной реальности вызывает определенное телесное изменение. Различны лишь контуры кодовых преобразований, те подсистемы головного мозга, в которых они совершаются. Когда мы говорим об отдельном явлении субъективной реальности, то важно учитывать, что оно всегда принадлежит данному уникальному «Я» и несет на себе его печать, оно есть момент целостной субъективной реальности, существующей только в конкретной личностной форме. Эта целостность, определяемая нашим «Я», представлена тем, что может быть названо эго¬системой головного мозга. Будучи структурно и функционально подсистемой головного мозга, эта эго-система образует высший уровень мозговой самоорганизации и управления; именно на этом уровне функционируют кодовые структуры типа икс. Она охватывает не только сферу сознательных, но и сферу бессознательных психических процессов, регулирует их взаимодействие.

Только в контурах эго-системы информационные процессы приобретают качество субъективной реальности, что связано со специфическими кодовыми преобразованиями. Эти кодовые преобразования отображают, в частности, и уникальные особенности эго-системы (и, значит, личностные особенности индивида), в том числе и такой личностный параметр как волеизъявление. И тут возникает традиционный вопрос о свободе воли, который всегда стоял в центре дискуссий по проблеме сознания и мозга. Совместим ли феномен свободы воли с детерминированностью мозговых процессов? На этот вопрос можно дать положительный ответ. Здесь нет нужды вдаваться в подробный анализ феномена свободы воли. Для наших целей достаточно признать, что по крайней мере в некоторых случаях человек может сам совершать выбор действий, управлять движением своей мысли, переключать внимание, оперировать по своей воле теми или иными явлениями собственной субъективной реальности (представлениями, интенциональными векторами), хотя в составе субъективной реальности есть такие классы явлений, которые либо вообще неподвластны произвольному оперированию, либо поддаются ему с большим трудом. Но признание пусть частичной способности «Я» оперировать явлениями собственной субъективной реальности (т.е. информацией в «чистом» виде), например способности переводить А в Б, равносильно признанию того, что я могу по своей воле оперировать их нейродинамическими кодами. Следовательно, как бы это странно ни звучало на первый взгляд, я могу по своей воле оперировать некоторым классом своих мозговых нейродинамических систем, т.е. управлять ими (хотя и совершенно не чувствуя этого; не ведая, что творю!).

Более того, это означает, что я могу оперировать не только некоторым наличным множеством собственных мозговых нейродинамических систем, активировать и дезактивировать их определенную последовательность, но и формировать направленность кодовых преобразований (в тех или иных пределах) и, наконец, создавать новые кодовые паттерны типа ИКС. Нельзя же отрицать, что человек своим творческим усилием продуцирует оригинальные мысли, уникальные художественные образы. Эти новообразования в сфере его субъективной реальности имеют свое необходимое кодовое воплощение в его мозговой нейродинамике. Поскольку способность создавать новообразования в сфере субъективной реальности равнозначна способности порождать новообразования на определенном уровне мозговой нейродинамики (кодовой организации типа ИКС), то это дает основание говорить о постоянной возможности расширения диапазона возможностей саморегуляции, самосовершенствования, творчества. И это относится, конечно, не только к управлению своими психическими процессами, но и к управлению телесными процессами, к психосоматическим контурам саморегуляции. Когда человек, как иногда говорят, силой воли подавляет боль (или когда йог вызывает у себя замедление сердечного ритма), то это означает, что он формирует у себя такие паттерны мозговой нейродинамики, такую цепь кодовых преобразований, которые «пробивают» новый эффекторный путь и «захватывают» вегетативные и другие нижележащие уровни регуляции, обычно закрытые для произвольного управления.

Но способность управлять собственной мозговой нейродинамикой может быть истолкована только в том смысле, что нейродинамические системы типа ИКС, взятые в их актуальной и диспозициональной взаимосвязи, являются самоорганизующимися, образуют в мозгу человеческого индивида личностный уровень мозговой самоорганизации (эго - систему). Следовательно, акт свободы воли (как в плане производимого выбора, так и в плане генерации внутреннего усилия для достижения цели) есть акт самодетерминации. Тем самым устраняется тезис о несовместимости понятий свободы воли и детерминизма, но последнее должно браться в смысле не только внешней, но и внутренней детерминации (задаваемой программами самоорганизующейся системы). Изложенное выше дает ряд существенных оснований для сопоставления мозга и компьютера, прежде всего в плане осмысления различия информационных процессов, осуществляемых каждым из них, понимания той весьма большой дистанции, которая существует между ними. У компьютера нет субъективной реальности. Информационный процесс, лишенный качества субъективной реальности, отличается по своей организации, по своим структурным, оперативным и целевым характеристикам оттого информационного процесса, который специфичен для эго - системы головного мозга. Разумеется, многие информационные процессы и в головном мозгу и тем более в других подсистемах нашего организма идут «в темноте» (как выражаются некоторые западные философы), не дают о себе знать в виде субъективных проявлений. С чисто функциональной точки зрения добавка в виде явления субъективной реальности кажется излишней. Но это именно кажимость.

На самом деле возникновение в ходе эволюции субъективной реальности ознаменовало новый этап и новый тип самоорганизации. Здесь возникает ряд вопросов, которые должны стать предметом тщательного анализа. Пока нам известны два вида субъективной реальности -животный и человеческий. Весьма вероятно, что в других звездных мирах есть существа, обладающие субъективной реальностью совершенно иного типа (предмет для фантазирования, но и для теоретических размышлений). Хотя некоторые выдающиеся ученые и философы отрицали возможность создания таких систем искусственного интеллекта, которые способны обладать субъективной реальностью, такая возможность теоретически обоснована (тем более в отношении различных симбиозов искусственного интеллекта с естественным интеллектом). Это вытекает из принципов функционализма (которые, по моему убеждению, сохраняют рациональный смысл, могут служить не только редукционистским целям, но и нередукционистским объяснениям субъективной реальности, что я пытался продемонстрировать выше). Функциональное описание и объяснение логически независимо от физического описания и объяснения, что, как известно, убедительно было показано Тьюрингом, Патнэмом и другими. Это обязывает принять тезис об изофункционализме систем, развитый Тьюрингом (один и тот же набор функций может быть воспроизведен системами, различными по своим субстратным, физическим свойствам).

Для обоснования тезисов об изофункционализме систем и о возможности обретения искусственным интеллектом качества субъективной реальности важное теоретическое значение имеет принцип инвариантности информации по отношению к физическим свойствам ее носителя. Из него следует возможность возникновения различных вариантов кодовой самоорганизации.

Тот вариант, который возник в ходе эволюции был не единственно возможным. Разумеется, принцип инвариантности не означает безразличия физических свойств носителя информации, но лишь то, что одна и та же информация может иметь носители с разными физическими свойствами. В ходе эволюции отбирались коды наиболее экономичные в энергетическом отношении, наиболее компактные по своей организации и т.п. (так сформировались фундаментальные коды земных самоорганизующихся систем - код ДНК, частотно-импульсный код в нервной системе, язык). Да, теоретически, были возможны иные варианты, но в доступном нам мире существует лишь тот вариант самоорганизующейся системы, наделенной субъективной реальностью, который был изобретен, создан биологической эволюцией. И он так или иначе указывает пути сближения искусственного интеллекта с естественным интеллектом.

Вопрос о возникновении субъективной реальности -это прежде всего вопрос о способе представленности информации для сложной самоорганизующейся системы и способе использования ее для управления своим целостным функционированием (поведением). Этот новый способ представленности информации и оперирования ею в целях управления возник в связи с чрезвычайным усложнением живой системы (включающей множество самоорганизующихся подсистем) и потребностью нахождения оптимальных средств поддержания ее целостности, централизации самоотображения и управления (как условия реализации адекватного поведения и, в конечном итоге, выживания).

В силу множества уровней и структур самоорганизации в развитом организме (клетки, органы, системы дыхания, кровообращения и др.) эволюция постоянно решала проблему соотношения иерархических, кооперативных и конкурентных контуров управления в структуре целостного организма, соотношения централизации и относительной автономности в функционировании его подсистем. Возникновение психики, способности отображения и управления в форме субъективной реальности явилось ответом на эти проблемы. Представленность информационных процессов в форме явлений субъективной реальности - чрезвычайно удобный, экономичный, высоко оперативный способ получения, переработки и использования информации в целях эффективного управления многосложным организмом, централизации его действий, которая (централизация) интегрирует нижележащие уровни управления (в клетках, органах и т.п.), сохраняя их определенную автономию. Представленность информации в форме субъективной реальности позволила резко расширить не только «содержательный» («когнитивный») диапазон информации, но в еще большей степени ее ценностные измерения - посредством различных эмоциональных состояний, таких мощных субъективных регуляторов и стимуляторов поведения как боль, оргазм, чувство голода. У высших животных субъективная реальность достигает значительной степени индивидуализации и разнообразия психических модальностей.

В процессе антропогенеза произошло качественное развитие психического отображения и управления - возникло сознание, отличительная черта которого в том, что субъективная реальность сама становится объектом отображения и управления в форме субъективной реальности .

Другими словами, создается возможность по существу неограниченного производства информации об информации и способность наряду с информационным управлением телесными изменениями так же и управления информационными процессами на уровне субъективной реальности. Для этого формируется специальная кодовая система - язык. Развивается способность абстрагирования, возникает высокая степень свободы оперирования информацией в «чистом» виде - типа мысленных действий, предваряющих реальные действия, мысленного моделирования вероятных ситуаций, прогнозирования, проектирования, фантазирования, творческих решений, самополагания и волеизъявления. Все эти функции естественного интеллекта заведомо отсутствуют у компьютера. Феноменологические характеристики естественного интеллекта, посредством которых обычно указывают на качественное отличие естественного интеллекта от искусственного интеллекта, выражают существенные структурно-функциональные особенности информационных процессов в головном мозге. Как свидетельствуют данные нейроморфологии и нейрофизиологии, в головном мозге переработка информации совершается одновременно, параллельно во многих различных по своим функциям структурах, результаты которой анализируются и выборочно интегрируются в зависимости от актуализованной цели, от хода решения задачи. Переработка информации в головном мозгу, выражающая текущую мыслительную деятельность, совершается отнюдь не по жесткой двоичной логической схеме. Скорее эта логика представляет собой многозначную логику, в которой число значений истинности есть величина переменная; при этом число значений истинности меняется в зависимости от характера решаемой задачи и, возможно, от разных этапов ее решения.

В этой многомерной динамической структуре двоичная логическая схема лишь один из существенных моментов процесса переработки информации. Головному мозгу присущи развитые функции вероятностного прогнозирования, весьма оригинальные, эффективные способы сжатия информации и выборки нужных элементов из памяти, эвристического синтеза и другие операции, которые вряд ли допустимо приписывать современным компьютерам. Сказанное, конечно, не умаляет роли и возможностей искусственного интеллекта. Выдающиеся достижения компьютерных наук и информационных технологий положили начало новому этапу цивилизации - информационному обществу. Проблемы дальнейшего развития искусственного интеллекта будут в существенной мере определять судьбы человечества. Но это обязывает нас к тщательному анализу и реалистическим оценкам широковещательных проектов. Среди ряда ведущих специалистов в области искусственного интеллекта бытует убеждение, что быстро нарастающая вычислительная мощь компьютеров скоро приведет к появлению у них сознания (профессор Болонкин и другие). К сожалению, это вовсе не тот случай, когда огромное количественное накопление приводит к новому качеству. Существенное сближение искусственного интеллекта с естественным интеллектом предполагает более глубокое исследование естественного интеллекта. «Все компьютерные модели далеки от биологической основы работы интеллекта». В этой связи важно использовать такой источник развития искусственного интеллекта как современные нейрофизиологические исследования психической деятельности.

В последнее время достигнуты существенные результаты в изучении тех мозговых процессов, которые лежат в основе субъективных переживаний, обусловливают возникновение ряда явлений субъективной реальности , в том числе относящихся к процессу мышления. Здесь, прежде всего должны быть отмечены исследования Иваницкого. Эти работы преследуют стратегическую цель: выяснение существенных и необходимых свойств того типа самоорганизации, который создает представленность для системы информации в форме субъективной реальности и способность оперировать ею (в «чистом» виде), что имеет первостепенное значение для создания новых направлений разработки искусственного интеллекта. Наверное было бы верным начать не с особенностей сознания, а с глаз человека. Известная всем поговорка, что глаза - это зеркало души приобретает всё более выраженный технический интерес. Глаза человека могут сказать о многом. С помощью глаз можно выразить согласие, гнев, отрицание, недоверие, непонимание, любовь. Глаза человека могут сказать о его интеллекте. Кто-то из вас уже не раз замечал как будто из глаз исходит тонкий и мягкий свет или может вы никогда не смотрели в глаза своего любимого человека.

Клетки сетчатки связаны сложной сетью возбуждающих (односторонние стрелки), подавляющих (линии с кружками на конце) и двунаправленных (двусторонние стрелки) сигнальных связей. Такая схема вырабатывает селективные ответы четырех типов ганглионарных клеток (внизу), которые составляют 90% волокон зрительного нерва, передающих зрительную информацию в мозг. Ганглионарные клетки включения (зеленые) и выключения (красные) возбуждаются, когда локальная интенсивность света выше или ниже, чем на окружающем участке. Ганглионарные клетки возрастания (синие) и убывания (желтые) генерируют импульсы, когда интенсивность света увеличивается или уменьшается. Глаз принимает фотоны они попадают в нервную систему, а что потом? Потом 90% рассеивается и лишь 10% достигают нужного результата. Мне бы хотелось, чтобы вы поняли, что такой сигнал мы не в состоянии использовать для обучения электронного мозга. Ведь мысль - это мировая энергия!. Что предлагает нам современная наука? В Хьюстоне был создан микро детектор сетчатки глаза, правда они пока не продают её коммерчески.

Микродетектор сетчатки преобразует химическую энергию, которая возникает у человека в электрохимические импульсы, тем самым у человека увеличивается зрение. Размер микродетектора составляет около двух миллиметров. Она абсолютно безвредна для глаз человека в отличии от кремниевой. Далее вы поймёте, когда речь пойдёт о семантическом кодировании в работе сознания. Для того, чтобы сигнал попал в компьютер нужен кореллятор. Рассмотрим некоторые особенности. Коррелятор работает только при том масштабе изображения, какой заложен в эталоне. Анализ показал, что объяснение этих противоречий заключено в особой анатомии глаза и зрительного нерва.

от центра к периферии сетчатки глаза уменьшается плотность расположения фоторецепторов;

от центра к периферии сетчатки растет число рецепторов, посылающих сигналы в одно и то же волокно зрительного нерва;

Микродетектор.

вверху: схема сетчатки глаза с участком, заменённым на микродетекторы внизу: плёнка с керамическими микродетекторами размером 30 микрон на

полимерной подложке

К тому же сделано ещё одно открытие. Речь пойдёт о зеркальных нейронах.

В экспериментах, о которых пойдет речь ниже, исследуются явления рефлексии на уровне групп нейронов и локальных зон в коре головного мозга высших млекопитающих. Примечательно вот что: хотя действие и начинается с нейронов, заканчивается оно выходом на проблему зарождения речи у человека, затрагивая попутно весьма популярную в свое время и остро дискуссионную «теорию жеста» — связи первоначальных звуковых высказываний с жестами. Речь — это та самая особая способность нашего вида, которая порождает его поистине необъятные коммуникативные возможности. Кому не случалось наблюдать, как другой человек пытается повернуть неподатливую гайку или продеть нитку в неухватное ушко иглы? И кто при этом не испытывал странное ощущение в мышцах — будто они напрягаются в попытке повторить движения этого человека, как бы стараясь ему помочь? Что же это в нас так внимательно следит за этими движениями и так точно, хотя и мысленно, воспроизводит их? Вопрос этот, давно интересовавший многих нейробиологов, недавно получил неожиданное решение, которое, в свою очередь, породило целый спектр новых вопросов и привело к появлению любопытных и интригующих гипотез. Оказалось, что всему виной особые нейроны, которые, в силу специфики своего действия, получили название «зеркальных». Эти нейроны были впервые обнаружены итальянскими учеными Галлезе, Риццолатти и другими из Пармского университета. В начале 1990-х годов они начали изучать мозг мартышек. Вживляя в него электроды, они изучали активность нейронов в одной определенной зоне обезьяньего мозга — зоне Ф5.

У человека ей соответствует зона Брока в левом полушарии, связанная, как сегодня считается, с процессом речи.

Зона Ф5 у мартышек расположена в той части коры, которая заведует обдумыванием и осуществлением движений, и нейроны в зоне Ф5 становятся активными («выстреливают» сигналы), когда обезьяна выполняет какие-либо целенаправленные моторные действия. Тот факт, что зеркальные нейроны именно «повторяли» наблюдаемое действие, а не просто возбуждались при его наблюдении, подтвердился, когда экспериментаторы поощряли обезьян проделать то же действие своими руками. Оказалось, что при этом возбуждаются в; точности те же нейроны, что при показе, и характер выстреливания сигналов тоже такой же. С другой стороны, зеркальные нейроны оказались весьма избирательными. Каждая их группа реагировала на какое-то определенное действие (и не реагировала даже на чуть-чуть отличные), причем реагировала строго определенным образом. Все это усиливало впечатление, что зеркальные нейроны — именно зеркальны: с их помощью мозг обезьян как бы постигал мозг экспериментаторов в его внешних проявлениях, в физических действиях.

В современном высокотехнологичном мире многие из нас пользуются чудесными свойствами компьютерных чипов. Информацию можно заложить в компьютерную память, и она будет там храниться. Затем к этой памяти можно обращаться, и она будет выполнять самые разные задачи: следить за временем, планировать деловые встречи, включать кофемолку, посылать факсы (пока мы спим), а также выполнять сложные математические расчеты. Эти «внешние» примеры помогают составить представление о том, что происходит внутри вашего мозга. Ведь именно в человеческом мозгу, в разуме человека впервые родилась сама идея компьютерной микросхемы. «Внешние» открытия, такие, как сотовые телефоны, портативные компьютеры размером с ладонь, а также разнообразные игровые устройства, сами представляют собой как бы компьютерную распечатку, дающую зримое доказательство творческих способностей человеческого мозга. Подобным же образом глаз может «вывести на печать» то, что происходит в мозгу. Моя персональная «цифровая видеокамера» непосредственным путем передает мне образы, в живых красках, и помогает мне не сбиться с пути, когда я пытаюсь понять, как работает мой мозг. Когда я стараюсь сознательно увидеть то, что происходит вне меня, у меня появляется возможность понять, как действуют мои внутренние системы. Мозг можно рассматривать как «посадочную площадку» для сенсорной информации. По мере того как ощущения проникают в более глубокие слои мозга, ощущения эти структурируются и классифицируются все более глубоко и четко. Такая интеграция помогает разуму извлечь смысл из хаоса.

Приведу ближайший пример. Оптики могут сделать такую пару очков, что надевшему их покажется, будто мир растянут в стороны или по вертикали. Свет, попадающий в наши глаза, искажается призмами и зеркалами. На какое-то время в мозгу возникает большая путаница. Мозг получает эти новые световые ощущения, и, благодаря работе миллионов взаимодействующих «компьютерных сетей» нервных комплексов, чип внутри нашего мозга пытается рассортировать эту новую информацию и дать ее интерпретацию, понимание того, что действительно происходит. Очень скоро все встает на свои места, и надевший эти очки вновь воспринимает мир так, как его всегда воспринимал. Чтобы правильным образом изменить восприятие мира, мозг и разум должны учитывать не только то, что видят глаза, но и множество других факторов, таких, как сила тяжести, тонус костномышечной системы, а также скорость наблюдателя и объектов, движущихся вокруг него, да и расстояние между ними. Внешний слой мозга — поверхность, которую можно сравнить с кожей человеческого тела. На этом уровне кора головного мозга (так называемый неокортекс) — наш компьютерный чип — выполняет элементарную работу. Ощущения здесь собираются и сохраняются. Электрические и химические сигналы, каждое мгновение поступающие от глаз и других органов чувств, методически откладываются в памяти. На более глубоких уровнях неокортекса данные становятся все более систематически организованными. Наподобие ткани под поверхностью кожи, более глубокие слои мозга имеют все возрастающую сложность, и именно здесь световые впечатления реорганизуются, принимая формы линий и очертаний.

Первоначальный свет превращается в более сложные образы, которые затем будут интерпретированы мозгом и разумом.

Роль мозга состоит в том, чтобы понять происходящее внутри и вокруг вас, собирая визуально-моторные данные, получаемые благодаря соотнесению визуальной информации с информацией, поступающей от крупных мышц вашего тела (мышц ног и рук), а также с вашим откликом на силу тяжести, с размером и положением вашего тела, а также с положением каждой части тела относительно тела в целом. То, что вы видите, связано с движениями вашего тела: таким образом устанавливается связь между тем, что вы видите, и вашим физическим присутствием в мире.

Разум: суперкомпьютер

Такое «подавление» света, испытываемое в состоянии страха, связано с рефлексами выживания, прошедшими свой путь эволюции вместе с нерв-ной системой. Способность мозга регулировать то, что видит человек, отчасти определяется разумом человека, который эмоциональным образом реагирует на поступающий свет, помогая решить, сколько света пропустить внутрь. Если человек видит ситуацию, возбуждающую неприятные эмоции (возможно, ассоциирующуюся с каким-то аналогичным переживанием из его прошлого), он, скорее всего, «заблокирует» некоторую часть поступающих впечатлений. Это жизненно необходимо, поскольку человек стремится избежать опасной или мучительной ситуации, подобной той, с которой пришлось столкнуться в прошлом. К примеру, встретив тигра на тропе в джунглях, никому не придет в голову остановиться поизучать красивые полосы на его шкуре или пре-даться воспоминаниям о любимой кошке; напротив, каждый мобилизует все свои силы и мчится со всех ног, чтобы оказаться как можно дальше.

Что такое сознание, самосознание, интеллект, разум?

Что такое сознание?

Философский интерес представляет возникновение сознания у простейших живых или искусственных систем.

Простейшее сознание - это ощущение своего состояния, или состояния своих "органов чувств". Сознание наблюдаемо только для самого субъекта. Оно не наблюдаемо объективными средствами. Не очевидно, что сознание требуется для разумного поведения.

В социальном смысле "сознание" или "сознательность" - это контроль соответствия своего поведения общественным нормам. Это вовсе не "простейшее сознание". Оно проявляется в виде "разумного поведения" и является следствием наличия интеллекта.

Скорее всего, "простейшее сознание" в природе невозможно, так как нет механизма его развития при помощи естественного отбора. Естественный отбор начнёт работать, если появится обратная связь от своих действий к своим ощущениям в виде "самосознания".

Что такое самосознание?

это улавливание (ощущение, понимание) связи между своим поведением и своими ощущениями. При появлении самосознания субъект получает возможность изменить своё поведение, чтобы улучшить свои ощущения. Как он воспользуется такой возможностью зависит от его способностей, которые даны от природы (или предусмотрены разработчиком). Некоторые способности могут быть развиты путём обучения. Постепенное улучшение или "рационализация" поведения наблюдаема. Но из способности к обучению не следует, что система имеет ощущения, то есть сознание. Есть и другие способы обучения.

это умение работать с формальными системами, например с данными или с символами. Умение делать выводы, применяя заданные "правила вывода". Применение интеллекта позволяет значительно повысить эффективность обучения за счёт того, что формальные "символы" в сжатом виде содержат "знания", полученными теми, кто разработал соответствующий формальный аппарат. Интеллект не требует наличия сознания или разума. В частности, многие компьютерные программы помогают нам решать интеллектуальные проблемы, но, в отличие от нас, не осознают своего поведения.

Что такое разум?

Вместо слова "разум" часто используют слово "интеллект". Например, "интеллектуал" - это умный, знающий и чувствующий человек. Применение слов - дело вкуса и традиции. Прежде, чем стать "интеллектуалом" нужно быть "человеком разумным". Это обозначение человека, как биологического вида, содержит интерес к происхождению разума. Разум - это заинтересованное восприятие внешнего мира, данного в ощущениях.

Это выработка моделей внешнего мира в виде образов, первоначально возникающих, как совокупности ощущений. Представление о "внешнем мире" возникает благодаря самосознанию. Развитие образных моделей приводит к их "формализации" и отдалению от непосредственных ощущений. При достаточном уровне формализации, то есть "концентрации" знаний в модели, эти модели становятся в большой мере символьными. Так чувствующее существо приобретает интеллект.

Когда говорят о сравнении искусственного разума с человеческим разумом, то почему-то имеют в виду, что искусственный разум, когда он будет создан, сразу же станет сравним с человеческим. Любая вещь создаётся (разрабатывается) постепенно, от простого к сложному. Возможность сравнения с человеком - это не первый, а последний этап в создании искусственного разума. В виду невозможности познания бессознательного средствами психоанализа необходимо использовать иные, в том числе создать новые, научные методико-гносеологические средства. В рассмотрении бессознательного, как детерминанты сознания основополагающую роль играет изучение происхождения самой личности,

ее эволюция или социальный онтогенез. В основном, личность изучают три научные отрасли: психология, социология и социальная психология, как междисциплинарная наука. Однако здесь кроется очевидное упущение в широком смысле личность это прежде всего информация, так она состоит из информации переданной в нее обществом (социальный аспект) и природной средой (биологический аспект). Следовательно, необходимо изучать возникновение и развитие личности с позиции информационного подхода, включающего в себя различные методики системного анализа и методы социальной кибернетики. Какова же взаимосвязь понятий сознания, бессознательного и личности? Где находятся истоки личности? Что есть личность в информационном смысле? На поставленные вопросы необходимо попытаться дать ответ.

Информация, формирующая личность в форме конструкций языка и соотносящихся с ними состояний общественной жизни, а также среды проживания, деятельной среды в целом, непрерывно поступает в индивида. Модель искусственного интеллекта должна строиться на основе изучения структуры сознания и бессознательного. Один из наименее изученных вопросов, а он является важным в понимании организации сознания, - это топология процессов в сознании. Для исследования этой проблематики необходимо пользоваться четкими определениями и априори введенными постулатами. В пределах контекста вопроса, охарактеризуем сознание, как некоторую информационную сущность ограниченного размера (в сантиметрах), локализованную в области черепа и имеющую некоторую организацию. Под организацией сознания будем понимать динамическую структуру сознания, то есть определим сознание нечто, состоящее из нескольких объектов, находящихся в постоянной динамике. Кроме этого следует говорить о сложности объекта сознания. Обладая собственной динамикой, объект постоянно изменяется. Наиболее яркий пример это I- объект. Сложность подразумевает наличие некоторой структуры у самого объекта. Назовем элемент структуры объекта каналом. Каждый канал будет содержать некоторый поток задач. Задача это наименьшая структурная единица канала. Введение каналов обусловливается рядом психологических явлений памяти.

К ним относятся:

Первое. Вспоминание (появление в среде сознания) конкретного факта, через некоторый промежуток времени (часы, дни, недели, месяцы) после утомительных попыток его вспомнить.

Второе. Наличие непроявленной но уже готовой к отображению в среде сознания информации, что встречается при вспоминании, образов например (последовательная смена), феномена эйдетической памяти, при речи, когда в конкретный момент времени в среде сознания имеется не весь текст речи на 2 часа лекций, например, а только часть. Остальной же текст подгружается постепенно.

Пользуясь языком программирования все интерпретируется как наличие текущего процесса выполнения задачи и выполняющихся фоновых задач с различным приоритетом. Применительно к модели объекта сознания в конкретный момент времени текущим является один канал, а остальные являются фоновыми. Отсюда становится понятной структурирование канала на задачи. Например, вы что-то пытаетесь вспомнить. Не вспоминается. Но вам это нужно вспомнить. Таким образом в фоновом режиме запускается канал. Поскольку пока ничего не вспоминается (а система-то обрабатывает канал), вы продолжаете мыслить. Иначе говоря имеется текущий канал, обрабатываемый в реальном режиме. Через некоторое время вы вспоминаете то, что нужно (обработка фонового канала завершена и данные из фонового канала переданы в текущий канал). У текущего канала имеются собственная структура он как уже было сказано состоит из задач. Например, обычная речь на знакомую вам тему это работа текущего канала 1-объекта. Задачами этого канала является мгновенно вспоминаемые вами сведения.

Вдруг вы вспоминаете то, что хотели вспомнить некоторое время назад здесь происходит встраивание в текущий канал задачи с более высоким приоритетом.

Теперь становится очевидным необходимость использования классического подхода в изучении сознания (хотя он не позволяет понять глубинные механизмы психики) и теории психоанализа Зигмунда Фрейда (кстати, тоже классической в зарубежной психологии). Что же такое топология сознания? Опираясь на рассуждения этого раздела, этот вопрос нужно поставить иначе, как расположены объекты сознания в его среде? В качестве примера можно привести известные, наверно, каждому факты:

Первое. Зрительная информация (видео-объект сознания) реализован в виде плоского экрана на уровне глаз. Имеет ограниченные размеры.

Второе. Мысли (объект сознания) возникают где-то в центральной точке черепа из точечного (сферического) источника (шишковидной железы).

Третье. Ментальная сущность в биополе человека, которой нет у животных

Четвёртое. И т. д.

Учитывая, что объекты сознания информационны и пощупать их нельзя, а топологичность их имеет место, то в настоящее время единственным способом установить ее является анкетный опрос испытуемых. Предложенную концепцию организации сознания целесообразно обозначить как объектная или топологическая модель сознания.

Основные выводы:

Первое. Сознание не является абстрактным понятием. Сознание это вполне конкретная сущность, имеющая информационное содержание.

Второе. Сознание является эмиссией бессознательного.

Третье. Сознание имеет сложную организацию, в виде объектов сознания, их внутренней иерархии и связей между объектами.

Четвёртое. Объекты сознания имеют определенную геометрическую форму.

Пятое. Объекты сознания обладают свойством топологичности, то есть они расположены в среде сознания в трехмерной системе координат.

Шестое. Исследуя топологичность объектов можно уточнить их сущность и связи между собой, а также характер функционирования.

Седьмое. Личность воспринимает себя целостным образованием, ориентированным во вне, и, поэтому, не в состоянии самостоятельно понять собственное информационное устройство.

Если сознание в какой то мере доступно для исследования, то бессознательное психическое до настоящего времени является гигантским черным ящиком. Образно говоря, мы даже не знаем как этот ящик выглядит! Каким же бессознательное проявляет себя, чтобы его можно было изучать? Имеется единственный, пока доступный, способ изучать бессознательное через сознание, разрабатывая соответствующие методики и ставя эксперименты. Центральным пунктом в

исследовании бессознательного является работа памяти, так как основная часть процессов памяти осуществляется неосознанно, автоматически. Подавляющая часть психических процессов автоматизированы. На уровне объектов, сознание взаимодействует с бессознательным используя интерфейс запросов. Затронем следующие вопросы:

Элементарные механизмы распознавания.

Репрезентация информации в памяти.

Наглядная репрезентация информации в памяти.

Семантическое кодирование.

Организация человеческой памяти.

Создание новой информации в памяти.

Что же такое память с точки зрения психологии? Память это способность психики воспроизводить в большем или меньшем соответствии с оригиналом прошлые события (сведения) после хранения их в течение некоторого времени. Сразу же бросается в глаза явное ограничение предлагаемой формулировки понятия памяти. Память не является чем-то изолированным. Она является частью процессов отражения внешнего мира в субъекте. Вся информация, поступающая в индивида, проходит через систему памяти и тем или иным образом фиксируется в ней. Информация, поступающая в память, хранится там, в виде некоторой целостной структуры, в которой отражаются объективные взаимосвязи внешних объектов. Поэтому в дальнейшем будет дано новое определение памяти, учитывающее все ее особенности.

Элементарные механизмы распознавания.

Воздействующие на рецепторы сенсорной системы физические параметры стимула преобразуются в определенные состояния центральной нервной системы. Распознавание символа ноль (это ноль или буква?), подобно любому другому акту опознания, только при условии, что центральная нервная система сохранила следы воспринимавшихся в прошлом стимулов (в данном случае символьного окружения и более глобального контекста) в таком виде, который позволяет установить соответствие между воспринимаемым стимулом и этими следами. Только после того как установлено такое соответствие, стимул приобретает значение и содержащаяся в нем информация получает интерпретацию. Информация о прошлых событиях составляет, таким образом, необходимую предпосылку для распознавания поступающей в данный момент информации. Процесс распознавания значений будем называть семантическим кодированием. Следовательно, семантическое кодирование представляет собой соотнесение актуальных стимулов с наличным содержанием памяти. Результат этого процесса переживается субъектом как восприятие. Уже на уровне распознавания проявляется известный автоматизм. Значение стимула дается нам чаще всего непосредственно и не сопровождается переживаниями, позволяющими заметить, что распознавание опосредствуется сложными механизмами переработки информации. Тем не менее, процесс распознавания необходимо изучать, так как он является базовым при попадании информации в память. Системы искусственного интеллекта необходимо строить, поэтому же принципу. Первым этапом ввода данных в память систем должен сопровождаться семантическим кодированием.

Экспериментальные исследования показали, что кратковременное воздействие зрительного стимула приводит к сенсорным эффектам, достаточным для распознавания его значения. Информация о стимуле после его исчезновения сохраняется в первоначальной форме в течении от двухсот до четырёхсот мили секунд и может быть использована для выборочной обработки тех или иных ее частей. Это свойство центральной нервной системы было названо ультра кратковременной памятью. Зафиксированные в устройстве сенсорные эффекты образуют исходные данные для семантического кодирования. Процесс распознавания значений, занимает, по-видимому, больше времени, чем требуется для простой регистрации сенсорных воздействий, и его ресурсов хватает не более чем, на четыре - пять букв. Важно подчеркнуть, что критерии ориентирующие на распознавание семантики, в этом временном промежутке не работают.

Проанализируем, что же из этого следует?

Наличие информации о стимуле в первоначальной форме в течении двухсот - четырёхсот мили секунд говорит о наличии в бессознательном зрительного программного буфера для восприятия текстовой информации, емкость которого четыре - пять букв.

Сохранность информации говорит об осуществлении процедуры создания ее копии, с той целью, чтобы в процессе обработки ее исключить какое-либо повреждение (разрушение данных). В случае разрушения данных всегда есть возможность сделать еще одну копию.

Существующие возможности современных программных средств позволяют хранить в буфере несравненно больший объем текста. В этом компьютеры превосходят человека.Итак, согласно имеющимися и только частично рассмотренным данным, можно сделать следующие выводы:

Сенсорные воздействия зрительных стимулов в течение нескольких сот миллисекунд хранятся в центральной нервной системе в относительно неизмененной форме и могут быть подвергнуты дальнейшей обработке.

В процессе такой обработки последовательно выделяются сначала глобальные, а затем все более специфические, локальные признаки стимулов, что делает возможным обращение к хранимой в памяти информации, соответствующей воспринятому стимулу. С этого момента начинается собственно процесс кодирования в смысле распознавания значений.

Процесс кодирования может быть автоматическим или произвольно управляемым. Автоматические процессы имеют место в тех случаях, когда один и тот же стимул прочно связан с определенными реакциями. В противном случае выделение признаков может осуществляться в режиме управляемого поиска, который требует произвольно направленного внимания и может вызывать снижение эффективности кодирования при кратковременном предъявлении стимулов.

Автоматические процессы кодирования протекают параллельно и независимо друг от друга, управляемые же могут осуществляться параллельно только в рамках указанного ограничения и, следовательно, ведут к взаимному ослаблению.

Установленные зависимости кодирования зрительных стимулов справедливы и для кодирование звуковых стимулов: звуковой стимул также хранится в сенсорном регистре, элементы стимуляции могут оказывать свое воздействие еще до полного опознания и др.

Любой зрительный стимул, идет ли речь о рисунке, букве, слове, здании или фотографии, является в некотором смысле конфигурацией. С этой позиции поставлена задача выявления особенностей зрительного кодирования конфигураций. Под конфигурацией будем понимать статистический зрительный стимул рисунок, фотография, неподвижный трехмерный ландшафт, букву, плакат и т.д. Рассматривая кодирование таких стимулов, мы будем искать ответ на вопрос об особенностях признаков, обработка которых обеспечивает узнавание конфигураций. Подведем итоги:Распознавание зрительного стимула, а очевидно и стимулов других модальностей, происходит в бессознательном и лишь затем, уже в готовом, виде передается в соответствующий объект среды сознания.

Процессы распознавания осуществляются автоматически за счет технических возможностей нейронных сетей и отчасти, за счет вводимых поправок, вырабатываемых на основе логико-семантических связей, возникновение которых опять таки обусловлено нейронными сетями. То есть поправки являются вторичными.

Память, в той дефенции, как ее трактует психология, не соответствует действительности. Экспериментально показано наличие сенсорных буферов (регистров), выполняющих функции памяти. Логические необходимым является наличие буферной функции у различных модулей бессознательного для целей временного хранения данных, то есть на период их текущей обработки.

Целесообразно произвести моделирование процесса распознавания зрительных стимулов с использованием кодирования процесса распознавания.

В эксперименте, при воспроизведении заученных предложений изменения в первоначальную форму предложений вносились тем чаще, чем больше была длительность хранения. При этом изменялась не только синтаксическая структура предложений, но и между элементами передаваемой ими информации устанавливались такие связи, которые отсутствовали в исходных предложениях. Очевидно, что в памяти репрезентируется не формальная структура воспринятого предложения, а его содержание. Это важный момент для понимания работы памяти. Анализируя его можно создать алгоритм стратегии семантического кодирования информации. На структуру субъективной реальности могут оказывать влияние самые различные особенности источника информация. Один из них - это формулировка вопроса. Формулировка вопроса оказывает влияние на последующее узнавание наглядного примера. Испытуемые вначале смотрели фильм о транспортно-дорожном происшествии, а затем отвечали на вопрос о скорости автомобилей, когда они врезались друг в друга, или когда они столкнулись . Использование экспериментатором при описании происшествия глаголов врезались или столкнулись, приводит к отчетливому изменению воспроизводимой информации. Испытуемые, для которых машины врезались друг в друга, при опросе через неделю чаще говорили, что они видели разбитое стекло, чем те, для кого машины только столкнулись, хотя в фильме не было никакого разбитого стекла.

И снова можно предположить, что реальная информация фильма и дополнительная информация, содержащаяся в вопросе, объединяются в памяти в семантическую единицу таким образом, что вербально индуцированное разбитое стекло ошибочно воспроизводится как увиденное. По-видимому, система (рабочее наименование психики) ожидает ввода информации с определенной логико-семантической основой. Это напоминает формат файлов конкретного программного приложения. Какой формат такая и реакция приложения. То же и здесь. Аберрация ожидаемой нормальной реакции системы (индивида) результат неправильного формата вводимых данных. Если такая ситуация реальна, что должны показать специально поставленные эксперименты, то тогда следует два нюанса: В эксперименте, при воспроизведении заученных предложений изменения в первоначальную форму предложений вносились тем чаще, чем больше была длительность хранения. При этом изменялась не только синтаксическая структура предложений, но и между элементами передаваемой ими информации устанавливались такие связи, которые отсутствовали в исходных предложениях. Очевидно, что в памяти репрезентируется не формальная структура воспринятого предложения, а его содержание. Это важный момент для понимания работы памяти. Анализируя его можно создать алгоритм стратегии семантического кодирования информации. На структуру субъективной реальности могут оказывать влияние самые различные особенности источника информация. Один из них - это формулировка вопроса. Формулировка вопроса оказывает влияние на последующее узнавание наглядного примера. Испытуемые вначале смотрели фильм о транспортно-дорожном происшествии, а затем отвечали на вопрос о скорости автомобилей, когда они врезались друг в друга, или когда они столкнулись .

Использование экспериментатором при описании происшествия глаголов врезались или столкнулись, приводит к отчетливому изменению воспроизводимой информации. Испытуемые, для которых машины врезались друг в друга, при опросе через неделю чаще говорили, что они видели разбитое стекло, чем те, для кого машины только столкнулись, хотя в фильме не было никакого разбитого стекла. И снова можно предположить, что реальная информация фильма и дополнительная информация, содержащаяся в вопросе, объединяются в памяти в семантическую единицу таким образом, что вербально индуцированное разбитое стекло ошибочно воспроизводится как увиденное. По-видимому, система (рабочее наименование психики) ожидает ввода информации с определенной логико-семантической основой. Это напоминает формат файлов конкретного программного приложения. Какой формат такая и реакция приложения. То же и здесь. Аберрация ожидаемой нормальной реакции системы (индивида) результат неправильного формата вводимых данных. Если такая ситуация реальна, что должны показать специально поставленные эксперименты, то тогда следует два нюанса: Способно ли сознание исследовать само себя? И если да, то, каким образом? Очевидно, что сама постановка этого вопроса говорит о возможности самопознания. Вероятно, что существует возможность абсолютного познания сознания своего источника бессознательного. Что для этого нужно сделать? Какие средства необходимы в решении этой задачи? Для того, чтобы ответить на эти вопросы важно понимать как эволюционировало общественное психическое. Сложный обмен данными между множеством локальных сознаний, создание новой информации группами совместно мыслящих субъектов и ряд других гносеологических процессов социального характера дают возможность эволюционировать общественному психическому.

Базовый уровень информационного роста цивилизации заключен в механизмах бессознательного конкретных людей. Безусловно, что только в деятельности субъект организует потребность в информации и насыщении себя ею. Вне деятельности информация для нейроструктуры субъекта просто не существует. Так уж мы устроены. Именно в деятельности субъект становится способным ставить различные задачи, одна из которых ориентирована на самопознание. Практически внешняя среда служит отражением внутренней среды индивида. Свое отражение во вне воспринимается индивидом как истинное знание о себе. Незыблемая повторяемость явлений становится закономерностью, постоянное подтверждение закономерности есть закон, закон есть реальность объективного мира, способ отражений отношений между материальными объектами. Это внешний способ самопознания человека. И он удачен. Иначе современной цивилизации не существовало бы вовсе. Анализ имеющейся литературы по проблеме искусственного интеллекта показал, что основные научные силы сконцентрированы в разработке биомашинного интерфейса и анализу естественного языка для его формализации с последующим применением в базах знаний и поисковых системах. Создание собственно искусственной психики является или слишком сложной задачей, или все же решаемой задачей в определенных научных кругах. В любом из этих случаев никаких сведений о построении именно искусственного интеллекта, как машинной психики, найдено не было. В доступной для изучения отечественной литературе по психологии работ направленных на выявление структуры сознания и его базиса бессознательного, как объектов имеющих структурную информационную организацию, функционирующих по сути как программный комплекс (операционная система) выявлено не было.

Нейрофизиологические данные экспериментов над животными по изучению памяти показали существование молекулярной основы хранения данных в цитоплазме клетки, в том числе с участием ДНК и РНК. Таким образом прежнее представление о обособленной роли невролеммы в поддержании информационных процессов оказывается поверхностным. Сложность нейрохимических исследований и невозможность использовать человека в эксперименте значительно ограничивают перспективу решения проблемы обработки информации в головном мозге. Тем не менее, становится понятно, что каждому структурному объекту среды сознания или бессознательного соответствует конкретная нейросеть. Бессознательное человека, образно говоря, есть тайна за семью печатями. Бессознательное является основой не только социального онтогенеза личности, но стимулирующим фактором эволюции общественного психического. Генетически детерминированные параметры нейросреды, достаточны для функционирования в ней личности как информационного образования. История человечества говорит прежде всего о факте эволюции общественного психического именно за счет вычислительных ресурсов бессознательного. Человек, как сознательное существо, стал способен поставить вопрос об истоках собственного Я. Достигнутый уровень исследования психики показывает наличие ее сложной организации. Социализация личности приводит к оторванности ее от ее физического носителя тела.

Душа - это ненаучное слово обозначает способность к ощущениям, которую обнаруживает у себя первая персона. Душа или сознание - это то, что отличает субъекта от "бездушной" вещи. Какое отношение эти понятия имеют к железу? Если это бездушная машина (что ещё требуется доказать или опровергнуть), а если это чувствующая машина (например, человек), то эти и другие атрибуты первой персоны могут характеризовать её переживания. Небольшая проблема состоит в том, что такие слова как "память", "интеллект", "чувствительность", и даже "желания" применяются в качестве технических терминов в отношении достаточно продвинутой техники. Ничего страшного в этом нет. Слова часто имеют несколько значений. Вы считаете эмоции объективным параметром управления?. Да. Эмоции - это чувства, которые испытывает ощущающее (т.е. обладающее сознанием) существо. Эмоции являются внутренними побудительными мотивами для того или другого поведения. Внешние (объективные) проявления эмоций - это уже фрагменты поведения, по которым мы судим

о наличии эмоций у субъекта. Источником эмоций могут быть состояние организма, химический состав, механические нагрузки и прочие объективные (измеряемые) вещи. Источниками эмоций могут быть и субъективные переживания, идеи. В обоих случаях - это некоторые "источники", причины, а не сами эмоции. Сами испытываемые эмоции не являются объективными "параметрами". Осознавание поступивших данных у человека наступает примерно через 0.2 ноль целых две сотых секунды, когда эти данные технически уже перешли в разряд "прошлого опыта" и глаз уже воспринимает новую информацию. У животных с менее развитым сознанием это время меньше, так как сигнал проходит через меньшее количество "ассоциативно важных" зон мозга прежде, чем будет выработана реакция или хотя бы осознавание этого сигнала.

Время реагирования самих колбочек 0.001 ноль целых одна тысячная секунды. Зрительное восприятие очень не похоже на анализ массива точек. Техническое качество сетчатки заметно уступает обычной видеокамере. Природа придумала саккадирование не для того, чтобы следить за "объектами" или за "отличиями от предыдущего кадра", а для того, чтобы повысить детальность восприятия при использовании ограниченного разрешения сетчатки. Эволюционно, зрение развилось, как дополнительное средство выживания.

Технически глаз тоже очень отличается от видеокамеры или фотоаппарата. Он скорее похож на сканирующий локатор. Поэтому традиционное распознавание изображения на "битмапе" не имеет ничего общего с нейробиологическим механизмом "узнавания". Сравните хотя бы число фоточувствительных элементов сто миллионов и число волокон глазного нерва один миллион у человека. Самая большая плотность колбочек и палочек имеется в области "глазной ямки" размером несколько миллиметров. Здесь расположено примерно триста на триста чувствительных элементов на один квадратный миллиметр. Это меньше, чем у обычных дисплеев. Но именно эта область сетчатки обеспечивает максимально резкое зрение на гораздо большей угловой площади, так как глаз совершает быстрые колебания (саккадирование) с углом около десяти градусов. Вот самые заметные отличия субъективного зрения от механического фиксирования изображения

Мы не видим "слепое пятно", но если бы на фотографии появилось "слепое пятно" площадью в тридцать процентов изображения, то оно воспринималось бы как явный дефект "зрения".

Глаз постоянно и очень быстро движется, так что перемещение головы при ходьбе или беге - это медленные движения по сравнению с собственным движением глазного яблока. Когда мы бежим нам всё же кажется, что здания и деревья вокруг нас остаются неподвижными. А попробуйте снимать эти здания быстро трясущейся видеокамерой!

Закройте глаза, и некоторое время вы будете помнить расположение предметов в общих чертах. А что будет помнить видеокамера, если закрыть объектив?

В обоих случаях окончательный смысл данным придаёт один и тот же человек. Отсюда следует, что конкретное устройство компьютера или мозга имеет довольно таки второстепенное значение. Важно только, чтобы эти устройства без особых искажений хранили и воспроизводили свои внутренние коды. А периферия (принтеры, руки, язык) должны однозначно преобразовывать внутренние коды в материальные символы. По моему мнению, ни в RAM, ни в мозге не требуется иерархическое хранение данных. Иерархия возникает на уровне интерфейса, а не на уровне памяти. Мозгу не требуется анализировать и классифицировать окружающий мир, сравнивать предметы или ориентироваться в пространстве. Его пространственное расположение относительно соседних частей человека никогда не меняется. А вот положение человека изменяется, и ему приходится ориентироваться в пространстве. Для этого в первую очередь используются свойства пространства, во вторую очередь - свойства органов восприятия и движения, и в третью очередь используется свойство мозга запоминать и воспроизводить нужные коды, для управления мышцами. Мозг, как и память компьютера, не имеет средств для распознавания физической природы источника данных. Этим он тоже похож на центральный процессор. Он принимает, перерабатывает, и выдаёт данные. Что является носителем мыслей? Носителем мысли у человека является ментальная составляющая бессознательного, которая в свою очередь соединена с мозгом. Считается, что тел в бессознательном восемь на самом деле их тринадцать. У каждого тела свой разум. Это большой раздел сознания, поэтому ограничимся этим. Мир стоит на пороге второго компьютерного века.

Новая технология, выходящая сейчас из лаборатории, начинает превращать компьютер из фантастически быстрой вычислительной машины в устройство, которое подражает человеческому процессу мышления, давая машинам способность рассуждать, производить суждения, и даже учиться. Уже этот "искусственный интеллект" выполняет задачи, которые когда-то думали, что под силу только человеческому интеллекту... КОМПЬЮТЕРЫ появились из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считать и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся задачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исследователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут быть умными и с этим не соглашается все меньшее и меньшее количество людей. Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусственный интеллект, как полет на Луну. Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или умственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного интеллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста- гуманитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирования. Тем не менее, понимание как человеческий разум эволюционировал из бессознательной материи, прольет свет на то, как можно заставить машины думать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путем вариации и отбора. Разум действует. Не нужно изучать скиннеровский бихевиоризм, чтобы понять важность поведения, включая внутреннее поведение, называемое мышлением. А как устроено мышление в целом и в чём заключается ошибка использования лучшего корреляционного приёмника Зигерта - Котельникова. Я хочу доказать, что этого недостаточно для моего проекта, начнём.

Способность мозга узнавать

Для случая передачи изображений, в теории информации развито представление об идеальном приемнике сигналов, который способен с наименьшими среднеквадратическими ошибками выделять сообщение на фоне шумов (здесь используется критерий минимума среднего риска). Такой наилучший приемник назван приемником Зигерта - Котельникова. Сходный подход заключен в идее корреляционного приемника, работа которого основана на вычислении интеграла функции корреляции входного и эталонного изображений и сравнении его с порогом. Разработано также теоретическое представление об оптимальном или согласованном фильтре или иначе - о фильтровом приемнике. В этом случае оказалось, что наилучший результат имеет место, когда частотная характеристика фильтра комплексно сопряжена со спектром входного изображения.Исследования показали [Красильников, тысяча девятьсот семьдесят шестой год], что все три приемника (Зигерта - Котельникова, корреляционный и фильтровой) при выделении изображений на фоне шумов дают принципиально одни и те же результаты, так как реализуют, в конце концов, одно и то же правило принятия решений.

Свойства идеальных приемников изображений были сопоставлены со свойствами всех потенциально применимых типов технических устройств. Выяснилось, что если сигналом является топологически упорядоченный двумерный массив информации (изображение или образ), то может быть назван только один класс устройств, позволяющий, в принципе, достичь идеала.

Таким устройством оказался голографический коррелятор, когда его частотная характеристика комплексно сопряжена со спектром принимаемого изображения. Именно такую частотную характеристику приобретает прибор в результате прямого Фурье-преобразования входного изображения, перемножения полученного Фурье-образа на Фурье-образ эталонного массива и обратного Фурье-преобразования. с учетом Фазовых соотношений. Другими словами, при передаче образов оптимальным фильтром, корреляционным приемником или приемником Зигерта - Котельникова теоретически наилучшим является устройство. Превысить его - невозможно. А какие свойства проявляет мозг человека? Специалисты по распознаванию образов исследовали человека так, как если бы он был автоматическим распознающим устройством. Результат оказался потрясающим! Опыты показали, что человек-наблюдатель проявляет свойства оптимального Фильтра и полностью реализует параметры идеальной распознающей системы. С точностью до погрешности эксперимента, свойства человека совпали с параметрами единственной в своем роде, теоретически наилучшей распознающей системы, каким способен быть только голографический коррелятор!

С другой стороны, очень сложные для дискретного вычисления двумерные преобразования Фурье предельно просто (одной сферической поверхностью) выполняются в оптической системе, использующей когерентные волны, а свойства таких систем можно увидеть в ядрах мозга. Кора мозга, четко проявляет свойства голографической памяти. Пучки волокон, неискаженно переносящие образы от ядер к коре и от коры к ядрам, замыкают цепочку совпадений между ожидаемой вычислительной структурой и реальностью. Так мы снова приходим к нейрокорреляторам. Эксперименты показали, что "алгоритм обработки зашумленных изображений в зрительной системе наблюдателя можно моделировать алгоритмом, в соответствии с которым работает приемник Зигерта - Котельникова, дополнив его "логическим ограничением уровня яркости" на выходе этого приемника" [Красильников, тысяча девятьсот восемьдесят шестой год, страница сто шестая]. Теперь становятся понятными вечные проигрыши электронных распознающих устройств в соревновании с человеком. Ни в одной из практических распознающих систем, в разработке которых участвовал или с которыми знакомился автор, голографические корреляторы не применялись. Дело в том, что голографический коррелятор, использующий лучи видимой части спектра, является очень деликатным прибором, которое трудно перенести из лаборатории в практику, а его электронно-вычислительные имитации работали медленно. Поэтому реальные устройства распознавания зрительных образов строились по иным схемам. Отгого-то они и были обречены на постоянный проигрыш перед человеком, в мозге которого реализована теоретически наилучшая, предельная по возможностям схема приемника Зигерта - Котельникова.

Адресация в коре мозга

Чтобы управлять величиной фазового сдвига между элементарными антеннами, разработаны устройства, называемые фазовыми вращателями. Нервные окончания пучка волокон, приносящего волну-образ, например, к одному из участков коры больших полушарий, могут рассматриваться как элементарные излучатели (антенны) фазированной антенной решетки. Если немодулированный фронт опорной волны нервного возбуждения достигнет всех окончаний одновременно, в одной фазе, то общий вектор излучения окажется перпендикулярным поверхности решетки. Если же волна возбуждения появится у одного края решетки раньше, чем у другого, то вектор распространения возбуждения в тканях коры отклонится от перпендикуляра в сторону второго края решетки.

Многие нейробиологи полагают, что скорость распространения нервного возбуждения в одной и той же нервной ткани неизменна, как неизменно время прохождения нервного импульса по аксону. Но это не так. Даже в отдельном нейроне под влиянием тормозных воздействий может несколько изменяться латентный период между поступлением внешнего стимула и возникновением потенциала действия. Главное же в другом - нервная ткань ведет себя не так, как отдельный нейрон.

В зависимости от соотношения тормозных и возбуждающих воздействий, нейрон может возбудиться при подходе волны возбуждения или "промолчать". Но молчание части нейронов вовсе не прекращает распространение волны возбуждения по ткани. Разница лишь в том, что в зоне торможения нервное возбуждение распространится не кратчайшими путями, а по лабиринту более редкой сети нейронов, сохранивших активность, на что потребуется больше времени.

Это значит, что тормозное воздействие способно снизить среднюю скорость распространения возбуждения по нервной ткани. Поэтому мощное тормозящее воздействие вблизи зоны окончаний нервного пучка на поверхности коры способно, по принципу фазированной антенной решетки, отклонить в свою сторону вектор перемещения энергии (волны) нервного возбуждения - вектор Пойнтинга.

Здесь показаны: 1 - пучок нервных волокон, подводящий к коре мозга немодулированную опорную волну нервного возбуждения при запоминании, или же считывающую волну - при считывании образа из памяти; 2 - пучок нервных волокон, подводящий волну-образ с сенсорной информацией ("предметную" волну - в терминах теории голографических систем); 3 и 4 - сигналы тормозных воздействий, управляющие адресацией; 5- область градиентного торможения, изменяющая направление волн нервного возбуждения в коре мозга; 6 - вектор Пойнтинга одной из опорных (или считывающих) волн; 7 - фронт одной из опорных (или считывающих) волн; 8 - фронт волны-образа с сенсорной информацией при записи; 9 - нервная ткань коры мозга, являющаяся голографической запоминающей средой: 10 - пучок нервных волокон, отводящий при считывании волну нервного возбуждения с извлеченной информацией.

Представим себе, что в точке, куда подходит сигнал 3, приложено мощное тормозное воздействие, распространяющееся в области 5 и плавно уменьшающееся по мере удаления от точки приложения. Это приведет к неравномерному уменьшению скорости распространения волн нервного возбуждения при прохождении области 5 - снижение скорости окажется наиболее заметным вблизи тормозного воздействия и все менее ощутимым с удалением от него. Соответственно, вектор Пойнтинга и фронт опорной (или считывающей) волны окажутся повернутыми в сторону тормозного воздействия, что определит адрес голографической записи. Чем сильнее торможение - тем на больший угол отклонятся вектор и фронт волны.

Схема поворота вектора излучения волны нервного возбуждения в коре мозга при изменении адреса записи-считывания.

The scheme of turn of a vector of radiation of a wave of nervous excitation In a bark of a brain at change of the address of record-reading.

Схема, изображенная на рисунке, показывает устройство системы адресации в одной плоскости. Но аналогичная картина имеет место и в перпендикулярном направлении, что обеспечивает повороты вектора Пойнтинга опорной и считывающей волн, ориентировочно, в пределах полусферы. При записи нового образа опорная и предметная волны нервного возбуждения интерферируют между собой, создавая в коре мозга сложную картину распределения возбужденных областей. Запоминается именно пространственное распределение возбужденных точек интерференционного поля. Если в дальнейшем считывающая волна пройдет под таким же углом, как и опорная волна при записи, то окажется воспроизведенным образ, записанный по данному адресу. Изменение величин тормозящих воздействий или их пространственного распределения изменят адрес записи-считывания. На рисунке для удобства изображения схемы отведение извлеченного из памяти образа показано с противоположной (относительно подводящего пучка) стороны коры. Реальное считывание происходит с той же стороны, что и запись.

Таким образом, в момент запоминания новых данных в коре мозга одновременно распространяются и пересекаются (интерферируют) две волны - волна-образ, несущая сенсорную информацию, и немодулированная опорная волна. Последняя не несет никакой информации, но без нее процесс голографической записи в нервной ткани был бы невозможен. Изменение интенсивности тормозных процессов в зоне подведения опорной волны к коре мозга регулирует направление распространения каждой очередной волны и определяет адреса записи новых образов в нейроголографической системе.

В процессе восприятия или осмысливания сенсорной информации, при определении корреляции нового образа с данными, ранее записанными в памяти, происходит одновременное сопоставление со многими образами, формируется двумерное поле результатов сравнения, содержащее многочисленные пики корреляционной функции. Важнейшим является пик максимальной высоты. Он указывает адрес образа, наиболее сходного с анализируемым.

Для извлечения из памяти (вспоминания) конкретного образа нужно направить немодулированную считывающую волну точно по его адресу или, иначе говоря, точно под таким углом, под каким проходила опорная волна при записи. За жизнь человека мозг запечатлевает огромное количество волн-образов и, если мы восторгаемся меткостью стрелка, попадающего в центр мишени, то не меньшего восхищения заслуживает человек с хорошей памятью, ибо его мозг с точностью снайпера направляет считывающие волны за нужной информацией строго по нужным адресам. К сожалению, такая точность работы мозга реализуется далеко не у всех людей.

Мысль-организованная группа волн

Данные исследований позволяют заключить, что мысль, как правило, включает в себя от трех до десяти волн нервного возбуждения, причем запоминается и потому осознается только исходная информация и общий результат этого составного процесса.

Например, в одной из серий экспериментов [Sheatz, Chapman, тысяча девятьсот шестьдесят девятый год] регистрировались волны электроэнцефалограмм при исследовании отношения человека к различным стимулам. Вызванные потенциалы состояли как минимум из трех последовательных волн. Если испытуемый наперед знал, что сигнал не имеет значения и не требует ответа, то амплитуды второй и третьей волн снижались. Если он должен был сначала правильно определить сигнал, а затем мог не отвечать и больше не обращать на него внимания - тогда уменьшалась только третья волна. И все три волны достигали максимума, когда испытуемому приходилось сперва на мгновенье задуматься над стимулом, а затем ответить на него.В подобных экспериментах особенно проявилась независимость управления каждой солитонной волной, что принципиально отличает их от синусоидальных колебаний.

Различие в функциях разных волн цикла, вероятно, вытекает из различия задач, решаемых каждой из них. Во-первых, пришедшая информация должна быть зафиксирована в голографической памяти, что требует прихода одновременно с волной-образом и немодулированной опорной волны. Во- вторых, новый образ должен быть классифицирован, должен пройти сравнение с несколькими из хранящихся в памяти эталонов, для чего может понадобиться несколько волн нервного возбуждения. В-третьих, после отыскания наилучшей корреляции результат должен быть подан на выход, и зафиксирован в последующих отделах памяти, где регистрируются уже не образы, получаемые извне, а итог их корреляционного сравнения с ранее записанными, известными образами. В промежутке между прохождением двух солитонов, в нервной ткани, не относящейся к области памяти, происходит "стирание" предыдущей информации, чтобы она не повлияла на независимое протекание дальнейших вычислений. Обычно такое "стирание" имеет вид перехода ткани к хаотической импульсной активности. По-видимому, характер этих процессов сходен с характером процессов в зрительном анализаторе. Вот как описывается цикличность работы нашего зрения в связи с саккадическими "скачками" глаза. "В первый момент после скачка... система имеет характеристику фильтра низких пространственных частот,... способна различать только крупные детали изображения ... В следующие моменты разрешающая способность увеличивается ... Процесс идет непрерывно от пятидесяти до семидесяти мили секунд и к концу этого времени ... имеет ... максимальную разрешающую способность. В этом оптимальном состоянии система находится от тридцати до пятидесяти мили секунд ... /Затем/ ... происходит... функциональная дезорганизация полей.

Благодаря этому стирается "предыстория" ... и они становятся готовыми к новому циклу восприятия ..." [Подвигин, тысяча девятьсот семьдесят девятый год]

Прямое приложение принципов КНГ к зрительному анализатору человека обнаруживает два резких несоответствия между свойствами голографических корреляторов и свойствами нашего зрения. Во-первых, корреляторы инвариантны (безразличны) к плоскопараллельному смещению анализируемого объекта в поле зрения, а человек к этому вовсе не безразличен, он упорно сосредотачивает взгляд на рассматриваемом предмете. Во-вторых, человек без малейшего напряжения узнает приблизившийся объект, если узнал его издали, тогда как для коррелятора это невозможно. Коррелятор работает только при том масштабе изображения, какой заложен в эталоне. Анализ показал, что объяснение этих противоречий заключено в особой анатомии глаза и зрительного нерва. Система нейронов зрительного анализатора человека построена так, что наблюдаемое изображение деформируется путем сжатия его периферийных областей. Сжатие, насколько можно судить, соответствует логарифму расстояния от центра поля зрения. Деформирование изображения происходит под совместным действием трех факторов:

от центра к периферии сетчатки глаза уменьшается плотность расположения фоторецепторов;

-от центра к периферии сетчатки растет число рецепторов, посылающих сигналы в одно и то же волокно зрительного нерва;

Реализуемая таким способом логарифмическая деформация входного изображения превращает первый голографический коррелятор зрительной системы в одну из его разновидностей, в так называемый коррелятор Меллина [Василенко, Цыбулькин, тысяча девятьсот восемьдесят пятый год]. Отличительной особенностью коррелятора Меллина является инвариантность к размерам анализируемого образа. Иначе говоря, коррелятор Меллина, как и наше зрение, способен распознавать знакомые объекты при различной угловой величине, т.е. на разном расстоянии, лишь бы они были хорошо различимы. Это достигается нелинейностью (логарифмическим масштабом) системы относительно центра поля зрения, что влечет за собой необходимость центрирования распознаваемого образа. Следовательно, свойства нашей зрительной системы, как распознающего устройства, точно соответствуют специфике того типа голографического коррелятора, к которому она должна быть отнесена на основании ее анатомических характеристик. Кстати, это лишний раз подтверждает голографическую природу вычислений.

О мышлении в целом

Данные, говорящие о существовании в мозге, по крайней мере, одного нейронного коррелятора. Но что говорит о существовании пирамидальной иерархической структуры из многих корреляторов? Подтверждение этому дало интересное общее свойство мозга, обнаруженное при исследовании условных рефлексов. Эксперименты выявили некую универсальную закономерность, понять природу которой исследователям не удалось.

Закономерность, о которой идет речь, обнаружилась при изучении вариаций биопотенциалов мозга подопытного животного в ответ на изменения воздействий внешней среды. После того, как рефлекс выработан, кривая активации биопотенциалов в ответ на любое изменение внешних условий приобретала сходство с кривой частотного резонанса, как показано на рисунке.

Рисунок Зависимость активации биопотенциалов мозга от изменения параметров сигнала при выработанном условном рефлексе [Кратин и др. , тысяча девятьсот восемьдесят второй] .

1 - область специфических условно рефлекторных реакций;

2- область не специфических вегетативных эффекторных ответов;

3 - область электроэнцефалографического проявления активации биопотенциалов мозга без эффекторных ответов.

Figure Dependence of activation of biopotentials of a brain on change of parameters of a signal At the developed conditioned reflex [Kratin, etc., one thousand nine hundred eighty second].

- area of specific conditionally reflex reactions;

area nonspecific vegetative effektornyh answers;

- area elektroentsefalograficheskogo displays of activation of biopotentials of a brain without effektornyh answers.

Однако, вопреки стараниям исследователей, самое настойчивое экспериментальное изучение всех возможных "кандидатов" не выявило ни в мозге, ни в организме в целом, колебательного процесса, на который можно было бы возложить ответственность за такой "резонанс" [Кратин и др., тысяча девятьсот восемьдесят второй год; Кратин, тысяча девятсот восемдесят шестой].

Другая удивительная особенность явления состояла в том, что достижение пика электрической активности мозга зависело не от одной какой-то характеристики, одного раздражителя, а от целостного комплекса параметров, от всей суммы условий, существовавших во время исследований. Достаточно изменить любой параметр эксперимента или обстановки, окружавшей животное в ходе выработки условного рефлекса, чтобы изменился уровень активации биопотенциала.

Тот факт, что кривая во всех случаях отображает зависимость активации биопотенциалов мозга от целостного сенсорного образа внешнего мира, говорит как раз об объединении сигналов разных сенсорных систем по мере подъема по пирамиде принятия решений. Говорит о таком объединении сигналов в пирамиде корреляторов, которое, в конце концов, приводит к Формированию единого сенсорного образа на входе нейронного коррелятора высшего уровня.

Почему я отстаиваю и развиваю именно концепцию нейроголографии? Этот принципиальный вопрос требует четкого ответа.

а) Многократная нехватка памяти ДНК для описания мозга как ассоциативной сети показала, что геном описывает, в основном, не клеточный, а более высокий уровень организации мозга - уровень больших ансамблей нейронов, слоев коры, пучков волокон, скоплений нейронов в виде ядер и т.п. Но из таких элементов, как слои, пучки и ядра можно создать лишь один тип вычислительных и, вообще, информационных систем

только оптические информационные системы.

б) На организацию мозга по типу оптической информационной системы указало и то, что вместе с ним Природа создала в ходе эволюции два типа нервных тканей, специально приспособленных для обеспечения оптических закономерностей. Это, во-первых, серое вещество мозга, отличающееся малыми размерами нейронов, большим количеством синапсов и диффузным распространением волн нервного возбуждения, в соответствии с принципом Гюйгенса. Во-вторых, это пучки нервных волокон, перенос нервного возбуждения по которым, в информационном смысле, аналогичен переносу оптического изображения по стекловолоконным жгутам.

в) Пучки нервных волокон, топологически точно переносящие информационные массивы со своих входов на выходы, получили, с появлением мозга, широкое распространение вопреки тенденции к повышению хаотичности нервной системы. Это доказывает особую роль в работе мозга топологически организованных двумерных информационных массивов, т.е. изображений или образов.

г) Низкий уровень фоновой активности нервных тканей мозга (5-7%) подтвердил, что регистрируемые энцефалографами волны интегральной импульсации нейронов имеют форму солитонов. А это, в свою очередь, объяснило их способность эффективно переносить двумерные информационные массивы в виде образов, модулирующих передний фронт пространственной волны. Синусоидальные волны не удалось бы модулировать подобным образом.

д) Внимание исследователей давно привлекло совпадение необычных свойств памяти мозга и голографической памяти - раздельная запись разных информационных массивов в общем пространстве памяти; распределенная запись, мало чувствительная к шумам и локальным повреждениям; быстрый вызов любой информации, независимо от адреса; огромная скорость записи и считывания при медленных элементарных процессах, что говорит о записи за одну операцию целостных образов, а не последовательности данных .

е) На эквивалентность мозга голографическому коррелятору указало полное соответствие человека свойствам оптимального приемника, т.е. свойствам теоретически наилучшей распознающей системы, каким является голографический коррелятор при восприятии двумерных образов в шумах.

ж) Организация мозга в виде системы голографических корреляторов подтверждается также анатомическими данными и точным совпадением с их свойствами не только сильных, но и слабых сторон вычислительной системы мозга. Известно, что мозг предельно легко распознает образы - даже ребенок узнает обстановку и людей, что относится к очень сложным задачам. Мозг быстро оценивает корреляцию между массивами данных, хорошо решает задачи в условиях неопределенности и шумов, что характерно для голографического коррелятора. Но даже искушенный в расчетах инженер с трудом решает в уме более простую задачу перемножения многозначных чисел, а это уже совпадает с трудностями выполнения арифметических операций голографическими корреляторами.

з) Расположение фоторецепторов глаза млекопитающего и особенность их коммутации, а также анатомия нервного пучка на входе наружного коленчатого тела таламуса, выявили деформацию зрительного образа, близкую к логарифмической, что характерно именно для одной из разновидностей голографического коррелятора - для коррелятора Меллина. Специфика данного коррелятора (инвариантность к масштабу и отсутствие инвариантности к сдвигу) демонстрируется и зрительной системой человека.

и) Характер зависимости биопотенциалов мозга от изменений стимула при выработанном условном рефлексе подтвердил организацию системы принятия решений в виде пирамиды нейрокорреляторов, а также поэтапное объединение сигналов различных сенсоров по мере перехода на верхние уровни пирамиды, что точно соответствует концепции нейроголографии в целом.

Отметим финальную часть про наших физиков. Взгляды физиков двадцатого столетия формировались на базе сложнейших экспериментов, в которых использовались, например, ускорители частиц, для сооружения которых приходилось объединять усилия ряда стран, а мировоззрение мистиков сложилось тысячелетия назад, без всяких приборов, в процессе медитации, напрочь отключающей в мозгу аппарат логического мышления.

Выявленный феномен бросает вызов современной науке и, прежде всего, физиологии мышления. Почему отключение логического мышления помогает проникновению в глубочайшие таинства материи и Вселенной? Каким образом медитация может дать сведения об удивительных и тяжело познаваемых законах квантовой механики, теории относительности, о других физических откровениях? Нельзя забывать, что мозг является информационно-вычислительным устройством квантово-механического уровня. Для возбуждения рецепторной клетки глаза достаточна одна субатомная частица - фотон. По нервному волокну сигнал возбуждения передается от одного перехвата Ранвье к другому под действием калий- натриевых насосов, в итоге переносящих немногочисленные субатомные частицы - электроны. При передаче сигнала через синоптическую щель та же задача решается единичными молекулами нейромедиатора. Вся динамика работы мозга основана на тонких операциях с субатомными частицами, отчего главными законами мироздания для мозга оказываются законы квантового мира. Это объясняет все стороны феномена, замеченного и описанного Фритьофом Капрой. Становится понятно, почему в отрешенном состоянии человек ощущает себя слившимся со всей Вселенной. Это не ошибка, не иллюзия, он, действительно, слит с представившейся внутреннему взору Вселенной, потому что эта Вселенная - его собственный мозг.

Действительно, все то. что воспринимает человек во время медитации, нереально. Все это существует лишь в его мозге.

Критические оценки существующих представлений.

Итак, вступление было большим теперь ближе к технической части проекта. Разум мозга — компьютерная программа! Если мы хотим создать думающую машину нам нужно отказаться от классического подхода и предложить свой, имея при этом веские основания. Критические оценки существующих представлений. Идея разумного подхода. Я называю электронный мозг не искусственный интеллект, а естественный, потому что он естественный всё остальное нерабочий материал. Итак, существующие представления о естественном интеллекте. Как это ни странно, но несмотря на многочисленность и обилия всяческих ресурсов до сих пор нет четкого обоснованного ответа на простейший изначальный вопрос: "что такое интеллект?". Существует только интуитивное представление о нем как об аналоге человеческого мозга. Поэтому многие разработчики компьютерных программ и сложных технических устройств широко пользуются этой ситуацией, говоря что их разработка обладает естественным интеллектом. В связи с этим возникло множество "прикладных" теорий естественного интеллекта, рассматривающих естественный интеллект в основном как одну из многочисленных ветвей информатики. Соответственно и рассказ об естественном интеллекте в этих работах представляет собой обзор различных специфических алгоритмов. В чем отличие этих теорий от классической теории алгоритма и методов вычислительной математики и на каких основаниях их называют теориями естественного интеллекта, остается загадкой.

Помимо этого есть работы научно-популярного (больше популярного) характера. Но там взгляд на естественный интеллект основан не на строгой стройной теории, а на интуитивных соображениях. А этого, конечно, мало для создания естественного интеллекта. Поскольку теория алгоритма и вычислительная математика - вещи достаточно серьезные, то постепенно первая ветвь взглядов на естественный интеллект становилась преобладающей. Настолько преобладающей, что сегодня в глазах большинства естественный интеллект оказался прочно связан с областью экспертных программ, нейронных сетей, генетических алгоритмов.... всего и не перечислишь. Однако существует одно общее свойство, объединяющее их. Алгоритм. В основе всех их лежит алгоритм - набор инструкций, заложенный в программу ее создателем. Посмотрим насколько реально отвечает алгоритм требованиям к естественному интеллекту, даже в его интуитивном понимании. Для этого осветим ряд вопросов: Зачем вообще нужны альтернативные подходы создания естественного интеллекта?.

В любой области естествознания альтернативные подходы к решению той или иной проблемы появляются тогда, когда становится ясно что традиционные пути не могут ее решить. Факты, доказывающие это предположение, делятся на практические и теоретические. В случае с естественным интеллектом можно указать следующие замечания существующим путям его создания. Практические факты. Прежде чем перейти к их рассмотрению необходимо выяснить что в итоге мы хотим получить. Что должно представлять из себя это нечто, под названием "искусственный интеллект". Когда только все это начинало создаваться, естественный интеллект виделся своим создателям ни много ни мало, а как искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. Немногие, правда, говорили об этом вслух - слишком уж грандиозной была затея. Но конечная цель была именно такой. Так было в начале. Из этого представления об естественном интеллекте мы и будем исходить. Разумеется оно далеко не строгое, но чтобы провести критические оценки идей и решений в области естественного интеллекта, наработанных на сегодня, этого вполне хватит. Итак, что реально работающего мы имеем теперь? Конечно же это экспертные системы - компьютерные программы, заменяющие человека (вернее заранее известный, хотя и довольно сложный, алгоритм его работы по решению однообразной задачи) в некоторой отдельно взятой узкой области. Большего на сегодняшний день пока нет. Сравнивая теперь то что хотели и что имеем, приходим к однозначному практическому выводу - естественный интеллект не создан. Да простят создатели экспертных систем, но пока мозг человека намного превосходит все их творения. И даже более того - за полувековую историю создания естественного интеллекта дело так и не сдвинулось с мертвой точки. Идеи, лежащие в основе всех экспертных систем, были придуманы еще в середине прошлого века.

И если они действительно верны, то почему от них пока нет практической отдачи (увеличение быстродействия и объема обрабатываемой информации не в счет - оно достигается за счет улучшения аппаратуры)? Всем известно как далеко вперед шагнуло в последнее время программирование. Средства Интернета, обилие ресурсоемких графических операционных систем и приложений, анимационные компьютерные фильмы и игры, графика которых мало отличима от кино, виртуальная реальность - вот лишь небольшой перечень атрибутов информационной революции.

То, что вчера было доступно только узкому кругу профессионалов, сегодня можно увидеть где угодно - начиная с рабочих мест сотрудников офиса и заканчивая домашними компьютерами. Даже беглого взгляда достаточно чтобы понять насколько несоизмерим уровень сегодняшнего программного обеспечения и того, что было всего каких-нибудь десять - двадцать лет назад, не говоря уже про более ранние времена. Создается стойкое впечатление что принцип работы естественного интеллекта не имеет к программированию никакого отношения (да и как тут иметь - ведь результат работы любой программы предопределен заранее, в то время как от естественного интеллекта требуется самостоятельно находить изначально неизвестное решение). А иначе как объяснить тот колоссальный отрыв в развитии естественного интеллекта и обыкновенных программ? Ту пропасть, которая день ото дня становится все шире и шире. Не слишком ли сильно затянулся переход количества в качество?

Что принципиально нового дали для конечного пользователя современные программы естественного интеллекта по сравнению с программами типа ЭЛИЗА (не учитывая, конечно, рост объема данных и скорости их переработки, полученных за счет улучшения аппаратных средств и алгоритмов работы с базами данных, не имеющих с естественным интеллектом ничего общего)? Ничего. Так же как и пятьдесят лет назад мы не видим думающих машин способных успешно работать в автономном режиме в реальном (а не виртуальном) мире - основного что должен был дать естественный интеллект. Все средства естественного интеллекта, что мы имеем сейчас, фактически представляют из себя СУБД, работающие с сетевой моделью базы данных и имеющие возможность обработки нечетких данных заданного типа. Все это, конечно же, совершенно не то что хотелось бы иметь. В чем же причина такого застойного состояния естественного интеллекта на фоне общего подъема уровня технических средств во второй половине двадцатого века? Очевидно что возможны лишь две причины: либо прогресс в области разработки естественного интеллекта идет очень медленно, либо он не идет вовсе. Первое маловероятно, так как полвека (а серьезно заниматься проблемой естественного интеллекта начали сразу после второй мировой войны) срок немалый даже для решения сложных задач. За это время можно хотя бы если не решить задачу, то уж во всяком случае наметить возможные пути ее решения и получить по ним конкретные обнадеживающие результаты.

Наиболее яркие "ровесники" естественного интеллекта - управляемый термоядерный синтез и полеты в космос уже дали кое-какие плоды. В устройствах термоядерного синтеза хоть и со скрипом, но все же был получен положительный энергетический эффект. К дальним планетам Солнечной системы и звездам мы еще не полетели, но уже есть пилотируемые орбитальные корабли и полет на Луну, автоматические межпланетные зонды. То есть прогресс идет, хотя и страшно медленно. С естественным интеллектом так не получилось: нет не только готового результата, даже возможных путей решения как не было, так и нет (все найденные к настоящему времени "пути" фактически сводятся к требованию увеличить мощность аппаратной части в несколько раз, давая при этом какие-то проценты выигрыша в производительности, т.е. все они являются экстенсивными). Есть лишь неуклонный рост болтовни, выдающей желаемое за действительное. Значит, приходится признать что прогресс естественного интеллекта не просто близок к нулю, а равен ему. Теоретические факты: Если бы основы на которых в настоящее время пытаются построить естественный интеллект и вправду содержали зерно истины, то его бы уже "нащупали", т.к. работы ведутся достаточно интенсивно. Значит ошибочны именно изначальные предположения. "Вот те раз!" - скажут создатели экспертных систем. Ведь на этих основах простроены все современные и причем исправно работающие компьютерные программы. Совершенно верно. Но они - не естественный интеллект.

Вот несколько теоретических фактов, показывающих неприменимость классического подхода. Для любого механизма можно построить программный эмулятор. А любая программа представляется в виде алгоритма. Таким образом все сказанное ниже можно распространить на алгоритм в любой его форме - аппаратной или программной. При переходе механизм->эмулятор особое внимание следует обратить на то, что в эмуляторе отражаются только те свойства механизма, что намеренно создавались его конструкторами. Например эмулятор микропроцессора отражает его способность обрабатывать данные, но никак не химический состав, механические особенности (твердость, масса, пространственная конфигурация) и т.д.. Поскольку все без исключения свойства реального материального объекта учесть невозможно (хотя бы уже из-за ограничений, накладываемых квантовой механикой) и учитывая что абсолютно все технические устройства появляются сперва как математическая модель в голове своего создателя, то с точки зрения алгоритма работы устройства переход механизм->эмулятор справедлив. Истинное поведение механизма, формируемого всеми его свойствами, при этом может отличаться от поведения его математической модели (что и учитывается в разумной теории). Однако в классических представлениях об естественном интеллекте как о некой программе в любом случае рассматривается именно математическая модель объекта - алгоритм работы его эмулятора. Поэтому ограничения, присущие алгоритму, полностью сохраняют свою силу при анализе классических методик создания естественного интеллекта. Посмотрев определение алгоритма (например в энциклопедическом словаре по математике), видим что он состоит из

Пока все множества и правила конечны все работает прекрасно. Но рассмотрим предельный случай - когда мощности указанных множеств (т.е. число их элементов) бесконечны. Что тогда мы будем иметь?

Теоретически вроде бы ничего существенного не происходит - скажем правило переработки типа игрек равно икс плюс один будет выполняться одинаково, в не зависимости оттого бесконечно количество чисел икс или нет. Но вот на практике все далеко не так гладко. Алгоритм должен кто-то выполнять. Обычно этим занимается компьютер - конечная система. В результате чего возникает ограничение на икс и игрек. Очевидно что все эти соображения легко переносятся с простых формул на более сложные правила начала, переработки и окончания. Так что никакой бесконечностью на практике и не пахнет. Для обычных программ этого и не нужно - число комбинаций состояний памяти современного компьютера настолько велико, что с легкостью позволяет решать любые задачи такого типа. Но с естественным интеллектом такой номер уже не проходит - изначально нацеленный на объятие всего внешнего мира (поскольку от него требуется умение решать произвольную задачу), который как известно бесконечен, он требует предоставления ему бесконечных ресурсов. И как бы ни было велико число возможных состояний компьютера - по сравнению с бесконечностью оно ничто. Таким образом естественный интеллект просто не может быть универсальной программой - не хватит ни материальных, ни временных ресурсов для создания компьютера способного такую программу переработать (да и создать саму программу - тоже).

Второе принципиальное ограничение, не позволяющее создать естественный интеллект на классических основах - ограничение множества исходных данных и результатов по типу элементов. Простейший пример - программа предназначенная для обработки целых чисел. Ни под каким соусом ее невозможно "заставить" обрабатывать данные другого типа - комплексного, символьного и т.д... Подобная жесткость входа и выхода программы не дает возможности сделать ее восприимчивой к типам данных, не предусмотренными ее создателями. Но можно ли предусмотреть абсолютно все?! Особенно туманным является вопрос об изменении одной программы другой программой или даже генерации одной программы другой. Никто до сих пор еще не решил этой задачи. Вопреки воле своих создателей сделанный по такому принципу " естественный интеллект " не генерировал никаких новых алгоритмов и, конечно, не мог решить задачу, если решение не было известно его создателям. Смотрел на программу как на набор данных и только. То есть был подобен обыкновенному "неинтеллектуальному" компилятору. Попытки заставить его хоть что-то создавать успехом не увенчались. А какой же это интеллект, если он не может генерировать своих алгоритмов, подобно человеку?

Любая программа - это воплощение определенного круга идей ее создателя. Естественно что она просто не в состоянии оперировать тем, что выходит за их рамки. И это третий непреодолимый барьер на пути к звезде естественного интеллекта. Таким образом естественный интеллект невозможно сделать по принципу универсальной программы в которой все заложено заранее. Но на существующих подходах сделать его самообучающимся также невозможно. Причина этому - сама постановка задачи естественного интеллекта, в корне отличающаяся от постановки задачи создания обычных программ. Принцип работы всех программ опирается на математический аппарат (булева алгебра, логика, что угодно). Работает же математический аппарат только с объектами, свойства которых известны заранее, уже на этапе постановки задачи, поскольку невозможно оперировать с объектами если неизвестно что они собой представляют. Отсюда и фиксированность множеств входа и выхода программы, жесткость логики ее работы. Следовательно любая программа не должна содержать каких-либо неопределенностей, двусмысленностей и т.п.. А смысл естественного интеллекта как раз и заключен в том чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям. Т.е. задача естественного интеллекта неопределенна уже в принципе, по своей сути. Математический аппарат уже невозможно применить к решению задачи естественного интеллекта в чистом виде, ввиду его выхода из области своей применимости. Необходимо что-то еще. Что конкретно пока неизвестно. Теория строится на принципе взятия этого "что-то еще" из физической среды функционирования естественного интеллекта.

Т.е. естественный интеллект, рассматриваемой в данной теории, неотделим от среды своего существования и не может быть перенесен на любой произвольный носитель. В этом заключена идея разумного подхода. Естественный интеллект рассматривается именно в его начальной формулировке - искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. И далее упоминая понятие естественного интеллекта мы будем подразумевать под ним именно такой облик, а не аналог существующих программ с нечеткой логикой, нейронных сетей и т.д...

Недостатки современных методик проектирования "интеллектуальных" систем. Исторически первыми были попытки создать программу естественного интеллекта при помощи различных специальных языков программирования. Это были функциональные языки (например Лисп), языки логического программирования (Пролог) и некоторые другие. Далекие потомки этих языков, сильно изменившись, и теперь не оставляют надежд приблизиться к созданию естественного интеллекта. Но поскольку ничего нового в классическое определение алгоритма эти средства разработки программ не добавляют, создать естественный интеллект с их помощью невозможно. Так же как и в случае обыкновенных языков, программист придумывает принцип решения задачи самостоятельно "от и до". Рассматривая классическое определение алгоритма, нельзя не упомянуть о появившихся в последнее время различных его "расширениях", таких как виртуальные нейронные сети, генетические и "мягкие" алгоритмы и т.д. и т.п.. В основе всех этих устройств лежит следующая идея.

Программа А... меняет данные в некоторой области В.... Программа С... интерпретирует содержимое области В не как данные, а как набор исполняемых кодов (или как их чаще называют - правил) - возникает программа D.... Имеется также обратная связь между результатами выполнения программы D... и программой А.... В результате чего появляется возможность направленного изменения области В.... В реальных системах "искусственного интеллекта" все, конечно же, происходит намного сложнее: код программы А также может быть сгенерирован другой программой. Та, в свою очередь, сгенерирована следующей и т.д. (в этом случае происходит построение метаправил - правил управления правилами). Можно сгенерировать сразу несколько областей В... и затем комбинировать их содержимое, отбирая и опять скрещивая наиболее перспективные комбинации самым затейливым образом (на этом, в частности, основана работа генетических алгоритмов). Обратная связь также устроена далеко не тривиально. Одним словом на сегодня придумано уже столько различных путей использования указанного принципа работы системы ABCD..., что всего и не перечислить. Однако. Однако система ABCD... не имеет никаких принципиальных преимуществ перед обычными алгоритмами! Она имеет те же самые ограничения, что и "простые" алгоритмы.

И даже наоборот, присутствие дополнительных программ (в простейшем случае-А... и обратной связи) способствует только уменьшению свободного места для размещения С... и D.... За рамки определения алгоритма ни одна программа системы ABCD... также не выходит. Программа А... рассматривает программу D... как набор данных - область В.... Об каком-то "осмысленном понимании" логики работы D... программой А... говорить нельзя.

Просто работает принцип обратной связи

"горячо-холодно", только и всего. Ограничение по типу элементов. Существование процесса генерирования правил еще не говорит о том что эти правила могут иметь произвольную структуру. Даже в лучшем случае они могут быть только произвольной комбинацией неких "атомарных" правил, уже неделимых далее. В худшем - структура комбинации должна придерживаться заранее оговоренного шаблона (например структура ЕХЕ - файла как раз и есть пример использования такого рода шаблонов). Иначе программа С попросту не

"поймет" информации из В..., следовательно не появится и программа D.... Таким образом применение системы ABCD... не отменяет ограничение по типу элементов.

Тем самым делается дополнительное сужение области возможных команд и их комбинаций. Ну и наконец вопрос генерации программы программой. Очевидно что ни о какой произвольности в генерации программы О... программой А... не может идти и речи. Система ABCD... никогда не сможет выйти за пределы круга, очерчиваемого "атомарными" правилами и их комбинациями, доступными для корректной интерпретации программе С.... И если решение задачи не входит в этот круг, то можно довольствоваться только наиболее близким приближением. Т.к. создатель системы ABCD... не знает заранее как решить задачу, то общем случае он не сможет создать такие "атомарные" правила, метаправила и шаблоны их структур, что позволили бы гарантированно достичь цели. Если же решение известно создателю ABCD... изначально, то "интеллектуальное" предназначение системы теряет силу, поскольку "смысл естественного интеллекта как раз и заключен в том, чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям". Подводя итог оценки "интеллектуальных" систем на алгоритмической основе было бы не совсем правильно говорить об их полной бесперспективности.

Зачем нужен сам естественный интеллект?. Есть веские основания полагать что естественный интеллект - не просто новое научно-техническое достижение, а гораздо более глобальное начинание. Точно также как появление механических двигателей полностью преобразовало транспортную систему мира, так и появление естественного интеллекта вызовет коренной перелом в жизни человечества. Только с его помощью можно ожидать получение неограниченной молодости и окончательную победу над болезнями. Этот вывод вытекает из анализа ситуации сложившейся сейчас в медицине. Ситуация тут примерно та же что и с самим естественным интеллектом - гарантированно лечатся только "простые" болезни. Для получения бессмертия необходим качественный рывок вперед, предпосылки к которому сейчас пока отсутствуют. Освоение космоса, экологическая проблема и пр. - того же поля ягоды. И если рассматривать эти направления как аналогию транспортных средств, то естественный интеллект - их двигатель. Без собственной мощной силовой установки, на одних только усилиях людей, они не преодолеют тот крутой подъем что встал на пути к той же неограниченной молодости. Нужны доказательства - проведите статистику за последние десять - двадцать лет и оцените ее с критической стороны. Маловероятно что вы сможете обнаружить значительный прогресс, подобный тому что был на более ранних этапах развития этих тем. Так может, естественный интеллект просто невозможен? Но ведь в живой природе (включая человека), тем не менее, мы находим все то, что хотим получить от естественного интеллекта (по крайней мере пока). Атак как никакого волшебства в устройстве животных и растений нет, то значит и естественный интеллект возможен. Все это наводит на мысль о том, что с помощью традиционного подхода естественного интеллекта не сделаешь.

В двух словах предлагаемый вариант создания естественного интеллекта таков: нужно отказаться от попыток сделать естественного интеллекта на основе одних только алгоритмов, и дополнительно использовать для его создания такие свойства нашего мира, которые невозможно описать алгоритмически. Такой подход предполагает гораздо более общее, чем общепринято, рассмотрение проблемы естественного интеллекта. Оно выходит далеко за рамки программирования и затрагивает практически все области естествознания. Это и дало название подходу - разумный, т.е. всеобъемлющий, многогранный. Чтобы понять как построить естественный интеллект нужно понять философию множеств, каким образом они могут влиять друг на друга. Так сказать логически соотнести математику и логику. Теория множеств является фундаментом всей разумной теории. Рассмотрим замкнутую систему в которой есть два объекта ИКС и ИГРЕК. Если множество игрек обладает более высоким порядком чем множество икс, если при рассмотрении замкнутой системы, состоящей только из множеств икс и игрек, выясняется что при помощи множества игрек можно управлять множеством икс. Под управлением понимается наличие у множества игрек возможности изменить любое свойство множества икс. Свойство множества -один (а возможно и единственный) из признаков отличия данного множества от остальных множеств. Очень важным фактом является то, что независимо от выбора полных форм икс и игрек во множестве игрек существуют свойства ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО характера относительно свойств икс, не позволяющие описать множество игрек с позиций множества икс или ему подобных (т.е. являющиеся комбинацией множеств икс с различными свойствами). Соответственно свойства, представимые друг через друга - ЭКВИВАЛЕНТНЫЕ.

Рассмотрим такой момент, если множество игрек имеет возможность управлять другим произвольным множеством, например икс, то по определению управления может как угодно изменить любое его свойство.

Но т.к. по условию он может изменять любое свойство другого множества, то открывается возможность удалять, изменять и генерировать не только свойства полной формы но и вообще любые свойства. Следовательно, манипулируя таким образом свойствами множества икс он может превратить его в любой другой объект зет.

При этом зет может быть и равным игрек. В итоге получается, что игрек будет представлять собой совокупность множеств икс с совершенно одинаковыми свойствами. Но так как два и более множества отличаются друг от друга только по различиям в их свойствах, то получается что вся эта совокупность равносильна одному-единственному множеству икс. Выходит игрек эквивалентен любому множеству в своем составе, что абсурдно. Следовательно любое множество игрек имеет возможность управления только определенным кругом других множеств. Так возникает деление на порядки. Примером может служить различные виды полей в природе, например, электромагнитное и гравитационное. Докажем теперь что если множество игрек имеет возможность управлять множеством икс, то множество икс не имеет возможности управлять множеством игрек. Т.е. деление объектов на порядки всегда односторонне в этом смысле. Имеем три случая:

Ни одно из свойств игрек не эквивалентно ни одному из свойств икс.

В списке свойств игрек есть как свойства эквивалентные свойствам икс, так и фундаментальные по отношению к ним.

Все свойства игрек эквивалентны всем свойствам икс.

Если игрек управляет икс, то икс должен меняться. Очевидно что игрек при этом также претерпевает изменения, т.к. в противном случае теряется смысл управления - икс меняется сам по себе, независимо от состояния игрек. Изменения икс - изменения его свойств. И они связаны с изменениями свойств игрек. Но зависимость изменения одних свойств от состояния других возможна только при условии когда эти свойства можно описать одно через другое. Иначе говоря они должны быть эквивалентными. Таким образом первый случай отпадает. Рассмотрим теперь что происходит при изменении свойств множества игрек, если все свойства игрек эквивалентны всем свойствам икс. Каким образом указать что изменения игрек должны отражаться только на икс, а скажем не на икс один (все свойства которого также эквивалентны икс)? Единственный способ реализовать это - ввести в рассмотрение некий посредник, передающий изменения игрек на икс. Введение посредника заставляет изменить наш взгляд на игрек и включить посредник в его состав (так как без него игрек не может управлять икс, что противоречит условию задачи).

Часть игрек без посредника обозначим через игрек один, а сам посредник - через игрек два. Если свойства посредника неэквивалентны свойствам икс, то мы имеем случай два. Поэтому предположим что его свойства эквивалентны свойствам икс.

Очевидно что при изменении икс свойства посредника также будут изменяться (оставаясь неизменным он не сможет передать изменения от игрек один к икс). А так как игрек два отличается от икс и игрек один лишь состоянием свойств, то система игрек два -> икс не имеет никаких принципиальных отличий от системы игрек один -> икс и игрек -> икс. А мы тем самым опять возвращаемся к исходной ситуации с игрек и икс. Из этого следует что добиться влияния Y на конкретное множество икс таким путем невозможно. Остается одно - предположить что посредников между игрек и икс вообще не существует, а сам игрек обладает неким свойством, в результате которого между любыми эквивалентными множествами возникает зависимость состояния одного множества от состояния других подобных множеств. Если это так, то изменение игрек отразится на состоянии эквивалентных ему множеств икс, икс один, икс два. Аналогичным образом и изменение состояния икс итое отражается на состоянии икс джи и игрек. То есть состояние любого множества зависит от состояния всех остальных эквивалентных объектов.

Рассмотрим теперь это таинственное свойство игрек - свойство зет связи эквивалентных объектов. Его тоже можно представить как объект. Если он неэквивалентен икс итому и игрек, то мы фактически имеем разновидность второго случая (одним из природных примеров такой разновидности служит гравитация). Если же он эквивалентен, то состояния икс итого и игрек находятся в однозначной зависимости от состояния одного только зет (и более того, состояния икс итое и игрек всегда будут равными с вытекающим отсюда их слиянием в один объект). Но в случае своей эквивалентности икс итое и игрек, зет уже можно рассматривать как некое икс джи. Естественно и любое икс итое и игрек можно рассматривать в качестве зет. Возникает ситуация когда состояние всех множеств зависит от состояния только одного множества. А это противоречит нашему изначальному предположению о том, что состояние любого множества зависит от состояния всех остальных множеств. В итоге приходим к тому что: Два множества разных порядков различаются друг от друга хотя бы по одному фундаментальному (то есть остающимся недоступным и в произвольной комбинации множеств, в составе которых оно отсутствовало изначально) свойству. Множество более высокого порядка полностью включает в себя все свойства множества низшего порядка (в потенциальной форме). Следует заметить что свойства множества низшего порядка могут быть полностью равны свойствам множества высшего порядка и они при этом не сольются, т.к. в результате наличия у множества высшего порядка фундаментального свойства физическая основа эквивалентных свойств этих множеств может существенно различаться.

Множество более высокого порядка нельзя описать с позиций множества более низкого порядка, поскольку в первом имеются фундаментальные свойства, отсутствующие в последнем. Таким образом мы видим что деление множеств на порядки - это не придуманная нами операция для порождения одних множеств другими. Это способ классификации уже существующих множеств в Мире. Принципиальным отличием этого способа от всех существующих является глобальность и универсальность его применения. Он применим абсолютно ко всему, в то время как, скажем понятие размера применимо лишь к множествам обладающим длиной, массы - обладающим энергией и т.д. (не следует забывать что в роли множества может выступать не только физическое тело, но и процесс, любое абстрактное построение). Наиболее же сильной стороной этого способа является то, что порядок множества совершенно не зависит от его свойств (имеет место ситуация когда вообще все его свойства в потенциальной форме), а определяется только его основой, принципом его построения, его природой. Полученные результаты можно распространить не только на весь Мир, но и на любую замкнутую систему. Следует заметить что в данном нами определении порядка множества не оговорен случай когда ни множество икс, ни множество игрек не могут управлять друг другом. Такая ситуация вовсе не говорит о том, что они имеют одинаковый порядок. Возможно, что эти множества просто не имеют возможности повлиять друг на друга. Естественно что при этом об управлении не может быть и речи, несмотря на то, что порядок одного из них может превышать порядок другого.

Общая схема электронного мозга

Весь проект у меня, сюда входят теоремы и доказательства, программы. Проект нуждается в дальнейшей разработке ведущими программистами.

Здесь будет рассмотрен вопрос о повышении оперативной памяти. Прежде всего, она может быть рационально использована лишь для соединения ограниченного типа микросхем (процессор, память, кэш-память), где действительно требуется высокая скорость обмена. Первое обстоятельство заключается в том, что рабочие частоты «внутри чипов» растут гораздо быстрее, чем «вне чипов». Подобное рассогласование создает еще одно «бутылочное горло» на пути к повышению системной производительности. Второе обстоятельство таково: в рамках существующих технологий плотность размещения элементов ввода/вывода (в данном случае контактов) на единицу площади имеет механические ограничения. Сейчас она составляет единицы контактов на квадратный миллиметр; в перспективе может достигнуть нескольких десятков. Если говорить о скорости передачи данных, то выполненные чипы по ноль целых тридцать пять сотых микронной технологии.

Суть составляет замена гальванического соединения электростатическим, то есть простой контактной пары бесконтактной парой пластин конденсатора (рисунок один). С упрощенной электрической точки зрения задача представляется почти тривиальной, усилитель на выходе передатчика на одном чипе связан через конденсатор с усилителем на приемнике, расположенном на другом чипе, образуется единый колебательный контур. Однако в реальности ее решение связано с целым рядом труднопреодолимых электрических и механических сложностей. Чтобы емкость составного конденсатора соответствовала требуемой, необходимо обеспечить позиционирование пары микросхем одной относительно другой с прецизионной точностью. Для этого требуется выдержать значения по шести параметрам: в пространстве возможно смещение по трем координатам и плюс к тому повороты вокруг каждой из осей. Для этого нужен специальный манипулятор, в котором закрепляются микросхемы, и измерительный механизм с обратной связью, позволяющий оценивать и корректировать взаимное расположение. Датчик положения построенный на принципах измерительной системы Вернье, применяемой в трехмерных микроэлектромеханических системах (Micro Electro-Mechanical System — MEMS). Создаваемые на этих принципах датчики AIMS (Advanced Intelligent Measurement Sensor) обеспечивают измерение с разрешением десять нанометров. По своей конструкции они очень похожи на само устройство для коммуникаций, поскольку тоже состоят из приемника и передатчика, связанных между собой конденсаторами, причем на стороне передатчика 9 пластин, а на стороне приемника их десять (рисунок два).

В пару микросхем встроены четыре измерительные системы Вернье; этого количества датчиков достаточно для измерения всех шести параметров. Особенно сложной является проблема измерения по оси, перпендикулярной плоскости соединения. Процедура сборки соединения состоит из нескольких этапов. Вначале сборка выполняется «на глаз», затем осуществляется доводка с помощью манипулятора. Сигналы от измерительной системы поступают в манипулятор, обеспечивающий установку с точностью до одной целой четырёх десятых микрон. На последнем этапе пространство между микросхемами заполняется специальным маслом, повышающем электрическое сопротивление между пластинами. После сборки с помощью каждого из конденсаторов образуется единые электрические схемы (рисунок три). В месте соединения образуются три емкости — одна полезная и две паразитных. Паразитная емкость передатчика не влияет на работу (она является всего лишь дополнительной нагрузкой), однако паразитная емкость приемника искажает форму сигнала, чтобы компенсировать это искажение, в приемник включена дополнительная цепочка с обратной связью.

Важное отступление. Если мы хотим создать не только думающую машину, но и ощущающую нам нужен сегментный декодер от цифрового вольтметра.

Кремниевый чип нужен для передачи сигналов в устройство голографического коррелятора его частотная характеристика комплексно сопряжена со спектром принимаемого изображения. Именно такую частотную характеристику приобретает прибор в результате прямого Фурье- преобразования входного изображения, перемножения полученного Фурье- образа на Фурье-образ эталонного массива и обратного Фурье- преобразования, с учетом фазовых соотношений. Другими словами, при передаче образов оптимальным фильтром, корреляционным приемником или приемником Зигерта - Котельникова теоретически наилучшим является устройство дополнив его "логическим ограничением уровня яркости" на выходе этого приемника". Превысить его - невозможно. Подавляющая часть получаемой мозгом информации растянута во времени и, следовательно, фиксируется памятью в гиппокампе в виде спиралей голографических образов. Такие спирали разбросаны по всему пространству памяти. Они накладываются друг на друга, пересекаются, и потому неискаженное раздельное считывание разных последовательностей оказывается возможным только благодаря голографическому принципу записи. В этом факте - разгадка так называемых "неиспользованных резервов мозга".

Концептуальное введение в унификацию механизма электромагнитных

процессов мозга. Мозг человека имеет две составляющих - базовую физику общую для всех млекопитающих и физику мышления, присущую только человеку. Развитие ментальной составляющей структурно-функциональной организации мозга в филогенезе связали с хиральным фактором внешней среды, а в онтогенезе -с социальным фактором. В основу чувствительности мозга к данным факторам положили одно связность его водной основы, механизм электромагнитной индукции и особенности термодинамики мозга в состоянии ночного сна. С целью унификации описания механизма электромагнитных процессов в мозгу ввели понятие квазифотона, объединяющее в себе все формы возбуждения электронных и молекулярно-клеточных структур мозга. Предложены эквивалентные схемы колебательных контуров элементов нейронные сети и макроструктур мозга. Сделаны оценки кинетических параметров (энергии активации, скорости) физических процессов, лежащих в основе энергоинформационного обмена мозга с внешней средой. Обсуждены механизмы работы оперативной (физической) и постоянной (химической) памяти мозга, включая модель нелокальных квантовых корреляций. Основным структурно¬функциональным элементом мозга является нервная клетка. Она генерирует и проводит электрические импульсы - потенциалы действия.

В рамках данных законов осуществляется метаболизм нейрона, и мозг исполняет свои базовые функции, управляя гомеостазом и своевременно запуская механизм полового размножения. Соответствующая данным функциям физика мозга будет одинакова для всех млекопитающих, поэтому ее можно считать базовой. Именно это и позволяет экстраполировать результаты исследования мозга животных на мозг человека. Однако только организм гоминида (homo erectus) на этапе прямохождения приобрел чувствительность к фактору филогенеза геокосмического масштаба, под влиянием которого в условиях социальной среды в его мозгу стали формироваться и развиваться структуры ответственные за речь и мышление. Анатомические различия мозга современного человека и обезьяны ярко выражены в строении и объеме лобно-височных долей неокортекса. Ключевую роль в физике мышления играет структурно-функциональная асимметрия полушарий мозга, которая отсутствует у животных и имеет расово-половую дифференциацию у человека. Генезис данной асимметрии мог быть детерминирован перестройкой физики половых органов, рук, зрения и слуха на этапе прямохождения и в процессе развития навыков к сознательному труду. Исходя из этих данных, в основу когнитивных функций мозга положим физику лобно-височных долей неокортекса и хиральность коммуникаций мозга, как межполушарных и соматических, так и с внешней средой. Учитывая наличие в мозгу метастабильных и динамичных квазифотонов различных типов и энергий, можно предполагать их активное участие не только в метаболизме, но и в физике когнитивных функций в рамках законов классической квантовой механики.

Природа внешнего универсального хирального фактора, как и природа хиральных квантов энергии в мозгу не обязательно должна совпадать с природой квазифотонов, метрика которых, тем не менее, может быть спиральной. Механизмы поглощения и действия в мозгу хиральных квантов энергии (например, нейтринной природы) тесно связаны с физикой самоорганизации и фазовых переходов в кооперативных хиральных системах.

Главный вопрос физики мозга состоит в моделировании механизма психофизического изоморфизма, который, по сути, суммирует в себе следующие процессы:

формирование на уровне атомно-молекулярной системы электромагнитной матрицы смысла-слова (мыслеформы);

распознавание и вербализация другой системой атомов содержания мыслеформы.

Пространственно - временная разделенность двух физических систем, участвующих в формировании и распознавании мыслеформы предполагает физическое обособление мыслеформы в виде связанной системы дискретных форм материи, изоморфной ЭМ-матрице мыслеформы. Физическая обособленность мыслеформы является необходимым условием и для адекватности обмена информацией по механизму нелокальных квантовых корреляций.

Идеальным, в этом смысле, носителем мыслеформы могут быть простейшие формы материи, предшествующие квантам полей и элементарным частицам. Тогда задача согласования и стыковки физики мышления с физикой базовых функций мозга сведется к проблеме вербализации фундаментальной динамической формы материи, способной благодаря своему движению становиться носителем энергии и информации. Аксиоматику простейших форм материи (энергоформ) построили, опираясь на законы диалектики и экстраполируя достоверные положения классической и квантовой физики. Универсализм энергоформ позволяет их использовать для моделирования мыслеформ, квазифотонов и предшественников элементарных частиц. Взаимодействия энергоформ с веществом мозга идут при посредничестве квазифотонов, сочетая фрактально-резонансный принцип действия энергоформ с механизмом нелокальных квантовых корреляций. К энергоформам и их

Таким образом, физику мышления можно обособить в рамках физики базовых функций мозга, отнеся к ее ведению уникальную способность вещества мозга при нормальных условиях резонансно поглощать, генерировать, селектировать, комбинировать и сохранять дискретные формы материи (энергоформы и квазифотоны), распознавая в их действиях смысл - слова, психическую или иную ментальную информацию. С целью обоснования применения энергоформ и квазифотонов для моделирования физики мышления в настоящей работе проанализировали структурно¬функциональные особенности мозга и сделали оценки энергий активации (электромагнитных - квантов) ключевых физико-химических процессов, обеспечивающих энергоинформационный обмен внутри мозга и между мозгом и внешней средой, к которой относится также и тело человека. Результаты анализа и оценок использовали для проведения экстраполяций известных физических закономерностей на уровень физики энергоформ

Колебательный контур

Кинематику энергоформ иллюстрирует явление электромагнитной индукции, которое формально подчиняется первому уравнению Максвелла:

rotE = - dB/dt, (1)

где Е и В - взаимно ортогональные вектора напряженности вихревых электрического и магнитного полей.

С помощью (1) для замкнутого контура с током получают уравнение для ЭДС самоиндукции (U):

U = - L (dJ/dt) = - dO/dt, (2)

Где L- индуктивность контура; J - ток, а Ф = L J - потокосцепление самоиндукции контура.

Эффекты электромагнитной индукции в различных структурах и средах живого организма, имеющих свои локальные магнитные (ц) и диэлектрические (е) характеристики, подчиняются второму уравнению Максвелла:

rotH = j + dD/dt,

где

D = е0£ Е, В = ц0цН, (4)

j-ток смещения, а электродинамическая постоянная вакуума (е0ц0) и среды связаны со скоростями распространения электромагнитных - квантов в вакууме (С) и среде (V) соотношениями:

С = (£0ИоГ1/2, V = С(£ц)-1/2 = С/п . (5)

Экстраполяцию явления электромагнитной индукции на уровень энергоформ можно проиллюстрировать на примере колебательного контура (Рисунок один).

Рисунок один.

а) - колебательный контур и его

б) - трансформированные формы, отвечающие началу колебаний

в) - и четверти периода

с) - экстраполяция состояния контура

в) - на уровень энергоформы (v/g-napa), имеющей импульс Р и эквивалентную массу m .

Для идеального контура частота гармонических электромагнитных колебаний задается формулой:

wrfLC)-1/2. (6)

Трансформация колебательного контура путем раскрытия конденсатора и сжатия катушки показана на рисунке один. Состояние б) отвечает схеме антенны, которая может, в принципе, принимать и излучать фотоны радиоволнового диапазона. При этом вихревые Е и В-поля заполняют все пространство. Трансформация в) отвечает состоянию колебательного контура, когда энергия Е-поля перешла в энергию вихревого В-поля. Конфигурацию электромагнитного поля в состоянии в) можно отождествить с энергоформами (v/g-napa), связав ее импульс Р или энергию Е-поля, с импульсом тока до его закручивания в спирали катушки. Соответственно, вращательный момент тока или связанная с ним энергия В-поля будут отвечать моменту импульса энергоформ или ее эквивалентной массе (mg). При комбинации различных v/g-nap собираются кванты полей (фотоны, гравитоны), а при их конденсации числом, равным числу Авогадро (6 1023), образуются элементарные частицы.

Очевидно, что электромагнитной индукции играет существенную роль в механизмах генерации и действия энергоформ электромагнитной природы в нервной системе человека. В основе ее коммуникативных и сигнальных функций лежит способность нервных клеток генерировать и проводить электрические импульсы. Электрофизику и метаболизм нервной системы и нейронов исследуют с помощью методов ЭКГ, ЭЭГ, МЭГ, ЯМР и позитронно- эмиссионной томографии, термоэнцефалоскопии, психофармакологии и непосредственным зондированием нервных клеток микроэлектродами. Квантовые магнитометры (СКВИД), в принципе, позволяют регистрировать магнитное поле отдельного нейрона. Явления электромагнитной индукции и резонанса, по-видимому, лежат в основе механизма чувствительности нервной системы к прямым воздействиям внешних электромагнитной - излучений различного диапазона. Наличие в нервной системе LC-структур, в принципе, допускает «настройку» чувствительных элементов нервной системы на частоты как внутренних, так и внешних биогенных излучений по принципу гетеродинной связи. Для объяснения электрических свойств мембраны привлекают схему эквивалентного контура, в которой проводящие каналы для различных ионов моделируют источником ЭДС и омическим сопротивлением (R), а изоляционные свойства мембраны представляют емкостью (рисунок два).

Рисунок два. Эквивалентная электрическая модель мембраны нерва: батареи создают суммарный мембраны потенциал U, ионная проводимость обозначена сопротивлениями R, емкость мембраны - конденсатор С.

Параллельное соединение нескольких контуров, показанных на рисунке

два, моделирует мембрану нейрона. Однако для модели нейрона центральной нервной системы, имеющего миелиновую оболочку, емкостной характеристики мембраны не достаточно. Действительно, в спиральной структуре миелина есть регулярные каналы (насечки) (рисунок три), которые в контексте эквивалентной электрической модели мембраны (рисунок два) вполне могут играть роль локальных катушек индуктивности. Число насечек на одном миелиновом сегменте волокна, тем больше, чем толще осевой цилиндр аксона.

Рисунок три. Ультраструктура миелиновой мембраны нерва, а - общий вид насечки/ б - увеличенное изображение насечки.

Рисунок четыре. Схема цитоплазматического канала (насечки) (1) в миелиновой оболочке (2) аксона. 3 - аксоплазма.

Краевая структура миелиновых оболочек в области перехватов Ранвье

образует катушки из спиралей паранодальных петлей длиной порядка одного микрометра, сообщающихся с аксоплазмой через специальные окна. Если эти образования рассматривать как катушки индуктивности (рисунок с пятого по седьмой), то они будут играть существенную роль в сальтаторном механизме проводимости аксона.

Таким образом, генерирование потенциала действия в перехвате Ранвье сопряжено с индуцированием и излучением - отшнуровкой вихревых электромагнитных - квантов, метрику которых моделируют электромагнитные - вихри в...) и с...) на Рисунке один. Возможно, что именно в этом и заключается главная функция концевых катушек миелиновых оболочек и спиралей насечек. Направление вектора плотности потока электромагнитной - энергии (вектор Пойтинга) будет определяться знаком спирали. Данный фактор хиральности нейрона обеспечит односторонность распространения электромагнитного - кванта, а значит, и потенциал действия по миелизированному нерву. При достижении электромагнитного - кванта со скоростью V (5) концевой катушки миелинового сегмента он может сыграть роль стимула для генерации потенциала действия в следующем перехвате Ранвье. В данной модели сальтаторной проводимости нейрона скорость движения спайка будет лимитироваться процессом возбуждения тока в концевых катушках, время которого порядка десять в минус шестой степени секунд. При этом средняя скорость передачи потенциала действия с одного конца миелинового сегмента на другой при его длине порядка ста микрометров и определит скорость сальтаторного механизма проводимости около ста метров в секунду.

Используя значение разности потенциалов, отвечающую потенциалу действия типичного нейрона (напряжение около семидесяти мили вольт), оценим величину электрической энергии, которая затрачивается на возбуждение потенциала действия в перехвате Ранвье при сальтаторном механизме проводимости нейрона. Для этого представим перехват в виде цилиндрического конденсатора, обкладки которого образованы из мембраны нейрона и длина равна длине перехвата (f). Изменение энергии конденсатора (W), можно оценить по формуле:

W = (U2C)/2 . (8)

Величина С для цилиндрического конденсатора с расстоянием между обкладками (d) и радиусом внутреннего цилиндра (R) при условии d « R будет равна

С = (2пе0£ f)/[ln(l+d/R)] » (2П£0£ fR)/d

а величина

W = (U2TX£0£ fR)/d . (9)

Подставим в (9) такие значения для нерва с R = 5 мкм : U ~ 0,07В; £0= 8,85 10“ 12 Ф/м; £ ~ 5; f ~ 10“7 м; d ~ 10“8 м , получим

W ~ 510“17 Дж или 3107 Дж/моль. (10)

Такая же величина W получится, если подставить в (8) значение С = 10-2 Ф/м2 при тех же параметрах перехвата Ранвье и величине U. Величина (10) сравнима с энергией, выделяемой при окислении около десяти молекул глюкозы и при гидролизе около десять в третьей степени молекул АТФ. Известно , что при гидролизе одной молекулы АТФ через мембрану проходят ~3 иона Na+ в обмен на два иона К+, а при возбуждении потенциала действия плотность потока ионов Na+ через мембрану перехвата составляет JNa около четыреста десять в третьей степени ионов на микрометр в квадрате. Тогда число вошедших в аксон ионов 1\1а+ будет равно JNa (2nRf) около десяти в четвёртой степени, им соответствует около триста десяти в третьей степени молекул АТФ, суммарная энергия которых по порядку величины согласуется с (10). При концентрации АТФ в аксоплазме аксона кальмара около одного мили моль на один килограмм Н20, общее число молекул АТФ в цилиндре перехвата Ранвье (радиуса пять микрометров и длиной одного микрометра) будет равно около четыре умноженное на десять в седьмой степени молекул. Следовательно, величина W составит только ноль целых одну сотую процента от полного энергетического ресурса перехвата Ранвье. Очевидно, что энергия электромагнитного - кванта, играющего роль стимула генерации потенциала действия в перехвате Ранвье будет на один, два порядка меньше величины W. Например, за верхний предел энергии электромагнитного кванта можно взять энергию фотона с длиной волны шестьсот нано метров (четыре умноженное на десять в минус девятнадцатой степени джоулей), которой достаточно, чтобы возбудить сигнал в рецепторной клетке сетчатки глаза.

Подчинение нейронной физики закону электромагнитной индукции можно формализовать, введя в эквивалентную электрическую схему мембраны нерва с миелиновой оболочкой вместе с конденсатором еще катушку индуктивности (Рисунок восемь). Такая модификация эквивалентной схемы, преобразуя ее в колебательный контур, существенно расширяет диапазон электрофизических свойств нейрона.

Рисунок восемь.

Модифицированная электрическая схема мембраны нерва.

Rj. , U - ионный канал;

С - емкость мембраны;

L - индуктивность глиальных миелиновых спиралей мембраны; Rin - сопротивление аксоплазмы.

Помимо этого, введение катушек индуктивности в электрическую схему

мембраны нерва позволяет смоделировать фактор хиральности нейрона и связать его с механизмом дифференциации нервных сигналов на возбуждающие и тормозящие. Сочетание фактора хиральности с биохимическим фактором (синаптические связи) наделяет логический элемент нейронных сетей возможностью кодировать сигналы «да» и «нет» (рисунок девять).

Рисунок девять. Модифицированная функциональная схема формального нейрона. Хп - биохимические, Zn - электрофизические факторы активности нейрона; Y(«да»), Y* («нет»)-аналоги возбуждающего и тормозящего сигналов.

или квазифотоны можно объединить в динамичную квантовую систему (Бозе-газ) и представить мозг процессором, элементной базой которого служит вся совокупность многоуровневой иерархии нейрон-нейронных и нейроглиальных связей. При этом оперативность квантового уровня организации нейронные сети будет лимитироваться величиной V (5) и время передачи и обработки сигнала в масштабе нейронные сети от одного микрометра до десяти сантиметров будет меняться в диапазоне от десяти в минус пятнадцатой до десяти в минус десятой степени секунд. Первое значение сопоставимо с временем жизни синглетного электронно¬возбужденного состояния молекулы (оптический квазифотон), а второе с характерным временем жизни тетраэдрических кластеров воды.

Капсулированные нервные окончания

Тельце Фатера Пачини

Электромагнитную индукцию можно привлечь и для объяснения механизма генерации электрических импульсов в капсулированных нервных окончаниях. Наиболее важным для физики мозга представителем такого рода окончаний является тельце Фатера - Пачини (Рисунок десять). Тельца Фатера - Пачини в изобилии присутствуют в подкожном слое ладоней и стоп, в женских гениталиях и в соединительных тканях внутренних органов.

Очевидно, что тельце Фатера - Пачини помимо сенсорной функции могут акцептировать гравитационную и геомагнитную энергии и одновременно исполнять роль генераторов электромагнитных - квантов. Предполагают, что в основе механизма генерации потенциала действия в тельце Фатера - Пачини лежит биохимический отклик тельца Фатера - Пачини на его механическую деформацию. Однако, изоморфизм тельца Фатера - Пачини и сложных электромагнитных устройств, имеющих на стержне две вложенных одна в другую катушек индуктивности, позволяет предположить участие электромагнитной индукции в механизме генерации потенциала действия. Деформация тельца Фатера - Пачини, будучи сопряжена с изменениями его индукционных или емкостных характеристик, может приводить к возбуждению электромагнитных импульсов, стимулирующих генерацию потенциала действия. В этом случае снижение величин L и С в соответствие с формулой (6) должно привести к возрастанию частоты генерации стимулов (w), а значит, и частоты следования потенциала действия, что и наблюдается на опыте. Отметим, что при отсутствии внешней деформации тельца Фатера

Пачини их фоновую активность в качестве «генераторов» квазифотонов может обеспечивать ритмическая деформация клетчатки вокруг тельца Фатера - Пачини, отвечающая пульсации кровеносной системы. Не исключено также, что LC-контур в структуре тельца Фатера - Пачини при движениях рук и ног может резонансно поглощать энергию геомагнитного поля.

Глаз

Глаз можно считать интегральным капсулированным окончанием большого числа аксонов зрительного нерва. Его основная функция - преобразование фронта фотонов видимого диапазона в сложную пространственно- временную мозаику потенциала действия и квазифотонов. Электрическая энергия (импульс) поглощенного сетчаткой фотона стимулирует генерацию в ней потенциала действия и частично преобразуется в импульс спайка зрительного нерва. В такой роли выступают около десяти процентов от попадающих в глаз фотонов, остальные девяносто процентов поглощаются оптическими средами глаза. При поглощении фотонов, как в сетчатке, так в других элементах глаза высока вероятность генерации состояний с внутри- и межмолекулярным переносом заряда в донор - акцепторых фрагментах. Такие метастабильные состояния называются экситонами. Кинетика процесса релаксации экситонов в сетчатке коррелирует с кинетикой генерации потенциала действия. Достаточно большое время жизни и высокая фотостационарная концентрация этих состояний обусловливают дипольную поляризацию поверхности сетчатки.

Перемещение зарядов сетчатки при движении глаз индуцирует вихревые магнитные поля (электромагнитный - вихрь), максимальная плотность энергии которых достигается в лобных и височных долях, а также в пазухах черепа (верхнечелюстных, клиновидных, лобных) (Рисунок одиннадцать). Известно, что в данных областях локализованы функции внимания и самосознания, поэтому электромагнитные - вихри глаз могут принимать прямое участие в их активации. С учетом этого предположим, что глаза и их нервная система наряду со своей сенсорной функцией играют доминирующую роль в физике когнитивных функций мозга. Именно поэтому при усиленной умственной работе, даже не связанной с чтением, сильно устают глазные мышцы, что провоцирует развитие специфического рисунка морщин вокруг глаз. Отметим, что при врожденном поражении отделов центральной нервной системы, ответственных за формирование наглядных представлений внешнего мира («центральная врожденная слепота»), ребенок обречен остаться идиотом.

Рисунок одиннадцать. Распределение магнитной индукции при различных движениях глаз (а, б, с) и схема потоков магнитной индукции во фронтальной проекции (д). Положительно-магнитное поле направлено внутрь, отрицательно- наружу объекта. Величина В-поля пропорциональна радиусу кружка. А), б) - горизонтальное движение глаз справа налево в пределах угла в 55°; с) - движение глаз снизу вверх. На рисунке одиннадцать е... показаны области мозга (вид спереди), ответственные за самосознание: красным цветом выделена медиальная префронтальная кора (связываетсамоощущения и память о себе); желтым - предклинье (активация ретроспективной памяти о себе).

Геометрия вихревых В- и D-полей глаз задается траекториями зарядов сетчатки и мышц при движении глаз в вертикальном и горизонтальном направлениях. Локализация максимального значения В-поля при горизонтальном перемещении глаз в срединной точке (рисунок одиннадцать а...) указывает на суммирование в этой точке В-полей от обоих глаз. Такое возможно при условии, если метрики вихрей индуцируемых правым и левым глазам зеркально симметричны. Не исключено, что хиральность электромагнитного стимула, а значит, и знаки миелиновых спиралей нервов правого и левого глаза противоположны. Можно представить, что электромагнитные - вихри индуцируют в ликворе продольной щели между полушариями зеркально симметричные пары энергоформ, их слияние, в принципе, может давать квазифотон и такой механизм генерации энергоформ - квантов, очевидно, лежит в основе экзотермического процесса рекомбинации двух разноименных электрических зарядов. Очевидно, что организующее действие электромагнитных - вихрей глаз в процессе формирования самосознания ребенка обусловливает образование в медиальной префронтальной области коры нейронов уникальной формы, называемых клетками-веретенами. Аналогичные реакции слияния-рекомбинации энергоформ, индуцируемых в правом и левом полушарии, могут идти также и в ликворе третьего и четвертого желудочков, принимая активную роль в их биоэнергетике. Упрощенная схема фронтальной проекции D-, В-вихрей глаз показана на рисунке одиннадцать д....

Крестик в центре глаза обозначает уходящий в плоскость рисунка спайк зрительного нерва. Данная схема совпадает также с распределением силовых линий магнитного диполя, ориентированного по линии носа. Это согласуется также с тем фактом, что пористые кости стенок носа, клиновидной пазухи и решетчатой кости имеют высокое значение остаточной намагниченности.

В подтверждение важной роли глаз в когнитивной физике мозга говорит наличие сложных взаимоотношений между энергетикой глаз и базовым ритмом электрофизики мозга (альфа-ритмом):

альфа-ритм имеют только высшие млекопитающие и он устанавливается синхронно с половым созреванием, после чего он не фиксируется в лобных долях;

альфа-ритм, как и бета-ритм, может локализоваться обособленно в правом- или левом полушарии мозга;

альфа-ритм исчезает при потере сознания и открывании глаз, однако у слепых он либо плохо выражен, либо отсутствует;

частоту альфа - ритма (около десяти герц) соотносится с частотой стоячей электромагнитные - волны в сферическом резонаторе, который образует поверхность Земли и ее ионосфера.

Стекловидное тело глаза в фоновом режиме может конденсировать электромагнитную - энергию внешней среды и, возможно, энергию солнечного нейтрино, напрямую питая этой энергией мозг. В пользу данного предположения свидетельствуют данные:

быстрое движение глаз в фазе парадоксального сна сопряжено с интенсификацией физики мозга;

образование специфического пятипальцевого рельефа на поверхности глазницы, обращенной к мозгу и искривление линии носа;

мышцы глазного яблока спонтанно подергиваются с частотой от двадцати до ста пятидесяти герц (микросаккады, тремор);

граничащий со стекловидным телом слой ганглиозных клеток сетчатки в темноте и при закрытых глазах проявляют фоновую активность с частотой от одного до приблизительно двадцати импульсов в секунду;

воздействие на закрытые глаза механического давления и импульсного магнитного поля инициирует «видение» белого света (фосфены);

увеличение интенсивности света ведет к возрастанию частоты генерации потенциала действия в зрительном нерве;

хрусталик и стекловидное тело глаза оптически активны;

гликолиз глюкозы в стекловидном теле дает наряду с АТФ еще хиральную молочную кислоту;

-характерное время гидродинамики глаза составляет около девятьсот секунд, за это время обновляется половина жидкости стекловидного тела.

Онтогенез асимметрии зрения, обоняния, слуха, лица (искривление носа) и половых органов синхронизован с процессом стабилизации частоты альфа - ритма и за двенадцать тринадцать лет повторяет этап филогенеза, соответствующий прямохождению. Причем уже к двум годам, когда ребенок начинает самостоятельно ходить, в генезис асимметрии мозга включается энергетика тельца Фатера - Пачини стоп и физика половых органов, гендерные особенности которой накладывают свой отпечаток на топологию и функции мозга мужчины и женщины.

Квазифотон.Типы квазифотонов

Для описания свойств различных конденсированных сред широко используют понятие квазичастица. Поскольку содержание воды в мозгу достигает ~75% , его можно считать высококонцентрированным коллоидным раствором. Для описания механизмов энергоинформационных процессов, лежащих в основе физики мозга, удобно использовать понятие квазифотона, как обобщение электромагнитного - кванта. Таким образом, квазифотон является носителем избыточной энергии электромагнитного поля, локализованной на электроне или на системе электронов той или иной упорядоченной атомно-молекулярной структуры. Предшественником квазифотона могут быть фотон или электромагнитный - квант, в случае их поглощения системой. В зависимости от энергии фотона и электронной структуры системы метрика, время жизни и судьба квазифотона варьируются в широких пределах. Физика квазифотонов генетически наследует законы атомно-молекулярной спектроскопии и свойства возбужденных состояний молекул различных типов (электронные, колебательные, трансляционные, вращательные). Смешанным электронно¬ядерным конфигурациям возбужденных состояний будут отвечать вращательные и колебательные квазифотоны, а чисто электронным возбужденным состояниям - оптические квазифотоны.

Примерами оптического квазифотона служат, электромагнитный - стимул генерирующий потенциал действия, экситон или электронно-возбужденное состояние молекулы. Колебательный квазифотон в упругой связанной структуре подобен фонону. Вращательный квазифотон в системе связанных ядерных или электронных спинов можно отождествить с магноном. Квазифотоны могут быть свободными и связанными в зависимости от свойств среды и механизма взаимодействия ее элементов. Таким образом, метрико¬динамические характеристики квазифотонов будут определяться типом химических связей и видом межмолекулярных взаимодействий, которые определяют степень упорядоченности среды. Энергия квазифотонов различных типов меняется в широком диапазоне, верхней границей которого можно считать энергию квазифотона стимулирующего генерацию потенциала действия в перехвате Ранвье ( около десяти в минус девятнадцатой степени джоулей). За низший предел энергии квазифотона можно принять энергию вихревого электромагнитного - поля, генерируемого движением глаз. Плотность данной энергии имеет порядок, при В ~ 4 пТ:

Е = В2/(2р0ц) ~ 10-23 Дж/см3 или ~0,01 кДж/моль в см3. (11)

Степень влияния данного поля на магнитно-восприимчивые микро и макро структуры и среды мозга будет определяться величиной плотности энергии:

Е = (М В)/2,

где М - удельная намагниченность (удельная плотность магнитных моментов - т), равная:

М = I т.

В случае кольцевых токов любой природы (J) m = J AS, где AS - площадь поверхности, охватываемой током. Причем поляризационный эффект магнитного поля может усиливаться под влиянием теплового движения частиц среды.

Сравнима с величиной (11) энергия теплового эффекта от светового раздражения глаз крысы, который проявляется повышением локальной температуры зрительной коры мозга на ~0,06° С. Величина энергии квазифотона отвечающего данному кванту тепловой энергии составит ~10~24 Дж или ~10~3 кДж/моль. В диапазон 10~3 - 102 кДж/моль попадает энергия биогенного микроволнового - излучения (Л = 100 -1 мм, Е = 10-3-0,1 кДж/моль); в том числе и энергия резонансных частот воды (Л ~ 6 мм, Е = 0,02 кДж/моль). Известно, что энергия активации процессов ассоциирования сахаров и квантов биогенного микроволнового - излучения на один-два порядка меньше тепловой энергии и сравнима по порядку величины с (11). Отсюда следует, что в процессах самоорганизации жидких сред мозга ключевую роль играют квазифотоны вращательного типа и физика лобно-височных долей, ответственная за когнитивные функции мозга, непосредственно связана с электрофизикой глаз.

Метрика квазифотона

Элементарной структурной ячейкой жидкой воды является динамический тетраэдр, образованный из четырех молекул воды, связанных между собой водородными связями. Пятая молекула воды или соразмерная с ней молекула или атом могут находиться в центре тетраэдра, тогда он называется центрированным тетраэдром (Рисунок тринадцать). Благодаря водородным связям, вода эффективно взаимодействует с растворенными молекулами, расширяя тем самым спектр их физико-химических свойств. Данная особенность водных коллоидов и гелей особенно важна для физики мозга, поскольку его межклеточные объемы, как правило, сравнимы с размерами биомолекул, клеток и органелл.

В силу этого следует предполагать существенное влияние эпитаксиального эффекта на процессы, регулирующие межнейронные и нейроглиальные взаимодействия. Известно, например, что в химических реакциях, протекающих в оптически активной среде или на поверхности кварца, возрастает выход хиральных продуктов. Увеличению эпитаксиального эффекта мембран и стенок различных органов, помимо посредничества воды, очевидно, способствуют связанные или адсорбированные поверхностью полипептидные и полисахаридные цепочки, а также микроворсинки (Рисунок двенадцать). Эпитаксиальный эффект и присутствие хиральных сахаров сказывается на кинетике обратимой адсорбции ионов и нейромедиаторов на поверхностях мембран нейронов как в перехватах Ранвье, так и в синапсах.

Рисунок двенадцать. Схема мембраны и выходящих из нее полисахаридных и полипептидных цепочек.

Метаболиты, имеющие заряд, диполь, механический или магнитный

моменты, а также хиральность, влияя на электродинамическую постоянную (ец) среды, метрику и динамику надмолекулярных структур, могут в широких пределах менять кооперативные свойства растворов, эффективность генерации и механизм движения квазифотонов. Это относится, прежде всего, к ионам (Na+, К+. Cl~, Р3+) (Таблица 1) и к молекулам, играющим роль переносчиков, акцепторов и преобразователей квазифотонов (кислород, углекислый газ, вода, сахара, АТФ, нейромедиаторы, гормоны, ферменты).

Рисунок тринадцать. Схема слияния двух зеркально симметричных подвижных энергоформ (v/g-nap) в покоящийся квазифотон с тетраэдрической метрикой (а) и схема электронных орбиталей молекулы воды (6).

Основным механизмом движения квазифотонов будет их резонансное поглощение и переизлучение молекулами среды, метаболитами и надмолекулярными структурами. Главным элементом трехмерной метрики жидкой среды и большинства органических метаболитов служит тетраэдр, электронно-ядерной матрицей которого является зр3-гибридизированная система электронных орбиталей атомов углерода, азота и кислорода. Следовательно, квазифотон, локализованный на том или ином метаболите, с наибольшей вероятностью будет иметь метрику изоморфную геометрии зр3-гибридизации. Используя представление о v/g-napax, покоящуюся энергоформу или локализованный квазифотон с тетраэдрической метрикой можно получить по схеме, показанной на Рисунке тринадцать. Правила комбинирования и конденсации энергоформ (v/g-nap) позволяют моделировать и рассчитывать метрику квазифотонов различных типов, в том числе изоморфных метрике sp- и зр2-гибридизированных атомных орбиталей. Энергия квазифотонов, связанных с тт-электронами, будет меньше энергии квазифотонов, отвечающих колебательно-вращательным возбуждениям атомов или деформациям о-скелета. Низшие колебательные уровни молекулы углекислого газа (0=С=0), имея энергию от 10~21 до Ю“20 Дж, могут заселяться за счет поглощения тепловых квантов (кТ).

Специфика расположения уровней допускает их инверсную заселенность, что позволяет использовать углекислый газ в качестве активной среды лазера (Л ~ 10 мкм). В жидких средах предрасположенных к самоорганизации молекула С02 может быть донором колебательных квазифотонов для молекул с карбоксильной группой (-НСО). Аналогично, молекулы с ароматическими циклами будут акцепторами квазифотонов, отвечающих конформационным колебаниям изоморфных им насыщенных углеродных циклов и гетероциклов. Высокая активность, например, стероидных гормонов производных холестерола, имеющих конденсированные гексановые цикла, может быть обусловлена насыщенностью их молекул квазифотонами с зр3-метрикой (рисунок тринадцать). При этом изоморфные фрагментам гормонов ароматические молекулы (бензол, антрацен, пирен), эффективно дезактивируя гормоны и искажая их метаболические функции, могут инициировать канцерогенез .

Метаболические квазифотоны

Для унификации языка биоэнергетики соотнесем с величинами энергий химических связей, колебательно-вращательных и тепловых движений атомов и молекул энергию квазифотонов соответствующей метрики. Дееспособность мозга обеспечивает энергия ферментативные реакции окисления глюкозы в митохондриях и анаэробного ее гликолиза в глазном яблоке. В этих реакциях электромагнитная - энергия химических связей глюкозы и кислорода трансформируется в энергию макроэргических связей АТФ, которая в последующих реакциях гидролиза АТФ преобразуются в кинетическую и колебательно-вращательную энергию метаболитов и молекул среды. Химическая активность этих молекул реализуется затем через действия их энергии возбуждения, которую и моделируют квазифотоны соответствующей энергии и метрики.

Суммарный энергетический эффект всех стадий ферментативной реакции окисления глюкозы в митохондриях имеет своим пределом тепловой эффект реакции горения глюкозы в атмосфере кислорода:

C6Hi206 + 6 02 -> 6 С02 + 6 Н20 + 2800 (кДж/моль). (12)

Реакция окисления глюкозы в митохондриях сопряжена с реакцией синтеза АТФ, при этом на одну молекулу глюкозы приходится 38 тридцать восемь молекул АТФ. При анаэробном гликолизе глюкозы образуются только две молекулы АТФ и две молекулы хиральной молочной кислоты, которые, очевидно, вносят свой вклад в хиральность энергетики глаз и мозга. Максимальный выход метаболической энергии даст гидролиз 38 тридцать восемь молекул АТФ по схемам:

АТФ -> АДФ + Р~Р + 36 (кДж/моль)

Р~Р -> Р + Р + 33,4 (кДж/моль).

Полная энергия макроэргических связей 38 тридцати восьми молекул АТФ равна 2640 кДж/моль, что составляет ~95% девяносто пять процентов от предельного значения энергии сгорания одной молекулы глюкозы. Это говорит о высокой эффективности ферментативных реакций трансформации квазифотонов, соответствующих о-связям С-С, С-О-С, С-Н глюкозы в квазифотоны, локализованные на двух макроэргических связях Р~0- в АТФ.

Предположим, что квазифотоны равновероятно распределяются по связям продуктов реакций окисления глюкозы и гидролиза АТФ, тогда предельные значения энергий квазифотонов, отвечающих данным реакциям будут равны 1/12 и 1/152 от теплового эффекта реакции (12), равного 4,5 10~18 Дж, то есть ~3 10~19 и ~3 Ю-20 Дж, соответственно. Если к этим квазифотонам применить универсальное соотношение между энергией и характерным размером (г) дискретного элемента материи (v/g-napa, элементарная частица):

Е ~ fic/r, (13)

то для квазифотона, действующего в виде кванта метаболической энергии, получим радиус ~1 мкм, сравнимый с радиусом аксона.

Метаболические квазифотоны могут принимать активное участие в ферментативном синтезе белков и нуклеиновых кислот, а также в репликации и транскрипции ДНК. Можно представить участие квазифотонов в расплетении двойной спирали ДНК следующим образом. В области репликативной вилки сахарофосфатный остов цепи ДНК резонансно поглощает метаболические квазифотоны колебательного типа. Возрастает упругость цепей, что и приводит к разрыву водородных связей между ними. Учитывая, что на два сахарофосфатных звена спирали ДНК приходится одна водородная связь и ее энергия равна ~19 кДж/моль (3 Ю-20 Дж), получится, что для ее разрыва достаточно поглощения цепью ДНК одного метаболического квазифотона.

Присутствие изоморфных аминокислотных фрагментов в пептидных цепях белка и в структуре нейромедиаторов (глицин, ацетилхолин, глутаминовая кислота, дофамин, серотонин и др.) позволяет предложить резонансный механизм передачи квазифотона колебательного типа при контакте нейромедиатора с рецептором. Из-за наличия в структурах медиаторов электроно-, протонодонорных и акцепторных групп их основное электронное состояние характеризуется внутримолекулярным переносом заряда Д+б-С-А'6. Здесь Д- аминогруппы, метоксигруппа, бензольное кольцо и А - карбонильная и гидроксильные группы, а С - цепочка из о-связей. Этот фактор и предрасположенность медиаторов к образованию водородных связей лежат в основе их физической и химической сорбции на рецепторах постсинаптических мембран. Рецептор, принимая или отдавая квазифотон при контакте с нейромедиатором, меняет свою конформацию, запирая или открывая при этом кальциевый канал мембраны.

Термодинамика мозга

Мозг в целом можно считать реакционной термодинамической системой, находящейся в стационарном состоянии. Приток энергии и сброс избыточного тепла мозгом сбалансированы в узком диапазоне температур от~37° (центр мозга) до ~36°С (кора мозга). Этот градиент температуры, будучи обусловлен более низкой температурой внешней среды, может играть существенную роль в ориентировании тепловых потоков внутри мозга. Аналогичный градиент температуры наблюдается и для тела, она имеет максимум в прямой кишке, а минимум в поверхностном слое клетчатки и мужских яичках. Диапазон оптимальной температуры метаболизма находится в пределах значений температур, для которых изобарная теплоемкость чистой воды имеет минимум. Особенности термодинамики фазовых переходов водных растворов в процессе филогенеза легли в основу механизма адаптации живых систем, которая, по сути, представляет собой изоэнергетические переходы или переходы с энергией активации порядка кДТ (при АТ ~ ОД - 1 К) между состояниями разной степени упорядоченности белковых молекул или однородных, молекулярно-клеточных ансамблей. Снижение энтропийной составляющей внутренней энергии живой системы сопряжено с резонансным поглощением ею кванта внешней электромагнитной или нейтринной энергии, который она преобразует в активный метаболический квазифотон. Жидкостная среда обеспечивает отвод кванта тепловой энергии (энтропии) за границы системы, а действием квазифотона реализуется функция той или иной структуры мозга, включающей в себя упорядоченную подсистему.

Энергия, выделяемая или поглощаемая при таких переходах, может оказаться намного порядков меньше кТ. В неравновесных условиях колебания отдельных макромолекул могут синхронизироваться, в частности, посредством электромагнитного поля .

Таким образом, термодинамика мозга сочетает равновесно-стационарную термодинамику метаболизма и неравновесную термодинамику нейросети, «рабочего телом» которой является Бозе-газ квазифотонов. Соответственно, внутренняя энергия U мозга как функция его состояния будет зависеть в общем случае от температуры (или энтропии S), от тензора деформаций G, зависящего от внутричерепного давления, от магнитного момента М отдельных метаболитов и макроструктур, от суммарного момента количества движения ядер и атомов L и от поляризация среды Р. Следовательно, полный дифференциал внутренней энергии U- U(S, G, М, L, Р) будет иметь вид:

dU= TdS - ndG + BdM + DdP + FdJ, (14)

где T - абсолютная температура системы; П - тензор давлений; F - вектор ориентационной поляризации системы спинов или моментов импульса. В выражении (14) член FdL характеризует работу, связанную с ориентационной поляризацией системы ядерных спинов или моментов импульса атомов и молекул (подобно тому, как члены DdP и BdM определяют работу, связанную с поляризацией и намагничиванием системы).

Ориентационные и поляризационные эффекты существенную роль играют в инициации фазовых переходов в однородных газовых и жидкостных системах мозга и организма. Высокую чувствительность данных систем к параметрам входящим в (14) обеспечивает хиральность метаболитов (в основном сахаров) и физико-химические особенности молекулярной и жидкой воды. Такие системы формируются в следующих структурах и средах организма и мозга:

-желудок, матка, трахея, черепно-лицевые пазухи, полость эпифиза; -оболочки и желудочки мозга, венозные синусы, глазное яблоко;

кровеносная и лимфатические системы;

паренхима органов (легкие, печень, селезенка, яички, женская грудь);

подкожная клетчатка, соединительная и костная ткань.

Все перечисленные системы в норме функционируют в двух режимах- стационарном (квазиравновесном) и неравновесном. Первый характерен для бодрствующего состояния организма и мозга не занятого мыслительной работой, а второй режим соответствует состоянию сна или творческой работе. В первом режиме обмен энергией со средой происходит непрерывно, а во втором - квантуется. Механизм акцепции кванта внешней энергии в фазовом переходе кооперативной системы иллюстрируют процессы конденсации паров воды в точке росы и квантовой Бозе- конденсации.

Акцептированию квантов энергии микроволнового - диапазона или нейтринной энергии в указанных средах способствует снижение температуры организма во сне на ~1К, а также пониженные температуры стекловидного тела глаз, периферийной (депонированной) крови и яичек. В акцепции хиральных квантов нейтринной энергии большую роль играют сахара, содержание которых в крови возрастает в утренние часы до восхода солнца. В это время нейтринная составляющая солнечного излучения отфильтровывается от электромагнитного - излучения поверхностным сегментом коры земного шара. Важную роль в акцепции энергии стекловидным глазом играет полисахарид - гиалуроновая кислота. Почти половина всей гиалуроновой кислоты организма человека сосредоточено в его коже, где она располагается в соединительной ткани дермы между волокнами коллагена и эластина, а также в клетках рогового слоя корнеоцитах. В дерме содержится 70% воды, что составляет ~20% двадцать процентов всей воды организма. Поглощаемая организмом энергия, конденсируясь на метаболитах в составе жидких сред (кровь, спинномозговая жидкость), передается в мозг по нейрогуморальным и воздушным каналам (из легких).

Поглощение внешнего электромагнитного - кванта и формирование квазифотона из энергоформ в общем случае подчиняется фрактально¬резонансному механизму и принципу изоэнергетичности. С учетом (13) принцип изоэнергетичности для резонансных взаимодействий и фазовых переходов в кооперативных системах можно выразить соотношением:

hC/r - N (TiC/R), (15)

здесь г характеризует метрику квазифотона, a R - энергоформы и г = R/N; число N принимает любые значения меньшие числа Авогадро при конденсации энергоформ в квазифотоны и достигает числа Авогадро при участии энергоформ в слабых взаимодействиях.

То обстоятельство, что между тепловой формой движения и ориентацией спинов существует определенная связь, еще не дает оснований приписывать эту форму спиновой системе, тем более что охлаждение конденсированных сред до температур, близких к абсолютному нулю не приводит к исчезновению собственного момента вращения ядер. Это обстоятельство также свидетельствует о недопустимости описания спиновой системы параметрами термической степени свободы и о расхождении такого описания со вторым началом термодинамики для квазистатических процессов (принципом существования энтропии).

Еще одним подтверждением несводимости спин-спинового взаимодействия к теплообмену являются, как ни странно, те самые опыты по «смешению» двух систем противоположно ориентированных спиновых систем (7Li и 19F) кристалла LiF Эти опыты показали, что «температура» смеси отнюдь не подчиняется обычным для таких случаев законам сохранения вида:

где ф,- какой-либо интенсивный параметр (температура, химический, электрический, гравитационный и др. потенциал); С, - соответствующий экстенсивный параметр (полная теплоемкость, число молей, заряд, масса и т.п.). Напротив, в случае спиновой системы в выражении со «спиновой теплоемкостью» С, сопряженная величина, обратная абсолютной температуре. Отсюда следует, что законам типа этой формулы подчиняется не температура, а ядерная намагниченность М, относящаяся к иной степени свободы спиновой системы. Вместе с тем было бы также ошибочным сводить спин-спиновое взаимодействие к торсионному (порожденному различной плотностью углового момента вращения).

Такое взаимодействие определенно имеет место в вязких средах, обладающих некоторым моментом инерции (как, например, в гидромуфтах). Однако наличие такого взаимодействия в вакууме пока экспериментально не доказано. Кроме того, в отличие от торсионного спин- спиновое взаимодействие проявляется и в тех случаях, когда вращающиеся объекты обладают одинаковой плотностью угловых моментов вращения (в частности, одинаковой угловой скоростью), поскольку гироскопический эффект проявляется и в этом случае. Поэтому его следует отнести (наряду с электромагнитным, гравитационным, сильным и слабым взаимодействием) к еще одному независимому виду взаимодействия. Способность его передавать упорядоченность одних микрочастиц другим, а также сравнительно большие времена спин-спиновой релаксации могут пролить новый свет на ряд не познанных до сих пор явлений. К ним относятся процессы воспроизводства или изменения структуры объектов живой и неживой природы, эффекты «памяти» воды (в том числе появление у нее лекарственных свойств при «перезаписи» на нее структуры этих лекарств), лечебный эффект приборов, генерирующих различные поля, или геометрических фигур, изменяющих диаграмму направленности разнообразных излучений, многочисленные проявления «фантомов» (призраков) отсутствующих тел и т.п. Однако рассмотрение этих вопросов выходит далеко за рамки темы.

Организации мозга

Функциональная иерархия мозга

Функциональная иерархия мозга человека строится на физических свойствах следующих его структур: неокортекс, базальные ядра, лимбический мозг, таламус, гипоталамус, гипофиз, эпифиз, ретикулярная формация и мозжечок. К отдельным элементам иерархии следует отнести жидкостные системы мозга (кровеносная и ликворная), а также весь комплекс внутричерепных нервных коммуникаций, выделив в нем мозолистое тело, зрительный нерв и лучистости таламуса.

В структуре коры различают поверхностные специализированные зоны и шесть слоев. Самый верхний слой образуют горизонтально ориентированные апикальные дендриты пирамидных клеток и аксоны звездчатых клеток, которые обеспечивают внутрикорковые связи между соседними нейронами. Горизонтальной ориентации диполей нейронов данного слоя соответствует динамичное электрическое поле, которое может играть роль защитного электромагнитного - экрана. Остальные пять горизонтов коры структурируются сначала в нейро-глиальные модули (диаметр ~ 100 - 150 мкм), а затем, в колонки диаметром до 1 мм и со средним числом нейронов ~100 шт. Синхронизация электрической активности нейронов в модулях и колонках приводит к формированию в пучках отходящих от них аксонов залповых импульсов. Процессу суммирования потенциала действия в залпы может предшествовать конденсация по (15) внешних электромагнитных - квантов или квазифотонов стимулов потенциала действия на отдельных нейронах в модулях, а затем в колонках. Например, при конденсации ~100 квазифотонов с характерным радиусом 100 мкм в залповом импульсе может образоваться квазифотон радиуса 1 мкм (энергия ~10~19 Дж).

ЗАВИСИМОСТЬ ОТ ТЕМПЕРАТУРЫ ОПТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ РАСТВОРОВ САХАРОВ

Исследована зависимость от температуры оптической активности водных растворов метаболических сахаров и определена энергия активации реакции их ассоциирования в надмолекулярные хиральные структуры. Ее величина оказалась близка к значениям энергии вращательного движения и биогенного микро волнового-излучения. Исходя из этого и учитывая зависимости оптической активности сахаров от времени и даты, места и ориентации прибора, приняли за основу механизма действия хирального фактора фило- и онтогенеза метаболический эффект реакции образования хиральных водно-сахарных ассоциатов. Оптически активные D-caxapa являются основным источником энергии метаболизма живых систем. Обязательное посредничество ахиральной молекулы аденозинтрифосфата (АТФ) в процессе метаболизации энергии химических связей сахаров нивелирует их хиральность, унифицируя тем самым энергию макроэргических связей АТФ. Однако роль сахаров в возникновении и развитии жизни не ограничилась их вкладом в биоэнергетику. В ходе эволюции усложнялись физико-химические свойства сахаров и, соответственно, возрастала их роль в энергоинформационном обмене живых систем с внешней средой. Моно- и полисахариды вошли в состав структурных элементов биомолекул, клеток, жидких сред, информационных систем, они регулируют иммунитет высших организмов. Учитывая морфо - функциональную универсальность D-сахаров, можно предположить, что именно их физико-химические свойства обеспечивают высокую чувствительность механизма адаптации живых систем к внешнему постоянно действующему хиральному фактору.

Следует отметить, что вопрос о физической природе хираяьного фактора и механизме его влияния на биогенез до сих пор остается открытым. Впервые данную проблему сформулировал Пастер в девятнадцатом веке, предположив, что дисимметрия живых систем возникла на ранних стадиях биологической эволюции под действием электрических и магнитных полей космического происхождения. В обоснование этой идеи в работе приведен возможный механизм асимметричного действия электромагнитного поля на макромолекулу белка. Согласуется с нею и гипотеза о ключевой роли сахаров еще на пребиотическом этапе биогенеза. Привлекательна также идея о нейтринной природе хирального фактора, которую можно соотнести с гипотезой Вернадского о детерминировании дисимметрии живых систем хиральностью физического вакуума (эфира). Реликтовое нейтрино, составляя энергетическую основу вакуума, вполне может обеспечивать его гравитационную и электромагнитную динамику (эффект Фарадея, например).

В общем случае в основе механизма чувствительности живой системы к хиральным факторам помимо хиральности ее элементов должно лежать то или иное взаимодействие между ними, обеспечивающее переход системы в коррелированное состояние с новым качеством. Переход в данное состояние (фазу) ведет к возрастанию порядка системы или снижению энтропии и при этом увеличивается ее устойчивость (время жизни). За перестройку порядка системы на микро и макро уровне ответственны электромагнитные взаимодействия между элементами. Динамику, кинетику, радиус действия и стереометрию упорядочивающих сил в живых системах лимитируют молекулярно-кооперативные свойства воды.

С целью получения дополнительной информации о вкладе сахаров в механизм чувствительности живых систем к хиральному фактору в настоящей работе исследовали температурные и концентрационные зависимости оптической активности водных и водно - этанольных растворов 0-глюкозы и сахаров. Данные растворы моделировали состав физиологических жидкостей (межклеточная жидкость, лимфа, ликвор, синовия). Исследовали оптическую активность композиции: ФР + хондроитинсульфат (10%) + гиалуроновая кислота (0,8%) + сахар (10%) {ФР + ХС(10%) + ГК (0,8%) + сахар (10%)}, которая моделировала высокомолекулярное соединение, играющее активную роль в энергетике соединительной ткани. Величина U раствора ФР + ХС (10%) при комнатной температуре (Тком) составила -2,70° (кювета 100 мм). Пищевой сахар ([a]D = 66,5°) растворяли в физрастворе. Полученные результаты, согласуясь с известными данными, свидетельствуют о чувствительности оптической активности растворов к положению Солнца и, по-видимому, к фазе Луны. Для количественной обработки результатов предположили, что в растворах сахаров при достижении порогового значения концентрации, наряду с оптической активностью отдельных молекул свой вклад в хиральность раствора вносят и надмолекулярные их образования. В пределе межмолекулярных взаимодействий характерных для кристалла сахара его удельное вращение приобретает анизотропию (1,6 - 5,4 град/мм для различных направлений) и почти на порядок превышает удельное вращение растворов сахара. О возможности вклада межмолекулярных взаимодействий в хиральность раствора говорит еще такой факт. Высокое значение удельного вращения кристалла кварца (21,7 град/мм) обусловлено только дальним порядком его спиральных полимерных цепочек, мономерами которых являются ахиральные тетраэдры из молекул Si02.

Очевидно, что в случае растворов сахаров энергия межмолекулярных взаимодействий (Е) будет определяться средним расстоянием между молекулами, то есть их концентрацией, а также их ориентацией относительно друг друга и геометрией надмолекулярных образований воды. При концентрации сахаров в растворах 20 - 40% (~2 моль/л) среднее расстояние между молекулами, равное ~10-7 см, сравнимо с их размерами. В этих условиях сахара должны ассоциировать, образуя упорядоченные надмолекулярные структуры под влиянием сил Ван-дер-Ваальса и при посредничестве динамичных водородных связей между молекулами воды. Процесс ассоциирования будет сочетать в себе вращательную корреляцию самих сахаров с пространственной корреляцией включенных вассоциат динамичных кластеров воды. Причем на обеих корреляциях будет сказываться хиральность электронной структуры молекулы сахара, в результате чего ассоциат и приобретает собственную хиральность, увеличивая тем самым суммарную оптическую активность раствора. Таким образом, влияние температуры на динамику ассоциирования сахаров может обусловить температурную зависимость а их высококонцентрированных растворов. Суммарный эффект кооперации сахаров и молекул воды будет максимален при самой низкой температуре опыта, а значит, максимальным будет и значение а.

где Е-энергия взаимодействия или корреляции молекул. Наличие излома на некоторых температурных зависимостях при ~295К может быть связано с изломом в этой критической точке температурной зависимости динамической вязкости воды. Этот результат подтверждает зависимость динамики кооперативных взаимодействий растворенных молекул от степени упорядоченности самой воды, которая возрастает по мере приближения температуры раствора к критическим точкам ( ~22, ~36°С). О том же говорит увеличение величин Е при добавлении в растворы глюкозы и декстрана этанола, молекулы которого могут оказывать стабилизирующий эффект на водородные связи в динамичных кластерах воды. Известно, что ассоциирование стимулирует добавка NaCI и в согласии с этим величина Е для физраствора сахара больше, чем Е для его водного раствора. Был зафиксирован локальный скачок величины раствора ФР + ГК (0.8%) + сахар (20%) при неизменном значении, который явно не коррелировал с изменениями горизонтальных составляющих геомагнитного поля.

Упорядочивающий эффект фазового перехода вхиральной живой системе, очевидно, сопряжен с резонансной синхронизацией крутильных колебаний молекул и последующей конденсацией квантов энергии порядка Ещ, Ерез,

Емкв и Er В квант энергии порядка энергии макроэргической связи. В принципе, по такому же механизму кванты энергии порядка Е0 могут конденсировать в кванты тепловая критическая и Крутильные колебания больших молекул в момент пространственной корреляции однотипных электронных орбиталей в молекуле полисахарида, имеющей в своем основании гиалуроновую кислоту. Очевидно, что такие переходы идут в информационных системах живого организма, имеющих однородно множественную молекулярно-клеточную структуру, предрасположенную к гелеобразованию. Ew- крутильные колебания больших молекул в конденсированной фазе (w ~ 1011 с 1)/ Ерез - энергия резонансного возбуждения, Емкв. биогенное микро волновое излучение - излучение, Ек. реликтовое излучение, Е0- энергия нейтринных флуктуаций вакуума. К таким системам относятся, например, стекловидное тело глаза, цитоплазма аксона, синовия. Сами же фазовые переходы в информационных системах наиболее вероятны в состоянии сна, когда снижается температура организма. По-видимому, в основе парадоксальной фазы сна, характеризуемой быстрым движением глаз (фаза - быстрого движения глаз), тоже лежат фазовые переходы, обеспечивающие корректировку гомеостаза внешними и внутренними хиральными факторами.

Результаты позволяют заключить, что предрасположенность физиологических жидкостей содержащих метаболические сахара к фазовым переходам в критических температурных точках воды, может лежать в основе механизма адаптации живых систем к изменениям внешних физических условий, как в геологическом, так и в реальном масштабе времени. Перенос информации в организмах, чаще всего, выполняется волнами разной природы, при чем и волны, и методы переноса ими информации (способы модуляции) оказываются специфичными, не такими, как в технике. Биологические информационные системы являются системами молекулярного уровня. Сюда относятся наши сенсоры - зрение, слух, обоняние и т.д. Но сюда относятся и другие информационные системы организмов - системы управления геномом, мозг, нервная система в целом. Поскольку биологические информационные системы основаны на процессах молекулярного уровня, эволюция четко привела их механизмы переноса информации к использованию медленно распространяющихся волн. Скорость распространения химических структурогенных волн в многоклеточных организмах, по расчетам, около 4 км/с. что в 75.000 раз меньше скорости электромагнитных волн в вакууме. Оболочка ядра преобразует энергию химических волн в энергию акустических колебаний, скорость распространения которых около 1.5 км/с. т.е. в 200.000 раз ниже скорости света.

Очень демонстративен выбор Природы в пользу медленно распространяющихся волн в нервной системе. Хотя аксон нейрона представляет собой заполненный электролитом капилляр с изолирующими стенками (шванновскими клетками с миелином) и это позволяет передавать по нему сигналы так же быстро, как по металлическому проводнику, естественный отбор не использовал такую возможность. У человека скорость распространения нервного импульса не превышает 150 м/с. а у многих животных - гораздо меньше. Скорость перемещения нервного импульса для нерва лягушки всего 30 м/с. Такая малая скорость казалась совершенно невероятной. Сегодня ясно, что здесь нет никакой случайности. Природа упустила бы богатые информационные возможности молекулярных процессов, если бы сигналы внутри организмов передавались, скажем, со скоростью света - 300000 км/с, как в сегодняшней электронной технике. Еще заметнее эта тенденция проявляется в мозге. Скорость распространения нервных импульсов в ядрах и коре мозга на два порядка ниже указанной скорости 150 м/с. характерной для периферических нервов человека. Если бы скорость волн нервного возбуждения возросла в мозге, например, вдвое, то для сохранения того же объема памяти и прочих информационных параметров линейные размеры мозга должны были бы увеличиться тоже вдвое, а объем и вес - в восемь раз!

Немного о чипах

До настоящего времени чипы производятся методом гравировки на кремниевых пластинах. Стоимость таких чипов обратно пропорциональна их размерам: чем меньше становятся чипы, тем дороже их производство. Деятельность огромных производственных коллективов, которые используют лазер для гравировки каналов связи на кремниевых пластинах, окажется устаревшей. Эксперты уже говорят о совершенно ином методе - химических реакциях, при помощи которых из определенного числа молекул будут получаться элементарные соединения, и это будет очень дешево. Может наступить настоящий коллапсу крупных производителей компьютеров, поскольку их дорогостоящее оснащение окажется чем-то вроде оборудования по производству свечей в сравнении с производством люминесцентных ламп. Целью проекта является создание устройства снабжённое электронным мозгом, которое будет само развиваться, понимать что делает, самообучаться, решать, разговаривать и превзойдёт мозг человека. Устройство предназначено для нано технологического прорыва в разных областях науки, способного к манипулированию отдельными атомами т.е. созданию молекулярных ассемблеров. Дальнейшая цель проекта создание нано роботов. До сих пор неизвестен чертеж нано робота с детальной расстановкой всех его атомов. Неизвестно как сделать этот чертеж, чтобы атомы при сборке попросту не разлетелись. Общая схема ясна - робот должен иметь двигатель, располагать манипуляторами для перестановки атомов. Но как собрать все части вместе, да и создать недостающие элементы, пока непонятно - строгие методы проектирования не дают ответа, а экспериментальные требуют значительных финансовых затрат.

Современные методы проектирования нано роботов представляют собой либо набор итераций по экспоненциально сходящимся алгоритмам, которые имеют чрезмерно большую трудоемкость, иногда требующую миллионы лет расчетов, либо набор экспериментальных методов, требующих больших финансовых и временных затрат. А для создания проекта нано робота с минимальными временными и финансовыми затратами необходимо создание полиномиального по времени алгоритма с соответствующим программным обеспечением. Таким образом, оптимальное решение задачи необходимо определять на основе компромисса точных и вероятностных методов. Рассмотрим классический метод определения координат атомов и сил, воздействующих на них, - метод молекулярной динамики. В нем определяется структурные, термодинамические, транспортные свойства и их взаимосвязи. Точность результатов определяется размерностью (числом частиц) моделируемой системы. Порядок увеличения эффективности использования вычислительных ресурсов будет возрастать с возрастанием количества частиц в модели. Насколько сейчас понятно для ассемблера нужна модель порядка 1 ООО ООО атомов и соответственно учета их взаимодействий...

Корпорация IBM, создавая грандиозный проект Blue Gene для моделирования процессов сворачивания белка (прототип проектирования нанороботов), намеревалась построить петафлопсный компьютер всего за пять лет, но не преуспела в этом, несмотря на солидные капиталовложения. Но, даже будучи построен, этот комплекс будет проделывать расчеты всего лишь по одному аналогу протеина не менее полугода. Причина - трудоемкость решения сложных систем дифференциальных и интегральных уравнений. Далее рассмотрим альтернативный вариант расчетов по данному проекту.

Общая схема проектирования наноробота на базе метода ветвей и границ.

Общая схема реализации алгоритма включает следующие этапы:

Определяется начальное множество GO, которое представляет собой множество всех решений. Для данной задачи в качестве оценки множества будет служить приближенная оценка стабильности всей молекулы, т.е. вероятностная характеристика на основе приближенного расчета всех сил на все атомы. В узлах производится оценка связей между атомами стандартными приближенными методами молекулярных расчетов (либо для еще большего ускорения работы алгоритма их модификациями, которые будут рассмотрены в будущих работах).

Варианты начальных множеств.

Исходное множество GO делится на ряд непересекающихся между собой подмножеств. Принцип разбиения исходного множества на подмножества приведен далее. Для нашего случая, когда необходимо добавить атом или группу атомов к текущей конструкции, количество подмножеств равно количеству возможных пространственных расположений этой добавляемой конструкции по отношению к текущей. На каждом этапе ветвления формируется трехмерная вероятностная матрица, характеризующая приоритеты пространственного соединения к текущей конструкции нового потенциального фрагмента. Эта матрица формируется на основании дробления пространства вокруг потенциальной точки склейки фрагментов конструкции с некоторым шагом .

Фрагмент среза этой матрицы по оси г приведен далее:

В качестве конкурирующих множеств на этом этапе рассматриваются как вновь образованные подмножества, так и подмножества, отброшенные ввиду не перспективности на предыдущем этапе. Все конкурирующие подмножества переобозначаются. В качестве верхнего индекса используется цифра 2, а нижний индекс определяется порядковым номером этого подмножества среди конкурирующих. Для каждого из конкурирующих подмножеств рассчитываются нижние оценки либо учитываются ранее рассчитанные оценки, и в качестве перспективного выбирается подмножество, имеющее минимальную нижнюю оценку. Процесс ветвления продолжается до тех пор, пока не будет выполнено условие оптимальности. Это условие предполагает завершение добавления всех необходимых фрагментов общей конструкции при соблюдении условия на общую жесткость системы (все вероятности нахождения электронов в нужных областях пространства равны единице).

Физическая трактовка ветвления

В целом же для более быстрой сборки конструкции более привлекательно (но менее реально) выглядят структуры, которые стабильны и без отдельных частей (к таким структурам в основном относятся полимеры). На этапе ветвления есть некоторое множество атомов (не меньше одного в общем случае, но возможны и попытки приклеить к текущей конструкции некоторые заранее известные своей пользой "хорошие" элементы - например те же шестеренки, лифты электронов и т.п.). Сам процесс принятия решения о попытке добавления в текущую структуру новых элементов (с соответствующим ветвлением дерева решений и затратами на расчеты) представляет собой отражение априорных взглядов проектировщика на общую схему будущего нано робота (например, двигатель, пара нано манипуляторов, капсула с лекарством). Однако, даже приведенный алгоритм, несмотря на предварительно показанное улучшение сходимости, нуждается в создании новой сети распределенных вычислений. Это связано с тем, что даже полиномиально сходящийся алгоритм требует времени для создания базы данных молекулярных структур (фрагментов нано роботов). А пока подобные базы и технологии остаются доступными в основном западным организациям. Также нужно, к сожалению, констатировать, что российские проекты таких распределенных сетей остаются пока только проектами. Молекулярные ассемблеры сделают такую революцию, какой не было со времён появления рибосом - примитивных ассемблеров в клетке. Получающаяся в результате нанотехнология может помочь распространению жизни вне Земли - шаг, не имеющий аналогов, начиная с распространения жизни вне морей. Это может помочь машинам обрести разум - шаг, не имеющий параллелей, с тех пор как разум появился в приматах.

И это может позволять нашим умам обновлять и переделывать наши тела - шаг, вообще не имеющий аналогов. Порядок может появляться из хаоса без чьих-либо распоряжений: хорошо организованные кристаллы конденсировались из бесформенного межзвездного газа намного раньше Солнца, Земли или появления жизни. Из хаоса также появляется кристаллический порядок и при более знакомых обстоятельствах. Вообразите молекулу, возможно - правильную по форме, а возможно - неравномерную и узловатую, как корень имбиря. Теперь вообразите большое число таких молекул, перемещающихся беспорядочно в жидкости, переворачиваясь и толкаясь, как алкоголики, в невесомости и темноте. Вообразите испаряющуюся и охлаждающуюся жидкость, что заставляет молекулы быть ближе друг к другу, замедляя их движение. Будут ли эти беспорядочно перемещающиеся молекулы странной формы просто собираться в беспорядочных "кучах"? В общем случае - нет. Обычно они будут устанавливаться в кристаллическую структуру, каждый аккуратно устраиваясь напротив своих соседей, формируя строки и столбцы, такие же совершенные, как шахматная доска, хотя часто более сложные. Идею о том, что возможно создавать нужные нам устройства и другие объекты, собирая их "молекула за молекулой" и, даже, "атом за атомом" обычно возводят к знаменитой лекции одного из крупнейших физиков двадцатого века Ричарда Фейнмана. Эта лекция была прочитана им в тысяча девятьсот пятьдесят девятом году; большинство современников восприняли её как фантастику или шутку. Современный вид идеи молекулярной нанотехнологии начали приобретать в восьмидесятые годы двадцатого века в результате работ Дрекслера, которые также сначала воспринимались как научная фантастика.

В данном курсе мы будем опираться на представления, сформировавшиеся в более поздних работах Дрекслера и его последователей - таких, как Фрейтас, Меркле и другие. При этом фундаментальная монография "Нано системы. Молекулярная техника, производство и вычисления" имеет, несомненно, основополагающее значение. Сам термин нанотехнология стал популярен именно после выхода в свет знаменитой книги Дрекслера "Машины творения" и последовавшей за этим дискуссии. Оказалось, однако, что этот термин был ранее предложен Норио Танигучи, который понимал под этим любые субмикронные технологии (тогда - дело отдалённого будущего). В конечном счете, Дрекслер стал использовать термин молекулярная нанотехнология для различения предлагаемых им решений с нанотехнологией в смысле Танигучи. На сегодняшний день мы не знаем каких либо физических принципов, которые исключали бы возможность реализации идей Дрекслера. Это не означает, что такие запреты не будут открыты в будущем. Сегодня такая возможность остаётся под вопросом, однако постоянное использование оборотов типа "если это окажется возможным" сделало бы текст курса трудночитаемым. Поэтому принципы изготовления работы молекулярных нано систем излагаются так, как если бы они уже существовали. Следует понимать что сама возможность построения развитой молекулярной нанотехнологии в том виде, как это понимают Дрекслер и его последователи будет доказана только тогда, когда будут продемонстрированы первые нано устройства. В своих работах Э. Дрекслер и его последователи оценивали параметры в основном механических устройств, которые они могли бы иметь при приближении размера компонент к молекулярному масштабу.

Это обусловлено не тем, что они недооценивают важность электрических, оптических и т. д. эффектов, а тем, что механические конструкции гораздо проще и достовернее масштабируются. При этом, разумеется, осознаётся что электрические и прочие эффекты могут дать значительные дополнительные возможности.

Произведя соответствующее масштабирование Дрекслер получил следующие численные оценки:

Позиционирование реагирующих молекул с точностью ~0.1 нм

Механосинтез с производительностью ~10б опер/сек на устройство

Молекулярная сборка объекта массой 1 кг за ~104 сек

Работа нано механического устройства с частотой ~109 Гц

Логический затвор объёмом ~10*26 м3 (~10'8 j3), с частотой переключения ~0.1 нсек и рассеиваемым теплом ~10'21 Дж

Компьютеры с производительностью ~1016 опер/сек/Вт; компактные вычислительные системы на 1015 MIPS

Прежде, чем обсуждать возможность реализации молекулярной нанотехнологии в том варианте, в котором её видят Дрекслер и его последователи будет полезно получить представление о том, как работают "устройства" аналогичного масштаба в живых организмах. В рамках данного обзора приведём лишь один из наиболее ярких примеров. АТФ - синтаза является ферментом, преобразующим разность концентраций протонов по разные стороны мембраны в энергию, запасённую в молекулах аденозинтрифосфата (АТФ).

Последние используется практически всеми механизмами клетки в качестве

универсального носителя энергии. АТФ - синтаза присутствует в "энергетических станциях" растительных и животных клеток - хлоропластах и митохондриях и представляет собой довольно сложную конструкцию из нескольких типов единиц - белковых молекул (рисунок АТФ - синтаза). Одна из этих единиц - а-единица - прочно закреплена в мембране хлоропласта или митохондрии. Из неё выступает двойной "кронштейн" - пара Ь-единиц.

С помощью ('-единицы на кронштейне крепится блок из чередующихся ±- и I- единиц.

Рядом с a-единицей в толще мембраны свободно вращается цилиндрический блок с-единиц. Очередная с-единица может захватывать протон из пространства под мембраной, где их концентрация высока. При этом она начинает притягиваться к отрицательно заряженной a-единице. С- блок проворачивается до тех пор, пока заряженная с-единица не сблизится с a-единицей. При этом протон через имеющийся в a-единице канал переходит в пространство над мембраной, где их концентрация низка. Выделяющаяся при переходе из нижнего пространства в верхнее энергия и приводит с-блок во вращение. На этом блоке закреплена очередная молекула - i-единица. Она играет роль коленчатого вала. По мере вращения она давит на очередную I-единицу, заставляя её переходить из одной конформации - закрытой - в другую - открытую. В открытой конформации 1- единица захватывает пару молекул - аденозиндифосфат (АДФ) и неорганический фосфат. При закрытии она с силой прижимает их друг к другу; это приводит к механосинтезу АТФ. При очередном открытии готовая молекула АТФ выходит в окружающую среду и I-единицу готова к очередному циклу. Таким образом можно сказать, что АТФ - синтаза представляет собой довольно сложную молекулярную машину, состоящую из электромотора (ротор - с-блок; статор - а-единица), коленчатого вала (i- единица) и блока рабочих инструментов (I-единиц), осуществляющих механический синтез молекул АТФ из двух исходных компонент. Интересно, что АТФ-синтаза может работать и "в обратную сторону". Если над мембраной исходная концентрация АТФ высока, то уже I-единицы будут вращать с-блок через i-единицу, закачивая протоны под мембрану. Таким образом, "электромотор" может работать и как "электрогенератор". Это только один из примеров расшифрованных природных нано устройств.

Всё живое на Земле состоит из соединений углерода. Значение этого элемента трудно переоценить. Оно определяется огромным разнообразием его форм в соединениях. Углеродные цепочки могут образовывать линейный скелет молекул, циклические и сложные объёмные скелетные структуры; углерод представляет огромный интерес и в чистом виде, принимая различные формы от алмаза до молекулярных волокон и нано трубок. Ковалентная связь углерод-углерод является наиболее прочной из известных. До сравнительно недавнего времени известны были только две разновидности упорядоченного чистого углерода - алмаз и графит. Потом были обнаружены и другие - сначала были синтезированы молекулярные волокна, затем открыты полые сферические молекулы - фуллерены; при поиске эффективных методов синтеза последних были обнаружены углеродные нано трубки. Именно материалы на основе углерода Дрекслер рассматривает в качестве основных кандидатов для изготовления конструкций нано механизмов (хотя, разумеется, свои места находят и другие элементы - водород, азот, кислород, фосфор, кремний, германий и т. д.) В нанотехнологических устройствах будущего, разумеется, могут быть использованы самые разнообразные явления - магнитное и электростатическое взаимодействия, перенос электронов, электромагнитной энергии (фотонов), различных квазичастиц. Однако в рамках "дрекслерианского" подхода обсуждаются в основном чисто механические конструкции. Делается это не потому, что остальные явления недооцениваются. Просто, такой подход позволяет наиболее наглядно продемонстрировать возможности молекулярной нанотехнологии, дать им как бы "пессимистическую оценку". Использование же всех остальных явлений а также квантово механических свойств нано компонент должно позволить значительно эти возможности расширить.

The elementary shesteryonchatye transfers

Various variants nano bearings

Вероятно, наиболее быстрые и производительные компьютеры будущего будут использовать именно нано электронную технологию, возможно они будут использовать спинотронику или фотонику. Однако не исключено, что самые маленькие компьютеры будут созданы на совершенно другой элементной базе. Дрекслер предполагает, что такой базой может стать нано механика. Дрекслер предложил механические конструкции для основных компонент нано компьютера - ячеек памяти, логических гейтов. Основными их элементами являются вдвигаемые и выдвигаемые стержни, взаимно запирающие движение друг друга.

При ширине стержня в несколько атомных размеров (например, при использовании углеродных нано трубок) компьютер эквивалентный современному, содержащему 1 млн. транзисторов может иметь объём в 0.01 мк3 ноль целых одну сотую микрона кубического, компьютер с памятью в 1 терабайт - объём в 1 мк3 один микрометр кубический. Как и в случае с нано электроникой, быстродействие нано механического компьютера будет определяться возможностью отвода тепла. Расчёты Дрекслера показывают, что при температуре окружающей среды ~300°К на один ватт рассеиваемой мощности такой компьютер будет осуществлять ~1016 операций в секунду. При мощности 100 нВт (предполагается, что такую мощность сможет без специального охлаждения рассеять упомянутый выше компьютер с объёмом 0.01 мк3 одна сотая микрометра в кубе) это даёт производительность 109 операций в секунду, что примерно эквивалентно мощному современному настольному компьютеру. Пока рано говорить, будут ли нано технические устройства середины двадцать первого века похожи на те, которые рисуют сейчас последователи Дрекслера. Более вероятным представляется, что использование многочисленных электрических, магнитных, фотонных, квантово-механических и других эффектов сделает нано мир ещё богаче и позволит построить технологию ещё более удивительную, чем та, которую увидел Дрекслер.

Существа разума

МОЛЕКУЛЯРНЫЕ АССЕМБЛЕРЫ сделают такую революцию, какой не было со времён появления рибосом - примитивных ассемблеров в клетке. Получающаяся в результате нанотехнология может помочь распространению жизни вне Земли - шаг, не имеющий аналогов, начиная с распространения жизни вне морей. Это может помочь машинам обрести разум - шаг, не имеющий параллелей, с тех пор как разум появился в приматах. И это может позволять нашим умам обновлять и переделывать наши тела - шаг, вообще не имеющий аналогов. Эти революции принесут опасности и возможности, слишком обширные, чтобы их могло вместить человеческое воображение. Порядок может появляться из хаоса без чьих- либо распоряжений: хорошо организованные кристаллы конденсировались из бесформенного межзвездного газа намного раньше Солнца, Земли или появления жизни. Из хаоса также появляется кристаллический порядок и при более знакомых обстоятельствах. Вообразите молекулу, возможно - правильную по форме, а возможно - неравномерную и узловатую, как корень имбиря. Теперь вообразите большое число таких молекул, перемещающихся беспорядочно в жидкости, переворачиваясь и толкаясь, как алкоголики, в невесомости и темноте. Вообразите испаряющуюся и охлаждающуюся жидкость, что заставляет молекулы быть ближе друг к другу, замедляя их движение. Будут ли эти беспорядочно перемещающиеся молекулы странной формы просто собираться в беспорядочных "кучах"? В общем случае - нет.

Обычно они будут устанавливаться в кристаллическую структуру, каждый аккуратно устраиваясь напротив своих соседей, формируя строки и столбцы, такие же совершенные, как шахматная доска, хотя часто более сложные. Этот процесс не включает ни волшебство, ни какие-то специальные свойства молекул и квантово-механических сил. Не требуется даже специальных соответствующих друг другу форм, которые позволяют молекулам белка самостоятельно собираться в машины. Если положить мраморные шарики одинакового размера на поднос и встряхнуть, они также образуют правильные рисунки. Кристаллы растут путём проб и удалением ошибок, путём варьирования и селекции. Никакие крошечные руки их не собирают. Кристалл может начинаться со случая молекул, собирающихся в группу: молекулы блуждают, сталкиваются и собираются в группы случайным образом, но группа держится вместе лучше всего, когда она упакована в правильную кристаллическую структуру. Далее в первоначальный маленький кристалл ударяются другие молекулы. Некоторые тыкаются в неправильные места или с неправильной ориентацией; они плохо прилипают и от колебаний вновь отваливаются. Другие случайно попадают нужным образом; они лучше прилипают и часто остаются. Слой строится на слое, расширяя кристаллическую структуру. Хотя молекулы сталкиваются случайным образом, они не прилипают случайно. Порядок растёт из хаоса путём варьирования и селекции. В росте кристаллов каждый слой образует шаблон для следующего. Однородные слои накапливаются и формируют твердый блок. В клетках нити ДНК или РНК также могут служить в качестве шаблонов при помощи ферментов, которые действуют как молекулярные копировальные машины.

Но элементы, из которых строятся нити нуклеиновых кислот, могут быть устроены во многих различных последовательностях, и нить шаблона может отделиться от копии. И нить, и её копия могут далее снова быть скопированы. Представьте себе нить РНК, плавающую в испытательной пробирке вместе с копировальными машинами и элементами РНК. Нить кувыркается и изгибается, пока она не наталкивается на копировальную машину в правильном положении, чтобы слипнуться. Элементы толкутся вокруг, пока один нужного вида не встретит копировальную машину в правильном положении, которая соответствует нити шаблона. Как только соответствующие элементы ухитряются попасть в нужное положение, машина захватывает их и привязывает их к растущей копии; хотя элементы сталкиваются случайным образом, машина связывает выборочно. В конце концов, машина, шаблон и копия разъединяются.

История жизни - история гонки вооружения на базе молекулярных машин. Сегодня, в то время как эта гонка подходит к новой и более быстрой стадии, мы должны убедиться, что мы понимаем только, насколько глубокие корни имеет эволюция. Во времена, когда идеей биологической эволюции часто пренебрегают в школах, и она иногда подвергается нападкам, мы должны помнить, что доказательства её прочны как скала и также распространены, как клетки. В течение столетий геологи изучали камни, чтобы читать прошлое Земли. Уже давно они нашли морские раковины высоко в разрушившейся и рухнувшей скале горных цепей. К тысяча семьсот восемьдесят пятому году, за семьдесят четыре года до ненавистной книги Дарвина, Джеймс Хуттон заключил, что грязь с морского дна была спрессована в камень и была поднята к небесам силами, пока ещё не понятными. Что ещё могли думать геологи, если сама природа врала?

Каменная книга делает запись форм давно умерших организмов, однако живые клетки также несут записи, генетические тексты, которые только теперь могут быть прочитаны. Так же как с идеями о геологии, наиболее важные идеи относительно эволюции были известны прежде, чем Дарвин взял в руки перо.

Гены походят на рукописи, написанные в четырёхбуквенном алфавите. Во многом так же, как сообщение может принимать много форм на обычном языке (выразить идею с использованием совершенно различных слов не слишком трудно), так же различные генетические слова могут направить строительство идентичных белковых молекул. Более того, белковые молекулы с различными особенностями устройства могут выполнять одинаковые функции. Совокупности генов в клетке подобны целой книге, а гены - подобны старым рукописям, они копировались и копировались неаккуратными переписчиками.

Глобальная гонка технологий ускорялась в течение миллиардов лет. Слепота земляного червя не могла блокировать развитие зорких птиц. Маленький мозг и неуклюжие крылья птицы не могли блокировать развитие человеческих рук, умов и стреляющих ружей. Аналогично, местные запреты не могут блокировать развитие военной и коммерческой технологии. По- видимому, мы должны управлять гонкой технологий или умереть, однако сила технологической эволюции делает из анти технологических движений посмешище: демократические движения за местные ограничения могут ограничить только мировые демократии, но не мир в целом. История жизни и потенциал новых технологий подсказывают некоторые решения.

Человеческий разум, однако, намного более тонкая машина имитации, чем любая простая белковая машина или ассемблер. Голос, письмо и рисунок могут передать конструкции из разума к разуму прежде, чем они примут форму как аппаратные средства. Идеи, стоящие за методами разработки, ещё более тонкие: более абстрактные, чем аппаратные средства, они копируются и функционируют исключительно в мире разума и систем символов. Там, где гены эволюционировали в течение поколений и эпох, мысленные репликаторы пока эволюционируют в течение дней и десятилетий. Подобно генам, идеи расщепляются, объединяются и принимают многообразные формы (гены могут быть расшифрованы из ДНК в РНК и снова использованы; идеи могут быть переведены с языка на язык). Наука не может пока описать нейронные структуры, которые воплощают идеи в мозгу, но любой может видеть, что идеи мутируют, воспроизводятся и конкурируют. Идеи подвержены эволюции.

Элементы воспроизводящихся мысленных структур называются "мимами" (англ. "тете"). Примеры мимов - мелодии, идеи, общеупотребительные выражения, мода в одежде, способы производства горшков и постройки арок. Так же, как гены размножаются в среде генов, перескакивая от тела к телу (от поколения к поколению) через сперму или яйца, так же и мимы размножаются в среде мимов, перескакивая из мозга в мозг посредством процесса, который в широком смысле может называться имитацией.

Мимы копируются, потому что люди учатся и учат других. Они изменяются, потому что люди создают новые и неправильно истолковывают старые. Они подвергаются селекции (отчасти), потому что люди не верят или повторяют все, что слышат. Так же как молекулы РНК из испытательной пробирки конкурируют за ограниченные в количестве копировальные машины и строительные элементы, мимы должны конкурировать за ограниченный ресурс - человеческое внимание и усилия. Так как мимы формируют поведение, их успех или неудача - это жизненно важный вопрос. Так же как вирусы мимы научились побуждать клетки производить вирусы, так же слухи научились звучать правдоподобно и пикантно, побуждая повторение. Спросите, не является ли слух правдой, а как он распространяется. Опыт показывает, что идеям, научившимся быть успешными репликаторами, нужно иметь лишь очень немного от правды.

Принципы эволюционного изменения, имеющие глубокие корни, будут формировать развитие нанотехнологии, даже когда различие между аппаратными средствами компьютеров и жизнью начнёт стираться. Эти принципы показывают многое из того, что мы можем и не можем надеяться достичь, и они могут помочь нам сконцентрировать наши усилия, чтобы формировать наше будущее. Они также говорят нам много о том, что мы можем и не можем предсказать, потому что они управляют эволюцией не только материального, но и эволюцией самого знания.

Что мы знаем о мутации ДНК?

Если поступление этих материалов в клетку задерживается, то процесс копирования ДНК приостанавливается вплоть до гибели клетки. Известно, каким образом в ДНК закодировано производство белков. Но как информация о форме и образе жизни живого существа, может быть выведена из кодировки ДНК? Клетка и живое существо - это биологические формы, способствующие устойчивости определённого набора хромосом. Конечно, удобнее и уместнее говорить об устойчивости вида живых существ. Живой организм, возникший как колония клеток определенного вида, призван своей жизнедеятельностью обеспечить себя, то есть каждую клетку колонии, необходимым химическим материалом в нужных пропорциях. Раз уж это важно для выживания, то необходимо учитывать и интересы своих соплеменников. Именно это является причиной формирования определенного вида с его поведением и формой. Вместе с модификацией вида, способствующей его устойчивости, модифицируется и набор хромосом. Некоторые виды в такой борьбе изменяются и становятся сильнее. Другие вымирают. Итак, хранящуюся в ДНК программу производства белков можно интерпретировать как информацию о том наборе химических веществ, который необходим для деления клетки. Эта информация очень опосредованно связана с формой и поведением живого существа. Большое количество элементов в ДНК позволяет выполняет тонкую регулировку химического состава клетки. В зависимости от деятельности окружающих клеток, то есть от окружающих химических и механических воздействий, клетка изменяет свою жизнь так, чтобы приобрести необходимые вещества для построения копии набора хромосом.

Это особенно заметно на этапе морфогенеза. Вот почему у живых существ формируются ткани и органы, выполняющие химические, механические и другие функции для обеспечения выживания вида. Механизм морфогенеза существенно использует саморегулирование активности ДНК в зависимости от биохимического состава клетки. Изменение молекулы ДНК, например, в результате мутации, приводит к изменению жизнедеятельности и условий деления клетки. Если в результате деления такой клетки был построен живой организм, то каждая клетка организма содержит копию изменённой молекулы ДНК, что должно отразиться на функциях (и даже анатомии) всех тканей и органов. Изменения функций одних органов может оказаться малозаметным, а других - сильным, вплоть до полного нарушения их нормальной работы. Это может выглядеть как изменение каких-либо существенных признаков живого организма. Поскольку каждый ген управляет синтезом определённого белка, а ассортимент белков не велик, то генетическое изменение может наблюдаться, как "включение" или "отключение" определённой функции или признака организма. Однако, поскольку одинаковые ДНК содержатся во всех клетках организма, то в общем случае, изменение ДНК должно влиять на все функции организма. ДНК не может содержать участков (генов), отвечающих строго за один признак. Тем не менее, модификация некоторых "генов" может привести к "полезным" изменениям организма.

Генетические алгоритмы - это мощный инструмент для решения сложных задач. Они нашли применение в оптимизации, искусственном интеллекте, инженерии и других областях. В основе генетических алгоритмов лежат принципы, заимствованные из биологии и генетики. Напомним: основная идея генетических алгоритмов состоит в создании популяции особей (индивидов), каждая из которых представляется в виде хромосомы. Любая хромосома есть возможное решение рассматриваемой оптимизационной задачи. Для поиска лучших решений необходимо только значение целевой функции, или функции приспособленности. Значение функции приспособленности особи показывает, насколько хорошо подходит особь, описанная данной хромосомой, для решения задачи. Хромосома состоит из конечного числа генов, представляя генотип объекта, т.е. совокупность его наследственных признаков. Процесс эволюционного поиска ведется только на уровне генотипа. К популяции применяются основные биологические операторы: скрещивания, мутации, инверсии и др. В процессе эволюции действует известный принцип "выживает сильнейший". Популяция постоянно обновляется при помощи генерации новых особей и уничтожения старых, и каждая новая популяция становится лучше и зависит только от предыдущей. Фиксированная длина хромосомы и кодирование строк двоичным алфавитом преобладали в теории генетических алгоритмов с момента начала ее развития, когда были получены теоретические результаты о целесообразности использования именно двоичного алфавита. К тому же, реализация такого генетического алгоритма на ЭВМ была сравнительно легкой.

Все же, небольшая группа исследователей шла по пути применения в генетических алгоритмах отличных от двоичных алфавитов для решения частных прикладных задач. Одной из таких задач является нахождение решений, представленных в форме вещественных чисел, что называется не иначе как "поисковая оптимизация в непрерывных пространствах".

Возникла следующая идея: решение в хромосоме представлять напрямую в виде набора вещественных чисел. Естественно, что потребовались специальные реализации биологических операторов. Такой тип генетического алгоритма получил название непрерывного генетического алгоритма, или генетического алгоритма с вещественным кодированием.

Далее в тексте по аналогии с англоязычной терминологией для генетических алгоритмов с двоичным кодированием будет использоваться аббревиатура BGA (Binary coded), для генетических алгоритмов с непрерывными генами - RGA (Real coded).

Преимущества и недостатки двоичного кодирования

Прежде чем излагать особенности математического аппарата непрерывных генетических алгоритмов, остановимся на анализе достоинств и недостатков двоичной схем кодирования. Как известно, высокая эффективность отыскания глобального минимума или максимума генетическим алгоритмом с двоичным кодированием теоретически обоснована в фундаментальной теореме генетических алгоритмов ("теореме о шаблоне"), доказанной Холландом.

Ее подробное освещение и доказательство можно найти в соответствующих источниках. Ее суть в том, что двоичный алфавит позволяет обрабатывать максимальное количество информации по сравнению с другими схемами кодирования. Однако двоичное представление хромосом влечет за собой определенные трудности при поиске в непрерывных пространствах большой размерности, и когда требуется высокая точность найденного решения. В BGA для преобразования генотипа в фенотип используется специальный прием, основанный на том, что весь интервал допустимых значений признака объекта [ai,bi] разбивается на участки с требуемой точностью. Заданная точность р определяется выражением

где N - количество разрядов для кодирования битовой строки.

Эта формула показывает, что р сильно зависит от N, т.е. точность представления определяется количеством разрядов, используемых для кодирования одной хромосомы. Поэтому при увеличении N пространство поиска расширяется и становится огромным.

Известный книжный пример: пусть для 100 ста переменных, изменяющихся в интервале [-500; 500], требуется найти экстремум с точностью до шестого знака после запятой. В этом случае при использовании генетических алгоритмов с двоичным кодированием длина строки составит 3000 три тысячи элементов, а пространство поиска - около Ю1000 хромосом.

Такое "идеальное" поведение не обеспечивает семейство алгоритмов BGA, т.к. эти алгоритмы оперируют битовой строкой целиком, и на первых же эпохах младшие разряды чисел "застывают", принимая случайное значение. В классических генетических алгоритмов разработаны специальные приемы по выходу из этой ситуации. Например, последовательный запуск ансамбля генетических алгоритмов с постепенным сужением пространства поиска.

Есть и другая проблема: при увеличении длины битовой строки необходимо увеличивать и численность популяции.

Как уже отмечалось, при работе с оптимизационными задачами в непрерывных пространствах вполне естественно представлять гены напрямую вещественными числами. В этом случае хромосома есть вектор вещественных чисел. Их точность будет определяться исключительно разрядной сеткой тем компьютером, на котором реализуется real-coded алгоритм. Длина хромосомы будет совпадать с длиной вектора-решения оптимизационной задачи, иначе говоря, каждый ген будет отвечать за одну переменную. Генотип объекта становится идентичным его фенотипу.

Вышесказанное определяет список основных преимуществ real-coded алгоритмов:

Одной из важных черт непрерывных генетических алгоритмов является их способность к локальной настройке решений.

Использование RGA для представления решений удобно, поскольку близко к постановке большинства прикладных задач. Кроме того, отсутствие операций кодирования/декодирования, которые необходимы в BGA, повышает скорость работы алгоритма.Как известно, появление новых особей в популяции канонического генетического алгоритма обеспечивают несколько биологических операторов: отбор, скрещивание и мутация. В качестве операторов отбора особей в родительскую пару здесь подходят любые известные из BGA: рулетка, турнирный, случайный. Однако операторы скрещивания и мутации не годятся: в классических реализациях они работают с битовыми строками. Нужны собственные реализации, учитывающие специфику real-coded алгоритмов.

Оператор скрещивания непрерывного генетического алгоритма, или кроссовер, порождает одного или нескольких потомков от двух хромосом. Собственно говоря, требуется из двух векторов вещественных чисел получить новые векторы по каким-либо законам. Большинство real-coded алгоритмов генерируют новые векторы в окрестности родительских пар. Для начала рассмотрим простые и популярные кроссоверы.

Пусть С1=(с11,с21,...,сп1) и С2=(с12,с22,...,сп2)-две хромосомы, выбранные оператором селекции для скрещивания. После формулы для некоторых кроссоверов приводится рисунок - геометрическая интерпретация его работы. Предполагается, что ck1<=ck2 и f(C1)>=f(C2).

Плоский кроссовер (flat crossover): создается потомок H=(h1,...,hk,...,hn), hk, k=l,..., п - случайное число из интервала [е^Ск2]*

Простейший кроссовер (simple crossover): случайным образом выбирается число к из интервала {1,2,...,п-1} и генерируются два потомка

Hl=(c11,c21,...,ck1,ck+12,...,cn2) и H2=(c12,c22,...,ck2,ck+11,...,cn2).

Арифметический кроссовер (arithmetical crossover): создаются два потомка H1=(h11,...,hn1), ^(hi2,...,!^2), где hk1=w*ck1+(l-w)*ck2, hk2=w*ck2+(l-w)*ck1, k=l,...,n, w либо константа (равномерный арифметический кроссовер) из интервала [0;1], либо изменяется с увеличением эпох (неравномерный арифметический кроссовер).

Геометрический кроссовер (geometrical crossover): создаются два потомка

H1=(hI‘,~..hn1), H2=(h,2,-,h„2), где hk>= (cklr*(ck2)lw, (ck2r*(ckl)lw, w - случайное число из интервала [0;1].

Линейный кроссовер (linear crossover): создаются три потомка Hq=(h1q,...,hkq,...,hnq), q=l,2,3, где hk1=0.5*ck1+0.5*ck2, hk2=1.5*ck1-0.5*ck2, hk3=-0.5*ck1+1.5*ck2. На этапе селекции в этом кроссовере отбираются два наиболее сильных потомка.

Дискретный кроссовер (discrete crossover): каждый ген hk выбирается случайно по равномерному закону из конечного множества {ц1,^2}.

Расширенный линейчатый кроссовер (extended line crossover): ген hk=ck1+w*(ck2“ck1b w “ случайное число из интервала [-0.25;1.25].

Эвристический кроссовер (Wright's heuristic crossover). Пусть Cx - один из двух родителей с лучшей приспособленностью. Тогда hk=w*(ck1-ck2)+ck1, w- случайное число из интервала [0;1].

Нечеткий кроссовер (fuzzy recombination, FR-d crossover): создаются два потомка Нх= (h11,...,hn1) , Н2= (h11,.../hn2) . Вероятность того, что в i-том гене появится число v± , задается распределением p(v±) e{F (с^.1) , F (ck2) } , где F(ck1), F(ck2) - распределения вероятностей треугольной формы (треугольные нечеткие функции принадлежности) со следующими свойствами (ck1<=ck2 и 1= | с^-с^ |) :

Параметр d определяет степень перекрытия треугольных функций принадлежности, по умолчанию d=0.5.

В качестве оператора мутации наибольшее распространение получили: случайная и неравномерная мутация (random and non-uniform mutation).При случайной мутации ген, подлежащий изменению, принимает случайное значение из интервала своего изменения. В неравномерной мутации значение гена после оператора мутации рассчитывается по формуле:

Рассмотренные кроссоверы исторически были предложены первыми, однако во многих задачах их эффективность оказывается невысокой. Исключение составляет BLX-кроссовер с параметром alpha=0.5-OH превосходит по эффективности большинство простых кроссоверов. Позднее были разработаны улучшенные операторы скрещивания, аналитическая формула которых и эффективность обоснованы теоретически. Рассмотрим подробнее один из таких кроссоверов - SBX.

SBX кроссовер

SBX (англ.: Simulated Binary Crossover) - кроссовер, имитирующий двоичный. Был разработан в тысяча девятьсот девяносто пятом году исследовательской группой под руководством Deb'a. Как следует из его названия, этот кроссовер моделирует принципы работы двоичного оператора скрещивания.

SBX кроссовер был получен следующим способом. У двоичного кроссовера было обнаружено важное свойство - среднее значение функции приспособленности оставалось неизменным у родителей и их потомков, полученных путем скрещивания. Затем автором было введено понятие силы поиска кроссовера(search power). Это количественная величина,характеризующая распределение вероятностей появления любого потомка от двух произвольных родителей.Первоначально была рассчитана сила поиска для одноточечного двоичного кроссовера, а затем был разработан вещественный SBX кроссовер с такой же силой поиска.В нем сила поиска характеризуется распределением вероятностей случайной величины $:

формуле и(0,1) - случайное число, распределенное по равномерному закону, пе [2,5] - параметр кроссовера.

На рисунке приведена геометрическая интерпретация работы SBX кроссовера при скрещивании двух хромосом, соответствующих вещественным числам 2 и 5. Видно, как параметр п влияет на конечный результат: увеличение п влечет за собой увеличение вероятности появления потомка в окрестности родителя и наоборот.

Эксперименты автора SBX кроссовера показали, что он во многих случаях эффективнее BLX, хотя, очевидно, что не существует ни одного кроссовера, эффективного во всех случаях. Исследования показывают, что использование нескольких различных операторов кроссовера позволяет уменьшить вероятность преждевременной сходимости, т.е. улучшить эффективность алгоритма оптимизации в целом. Для этого могут использоваться специальные стратегии, изменяющие вероятность применения отдельного эволюционного оператора в зависимости от его «успешности», или использование гибридных кроссоверов, которых в настоящее время насчитывается несколько десятков. В любом случае, если перед Вами стоит задача оптимизации в непрерывных пространствах, и Вы планируете применить эволюционные техники, то следует сделать выбор в пользу непрерывного генетического алгоритма.Особенности при создании индуктивной катушки

Процесс распознавания информационных энерго форм сопряжен с их преобразованием в мыслеформы, то есть в слова осмысленной речи. Очевидно, что наиболее плодотворным и непосредственным методом изучения физики энерго форм будет самопознание человеком своей способности мыслить, ибо при этом он может использовать самый чувствительный к энерго формам инструмент - свой мозг. В качестве примера такого подхода к изучению влияния энерго форм внешней среды на работу мозга можно привести работу, в которой установлена связь механизма спонтанной речи с функциональной асимметрией мозга. Безмолвное повторение молитвы "Отче наш" усиливало функциональный дисбаланс между полушариями, что проявлялось в ускорении вращения тела человека, совершающего бег на месте. Причем величина и знак этого эффекта зависели от пола и возраста человека, а также от различных факторов внешней среды, в том числе и от факторов, которые можно отнести к действиям энерго форм гравитационной, электромагнитной и нейтринной природы. Возмущающее действие энерго форм на нейтрон, приводящее к его распаду на протон электрон и антинейтрино (Ь-распад).

В энергетике зрения, электромагнитной по своей сути, большую роль играет энергия реликтового излучения, кроме того, в основе метаболизма стекловидного тела глаза лежит рудиментарный процесс расщепления глюкозы по механизму гликолиза,то есть безучастия кислорода. Несмотря на свою низкую эффективность по сравнению с процессом окисления глюкозы гликолиз в стекловидном теле глаза, очевидно, сохранился как "аварийный" режим энергообеспечения мозга, рассчитанный на те кратковременные ситуации, когда, по тем или иным причинам, возникает кислородно-глюкозное голодание мозга. Можно предположить, что именно благодаря энергетики глаз сохраняется возможность вывода мозга из состояния клинической смерти на протяжении пятнадцати минут.Существует зеркальная асимметрия энерго форм, генерируемых в левом и правом глазном яблоке. Оптически активная среда стекловидного тела глаза в процессе онтогенеза может приобретать свойство хиральности под воздействием асимметричной энерго формы. Процесс конденсации фотоноподобных энерго форм (реликтовых) в стекловидном теле глаза эффективно идет в состоянии полудремы или на стадии сна с быстрыми движениями глаз, период которой близок к пятнадцати минутам. Данные энерго форм воспринимаются мозгом, как правило, при пробуждении в виде белого Света. Кроме того, хиральная метрика нейтринных энерго форм может отвечать за механизм "закручивания" потока фотонов в спираль. Винтовые траектории фотонов в потоке прописывают макрометрику нейтринных энерго форм эфира. Сам поток фотонов, приобретая момент импульса, заставляет вращаться мелкие бусины.

Равенство плотностей электромагнитной и нейтринной энергий Вселенной согласуется с тем, что основной энергетической реакцией на всех этапах ее развития, включая момент ее сотворения, является бета-распад нейтрона. Всё это явиляется следствием закона сохранения импульса при бета- распаде, обеспечившим равенство импульсов антинейтрино и Т-фотона, захваченного электроном. Движение электрона, являясь результатом взаимодействия связанного с ним Т-фотона с электромагнитной метрикой эфира, реагирует на изменения последней, о чем свидетельствуют опыты по ускорению электронов и других заряженных частиц в ускорителях, а также эффект Аронова - Бома. Интерференция электронов, пролетающих мимо магнита может быть связана с тем, что даже при полном экранировании магнитного поля за экран выходят потоки эфира (Света), соответствующие электрической составляющей энерго форм эфира, образующих поток энергии магнитного поля. Взаимодействия Светов Т-фотонов электронов с электрической метрикой эфира, промодулированной Светами энерго форм магнитного поля, приведут к соответствующей корреляция пространственной плотности суммарного потока электронов, что и даст на экране интерференционную картину.

Примером такой системы могут служить магнитометры СКВИД, позволяющие измерять магнитные поля мозга, величина которых составляет 10'9 (десять в минус девятой степени), долю от величины магнитного поля земли. По тем же причинам спиново-поляризованные пучки частиц или охлажденный до Ю'10К (десять в минус десятой степени Кельвинов) газ из атомов натрия приобретают новые качества, которые манифестируют свойства энерго форм эфира. Явление магнитного резонанса используется для обнаружения и измерения электрических и магнитных взаимодействий электронов и ядер в макроскопических количествах вещества. Это явление обусловлено парамагнитной ориентацией электронного и ядерного токов внешним полем и их ларморовской прецессией относительно направления внешнего поля. Частота ларморовской прецессии пропорциональна напряженности магнитного поля, приложенного в области нахождения прецессирующего электрона или ядра. Когда соседние частицы дают вклад в локальное магнитное поле, он измеряется по сдвигу частоты прецессии. Дополнительный сдвиг частоты прецессии может произойти также за счет неоднородных электрических полей, создаваемых соседними частицами. Эксперименты, в которых прослеживается отклик атомов на магнитное поле, дают ключевую информацию об атомной механике. Ларморовская прецессия атомов и других частиц в магнитном поле состоит в том, что средний магнитный момент атомов периодически изменяет направление. Механическим аналогом прецессии служит вращающийся волчок.

Действие вращающего момента, например на атом газа, приводит к гироскопическому эффекту, при котором инерция атома проявляется как момент импульса. Иными словами, воздействие внешнего постоянного магнитного поля В на атомный контур стоком аналогично воздействию силы тяжести на вращающийся волчок и описывается аналогичным уравнением. Вращающий момент М волчка стремится опустить его центр масс, поворачивая ось вращения относительно точки опоры. В случае атома с кольцевым током вращающий момент М, определяемый равенством М- [ц-В], стремится повернуть атом вокруг его центра масс. В обоих случаях воздействие вращающего момента изменяет момент импульса J, обусловленный вращением волчка или циркуляцией носителей тока в атоме. Уравнение движения имеет вид: М = dJ/dt. Векторная добавка dJ/dt к мгновенному значению момента импульса J вызывает прецессию его направления относительно оси, вертикальной в случае волчка и параллельной вектору индукции внешнего магнитного поля В в случае атома. В ходе прецессии угол между J и осью прецессии остается постоянным. Угловая скорость прецессии обычно описывается вектором со, параллельным этой оси: dJ/dt = [оо-J]. Таким образом, мы видим, что атомы могут прецессировать вокруг направления приложенного внешнего магнитного поля. Схема экспериментальной установки изображена:

Схематическое изображение установки для эксперимента по магнитному резонансу. Резонанс достигается в радиочастотном диапазоне. Катушка (а) и резонатор (6) присоединяются к источникам переменного поля и измерителям потери мощности.

Исследуемый образец помещается внутрь радиочастотной катушки или микроволнового резонатора, расположенных между полюсами магнита. Крайне высокая точность настройки установки и ее чувствительность при определении поглощаемой мощности - главное преимущество метода магнитного резонанса. В стандартной экспериментальной методике частота колебаний ш поперечного поля поддерживается постоянной и резонанс достигается с помощью изменения напряженности поля В0, что приводит к медленному изменению частоты прецессии уВ0. На экране осциллографа при этом можно наблюдать компоненту М, колеблющуюся либо в противофазе с управляющим поперечным полем Вхсos cot (то есть поглощаемую мощность), либо в фазе с ним.

Сигналы магнитного резонанса протона в жидком водороде а) Потеря мощности, б) Компонента М, находящаяся в фазе с поперечным полем.

Следующая тема: Жреческие школы руты

Химическим путём с разными компонентами атланты получали эликсир долголетия, дарующий человеку здоровье и физическое бессмертие.

Химики тех времён получали одни известные элементы из других известных элементов при помощи законов, не открытых, а закрытых нашими учёными. С общественной точки зрения, трансмутация и метаморфоза всегда являлись истинной сутью Бога. Бог действительно способен менять природу вещей. Произнесённое слово обретает форму за счёт мысли, вложенной в это слово. И когда чистый человек дает название какой - то конкретной вещи, последняя действительно преобразуется в субстанцию, обозначенную данным названием. Концентрированное воображение облекает любую мыслеформу в плоть. И наоборот. Дух ценит не достижение вами цели, а количество энергии, затраченное на достижение цели. Важен сам процесс. Наши мысли материальны и с их помощью мы сможем заглянуть в затонувшую Атлантиду. При словосочетании «жреческие школы» нам представляются мрачные своды тайных монастырей, сырые подземные помещения для страшных обрядов и таинственных ритуалов. Ничего подобного в столице Руты не было. Жреческие школы напоминали современные университеты. Они располагались в огромных небоскребах, имеющих 100—150 сто - сто пятьдесят этажей. Там, на застекленных небесах, и были оборудованы видеотехникой и электроникой просторные классы и прозрачные аудитории. Поэтому можно сказать в прямом и переносном смысле, что медицина в Атлантиде была на «высоком» уровне. Врачи трансплантировали руки, ноги и любые внутренние органы.

В физическом мире в результате пересадки органов одного человека другому пациент превращался в бомбу замедленного действия. В астральном мире после такой пересадки есть двое, страдающие оттого, что они являются «помесью». Один из них наполовину находится в астрале, то есть посещает астральный мир только во сне, другой же постоянно обитает в астрале. Но поскольку его сердце или другой орган все еще живет, между ним и человеком, которому принадлежит этот орган, существует симпатическая взаимосвязь посредством Серебряной Нити. Отторжение сердца донора проявлялось в ауре реципиента. Скорости вибраций аур двух людей несовместимы, поэтому обе души — и донор, и реципиент, обречены на невыразимые страдания. Они ослабляли друг друга, вносили ужасную дисгармонию в себя и окружающих. Нужным и богатым людям атланты при подобных операциях заменяли больные органы синтетическими. А бедным и ненужным иногда пришивали головы и другие части тел птиц, рыб и животных. Многочисленные летательные аппараты были совершенно иного типа, чем те, что используются теперь. Они работали на принципе антигравитации, энергия двигателя не расходовалась на преодоление силы тяжести, а шла на перемещение машины вперед. Для переноса вручную больших тяжестей использовались приборы, напоминающие современные безмены. На «крючок» подвешивался груз любого веса, но радостный человек прикладывал усилие для переноса предмета не более одного килограмма. Существовало несколько глобальных информационных сетей, что-то вроде нашего «Интернета». Только картинки в этих сетях были трехмерными, изображения предметов можно было пощупать, понюхать, лизнуть, укусить или заглянуть под них.

Одноместные и многоместные летающие машины доставляли любомудрых учеников жреческих школ на любой этаж в считанные минуты. Широкие окна аудиторий служили входом и выходом студентов и преподавателей в небесный храм наук. Давайте ненадолго заглянем в некоторые классы и аудитории.

Медицина

Он велит навострившимся ученикам наблюдать за его пульсирующей душой через экраны компьютеров, работающих в высокочастотном режиме. Учитель ложится на стол, делает десяток глубоких вдохов и лихо расслабляется. На экране мониторов студентам хорошо видно, как душа заводного учителя выходит из тела, специально задерживаясь на некоторых трудных моментах. Но вот она на цыпочках входит в другое тело и пытается его растормошить и поднять. Шевелится только половина тела, какие то неполадки в нервной системе мешают жрецу управлять рычагами поверженной человеческой машины. Вот заморгали глаза, зашлепали губы и синяя голова спросила голосом учителя наморщенную аудиторию о причине сбоя в управлении телом. Учащиеся быстро заиграли плясовую на белых клавишах компьютеров, сканируя нервную систему, сеть эфирных меридианов, работу 13 основных чакр распростертого человека. Первой «тянет руку» все та черноволосая девушка. Получив «добро», она переворачивает холодное тело, у которого в области шейных позвонков зияет глубокая резаная рана. Напряженными взмахами рук черноголов создает светящиеся энергетические шары и «замазывает» им рану. Над телом встают белые столбы оживающих чакр. Он начинают медленно раскручиваться по часовой стрелке и делиться на множество цветных воронок. Тело белеет, желтеет, розовеет и, наконец, встает на трясущиеся ноги и объявляет голосом жреца получасовой перерыв. Ученики, толкаясь шутками и смехом, вскакивают с мест и старательно бегут наперегонки в спортивные и игровые залы, расположенные небесами ниже.

физика

В соседнем классе идет работа с лучами видимого спектра. Жрец в желтой мантии опрашивает студентов, как стать невидимым для глаз простолюдинов. «К доске» вызывается высокий молодой человек с коричневой кожей и курчавыми волосами. Усилием воли он приказывает своей ауре не пропускать отраженный от него свет наружу. Минута и он становится невидим. Вторым выходит паренек туранского типа. Он создает мыслеформу эфирной перегородки, не пропускающей видимый свет между его телом и зрителями. Третьей вызывается высокая белокурая девушка с голубыми глазами. Она напрягает зрение и гипнотизирует класс до такой степени, что уходит незамеченной и садится на место. Потом выходит краснокожий юноша атлетического сложения. Он становится между жрецом и аудиторией и раскручивает электромагнитные поля своего тела. Сначала исчезают его ноги, потом туловище, а затем и голова с легким потрескиванием меняет частоту вибрации своих атомов. Через минуту юноша вновь начинает появляться в том же порядке: с легким шипением появляется голова, потом руки, туловище и ноги. Учитель театрально машет руками. Он не засчитывает красивый метод, как правильный ответ, так как студенты этого еще не проходили. Жрец достает коробку, наполненную разными кристаллами и самоцветами. Краснокожий юноша выбирает драгоценные камни, симпатизирующие друг другу. Затем он раскладывает выбранные самоцветы по периметру шапки и надевает головной убор. Дружный смех зала говорит о том, что у парня ничего не получилось. Жрец велит маленькой белокурой девушке исправить ошибку. Та быстро заменяет в раскладе два камня и, надев шапку, становится невидимой.

биология

Чтобы побывать на всех этажах жреческой школы и заглянуть в ее аудитории, у вас не хватит времени, а у меня — ног и бумаги для описания. Поэтому выберем наиболее интересный класс - «Биология» - и на этом сегодня закончим.

В биологическом классе шумно: студенты спорят о целесообразности недавнего эксперимента с облучением ДНК нового животного. Во время одной из лабораторных работ учащиеся поменяли местами две хромосомы в человеческой ДНК, а затем вырастили «из пробирки» неведомое животное: человеко - свинью. Хрюкающий великан имел 50 хромосом, скрученных в 12 спиралей ДНК. За счет этого четырехметровое чудовище было намного умнее и хитрее своих создателей. В то время клетки атлантов содержали 46 хромосом и 8 спиралей. Человекообразный вепрь взломал ночью металлические двери камеры, в которой содержался, и при помощи гипноза вышел мимо охраны из жреческой школы. Затем, перепугав жителей столицы, монстр ускакал в загородные рощи. Кое-как его поймали в пригородных садах и, усыпив наркозом, доставили обратно. Потенциальную угрозу сверхумного зверя решено было нейтрализовать при помощи облучения его клеток быстрыми волнами. Сегодня жрец огласил результаты ультракороткого облучения: у человекообразной свиньи осталось 42 хромосомы и две спирали ДНК. Учитель высказал предположение, что из этого чудища со временем получится хорошее и полезное домашнее животное.

Жрец в голубой мантии поднял руку. Все затихли. «Тема сегодняшнего занятия, произнес учитель, создание «Тела Света». После этого жрец принялся чопорно расхаживать в разные стороны класса. Внезапно его тело покрылось облаком серебристого тумана. Когда оно рассеялось, вместо учителя по классу вышагивал огромный тигр. Едва ученики пришли в себя, как полосатый зверь покрылся синим туманом и превратился в мастодонта. Затем последовала цепь непрерывных превращений и различных животных: ящера, кентавра, птеродактиля, крысу и других. Каждое животное, прежде чем изменить свою форму, окутывалось густой туманной оболочкой. Наконец, блестящим глазам изумленной аудитории предстала фигура их старого учителя. В это время другой человек, как две капли воды похожий на учителя, вошел в класс и, тыча желтым ногтем указательного пальца в сторону жреца, хрипловатым голосом назидательно произнес: «Это и есть Тело Света. Оно создается из эфирной субстанции и может принимать любые формы. С помощью своего Тела Света вы можете делать следующее: никогда не догадаетес

Заключение

Многие верования признают единого Бога и его сына Иисуса Христа. Настаёт переломный момент когда нужно признать существование Иисуса Христа. Открывая гигантский чёрный ящик мы не знаем с чем имеем дело, а следовательно человечество сможет уничтожить само себя. Такие выводы исходят из того, что бомбы изобретали разные. Китаю было предсказано стать единственной великой страной. Мне это не нравится. Давайте не воевать. Я предлагаю сразу при обучении мозга обучить его Библии, предоставить обучение священникам и призвать Бога, а затем Иисуса Христа. Развитая Атлантида стала развитой благодаря вере в Иисуса Христа. Другие попытки обойдутся нам апокалипсисом. Необходимо на основании того, что мы узнаем, создать школы подобные тому, которые были в Атлантиде. Психика человека - это высшая материя и с ней номер не пройдёт. Ошибок нужно избегать не только в поведении, но и в работе с сознанием человека. Первой задачей для выживания людей, состоит как раз в том, чтобы принять Иисуса Христа. Нам ничего не остаётся ведь мысль - это мировая энергия, а значит в конце концов компьютер станет сильнее. Нам никогда не везло с правительством они словно бараны топчутся на месте вместе с учёными. В конечном счёте правители столкнуться лбами поощряя своё самолюбие. Принципы горения огня ещё не открыты, что помешает одному государству взорвать весь ядерный запас другого государства. Машина - это ребёнок, которую нужно обучать, а поскольку мысль это мировая энергия, то его попытаются взять под контроль, что и требовалось доказать. Если вам непонятно, почитайте работы академика Бехтерева.

Eye - the unique chamber

Итак, вступление было большим теперь ближе к технической части проекта. РаЗум мозга — компьютерная программа? Если мы хотим создать думающую машину нам нужно отказаться от классического подхода и предложить свой, имея при этом веские основания. Критические оценки существующих представлений. Идея разумного подхода. Я называю электронный мозг не искусственный интеллект, а естественный, потому что он естественный всё остальное нерабочий материал. Итак, существующие представления о естественном интеллекте. Как это ни странно, но несмотря на многочисленность и обилия всяческих ресурсов до сих пор нет четкого обоснованного ответа на простейший изначальный вопрос: "что такое интеллект?”. Существует только интуитивное представление о нем как об аналоге человеческого моЗга. Поэтому многие разработчики компьютерных программ и сложных технических устройств широко пользуются этой ситуацией, говоря что их разработка обладает естественным интеллектом. В связи с этим возникло множество "прикладных" теорий естественного интеллекта, рассматривающих естественный интеллект в основном как одну из многочисленных ветвей информатики. Соответственно и рассказ об естественном интеллекте в этих работах представляет собой обзор различных специфических алгоритмов. В чем отличие этих теорий от классической теории алгоритма и методов вычислительной математики и на каких основаниях их называют теориями естественного интеллекта, остается загадкой. Помимо этого есть работы научно- популярного (больше популярного) характера. Но там взгляд на естественный интеллект основан не на строгой стройной теории, а на интуитивных соображениях. А этого, конечно, мало для создания естественного интеллекта. Поскольку теория алгоритма и вычислительная математика - вещи достаточно серьезные, то постепенно первая ветвь взглядов на естественный интеллект становилась преобладающей. Настолько преобладающей, что сегодня в глазах большинства естественный интеллект оказался прочно связан с областью экспертных программ, нейронных сетей, генетических алгоритмов.... всего и не перечислишь. Однако существует одно общее свойство, объединяющее их.

Алгоритм. В основе всех их лежит алгоритм - набор инструкций, заложенный в программу ее создателем. Посмотрим насколько реально отвечает алгоритм требованиям к естественному интеллекту, даже в его интуитивном понимании. Для этого осветим ряд вопросов: Зачем вообще нужны альтернативные подходы создания естественного интеллекта?.

В любой области естествознания альтернативные подходы к решению той или иной проблемы появляются тогда, когда становится ясно что традиционные пути не могут ее решить. Факты, доказывающие это предположение, делятся на практические и теоретические. В случае с естественным интеллектом можно указать следующие Замечания существующим путям его создания. Практические факты. Прежде чем перейти к их рассмотрению необходимо выяснить что в итоге мы хотим получить. Что должно представлять из себя это нечто, под названием ’’искусственный интеллект". Когда только все это начинало создаваться, естественный интеллект виделся своим создателям ни много ни мало, а как искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. Немногие, правда, говорили об этом вслух - слишком уж грандиозной была Затея. Но конечная цель была именно такой. Так было в начале. Из этого представления об естественном интеллекте мы и будем исходить. Разумеется оно далеко не строгое, но чтобы провести критические оценки идей и решений в области естественного интеллекта, наработанных на сегодня, этого вполне хватит. Итак, что реально работающего мы имеем теперь? Конечно же это экспертные системы - компьютерные программы, 3аменяющие человека (вернее Заранее известный, хотя и довольно сложный, алгоритм его работы по решению однообразной Задачи) в некоторой отдельно взятой узкой области. Большего на сегодняшний день пока нет. Сравнивая теперь то что хотели и что имеем, приходим к однозначному практическому выводу - естественный интеллект не создан. Да простят создатели экспертных систем, но пока моЗг человека намного превосходит все их творения. И даже более того - за полувековую историю создания естественного интеллекта дело так и не сдвинулось с мертвой точки. Идеи, лежащие в основе всех экспертных систем, были придуманы еще в середине прошлого века. И если они действительно верны, то почему от них пока нет {фактической отдачи (увеличение быстродействия и объема обрабатываемой информации не в счет - оно достигается За счет улучшения аппаратуры)? Всем известно как далеко вперед шагнуло в последнее время программирование. Средства Интернета, обилие ресурсоемких графических операционных систем и приложений, анимационные компьютерные фильмы и игры, графика которых мало отличима от кино, виртуальная реальность - вот лишь небольшой перечень атрибутов информационной революции.

То, что вчера было доступно только узкому кругу профессионалов, сегодня можно увидеть где угодно - начиная с рабочих мест сотрудников офиса и Заканчивая домашними компьютерами. Даже беглого взгляда достаточно чтобы понять насколько несоизмерим уровень сегодняшнего программного обеспечения и того, что было всего каких-нибудь 10-20 десять - двадцать лет назад, не говоря уже про более ранние времена. Создается стойкое впечатление что принцип работы естественного интеллекта не имеет к программированию никакого отношения (да и как тут иметь - ведь результат работы любой программы предопределен заранее, в то время как от естественного интеллекта требуется самостоятельно находить изначально неизвестное решение). А иначе как объяснить тот колоссальный отрыв в развитии естественного интеллекта и обыкновенных программ? Ту пропасть, которая день ото дня становится все шире и шире. Не слишком ли сильно затянулся переход количества в качество? Что принципиально нового дали для конечного пользователя современные программы естественного интеллекта по сравнению с программами типа ЭЛИЗА (не учитывая, конечно, рост объема данных и скорости их переработки, полученных за счет улучшения аппаратных средств и алгоритмов работы с базами данных, не имеющих с естественным интеллектом ничего общего)? Ничего. Так же как и 50 пятьдесят лет назад мы не видим думающих машин способных успешно работать в автономном режиме в реальном (а не виртуальном) мире - основного что должен был дать естественный интеллект. Все средства естественного интеллекта, что мы имеем сейчас, фактически представляют из себя СУБД, работающие с сетевой моделью базы данных и имеющие возможность обработки нечетких данных заданного типа. Все это, конечно же, совершенно не то что хотелось бы иметь. В чем же причина такого Застойного состояния естественного интеллекта на фоне общего подоема уровня технических средств во второй половине 20 двадцатого века? Очевидно что возможны лишь две причины: либо прогресс в области разработки естественного интеллекта идет очень медленно, либо он не идет вовсе. Первое маловероятно, так как полвека (а серьезно заниматься проблемой естественного интеллекта начали сразу после 2-й мировой) срок немалый даже для решения сложных задач. За это время можно хотя бы если не решить Задачу, то уж во всяком случае наметить возможные пути ее решения и получить по ним конкретные обнадеживающие результаты.

Наиболее яркие "ровесники" естественного интеллекта - управляемый термоядерный синтез и полеты в космос уже дали кое-какие плоды. В устройствах термоядерного синтеза хоть и со скрипом, но все же был получен положительный энергетический эффект. К дальним планетам Солнечной системы и звездам мы еще не полетели, но уже есть пилотируемые орбитальные корабли и полет на Луну, автоматические межпланетные зонды. То есть прогресс идет, хотя и страшно медленно. С естественным интеллектом так не получилось: нет не только готового результата, даже возможных путей решения как не было, так и нет (все найденные к настоящему времени "пути" фактически сводятся к требованию увеличить мощность аппаратной части в несколько раз, давая при этом какие-то проценты выигрыша в производительности, т.е. все они являются экстенсивными). Есть лишь неуклонный рост болтовни, выдающей желаемое за действительное. Значит, приходится признать что прогресс естественного интеллекта не просто близок к нулю, а равен ему. Теоретические факты: Если бы основы на которых в настоящее время пытаются построить естественный интеллект и вправду содержали Зерно истины, то его бы уже "нащупали", т.к. работы ведутся достаточно интенсивно. Значит ошибочны именно изначальные предположения. "Вот те раз ?" - скажут создатели экспертных систем. Ведь на этих основах простроены все современные и причем исправно работающие компьютерные программы. Совершенно верно. Но они - не естественный интеллект. Вот несколько теоретических фактов, показывающих неприменимость классического подхода. Для любого механизма можно построить программный эмулятор. А любая программа представляется в виде алгоритма. Таким образом все сказанное ниже можно распространить на алгоритм в любой его форме - аппаратной или программной.

При переходе механиЗм->эмулятор особое внимание следует обратить на то, что в эмуляторе отражаются только те свойства механизма, что намеренно создавались его конструкторами.

Например эмулятор микропроцессора отражает его способность обрабатывать данные, но никак не химический состав, механические особенности (твердость, масса, пространственная конфигурация) и т.д.. Поскольку все без исключения свойства реального материального объекта учесть

невозможно (хотя бы уже из-за ограничений, накладываемых квантовой механикой) и учитывая что абсолютно все технические устройства появляются сперва как математическая модель в голове своего создателя, то с точки Зрения алгоритма работы устройства переход механизм->эмулятор справедлив. Истинное поведение

механизма, формируемого всеми его свойствами, при этом может отличаться от поведения его математической модели (что и учитывается в разумной теории). Однако в классических представлениях об естественном интеллекте как о некой программе в любом случае рассматривается именно математическая модель объекта

алгоритм работы его эмулятора. Поэтому ограничения, присущие алгоритму, полностью сохраняют свою силу при анализе классических методик создания естественного интеллекта. Посмотрев определение алгоритма (например в энциклопедическом словаре по математике), видим что он состоит из 7-ми частей:

множество исходных данных

множество результатов

множество промежуточных результатов

правило начала

правило переработки

правило окончания

правило извлечения результата

Теоретически вроде бы ничего существенного не происходит - скажем правило переработки типа у=х+1 будет выполняться одинаково, в не зависимости от того бесконечно количество чисел х или нет. Но вот на практике все далеко не так гладко. Алгоритм должен кто-то выполнять. Обычно этим занимается компьютер - конечная система. В результате чего возникает ограничение на х и у. Очевидно что все эти соображения легко переносятся с простых формул на более сложные правила начала, переработки и окончания. Так что никакой бесконечностью на практике и не пахнет. Для обычных программ этого и не нужно - число комбинаций состояний памяти современного компьютера настолько велико, что с легкостью позволяет решать любые Задачи такого типа. Но с естественным интеллектом такой номер уже не проходит - изначально нацеленный на объятие всего внешнего мира (поскольку от него требуется умение решать произвольную задачу), который как известно бесконечен, он требует предоставления ему бесконечных ресурсов. И как бы ни было велико число возможных состояний компьютера - по сравнению с бесконечностью оно ничто. Таким образом естественный интеллект просто не может быть универсальной программой - не хватит ни материальных, ни временных ресурсов для создания компьютера способного такую программу переработать (да и создать саму программу - тоже). Второе принципиальное ограничение, не позволяющее создать естественный интеллект на классических основах - ограничение множества исходных данных и результатов по типу элементов. Простейший пример - программа предназначенная для обработки целых чисел. Ни под каким соусом ее невозможно "Заставить" обрабатывать данные другого типа - комплексного, символьного и т. д... Подобная жесткость входа и выхода программы не дает возможности сделать ее восприимчивой к типам данных, не предусмотренными ее создателями. Но можно ли предусмотреть абсолютно все?! Особенно туманным является вопрос об изменении одной программы другой программой или даже генерации одной программы другой. Никто до сих пор еще не решил этой задачи. Вопреки воле своих создателей сделанный по такому принципу " естественный интеллект 11 не генерировал никаких новых алгоритмов и, конечно, не мог решить Задачу, если решение не было известно его создателям. Смотрел на программу как на набор данных и только. То есть был подобен обыкновенному 11 неинтеллектуальному" компилятору. Попытки заставить его хоть что-то создавать успехом не увенчались. А какой же это интеллект, если он не может генерировать своих алгоритмов, подобно человеку?

Любая программа - это воплощение определенного круга идей ее создателя. Естественно что она просто не в состоянии оперировать тем, что выходит за их рамки. И это третий непреодолимый барьер на пути к ЗвеЗде естественного интеллекта. Таким образом естественный интеллект невозможно сделать по принципу универсальной программы в которой все Заложено Заранее. Но на существующих подходах сделать его самообучающимся также невозможно. Причина этому - сама постановка задачи естественного интеллекта, в корне отличающаяся от постановки задачи создания обычных программ. Принцип работы всех программ опирается на математический аппарат (булева алгебра, логика, что угодно). Работает же математический аппарат только с объектами, свойства которых известны Заранее, уже на этапе постановки Задачи, поскольку невозможно оперировать с объектами если неизвестно что они собой представляют. Отсюда и фиксированность множеств входа и выхода программы, жесткость логики ее работы. Следовательно любая программа не должна содержать каких-либо нео1феделенностей, двусмысленностей и т.п.. А смысл естественного интеллекта как раз и заключен в том чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям. Т.е. Задача естественного интеллекта неопределенна уже в принципе, по своей сути. Матаппарат уже невозможно применить к решению Задачи естественного интеллекта в чистом виде, ввиду его выхода из области своей применимости. Необходимо что-то еще. Что конкретно пока неизвестно. Теория строится на принципе взятия этого "что-то еще11 из физической среды функционирования естественного интеллекта. Т.е. естественный интеллект, рассматриваемом в данной теории, неотделим от среды своего существования и не может быть перенесен на любой произвольный носитель. В этом заключена идея разумного подхода. Естественный интеллект рассматривается именно в его начальной формулировке - искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. И далее упоминая понятие естественного интеллекта мы будем подразумевать под ним именно такой облик, а не аналог существующих программ с нечеткой логикой, нейронных сетей и т.д...

Недостатки современных методик проектирования "интеллектуальных" систем. Исторически первыми были попытки создать программу естественного интеллекта при помощи различных специальных языков программирования. Это были функциональные языки (например Лисп), языки логического программирования (Пролог) и некоторые другие. Далекие потомки этих языков, сильно изменившись, и теперь не оставляют надежд приблизиться к созданию естественного интеллекта. Но поскольку ничего нового в классическое определение алгоритма эти средства разработки программ не добавляют, создать естественный интеллект с их помощью невозможно. Так же как и в случае обыкновенных языков, программист придумывает принцип решения Задачи самостоятельно "от и до". Рассматривая классическое определение алгоритма, нельзя не упомянуть о появившихся в последнее время различных его "расширениях", таких как виртуальные нейронные сети, генетические и "мягкие" алгоритмы и т.д. и т.п..

В основе всех этих устройств лежит следующая идея. Программа А меняет данные в некоторой области В. Программа С интерпретирует содержимое области В не как данные, а как набор исполняемых кодов (или как их чаще называют - правил) - возникает программа D. Имеется также обратная связь между результатами выполнения программы D и программой А. В результате чего появляется возможность направленного изменения области В. В реальных системах "искусственного интеллекта" все, конечно же, происходит намного сложнее: код программы А также может быть сгенерирован другой программой. Та, в свою очередь, сгенерирована следующей и т.д. (в этом случае происходит построение т.н. метаправил - правил управления правилами). Можно сгенерировать сразу несколько областей В и Затем комбинировать их содержимое, отбирая и опять скрещивая наиболее перспективные комбинации самым затейливым образом (на этом, в частности, основана работа генетических алгоритмов). Обратная связь также устроена далеко не тривиально. Одним словом на сегодня придумано уже столько различных путей использования указанного принципа работы системы ABCD, что всего и не перечислить. Однако.... Однако система ABCD не имеет никаких принципиальных преимуществ перед обычными алгоритмами ? Она имеет те же самые ограничения, что и "простые" алгоритмы. И даже наоборот, присутствие дополнительных программ (в простейшем случае - А и обратной связи) способствует только уменьшению свободного места для размещения С и D. За рамки определения алгоритма ни одна программа системы ABCD также не выходит. Программа А рассматривает программу D как набор данных - область В. Об каком- то "осмысленном понимании" логики работы D программой А говорить нельзя.

Просто работает принцип обратной связи

"горячо-холодно", только и всего. Ограничение по типу элементов.

Существование процесса генерирования правил еще не говорит о том что эти правила могут иметь произвольную структуру. Даже в лучшем случае они могут быть только произвольной комбинацией неких "атомарных" правил, уже неделимых далее. В худшем - структура комбинации должна придерживаться заранее оговоренного шаблона (например структура *.ЕХЕ - файла как раз и есть пример использования такого рода шаблонов). Иначе программа С попросту не

"поймет" информации из В, следовательно не появится и программа D. Таким образом применение системы ABCD не отменяет ограничение по типу элементов.

Более того, ситуация в большинстве случаев лишь усугубляется, поскольку в реальных системах любое правило, в т.ч. и "атомарное" на самом деле состоит из элементарных инструкций для микропроцессора. Тем самым делается дополнительное сужение области возможных команд и их комбинаций. Ну и наконец вопрос генерации программы программой. Очевидно что ни о какой произвольности в генерации программы D программой А не может идти и речи. Система ABCD никогда не сможет выйти За пределы круга, очерчиваемого "атомарными" правилами и их комбинациями, доступными для корректной интерпретации программе С. И если решение Задачи не входит в этот круг, то можно довольствоваться только наиболее близким приближением. Т.к. создатель системы ABCD не знает заранее как решить задачу, то общем случае он не сможет создать такие "атомарные" правила, метаправила и шаблоны их структур, что позволили бы гарантированно достичь цели. Если же решение известно создателю ABCD изначально, то "интеллектуальное" предназначение системы теряет силу, поскольку "смысл естественного интеллекта как раз и Заключен в том, чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям". Подводя итог оценки "интеллектуальных" систем на алгоритмической основе было бы не совсем правильно говорить об их полной бесперспективности.

Конечно естественный интеллект на таких принципах построить нельзя, но применение этих устройств в тех областях, где требуется выбирать лучшее решение из массы возможных работоспособных, вполне оправдано. Но настоящий естественный интеллект остается для них все еще недосягаемым. Вообще же эти системы следует рассматривать в качестве переходного этапа от алгоритмов к естественному интеллекту. Зачем нужен сам естественный интеллект?. Есть веские основания полагать что естественный интеллект - не просто новое научно-техническое достижение, а гораздо более глобальное начинание. Точно также как появление механических двигателей полностью преобразовало транспортную систему мира, так и появление естественного интеллекта вызовет коренной перелом в жизни человечества. Только с его помощью можно ожидать получение неограниченной молодости и окончательную победу над болезнями. Этот вывод вытекает из анализа ситуации сложившейся сейчас в медицине. Ситуация тут примерно та же что и с самим естественным интеллектом - гарантированно лечатся только "простые" болезни. Для получения бессмертия необходим качественный рывок вперед, предпосылки к которому сейчас пока отсутствуют. Освоение космоса, экологическая проблема и пр. - того же поля ягоды. И если рассматривать эти направления как аналогию транспортных средств, то естественный интеллект - их двигатель. Без собственной мощной силовой установки, на одних только усилиях людей, они не преодолеют тот крутой подъем что встал на пути к той же неограниченной молодости. Нужны доказательства - проведите статистику за последние 10-20 десять - двадцать лет и оцените ее с критической стороны. Маловероятно что вы сможете обнаружить значительный прогресс, подобный тому что был на более ранних этапах развития этих тем. Так может, естественный интеллект просто невозможен? Но ведь в живой природе (включая человека), тем не менее, мы находим все то, что хотим получить от естественного интеллекта (по крайней мере пока).... А так как никакого волшебства в устройстве животных и растений нет, то Значит и естественный интеллект возможен. Все это наводит на мысль о том, что с помощью традиционного подхода естественного интеллекта не сделаешь.

свойства нашего мира, которые невозможно описать алгоритмически. Такой подход предполагает гораздо более общее, чем общепринято, рассмотрение проблемы естественного интеллекта. Оно выходит далеко за рамки программирования и затрагивает практически все области естествознания. Это и дало название подходу - разумный, т.е.

всеобъемлющий, многогранный. Чтобы понять как построить естественный интеллект нужно понять философию множеств, каким образом они могут влиять друг на друга. Так сказать логически соотнести математику и логику. Теория множеств является фундаментом всей разумной теории. Рассмотрим Замкнутую систему в которой есть два объекта X и Y. Если множество Y обладает более высоким порядком чем множество X, если при рассмотрении замкнутой системы, состоящей только из множеств X и Y, выясняется что при помощи множества Y можно управлять множеством X. Под управлением понимается наличие у множества

возможности изменить любое свойство множества X. Свойство множества - один (а возможно и единственный) из признаков отличия данного множества от остальных множеств. Очень важным фактом является то, что независимо от выбора полных форм X и Y во множестве Y существуют свойства ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО характера относительно свойств X, не позволяющие описать множество Y с позиций множества X или ему подобных (т.е. являющиеся комбинацией множеств X с различными свойствами). Соответственно свойства, представимые друг через друга - ЭКВИВАЛЕНТНЫЕ. Рассмотрим такой момент, если множество Y имеет возможность управлять другим произвольным множеством, например X, то по определению управления может как угодно изменить любое его свойство. Но т.к. по условию он может изменять любое свойство другого множества, то открывается возможность удалять, изменять и генерировать не только свойства полкой формы но и вообще любые свойства. Следовательно, манипулируя таким образом свойствами множества X он может превратить его в любой другой объект Z.

При этом Z может быть и равным Y. В итоге получается, что Y будет представлять собой совокупность множеств X с совершенно одинаковыми свойствами. Но так как два и более множества отличаются друг от друга только по различиям в их свойствах, то получается что вся эта совокупность равносильна одному-единственному множеству X. Выходит Y эквивалентен любому множеству в своем составе, что абсурдно. Следовательно любое множество Y имеет возможность управления только определенным кругом других множеств. Так возникает деление на порядки. Примером может служить различные виды полей в природе, например, электромагнитное и гравитационное. Докажем теперь что если множество Y имеет возможность управлять множество X, то множество X не имеет возможности управлять множеством Y. Т.е. деление объектов на порядки всегда односторонне в этом смысле. Имеем три случая:

Ни одно из свойств Y не эквивалентно ни одному из свойств X.

В списке свойств Y есть как свойства эквивалентные свойствам X, так и фундаментальные по отношению к ним.

Все свойства Y эквивалентны всем свойствам X.

Если Y управляет X, то X должен меняться. Очевидно что Y при этом также

претерпевает изменения, т.к. в противном случае теряется смысл управления -

X меняется сам по себе, независимо от состояния Y. Изменения X - изменения его свойств. И они связаны с изменениями свойств Y. Но Зависимость изменения одних свойств от состояния других возможна только при условии когда эти свойства можно описать одно через другое. Иначе говоря они должны быть эквивалентными. Таким образом первый случай отпадает. Рассмотрим теперь что происходит при изменении свойств множества Y, если все свойства Y эквивалентны всем свойствам X. Каким образом указать что изменения

должны отражаться только на X, а скажем не на XI (все свойства которого

также эквивалентны X)? Единственный способ реализовать это - ввести в

рассмотрение некий посредник, передающий изменения Y на X. Введение

посредника заставляет изменить наш взгляд на Y и включить посредник в его состав (так как без него Y не может управлять X, что противоречит условию задачи). Часть Y без посредника обозначим через Y1, а сам посредник - через Y2. Если свойства посредника неэквивалентны свойствам X, то мы имеем случай два. Поэтому предположим что его свойства эквивалентны свойствам X.

Очевидно что при изменении X свойства посредника также будут изменяться (оставаясь неизменным он не сможет передать изменения от Y1 к X). А так как Y2 отличается от X и Y1 лишь состоянием свойств, то система Y2->X не имеет никаких принципиальных отличий от системы Y1->X и Y->X. А мы тем самым опять возвращаемся к исходной ситуации с Y и X. Из этого следует что добиться влияния Y на конкретное множество X таким путем невозможно. Остается одно - предположить что посредников между Y и X вообще не существует, а сам Y обладает неким свойством, в результате которого между любыми эквивалентными множествами возникает Зависимость состояния одного множества от состояния других подобных множеств. Если это так, то изменение Y отразится на состоянии эквивалентных ему множеств X, XI, Х2 .... Аналогичным образом и изменение состояния Xi отражается на состоянии Xj и Y. Т.е. состояние любого множества зависит от состояния всех остальных эквивалентных объектов. Рассмотрим теперь это таинственное свойство Y - свойство Z связи эквивалентных объектов. Его тоже можно представить как объект. Если он

неэквивалентен Xi и Y, то мы фактически имеем разновидность второго случая

(одним из природных примеров такой разновидности служит гравитация). Если

же он эквивалентен, то состояния XI и Y находятся в однозначной Зависимости

от состояния одного только Z (и более того, состояния Xi и Y всегда будут

равными с вытекающим отсюда их слиянием в один объект). Но в случае своей

эквивалентности Xi и Y, Z уже можно рассматривать как некое Xj.

Естественно и любое Xi и Y можно рассматривать в качестве Z. Возникает

ситуация когда состояние всех множеств Зависит от состояния только одного

множества. А это противоречит нашему изначальному предположению о том, что

состояние любого множества Зависит от состояния всех остальных множеств.

В итоге приходим к тому что: Два множества разных порядков различаются друг от друга хотя бы по одному фундаментальному (т.е. остающимся недоступным и в произвольной комбинации множеств, в составе которых оно отсутствовало изначально) свойству. Множество более высокого порядка полностью включает в себя все свойства множества низшего порядка (в т.ч. и в потенциальной форме) Следует Заметить что свойства множества низшего порядка могут быть полностью равны свойствам множества высшего порядка и они при этом не сольются, т.к. в

результате наличия у множества высшего порядка фундаментального свойства физическая основа эквивалентных свойств этих множеств может существенно различаться. Множество более высокого порядка нельзя описать с позиций множества более низкого порядка, поскольку в первом имеются фундаментальные свойства, отсутствующие в последнем. Таким образом мы видим что деление множеств на порядки - это не придуманная нами операция для порождения одних множеств другими. Это способ классификации уже существующих множеств в Мире. Принципиальным отличием этого способа от всех существующих является глобальность и универсальность его применения. Он применим абсолютно ко всему, в то время как, скажем понятие размера применимо лишь к множествам обладающим длиной, массы - обладающим энергией и т.д. (не следует забывать что в роли множества может выступать не только физическое тело, но и процесс любое абстрактное построение и т.п.). Наиболее же сильной стороной этого способа является то, что порядок множества совершенно не Зависит от его свойств (имеет место ситуация когда вообще все его свойства в потенциальной форме), а определяется только его основой, принципом его построения, его природой. Полученные результаты можно распространить не только на весь Мир, но и на любую замкнутую систему. Следует заметить что в данном нами определении порядка множества не оговорен случай корда ни множество X, ни множество Y не могут управлять друг другом. Такая ситуация вовсе не говорит том, что они имеют одинаковый порядок. Возможно, что эти множества просто не имеют возможности повлиять друг на друга. Естественно что при этом об управлении не может быть и речи, несмотря на то, что порядок одного из них может превышать порядок другого.

Множества О нулевого порядка.

По сути дела множество 0 нулевого порядка введен для придания нашим рассуждениям формальной полноты и означает отсутствие чего-либо. Математический аналог - пустое множество.

Множество 1 первого порядка.

Множество 1 первого порядка представляет собой какую-либо неоднородность, в результате чего его можно выделить на общем однородном фоне. Так как при рассмотрении множества 1 первого порядка нам важен лишь факт его существования и принцип деления на отдельные элементы, а не природа его устройства и происхождения, то для его полного описания необходимо и достаточно переменной, представляющей из себя точку в многомерном пространстве: Х(х1,х2,...,хп), где х1,х2,...,хп - координаты, относительно которых идет описание физической неоднородности. Множество может быть конечным (имеет конечное число элементов), счетным (число элементов равно числу натуральных чисел) или несчетным (число элементов равно числу дробных чисел на отрезке 0..1). Сложность множества 1 первого порядка можно оценить мощностью множества (напомним что мощностью множества называется число его элементов, чем больше это число тем мощнее множество) всех его возможных состояний. Представим множество 1 первого порядка X как совокупность математически элементарных множеств xl, х2,..., хп. Мы можем записать

Множество 2 второго порядка.

Множество 2 второго порядка есть процесс преобразования множества 1 первого порядка.

Поскольку состояние множества 1 первого порядка описывается многомерной переменной, то Зависимость состояния одного множества 1 первого порядка от другого можно описать в виде функции - зависимости значения одной многомерной переменной от другой:

B=f(А), где А - переменная, описывающая исходное множество 1 первого порядка, В -зависимое множество 1 первого порядка, f - функция зависимости.

В общем случае зависимость B=f(А) может носить произвольный характер: функция f может быть логической (IF...THEN...ELSE), аналитической и пр.. В самом общем виде функция f - это отображение множества состояний А на множество состояний В. Каждой совокупности состояний А сопоставляется соответствующая совокупность (совокупности в случае т.н. неопределенного объекта 2 второго порядка) состояний В. С учетом возможности разложения множества А и В на математически элементарные составляющие (А=(а1, а2,..., ап); В=(Ы, Ь2,..., Ьш)) очевидно что функция f представима в виде нескольких функций, отражающих зависимость элементарных множеств: f={fl, f2, ..., fm}, где bl=f1(..., ai,

....), Ь2=(..., aj, ...), Уровень множеств А и В: р=|А| и q=|B| может

быть любым. В дальнейшем мы будем также рассматривать т.н. ИНТЕРПРЕТАТОР - механизм реализующий функцию f.

Не следует смешивать понятия интерпретатора и функции зависимости. Интерпретатор - это реально существующий физический механизм, в то время как функция - лишь описание его проявления на множествах 1 первого порядка. Обозначать интерпретатор будем через букву I: например В=1(А). Рассмотрим случаи т.н. ОБЩИХ и СИНХРОННЫХ осей.

Если многомерные переменные, соответствующие множествам 1 первого порядка А и В, имеют вид А(а1, а2, ..., с, ап, ап+1, ...) и В(Ы, Ь2, ..., с, Ьп, Ьп+1,

...), то с - общая ось. Если Значения А и В на оси с всегда равны, то ось с - синхронная ось. Так как значения множеств А и В на синхронной оси всегда равны, то она является неинформативной - ее всегда можно убрать из рассмотрения безо всякого ущерба.

Множество 2 второго порядка - это физический аналог математических формул. Нечто, позволяющее в нашем реальном, физическом мире, преобразовывать множества 1 первого порядка таким же образом, как математическая формула позволяет изменять переменные. Только делается это не в абстракции, а в реальности. Для стороннего наблюдателя множество 2 второго порядка представлен в виде 2 двух физических неоднородностей (А и В), состояния которых находятся в определенной зависимости друг от друга. Причем определить со стороны что является причиной, а что - следствием возможно лишь в случае когда множество 2 второго порядка определенный и |А|>|В|. В связи с этим возникает вопрос: а нельзя ли представить множество 2 второго порядка как множество 1 первого порядка? Ведь множество 2 второго порядка тоже как бы является для внешнего наблюдателя физической неоднородностью. А стало быть множества 1 первого и 2 второго порядка не имеют физических отличий, являясь по сути дела одним видом объектов. Здесь кроется ошибка: только 2 части множества 2 второго порядка можно представить в качестве неоднородности - А и В. Интерпретатор физической неоднородностью не является. Нельзя описать этот механизм при помощи множества 1 первого порядка, а можно только привести примеры взаимного изменения состояний А и В, доказывающие факт его существования. В общем случае функции f1, f2, ..., fm могут быть совершенно произвольными (логическими типа IF..THEN..ELSE, аналитическими и т.д.). Мощности об>ьектов |А| и |В| также могут быть любыми. Однако с практической точки зрения эти функции должны быть хотя бы односторонне-однозначными, а |А|>=|В|, т.е. должно выполнятся условие: при любом состоянии объекта А соответствующее ему состояние. При |А|<|В| возникает неопределенность выбора состояния В при определенном состоянии А. Именно по этой причине применение такой схемы невозможно на практике. Переходы решений. Системы множеств 2 второго порядка. Под решениями объекта В=1(А) понимается набор значений (al, Ы), (а2, Ь2) и т.д., удовлетворяющих уравнению В=1(А). В случае объекта А=1(А) соответствующими решениями будут al, а2, ..., удовлетворяющих уравнению А=Х(А). Первоначальный и наиболее важный вопрос, касающийся причин изменения состояния А, - каков характер уравнения A=f(А) обыкновенное или рекурсивное? Допустим что оно рекурсивно. Тогда A(i)=I(A(i-l)), где A(i) - текущее состояние, A(i-l) - предыдущее (его можно рассматривать также как внутреннюю переменную интерпретатора). Очевидно что в момент работы функции копирования текущего состояния в предыдущее функция £ должна быть отключена. Равносильно и в момент работы f функция сору должны быть отключена. Выходит что например f должна то существовать, то нет. Т.к. входной информацией для £ служит только А(±-1), то узнать поменялось уже A(i-l) функцией сору или еще нет, невозможно. Попытка же ввести для £ (аналогично и сору) зависимость типа "отработать, включить сору, отключиться" нереализуема.

Что такое Естественный Интеллект. Постановка Задачи для Естественного Интеллекта?. Рассмотрим естественный интеллект в виде "черного ящика", имеющего вход и выход. Причем под входом будем понимать не только указания, данные Естественному Интеллекту его создателями, но и все то, что он получает из окружающей его среды функционирования в процессе своей работы. С учетом этого есть 4 варианта:

Вход: множество 1 первого порядка. Выход: множество 1 первого порядка.

Вход: множество 1 первого порядка. Выход: множество 2 второго порядка.

Вход: множество 2 второго порядка. Выход: множество 1 первого порядка.

Вход: множество 2 второго порядка. Выход: множество 2 второго порядка.

К случаям, когда у естественного интеллекта нет входов и выходов, или есть только вход или только выход сводятся случаи 1..4, если все свойства входящих и/или выходящих множеств представлены в потенциальной форме. Очевидно что в первом варианте от Естественного Интеллекта требуется построить устройство, преобразующее выходное множество 1 первого порядка в зависимости от состояния входного множества 1 первого порядка. Говоря другими словами требуется построить множество 2 второго порядка. Но в этом случае Естественному Интеллекту необходимо Знать Заранее каким образом должны быть связаны состояния входного и выходного множеств. Казалось бы, ее можно описать при помощи третьего множества 1 первого порядка. Но каким образом извлечь эту информацию и воплотить ее в "жизнь" в процессе работы Естественного Интеллекта? Только при помощи множества 2 второго порядка. Причем в таком случае его придется встраивать в Естественный Интеллект еще на стадии его постройки. То есть в итоге получается что Естественный Интеллект сам ничего не делает - он никоим образом не облегчает своим создателям процесс постройки множества 2 второго порядка, а сам является уже готовым к использованию множеств 2 второго порядка. Так зачем же тогда вообще нужен Естественный Интеллект? 9 Первый вариант отпадает. Второй вариант также неприемлем по причине невозможности описания множеством 1 первого порядка множества 2 второго порядка. Остаются два последних варианта. У обоих на входе - множества 2 второго порядка. Но что же при этом должен представлять из себя

Естественный Интеллект, чтобы обрабатывать множества 2 второго порядка? Совершенно очевидно что множеством 1 первого порядка он быть явно не может.

Но и 2 двум тоже: ведь множество 2 второго порядка имеет на входе множество 1 первого порядка, неоднородность, а не процесс преобразования неоднородностей. Значит либо Естественный Интеллект невозможен, либо он множество следующего - 3 третьего порядка. Таким образом мы приходим к определению интеллекта: ИНТЕЛЛЕКТ - это свойство, присущее множеству 3 третьего порядка и отсутствующее во множестве 2 второго порядка (т.е. по отношению к нему оно будет являться фундаментальным свойством). Соответственно, Естественный Интеллект - искусственно созданный множество 3 третьего порядка. Постановка Задачи для Естественного Интеллекта: управление произвольным множеством 2 второго порядка. Но вдобавок к этому накладывается дополнительное условие: построение множеством 3 третьего порядка множеством 2 второго порядка должно проходить автоматически - без каких-либо указаний или помощи со стороны создателей. Входящее множество 2 второго порядка служит лишь для описания конечного вида выходящего множества 2 второго порядка, и не должен содержать в себе набора инструментов и инструкций к их применению для создания выходящего множества 2 второго порядка. В противном случае теряется практический смысл множества 3 третьего порядка - всю работу За него опять будут делать его же создатели. Как же тогда быть? Очевидно что выход должен быть таким: множество 3 третьего порядка должно состоять из 2 двух частей. Первая часть - ядро множества 3 третьего порядка - универсальна, принцип ее работы и устройство остается неизменным. Ядро множества 3 третьего порядка как раз и выполняет работу по созданию выходящего множества 2 второго порядка. Вторая часть включает в себя входящее множество 2 второго порядка и набор настроек ядра для работы с конкретным выходящим множеством 2 второго порядка. Если провести аналогию с программированием, то 1 первая часть - это как бы операционная система и компилятор исходного текста программы. А 2 вторая часть - исходный текст программы. Выходящее множество 2 второго порядка - работающий *.ЕХЕ - файл. Тест Тьюринга (по нему считается что машина обладает интеллектом, если при общении с ней человек не Замечает что ведет диалог с Естественным Интеллектом, а не с другим человеком) не может считаться доказательством существования интеллекта. Для его прохождения вполне достаточно развитой системы управления базой данных (сетевая модель, нечеткая логика и достаточно развитые алгоритмы обработки данных) с обширной базой данных. А применительно к настоящему Естественному Интеллекту он может дать и неправильный результат, так как доверяет в основном широту познаний испытуемого, а не его способность мыслить - создавать множества 2 второго порядка (ответы на типовые вопросы можно Запрограммировать, нестандартные же вопросы приводят в замешательство практически любого, скажем так "человека с улицы"). Таким образом мы видим что создатели Естественного Интеллекта в настоящее время идут по заранее ложному пути, пытаясь реализовать Естественный Интеллект на основе первых 2 двух вариантов. Они уподобляются алхимикам, тщетно стремясь, образно говоря, превратить свинец (данные) в золото (алгоритм) . Это мы и видим в действительности - все программы "содержащее" Естественный Интеллект не генерируют новых алгоритмов, они лишь манипулируют данными на основании заложенного в них, сколь угодно сложного, но все же алгоритма. Все они являются разновидностью компилятора, преобразующего текст программы в машинный код, переделывающего один поток байтов в другой и совершенно не "понимающего" смысл ни первого ни второго. На этом можно было бы и остановиться, признав невозможность Естественного Интеллекта - ведь все что ни создавалось человеком - множества 2 второго порядка....

Множество 3 третьего порядка

Для начала определим общую концепцию наших рассуждений. В самом общем виде Естественный Интеллект должен иметь возможность "из чего делать" и "на чем делать", т.е. своего рода первоначальное сырье и станки на которых это сырье перерабатывается в готовую продукцию. Интеллектуальный ресурс состоит из компонента "как делать11, представляющего собой знания, необходимые для создания готовой продукции. ЦЕЛЬ определяет облик множества, который

планируется создавать или изменять - ЦЕЛЕВОЕ МНОЖЕСТВО, и решает вопрос "зачем это нужно". Цель служит входящим множеством 2 второго порядка, а целевое

множество - исходящим множеством 2 второго порядка. Следует отметить что цель очень важна, так ее отсутствие делает бесполезным наличие двух предыдущих ресурсов. Будем считать что сырья в среде функционирования Естественного Интеллекта достаточно для достижения цели. Первоначальная изготовительная база также имеется. Естественно есть и цель. Вопрос возникает с наличием интеллектуальных ресурсов: каким образом имея перечисленные компоненты достичь цели, ведь по условию задачи заранее как сделать это не известно. Единственный способ - это получение интеллектуальных ресурсов из внешней среды. Казалось бы для объединения нескольких множеств 2 второго порядка в единую систему не нужно ничего принципиально нового сверх того, что необходимо для существования самих множеств 2 второго порядка. На самом деле это далеко не так...

Работоспособность, сам смысл системы

основаны на принципе суперпозиции: одновременном влиянии на множество Xi всех интерпретаторов Ij физически элементарных множеств 2 второго порядка Xj=Ij(Xg, , Xh). Однако N произвольно взятых множеств 2 второго порядка отнюдь не будут порождать указанное свойство сами по себе. Единственное что у них есть общего друг с другом - это множества 1 первого порядка Xi. Но изменение множеств Хд, . . . , Xh в множестве Xj=Ij(Хд, . . . , Xh) в общем случае вовсе не обязано приводить к немедленному изменению Xj. Но он может оставаться пассивным. И тогда мы можем менять Хд, . . . , Xh сколько угодно, а Xj от этого не измениться. Поэтому для образования системы нужно соблюдать необходимое условие: все интерпретаторы Ij обязаны находиться в активном состоянии. Ни изменение состояний Хд, ..., Xh, ни изменение логики работы отдельно взятых Xj неспособно активировать другие Ik. Объединение в систему, совместное рассмотрение и т.п. - все это с точки зрения стороннего наблюдателя. А сами множества 2 второго порядка "не знают" что кто-то решил объединить их в систему и будут вести себя точно так же как и раньше. Независимо друг от друга активироваться и деактивироваться. Ведь это не противоречит требованиям, предъявляемым к множествам 2 второго порядка, поскольку активация/деактивация означает переход из физической формы в потенциальную и обратно. Существование множества-зависимости между множествами 1 первого порядка и неизменность логики его работы при этом сохраняются. Высказанные соображения автоматически переносятся и на систему. На что нужно обратить внимание - это необязательность распространения влияния на множества, входящих в состав объекта 3 третьего порядка. Т.е. внутри него могут быть и такие множества, на состояние которых нельзя повлиять (например цель). Тогда мы имеем дело со смешанной структурой среды функционирования. Но в общем случае составляющие множества 3 третьего порядка все же подвержены влиянию. Именно из такого случая мы и будем исходить в дальнейшем. Итак, мы можем изменять состояния различных множеств 1 первого порядка. Но какое множество и как изменить мы заранее не знаем.

Значит в состав блока движения должно входить как минимум 2 два компонента: множество 1 первого порядка, изменение состояния которого через универсальный интерфейс отражается на остальных множествах 1 первого порядка, и ГЕНЕРАТОР СЛУЧАЙНОСТИ (сокращенно - ГС), дающий возможность случайно выбрать какое множество 1 первого порядка следует изменить наиболее сильно и в каком направлении. Но одних только случайных изменений мало. Необходимо устройство, запоминающее удачный случайный шаг (он приблизил нас к цели) и позволяющее вернуться к этому состоянию системы, если следующий случайный шаг оказался неудачным. Таким образом постепенно мы сможем приближаться к цели, а не блуждать около стартовой точки. Существует и еще одна проблема

принципиального характера. Так как множество получает Знания путем случайного перебора, то необходим источник случайности - ее генератор. Искусственно создать такой генератор затруднительно - любой алгоритм строится по определенным правилам, а Значит он уже не случаен. Также сложно и найти его уже в готовом виде - как узнать что кандидат в такой генератор действительно случаен? Можно воспользоваться тем, что факт появления того или иного состояния В в неопределенном множестве 2 второго порядка А->Х->В определяется вероятностью его появления и потому появление в данном случае конкретного Значения В в какой-то мере можно считать случайным. Кроме этих препятствий существует и множество других. На этом закончим наше небольшое теоретическое введение и перейдем к практике.

Графическая принципиальная схема множества 3 третьего порядка.

На этой схеме показано принципиальное устройство. Под ВНЕШНИМ МИРОМ понимается та среда функционирования, в которой и существуют множества 3 третьего порядка. Цель данного множества состоит в создании во внешней среде множества 2 второго порядка A->Y->B. Так как А дано изначально, то требуется лишь построить интерпретатор Y и с его помощью менять состояние множества В. Изначально мы Знаем что должно делать это множество (каким образом состояние В меняется в зависимости от состояния А). Но нам неизвестно каким образом это сделать. Говоря другими словами мы не Знаем как должен быть устроен интерпретатор Y и каким образом можно управлять множеством В (знать что из себя представляет В и управлять им - далеко не одно и то же). Но как "сказать" множеству 3 третьего порядка про то, как мы представляем себе объект A->Y->B. Нужно построить его описание. Так как это множество класса

два, то описать мы его можем также множеством класса не ниже 2 два. Таким объектом-эталоном на нашей схеме служит объект A->X->U (для большей наглядности он очерчен пунктирной линией). Естественно | А | = | U | , IАI = IВI.Такое описание поначалу кажется бессмысленным - ведь в этом случае приходится строить самим множество 2 второго порядка. Но на самом деле множество A->X->U хоть и равен по сложности множеству A->Y->B, физически он Значительно меньше и построить его гораздо проще, так как он несет лишь информационную нагрузку, в то время как множество A->Y->B и строится в основном-то как раз для роли мощного физического рычага. Естественно что нам нужен механизм обратной связи. Уже с самого начала должна

быть возможность наблюдать за тем как эволюционирует множество В. Поэтому множество класса 2 два B->BU->U также должен быть построен создателями множества 3 три.

Как видно из рисунка, множество U одновременно изменяется как BU, так и X. Среди всех возможных состояний множества U необходимо выделить некое, т.н. НУЛЕВОЕ состояние. Это состояние ничем особо не отличается от других состояний, кроме одного - если все возможные состояния множества U представить в виде точек в многомерном пространстве, то нулевое состояние должно быть как можно ближе к центру этого пространства. Или говоря по- другому оно должно представлять собой "среднее арифметическое" возможных состояний, подобно тому как ноль делит координатную ось на две равные части (отсюда и название). Обозначим выход интерпретатора X за Р, а выход BU за Q. Причем если множество В придет в нужное нам состояние, то Q=P. А множество U примет при этом нулевое состояние. Таким образом чем меньше отличается состояние множества U от нулевого, тем ближе мы к цели. U служит своего рода индикатором прогресса. Формирование множества U (аналогично и U1 и U2 в т.н. полной схеме - см. ниже) происходит в виде: U=K1*(P1-Q1)А2+К2*(Р2- Q2)А2+...+Kn*(Pn - Qn)A2, где Ki - весовой множитель, показывающий степень важности каждого показателя, он может принимать как положительные, так и отрицательные значения, а также ноль. (Pi - Qi)A2 - квадрат разности каждого показателя (Pi и Qi - значения по i оси координат, если рассматривать множества класса 1 Р и Q как многомерные переменные). Естественно что при Q=P мы получим что Pi-Qi=0, U также примет нулевое Значение. В любом случае U>=0. Ml - "модуль 1 один" или базовый модуль. "Модуль 1 один" - потому что кроме него существуют еще "модуль 2 два" и "модуль 3 три”, обеспечивающие соответственно подобные и абстрактные построения. Но они работают в более сложных множествах 3 третьего порядка и в данной схеме опущены. Данный же модуль называется базовым, т.к. остальные модули строятся на его основе и постоянно используют его в своей работе. Это центральное звено простейшего множества 3 третьего порядка, включающее в себя, как видно из схемы, блок движения, блок работы с обратной связью, блок реализации возврата, запоминающее устройство и рабочий орган - множества 1 первого порядка Z. Объекты 1 первого порядка U предыдущее и Z предыдущее Запоминают соответственно состояния множеств U и Z предыдущего шага. В множестве Z текущее запоминается текущее состояние Z. Это необходимо потому, что ка Z кроме множества 3 воздействуют и остальные объекты внешнего мира.

Конечно, они воздействуют и на все остальные части множества 3 три, но не нужно Забывать, что Z должен быть сильно связан с внешним миром, чтобы эффективно на него воздействовать, в то время как остальные части множества 3 связаны с ним слабо. Из-за этого состояния Z, каким мы его представляем и какое оно на самом деле, сильно различаются. Поэтому перед тем как изменить Z, Ml записывает его планируемое состояние в Z текущее. Число состояний множества Z меньше числа состояний ГС генератора случайностей. Это следует из условия определенности множества 2 второго порядка: Z=M1(..., ГС, ...). Поэтому |Z|<=|ГС|, а так как Ml осуществляет работу не только с ГС, то |Z|<|rC|. Множество Z может быть не одним физически элементарным множеством 1 первого порядка, а состоять из нескольких, зачастую весьма несхожих друг с другом, физически элементарных множеств. Фактически в этом случае мы имеем дело с т.н. матрицей эффекторов.

Приведем упрощенный алгоритм работы:

Инициализация:

а) Получение значения U

б) U предыдущее := U

в) Z текущее := ГС

Получение Значения U

Если U=0, то цель достигнута. Перейти на пункт 1.

Если U<=U предыдущее, то сделанный шаг оказался удачным (или нейтральным), делаем новый шаг:

а) Запоминается состояние U: U предыдущее := U

б) Запоминается состояние Z предыдущее: Z предыдущее := Z текущее

в) Случайно генерируется новое состояние Z текущее: Z текущее := ГС

Если U> U предыдущее, то сделанный шаг оказался неудачным - привел к увеличению значения U, возвращаемся назад:

а) Запоминается состояние U: U предыдущее := U

б) Осуществляется возврат к состоянию Z предыдущее:

Z текущее := Z предыдущее

в) Так как в случае если и этот шаг окажется неудачным смысла возвращаться уже нет, то мы не сохраняем Z предыдущее, а присваиваем ему случайное значение: Z предыдущее := ГС

Делаем шаг - переводим Z в определенное состояние: Z := Z текущее. Перейти на пункт 1 первый.

В дальнейшем рассмотренную схему мы будем называть ТРЕУГОЛЬНОЙ схемой, т.к. она условно может быть представлена в следующем виде:

Анализируя принцип работы множества класса 3, в частности блока Ml, нетрудно Заметить что внутри Ml нужно детальное описание ГС, Z, Z предыдущее, Z текущее. При операциях копирования (Z текущее := ГС, Z предыдущее := Z текущее и др.) происходит изменение состояния соответствующего множества 1 первого порядка. Эту работу выполняют множества 2 второго порядка. Но вся сложность в том, что ГС генератор случайности, Z, Z предыдущее и Z текущее имеют очень большое число состояний. И поэтому наше представление о них - их формальная модель - может описывать далеко не все свойства. Следовательно и создавая множества 2 второго порядка для работы с ними, мы сможем учесть только те свойства, что отражены в формальной модели. зная даже небольшую долю реального устройства ГС, Z, Z предыдущее, Z текущее, можно в принципе достичь цели, однако все же желательно уметь манипулировать не частью, а всеми свойствами. Это возможно в случае, когда кроме Ml ни одно множество не воздействует на Z, Z предыдущее и Z текущее. Причем Z предыдущее и Z текущее образуют с Ml замкнутую систему, a Z меняется только Ml. Возможные связи ГС генератора случайности при этом роли не играют:

В таком случае можно утверждать что состояние Z, Z предыдущее и Z текущее полностью определяются Ml. Таким образом если создателю множества 3 удастся подобрать в состав Ml такие множества 2 второго порядка, что сделают возможным рассматриваемый случай, то ему уже необязательно включать в формальную модель свойства ГС генератора случайности, Z, Z предыдущее и Z текущее в полном объеме. Все будет работать автоматически и с максимальной эффективностью.

Полная схема множества класса 3 три

На следующей схеме показано принципиальное устройство множества 3 три, реализующего ПОЛНУЮ СХЕМУ (вход - множество 2 два, выход - множество 2 два):

Работа данного множества состоит в создании во внешней среде множества 2 второго порядка C->Y->D. Целью служит множество А->Х->В (очерчен пунктирной линией). |А|=|С|, |В|=|D|. Механизм обратной связи позволяет проследить за изменением состояний множеств С и D. Поэтому множества 2 два C->CU1->U1 и D- >DU2->U2 должны быть построены создателями множества 3 три. Как видно из рисунка, множества U1 и U2 одновременно изменяются как CU1 и DU2, так и AU1 и BU2. Обозначим выход интерпретатора AU1 За Р1, а выход CU1 за Q1. Причем если множество С придет в нужное нам состояние, то Q1=P1. А множество U1 примет при это нулевое состояние. Аналогично протекает и процесс формирования состояния U2 (выход BU2 - Р2, а выход DU2 - Q2, соответственно нулевое состояние U2 произойдет при P2=Q2). Состояние множества V определяется точно по тому же принципу: выходом U1U служит Р, а выходом U2U является Q. При P=Q множество U примет нулевое состояние. Очевидно что нулевое состояние множества U возможно лишь при нулевых состояниях множеств U1 и U2. Таким образом чем меньше отличается состояние множества U от нулевого, тем ближе мы к цели, как и в случае треугольной схемы. Алгоритм работы также полностью аналогичен алгоритму треугольной схемы, с той лишь разницей, что при расчете значения U, помимо расчета Р и Q, рассчитываются также PI, Ql, Р2, Q2. Очевидно что полная схема представляет собой фактически комбинацию из 2-х треугольных схем. Таким образом треугольная схема является своего рода "строительным кирпичом", на основе которого могут быть построены множества более сложные, чем по полной схеме, состоящие из более чем 2 двух комбинаций треугольной схемы. На примере работы 3 три ярко иллюстрируется важный момент принципиального характера - невозможность направленного изменения множества 2 второго порядка L: C->Y->D, если нет множества 2 второго порядка К: А->Х->В, или если К - множество 1 первого порядка. Это принцип можно назвать ЗАКОНОМ СОХРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ, гласящий что невозможно получить Знания (т.е. изменение логики работы L) из ниоткуда или из множества 1 первого порядка. Напомним еще раз: приведенные выше алгоритмы работы множества класса 3 не являются алгоритмами описания пути к цели. Это описание последовательности срабатывания различных блоков множества класса 3 три. И оно остается неизменным при любой цели* . Все, что находится внутри пунктирной линии должно быть как можно более сильно изолировано от влияния внешнего мира. Еще большей степенью защиты должно обладать множество - цель А->Х->В (или A->X->U для треугольной схемы). Причем следует учитывать не только влияние множеств внешнего мира, но и внутренних множеств класса 2 два друг на друга (особенно это касается защиты от влияния множества Z, имеющего широкие возможности для

изменения состояния других множеств). Множества С и D (В для треугольной схемы), Заключенные внутри пунктирной линии (внешнего мира) создаются множеством 3 третьего порядка и в общем случае нельзя сказать насколько сильно они будут связаны с внешним миром. Множество Z, будучи эффектором , должно быть, с одной стороны, сильно связано с внешним миром чтобы изменение его состояния Значительным образом отражалось на состоянии множеств внешнего мира. А с другой стороны он должен быть полностью управляем со стороны модуля

один, и следовательно быть связан с внешним миром слабо. Разрешить этот конфликт можно лишь найдя подходящий компромисс. Забегая вперед скажем что поиск этого компромисса в общем случае не может быть произведен ни в рамках множества 2 второго порядка (т.е. не существует алгоритма его поиска), ни даже множеством 3 третьего порядка. Для его осуществления необходимо целостное представление (вплоть до мельчайших фрагментов) о структуре среды функционирования множества класса 3 три. Необходимо множество 4 четвёртого порядка. Введем понятие ЭВОЛЮЦИОННОГО ПРОЦЕССА (он же процесс направленной самомодификации) - такого процесса, при котором происходит не только изменение множества Y, но и самого множества 3 третьего порядка. Следует отметить важную особенность множества 3 три - отсутствие в нем эволюционного процесса, так как 3 три не изменяется сам для более эффективного движении к цели. Еще одной особенностью 3 три является Запоминание только одного предыдущего шага, а не 2 двух или больше. Смысл тут таков: если даже возврат к предыдущему шагу окончился неудачей, то возвращаться к более ранним шагам бессмысленно тем более.

Множество 4 четвёртого порядка

Что такое знания? Знания можно получить в принципе 3 тремя способами: случайным перебором, по аналогии и путем логического вывода. Множество 3 три реализует 1 первый путь. Множество 4 четвёртого порядка получает Знания 2 вторым способом. Что это означает? Это означает что он отслеживает и Запоминает явления, происходящие во внешнем мире (независимо от того, связаны они с C->Y->D напрямую, подобно обратной связи, или нет), а затем использует эту информацию для достижения цели. Не вдаваясь в подробности, о которых будет рассказано ниже, обрисуем в общих чертах принцип работы множества 4 четвёртого порядка. Он построен на основе множества 3 путем добавления памяти и средств управления:

Берется множество 3 три:

Добавляются рецепторы (устройства для сканирования состояния окружающей среды), память и средства ее Заполнения (множества 2 второго порядка под названием М2.1):

Добавляются эффекторы (в противоположность рецепторам их задачей является воздействие на среду функционирования) и средства управления ими, использующие информацию из памяти (множество 2 второго порядка М2.2):

Получается следующая конструкция - воздействие 3 три на C->Y->D происходит через модули М2.1 и М2.2, корректирующие управление со стороны 3 три при помощи информации из памяти:

Теперь подробнее. Явления, протекающие во внешнем мире, являются множествами

два, изменяющими множества 1 один. Непосредственно работать с интерпретаторами множеств 2 два мы не можем. Значит, остается один вариант - отслеживать изменения состояний множеств 1 один. Это можно сделать лишь одним способом - при помощи т.н. СЛЕДЯЩИХ множеств 2 второго порядка. На их входах будут множества 1 первого порядка среды функционирования, состояние которых необходимо отслеживать. Таким образом возникает множество РЕЦЕПТОРОВ - устройств сбора информации о внешнем мире. На выходе у устройства сбора информации находится МАТРИЦА РЕЦЕПТОРОВ - множество непрерывно меняющих свое состояние множеств 1 один, каждый из которых служит входом следящего множеств

второе. В рамках множества 4 четвёртого порядка множество 2 второго порядка, обслуживающий состояние U называется ГЛАВНЫМ РЕЦЕПТОРОМ. Основное отличие главного рецептора от всех остальных рецепторов заключено в его неизменности на всем протяжении времени существования 4 четвёртого класса (поскольку любое изменение означает искажение передаваемой по обратной связи информации о достижении цели, влекущее За собой крайне нежелательные последствия). Дело в том, что в 4 четвёртом классе существует эволюционный процесс. В результате его протекания матрица рецепторов постоянно меняется.

В множестве 3 третьего порядка инструментом воздействия на среду функционирования служит множество 1первого порядка Z. Как уже говорилось, он может быть составлен из нескольких физически элементарных множеств 1 первого порядка. И если в относительно небольшой среде функционирования множества 3

три, Z еще может быть элементарным множеством, то в случае со средой функционирования 4 четыре, такое уже вряд ли возможно. Чем больше и сложнее среда функционирования, тем труднее отыскать элементарное множество 1 первого порядка, способного эффективно на нее воздействовать. Приходится применять несколько физически элементарных множеств 1 первого порядка. Близкие по своим свойствам физически элементарные множества объединяются в ЭФФЕКТОР. А несколько эффекторов образуют Э*ФЕКТОРНУЮ МАТРИЦУ. Третий компонент, необходимый для работы механизма запоминания 4 четвёртого класса - это величина dU = U предыдущее - U. По ее Значению можно определить удачность сделанного шага: удачный шаг будет обладать dU>0, неудачный dU<0, нейтральный dU=0. Чем больше dU, тем удачнее шар. Соответственно для i блока памяти получаем dUi = Ui предыдущее - Ui. Итак, информация получена, теперь ее необходимо запомнить. Однако это не так-то просто как кажется. Число рецепторов и эффекторов в матрицах велико, состояний у каждого из них много.

И если запоминать каждый образ матриц, отличакоцийся один от другого состоянием одного рецептора или эффектора, то потребуется колоссальное количество памяти. Конечно, в реальности это невозможно. Поэтому тут используется следующий прием: запоминаются не все подряд состояния, а только те, что привели к уменьшению Значения U, т.е для которых dU>0. Вначале память пуста и в нее заносятся все следующие друг за другом состояния матриц рецепторов, эффекторов и соответствующие Значения dUi, пока память не заполнится полностью. После того, как память заполнена, начинает действовать правило - запоминаются лишь те состояния рецепторно-эффекторных матриц, которые имеют dUi больше минимального Значения уже Запомненных dUi. В процессе функционирования 4 четвёртого класса будут встречаться ситуации, в которых Значение dUi будет очень мало. И если срок существования 4 четвёртого класса значителен, то в итоге вся память будет заполнена такого рода уже устаревшей информацией еще задолго до достижения цели. При этом более новую информацию, хотя и с меньшим dUi, но более важную ввиду своей новизны некуда будет записывать. Поэтому с течением времени все значения dUi должны самопроизвольно постепенно уменьшаться. В этом случае мы имеем дело с процессом забывания. Опуская подробности построения блока памяти, о которых будет еще рассказано, перейдем к последней стадии - принципу обработки имеющейся информации. Что мы имеем: блоки памяти с образами рецепторно - эффекторных матриц и dUi, текущее состояние рецепторов и эффекторов. Записанные в памяти шаги уже привели к уменьшению U - приблизили к цели. Если текущее состояние матрицы рецепторов похоже на состояние записанное в i-м блоке, то значит для уменьшения U можно просто привести эффекторную матрицу в Записанное в этом блоке состояние, а не искать его случайным способом как в 3 классе! Но класс 4 должен стремиться к достижению цели, и если в памяти нет шагов, при которых она была достигнута, то простое копирование память- >эффекторы не приведет к цели. Поэтому кроме копирования должен быть и процесс случайного поиска, позволяющий создавать новые состояния эффекторкой матрицы. Для этого перед каждым копированием память->эффекторы в копируемый образ вносятся небольшие случайные изменения. Введем переменную Ki - коэффициент отличия, показывающий насколько похоже текущее состояние матрицы рецепторов на образ матрицы рецепторов, отраженную в i блоке памяти.

Состояние матрицы эффекторов при этом будет формироваться по принципу суперпозиции - чем больше у данного блока памяти Значение Ki и чем меньше dUi (если 2 два блока памяти похожи, то лучше применить тот у которого dUi меньше), тем больше будет похоже текущее состояние матрицы эффекторов на свой образ из данного банка памяти. Естественно, полностью похожих ситуаций практически не бывает. Чем меньше имеется похожих состояний, тем больше в формировании эффекторной матрицы доля генератора случайности. Таким образом, с учетом вышеописанных процессов заполнения блоков памяти, множества класса 4 четыре использует весь предыдущий опыт своего существования и способен выискивать аналогию в текущих ситуациях, если они хотя бы чем-то напоминают уже пережитое. Все это позволяет достигать цели гораздо эффективнее чем множество класса 3 три. Процесс мышления при этом отсутствует. Действия класса 4 четыре происходят по аналогии с его же действиями в более ранних похожих ситуациях. Если представить внешний мир в виде функции R=M(E,F), где R - матрица рецепторов, Е - матрица эффекторов, F - другие множества класса 1 один (отличные от Е), М - внешний мир, то фактически множество класса 4 четыре проводит интерполяцию/экстраполяцию функции R=M(Е,F).

Необходимо также отметить один важный момент - казалось бы, стоит Записывать в память не только состояния матриц приблизивших к цели, но и отдаливших от нее. Затем их обработка происходит по принципу обратного знака - если допустим записанное состояние какого-то эффектора было равно 10, то на этот эффектор посылается значение -10, аналогично и для других эффекторов.

При этом якобы мы приблизимся к цели. Это ошибка. Такие рассуждения верны только для случая, когда функция R=M(E,F) нечетная, т.е. М(-Е,F)=-М(Е,F) при условии неизменности состояния объектов F. Естественно, это далеко не всегда так. Но в эпсилон окрестности точки Е можно утверждать, что свойства функции M(E,F) будут изменяться сообразно изменению аргумента Е. И это следует учитывать при формировании состояния эффекторной матрицы. Таков принцип работы множества 4 четвёртого порядка. Однако, являясь надмножеством множества класса 3 три, он добавляет массу новых возможностей принципиального характера. И они уже не могут быть выполнены в рамках тех свойств среды функционирования, которые характерны для класса 3 три. Требуется дополнительное требование к среде функционирования.

Логические домены. Показатель SN, глобальные характеристики и элементарные множества 2 второго порядка

Как уже отмечалось, множество класса 3 три действует по аналогии с ранее уже осуществленными действиями. Если текущее состояние рецепторов сильно похоже на образ матрицы рецепторов в одной из ячеек памяти и состояние матрицы эффекторов, Запечатленное в той же ячейке, привело к приближению цели, то множество класса 4 четыре приведет текущее состояние матрицы эффекторов в состояние, близкое к образу из памяти в надежде что это приблизит его к цели как и раньше. Если же это условие не будет выполняться, то возросшая сложность 4 четвёртого класса по сравнению с классом 3 три теряет всякий смысл. Очевидно что это зависит не от класса 4 четыре, а от среды функционирования. Всегда должно выполняться условие: похожие по виду явления должны вызываться похожими причинами. То есть должны иметь место однозначные зависимости "похожие явления - похожие причины". Совокупность таких зависимостей (они, разумеется, объекты 2 второго порядка), где явления и вызывающие их причины различаются незначительными деталями, мы будем называть ЛОГИЧЕСКИМ ДОМЕНОМ (сокращенно - ЛД). Именно существование в среде функционирования логических доменов и позволяет строить множества класса 4 четыре. Очевидно что логические домены вступают в противоречие с треугольной схемой, так как в идеале изменяющееся множества 1 первого порядка одного логического домена не должны влиять на своих собратьев по порядку в другом логическом домене. Разрешить этот конфликт можно компромиссно: множества разных доменов хоть и влияют друг на друга, но очень слабо. И по сравнению с внутридоменным взаимовлиянием им можно пренебречь. Логические домены реально существуют в нашем мире: рассматривая к примеру атомы и молекулы как множества класса 1 один, мы можем принять небольшие твердые тела, состоящие из них За логические домены. Определим критерий, по которому можно определить какие множества 2 второго порядка образуют логический домен, а какие нет. Рассмотрим систему из 4 четырёх произвольных множеств класса 2 два: А1, А2, АЗ и А4, причем число возможных состояний i итого множества 2 второго порядка |Ai|, 1=1..4, конечно. Поскольку эти множества образуют систему уравнений, a IAi|

конечно, число решений будет также конечно. Представим все возможные решения в виде набора различных состояний множеств:

Как видим, |А1|=3, |А2|=3, |A3|=3, |А4|=16. Обозначив всю систему как одно множество класса 2 два - множество М, при этом |М|=16. Рассмотрим теперь в качестве множество класса 2 следующие сочетания: (А1, А2); (А1, АЗ); (А2, АЗ); (А1, А2, АЗ); (Aj, А4), где j=l..3. Пример получения из А1 и А2 множества (А1, А2):

В получившимся множестве (А1, А2) цифрами 1, 2, 3 обозначены его состояния. Получим что: I(А1, А2)|=3; I(А1, А3)|=10; I<А2, А3)|=10; I(А1, А2, А3)|=11;

I(Aj, А4)|=1б. Введем понятие СТЕПЕНИ НЕЗАВИСИМОСТИ множеств (в данном случае множества класса 2):

Очевидно, что чем ближе значение SN(А1, А2, ..., Ai, . . . , An) подходит к 1, тем более Зависимы друг от друга состояния множеств Al, А2, ..., Ai, ..., Ап, а значит тем лучше они удовлетворяют условию их нахождения в одном логическом домене.

В рассмотренном нами примере с Al, А2, АЗ и А4 мы получаем следующие значения SN: SN(A1, А2)=1, SN(A1, АЗ)=10/3, SN(A2, АЗ)=10/3, SN(A1, А2, АЗ)=11/3 и SN(Aj, А4)=16/3. Отсюда очевидно что А1 и А2 лучше всего отвечают требованию их нахождения в одном логическом домене, a {Aj, А4) - хуже всего.

В общем случае SN может принимать значения от 1 одного до бесконечности. Очевидно что SN любого произвольного логического домена можно сколь угодно близко приближать 1 к единице, убирая лишние процессы (можно вообще дойти до 1 единицы множества класса 2 два в составе логического домена, при этом SN=1).

Рассмотрим внешний мир (где существуют логические домены), в виде системы множеств 2 второго порядка:

Разделим эту систему на группы множеств с минимальным SN, таким образом, что одно и то же множество не будет входить только в одну группу. Рассмотрим теперь каждую группу как множество 2 второго порядка. Получим новую систему уравнений:

, где m<n, a Ai->Xi->Bi может иногда совпасть с Сj->Y j->Dj. Затем и в этой системе выделим группы множеств и рассмотрим их как множества 2 второго порядка, аналогично предыдущему случаю. И так далее. В результате мы получим что весь внешний мир - это логический домен N уровня, состоящий из более мелких логических доменов уровня N-1. Логические домены уровня N минус один - 1 состоят из логических доменов уровня N минус два -2 и т.д.. Следовательно, внешний мир можно таким образом разбить на логические домены, что они образуют ВЛОЖЕННУЮ СТРУКТУРУ Очевидно что своя вложенная структура логических доменов существует у любой системы с связанными треугольной системой множествами 1 первого порядка. Показатель SN универсален. Он применим для определения степени определенности процесса А->Х->В: чем ближе SN(A, В) к 1, тем более определено множество 2 второго порядка. В простейшем случае вся система множеств 2 второго порядка и есть один-единственный логический домен (если SN для любой комбинации множеств 2 второго порядка равен 1 одному). Введем понятие ГЛОБАЛЬНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ или ГЛОБАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ логических доменов. Глобальная характеристика - это характеристика множества 2 второго порядка, состоящего из 2 двух или более логических доменов, и отсутствующая в каждом из множеств 2 второго порядка, образующих данные логические домены.

Поясним суть этого определения на примере. Пусть мы имеем 2 два логических домена:

рассмотреть их как новый логический домен: L1->Z->L2. Это множество 2 второго порядка и будет являться глобальными характеристиками для ЛД1 и ЛД2. Глобальные характеристики существуют для любого логического домена, поскольку любой логический домен состоит как минимум из 2 двух множеств класса 2 два, каждый из которых можно рассматривать как логический домен. Существование логических доменов не обязательно влечет За собой цикличность в поведении среды функционирования. Но желательно чтобы состояния среды функционирования повторялись хотя бы приближенно, т.к. в противном случае все преимущества класса 4 четыре по сравнению с классом 3 три теряют смысл.

Приведем упрощенный (просто показывающий суть идеи и неоптимиЗированный) алгоритм работы множества 4 четыре, полагая что имеется 2 два эффектора, 3 три рецептора, и 4 четыре ячейки памяти, содержащие такие значения:

<(Е11, Е12) , dUl, (Rll, R12, R13) )

((Е21, Е22), dU2, (R21, R22, R23) )

((Е31, Е32), dU3, (R31, R32, R33))

((Е41, Е42), dU4, (R41, R42, R43))

> Начало алгоритма:

Инициализация:

а) Получение значения U

б) U предыдущее := U

в) Е текущее := ГС

г) Е предыдущее := Е текущее

Получение значений U, R, Е

Если U=0, то цель достигнута. Перейти на пункт 1. логика работы 3

Если U<=U предыдущее, то сделанный шаг оказался удачным (или нейтральным), 3.1 делает новый шаг:

а) Получает Значение Е текущее: Е текущее := Е

б) Запоминается состояние U: U предыдущее := U

в) Запоминается состояние Е предыдущее: Е предыдущее := Е текущее

г) Случайно генерируется новое состояние Е текущее: Е текущее := ГС

Если U>U предыдущее, то сделанный шаг оказался неудачным - привел к увеличению значения U, 3 возвращается назад:

а) Запоминается состояние U: U предыдущее := U

б) Осуществляется возврат к состоянию Е предыдущее: Е текущее := Е предыдущее

в) Так как в случае если и этот шаг окажется неудачным смысла возвращаться уже нет, поэтому 3 не сохраняет Е предыдущее, а присваивает ему случайное значение: Е предыдущее := ГС

логика работы М2.1

dU := U предыдущее - U

Если имеются свободные ячейки памяти и dU > 0, то Записать в первую свободную ячейку (с номером i):

Ei : = Е Ri := R dUi := dU Перейти на пункт 8.

Если dU>0, то шаг удачный, М2.1 производит Заполнение памяти:

а) Рассчитываются коэффициенты Ki по формуле:

Ki=sqrt((Ril-Rl)Л2+ <Ri2-R2)A2+(Ri3-R3)л2)) ,

где 1=1..4, sqrt - функция извлечения квадратного корня, значок Л - знак возведения в степень (в данном случае в квадрат).

б) Произвести уменьшение значения dUi у всех ячеек памяти по формуле:

где H - большое положительное число (В принципе Н можно рассчитать как произведение мощностей множества состояний рецепторов:

Н=IR11*|R2I *... IRm|).

в) Если dU>=min(dUi), то Записать в ячейку с наименьшим dUi текущее состояние рецепторно - эффекторных матриц (R, Е) и dU. min(dUi) - минимальное Значение dUi

М2.2 проводит подготовку к очередному шагу:

а) Рассчитывает коэффициенты влияния Qi каждой ячейки памяти на будущий облик эффекторной матрицы. Чем больше Qi, тем меньше образ матриц запечатленный в i-й ячейке памяти похож на текущее состояние рецепторно - эффекторных матриц. Если Qi=0, то различия отсутствуют.

Qi=Ki/sqrt(3*dUi)=sqrt(((Ril-Rl)Л2+ <Ri2-R2)Л2+(Ri3-R3)л2)/(3*Ui))

б) Учитывает информацию поступакоцую из 3. Для этого рассчитывается коэффициент влияния массива Е текущее на будущий облик эффекторной матрицы. Он рассчитывается как среднее арифметическое Значений коэффициентов Qi ячеек памяти:

Это позволяет вносить в процесс формирования матрицы эффекторов необходимый компонент случайности.

в) Формируется образ эффекторной матрицы Em - расчет каждого компонента, j=l..3:

Emj=( (Е текущееj)/Q0+(Elj)/Q1+(Е2j)/Q2+(E3j)/Q3+(E4j)/Q4 )+

*( 1/Q0+1/Q1+1/Q2+1/Q3+1/Q4 )A(-1)=

Производится шаг - матрица эффекторов переводится в состояние Em.

Перейти на пункт 1.

> Конец алгоритма

Комментарии к алгоритму:

формула (2) реализует функцию т.н. ИЗБИРАТЕЛЬНОГО ЗАБЫВАНИЯ. В среде функционирования 4 класса может быть множество логических доменов, поэтому при переходе в область другого логического домена Зависимость E=M(R,F) претерпит изменения: реальная взаимосвязь U=M(R,F) будет другой, чем образы эффекторно - рецепторных матриц в памяти, оставшиеся со старого домена - может случиться так, что R1 будет примерно равным R, а при

попытке скопировать Ei в Е, dU станет совсем другим чем dU. Поэтому при переходе в новый домен желательно побыстрее Заполнить память новой информацией. Поскольку заполнение памяти происходит путем записи информации в ячейки с минимальным dUi, то процесс забывания должен обеспечить в уменьшение dUi в Зависимости от степени похожести текущего состояния рецепторно- эффекторных матриц с i-й ячейкой. В пределе получается такая зависимость: dU±=dU±/H, при К± = бесконечность (т.е. когда вообще нет никакого сходства)

dUi=0, при Ki=0 (100%-е сходство)

в памяти отсутствуют значения с dUi<=0, запоминаются только удачные шаги

так же как и в случае с множеством класса 3 три, приведенные схемы и алгоритм работы не являются описание способа достижения цели. Оки говорят лишь о последовательности срабатывания блоков и только. Класс 4 четыре фактически проводит интерполяцию/экстраполяцию поведения внешнего мира по узловым точкам - ячейкам памяти.

Из (5) очевидно что в памяти не должно быть 2 двух или более ячеек памяти с Qi=0, поскольку возникает деление на 0.

ГС генератор случайностей формирует ЕО по принципу: каждому физически элементарному объекту, слагающему ЕО, приписывается случайное значение.

Описанный алгоритм является упрощенным и неоптимизированным. Он лишь показывает принцип работы. В нем не учитываются многие возможные варианты (например когда в памяти присутствует образ с Qi=0 и ГС тоже сформировал ЕО с Q0=0). Поскольку учет всех возможных вариантов сделал бы алгоритм сложным, непонятным и нечитабельным, было решено ограничиться простым.

Так же как и в случае с множеством класса 3 три приведенный алгоритм работы - это не алгоритм достижения цели. Он просто отражает последовательность срабатывания блоков. Точно так же как не существует у животных жесткого детального алгоритма их повседневного поведения, ко есть логика общего стремления к цели (например выживаемости вида, борьбы За существование). Если убрать из среды существования 4 четвёртого класса логические домены и треугольную схему, то цель не будет достигнута, несмотря на оставшийся неизменным алгоритм работы.

В вопросе о треугольной схеме мы поднимали вопрос управления объектами Z, Z текущее и Z предыдущее. В случае если они представляют собой логические домены, процедура их копирования несколько упрощается. Рассмотрим два похожих логических домена А и В. Изменение глобальных параметров логического домена А вызывает соответствующие изменения в слагающих его более мелких доменах Ai. Если теперь произвести примерно такие же изменения глобальных параметров домена В, то можно утверждать что возникшие в результате этого изменения составляющих его доменов В± будут аналогичны изменениям Ai. Таким образом благодаря схожести логических доменов А и В, для приближенного управления ими необязательно иметь в формальных моделях полную картину. Следовательно, создателю множества 3 третьего порядка нужно лишь чтобы Z, Z текущее и Z

предыдущее были похожими логическими доменами. Кроме этого во множестве класса 4 четыре возможно считывать состояния множеств 1 первого порядка эффекторной матрицы. Это имеет смысл, поскольку: во-первых в отличие от множества Z каждый их слагающих эффекторную матрицу множество 1 первого порядка связан с средой функционирования достаточно слабо; во-вторых Заполнение памяти также требует наличия возможности считывать состояние Е.

Таково устройство наиболее простой разновидности множества 4 четыре. Однако в таком виде он малопригоден для практического использования.

Механизм резко повышающий эффективность Защиты системы в 4 классе в СТЕКОВОЙ ПАМЯТИ. В чем его суть: запоминать не только сам удачный шаг, ко и некоторое количество предшествующих ему шагов, независимо от того были они удачными или нет. Это и дает дополнительное преимущество - если мы увидим что последние несколько состояний рецепторно - эффекторных матриц похожи ка последовательность шагов Записанных в одной из ячеек, то в силу существования логических доменов можно утверждать что последовательно копируя по следующие образы эффекторной матрицы из данной ячейки памяти на матрицу эффекторов, мы будем получать состояния рецепторной матрицы, аналогичной ее последовательным образам из данной ячейки. В итоге такого "прохождения" всех состояний, Записанных в ячейке мы придем к уменьшению Значения U, т.е. приблизимся к цели. Особенно эффективен такой подход в случае, когда среди предшествующих состояний есть неудачные и когда ситуация с похожими последовательностями шагов встречается достаточно часто. Обычный класс 4 четыре в такой ситуации начнет каждый раз искать путь к цели заново, "наугад", тогда как 4 четвёртый класс со стековой памятью достаточно найти его только однажды и Затем просто использовать уже полученный путь лишь с небольшими вариациями.

Очевидно что для стековой памяти роль рецепторов важнее роли эффекторов, поскольку общий смысл заключен в поиске и идентификации последовательности похожих состояний внешней среды. ИЗ этого также вытекает что общее состояние внешней среды должно сравнительно слабо зависеть от состояния рецепторной матрицы, во всяком случае быть меньше аналогичной зависимости в случае с простым 4 четвёртым. Поэтому стековая память может эффективно применяться только когда общее влияние 4 четвёртого класса на внешнюю среду мало, т.е. по сравнению с размерами среды в случае с простым 4 четвёртым размер новой среды будет гораздо больше. Общий принцип реализации стековой памяти таков. Между памятью и рецепторно - эффекторкыми матрицами вводится буфер размерности N, куда Записываются последние N состояний матриц. Буфер представляет собой стек типа "последний пришел - последний ушел", т.е. при записи нового состояния предыдущие состояния смещаются к концу буфера, а состояние в конце буфера при этом будет замещено предыдущим. Анализ состояния матриц ведется как и в обычном 4 четвёртом классе - анализируется текущее состояние матриц. Если его нужно Записать в память, то в соответствующую ячейку памяти Записывается не только головной элемент буфера, а весь буфер. Для этого в каждой ячейке вместо одного места должен быть предусмотрен массив размерности N, куда и записывается все значения буфера. Анализ памяти отличается тем, что в памяти идет поиск непрерывной последовательности фрагментов, похожих на некоторую, также непрерывную, последовательность фрагментов в буфере. При этом принцип поиска такой же, как и при работе с обычной памятью - также рассчитываются соответствующее коэффициенты А± и т.д.. После того как обнаружилось совпадение с массивом одной из ячеек, происходит копирование записанной в последующих значениях массива этой ячейки образов эффекторной матрицы на матрицу эффекторов. Если похожих ячеек несколько, то каждая из них вносит свой "вклад" в формировании эффекторной матрицы в зависимости от значения коэффициентов Ai. Но это еще не все. Эффективность работы стековой памяти 4 четвёртого класса можно значительно увеличить, если не просто сравнивать состояния рецепторно - эффекторных матриц с каждой из ячеек памяти по отдельности, а дополнительно еще проводить совместный анализ содержимого ячеек на предмет выявления похожих последовательностей.

ячеек памяти, а глубина стека равна 8 восьми. На рисунке целыми числами обозначены состояния (образы рецепторной и эффекторной матрицы), приведшие к уменьшению Значения dU, а дробными - состояния предшествующие им. Например для ячейки 5 пять мы имеем уменьшение dU на 3 три, получившееся в результате достижения состояния 1 один. В результате работы 4 четвёртого класса в течении некоторого времени память примет вид, показанный на рисунке. Допустим теперь что стек, в который записываются последние 8 восемь образов рецепторной и эффекторной матрицы принял следующий вид:

Если не проводить совместный анализ содержимого ячеек памяти, то 4 четвёртый класс должен выбрать сценарий из ячейки 3 три, поскольку в этом случае dU=5, что превышает dU=4 из сценария по ячейке 4 четыре. Однако при совместном рассмотрении всех ячеек мы видим что нужно выбрать именно сценарий 4 четвёртой ячейки, т.к. достигнув состояния 2 два можно воспользоваться информацией из 1 первой ячейки и тем самым уменьшить dU Значительно сильнее, чем по информации из ячейки 3 три или даже в результате последовательного выполнения ячеек 3 три и 2 два.

Этот пример наглядно демонстрирует необходимость совместного анализа, однако в реальности он может оказаться достаточно сложным (не исключено даже что его алгоритм - множество 2 второго порядка - можно подвергнуть эволюционному процессу). Поэтому мы не станем рассматривать его в деталях во избежании появления досадных ошибок и недоразумений, оставив конкретную проработку создателям количественной теории естественного интеллекта и его конкретных работающих образцов. В связи со значительным ростом класса 4 четыре по сравнению с классом 3 три становится затруднительным организовывать обратную связь с объектами С и D. Чем больше 4 четыре, тем как правило, длиннее обратная связь (проходит через множество объектов-посредников). А чем она длиннее, тем больше вероятность ее повреждения и искажения передаваемой информации. К тому же у нас нет в наличии механизма, который мог бы автоматически восстанавливать эти повреждения. Следовательно сделать связь более надежной можно лишь 2 двумя способами:

Сократить количество объектов-посредников.

Повысить их устойчивость к внешним воздействиям.

Очевидно что при неизменных С и D этого не сделать - существует какой-то оптимальный путь, улучшить который уже невозможно. Следовательно, остается одно - изменять сами множества С и D, заменив их на множества С1 и D'. Они должны быть достаточно велики и сильно связаны с остальными множествами среды функционирования. В этом случае обратная связь от них станет гораздо устойчивее к внешним помехам. Но как быть, если нас интересует изменение состояний именно С и D, а не С' и D1. Для решения проблемы используется такой подход: С’ и D' выбираются таким образом, что изменение их состояний псевдооднозначно отражается на изменении состояний С и D. Это дает возможность косвенного управления ими. Образно говоря, чтобы нагреть иголку в комнате мы повышаем температуру воздуха во всей комнате. Естественно что так можно гарантировать достижение истинной цели лишь приближенно, но другого пути нет. Рассмотренный механизм называется механизмом КОСВЕННОЙ цели и он применяется только в классе 4 четыре. Очевидно что С, D, С' и D1 являются множествами одного логического домена. Более того, чтобы еще больше повысить устойчивость обратной связи, можно применить помимо С’ и D' и другие (а лучше даже все) множества, входящие в этот логический домен. В результате мы получим множество зависимых друг от друга множеств 1 первого порядка. Если подвести теперь к каждому из них обратную связь, то в случае повреждения одной из них можно будет пользоваться остальными. И это не все! Благодаря эволюционному процессу открывается возможность устранить повреждение. Однако у косвенной цели есть недостаток - она не позволяет точно Задать требуемое состояние целевого множества, как это возможно в 3 третьем классе.

Завершая обзор устройства множеств класса 3 три и 4 четыре неизбежно возникает вопрос: что фундаментально нового содержат приведенные схемы по сравнению с множествами 2 второго порядка? Напомним что фундаментальные свойства множества порядка N - это такие свойства, которые невозможно представить в виде произвольной комбинации свойств множества порядка N минус один -1. Исходя же из схем множеств класса 3 три и 4 четыре таких свойств мы не видим - любой блок представляет собой множество с порядком не выше 2 второго. Это противоречие раскрывается просто - нужно, рассматривая множество

третьего порядка, принимать во внимание не только то что составляет схему класса 3 три, но и всю среду функционирования! Т.е. на самом деле множество 3 третьего порядка - это как бы и есть среда функционирования, в которой создана определенным образом построенная область. Этот вывод парадоксален лишь на первый взгляд. Но на самом деле так и должно быть. Например множества

первого порядка А и В из множества 2 второго порядка А->Х->В - такие же неотъемлемые его атрибуты как и интерпретатор X. Рассмотрение А, X и В поодиночке просто не имеет смысла. Аналогично и в случае множества 3 третьего порядка мы имеем схему P->M->Q, где Р - входящее множество 2 второго порядка (цель), Q - исходящее множество 2 второго порядка (целевое множество), в М входят множества 1 первого и 2 второго порядка, составляющие схему множества

третьего порядка. Но поскольку и треугольная схема и логические домены и бесконечность внешнего мира (свойство, необходимое для создания множества класса 5 пять) неотделимы от множеств 2 второго порядка внешнего мира, то в М должны учитываться и они. В этом случае запись Р->М отражает весь внешний мир, За исключением Q. Поэтому предложенные выше схемы 3 три и 4 четыре, строго говоря, не полностью их описывают. Но т.к. практический смысл имеет только описание этой части, то данными схемами, а также схемой множества класса 5 пять, мы будем пользоваться и дальше. Предлагаемые схемы множеств класса 3 три и 4 четыре используют лишь одну из 4 четырёх теоретических возможностей создания объекта 2 второго порядка C->Y->D. При этом множество 3 третьего порядка, создавая зависимость C->Y->D, фактически переводит множество 2 второго порядка C->X->D из его потенциальной формы в физическую. В силу распространенности М на весь внешний мир ни один класс 3 третьего порядка не может управлять другим классом 3 третьего порядка, поскольку управление подразумевает способность менять любое свойство управляемого класса. Естественно что такой возможности по управлению М не существует - нельзя, к примеру, изменить свойства треугольной схемы, логических доменов, а в случае среды функционирования множества класса 5 пять

бесконечности внешнего мира.

Перед тем как перейти к рассмотрению множества класса 5 пять выясним, а Зачем собственно нужен такой переход? Что нас не устраивает в классе 3 три и 4 четыре? В классе 3 три и 4 четыре движение к цели осуществляется в основном при помощи случайного перебора различных вариантов. Память, присутствующая в множестве 4 четыре (даже в стековом варианте) лишь увеличивает эффективность этого процесса. Поэтому при работе множеств 3 три и 4 три многое Зависит от воли случая: удастся или не удастся подобрать состояние эффекторов, приближающие нас к цели. В небольших системах процесс такого перебора сходится к достижению цели достаточно быстро. Однако чем больше система (внешний мир), тем все труднее и труднее достигать цели указанным способом. Удачные сочетания состояния эффекторов становятся все реже, а неудачные, наоборот - чаще. Более того, некоторые случайные состояния эффекторкой матрицы могут настолько сильно отдалить от цели, что ее повторное достижение станет уже бессмысленным или даже невозможным (разрушение класса 3 третьего порядка). Кроме случайности существует еще один вредный фактор - ограниченность рецепторно - эффекторных матриц. Суть его сводится к тому, что текущего набора рецепторов и эффекторов недостаточно для успешного движения к цели. Его необходимо модернизировать. В множествах класса 3 три рецепторы и эффекторы вообще не меняются. В множествах класса 4 четыре новые рецепторы и эффекторы формируются в основном случайно. В крупных системах случайного формирования уже недостаточно - слишком мала вероятность того, что сформированный случайным образом рецептор/эффектор в нужной мере будет удовлетворять поставленной перед ним задаче. Ведь для этого необходимо наличие сильной связи между ним и объектом воздействия. Добиться этого можно двумя путями: либо заранее создавать в рецепторе/эффекторе необходимые свойства, либо сгенерировать такое количество рецепторов/эффекторов, что они займут практически весь внешний мир и тем самым повысят вероятность достижения цели. Для первого пути нужно знать устройство внешнего мира чтобы наверняка, с первых же попыток, создать рецептор/эффектор с Заданными свойствами. Для второго - обладать огромными материальными ресурсами и большим Запасом субъективного времени (т.е. времени с точки Зрения класса 3 третьего порядка. Оно может быть дискретным - например по количеству шагов к цели).

И то и другое отсутствует в 3 три и 4 четыре. В сумме все это резко сужает область применения класса 3 три до небольших систем. В средних, а тем более в больших системах, применение 3 три практически нереально. В более малых системах доменная структура выражена слабо ввиду относительно небольшого числа множеств 1 первого порядка. В крупных системах в результате ограниченности рецепторно - эффекторных матриц 4 четвёртого класса "не видит" большинства логических доменов внешнего мира и потому не может построить связи "причина->следствие". Это резко понижает его эффективность. Принципиально 4 четвёртый класс применим в любых конечных системах с доменной структурой - лишь бы было достаточно заполненной памяти. Но в бесконечных системах 4 четвёртого класса оказывается неработоспособным. В силу существования треугольной схемы в бесконечных системах на каждый объект в предельном случае может непосредственно действовать бесконечное количество других множеств. Естественно чтобы корректно реагировать на изменение состояния такого внешнего мира в рамках 4 четвёртого класса необходимо иметь бесконечно большую память с бесконечно большой скоростью ее обработки, что представляется нереализуемым. В реальности уже в крупных конечных системах применение стековой памяти не дает нужного эффекта.

Одной из причин такого понижения эффективности служит то, что 4 четвёртый класс располагает в своей памяти, так сказать, статическую информацию внешнем мире, своего рода коллекцию множеств 1 первого порядка - фотографий состояния рецепторов и эффекторов. Но внешний мир - не набор изолированных множеств 1 один, а совокупность связанных друг с другом множеств 2 второго порядка. В результате чего память 4 четвёртого класса, как инструмент описания внешнего мира, работает с погрешностью. Чем больше мир, тем больше погрешность. При достижении определенного уровня она становится неприемлемо велика.

В рамках классов 3 три и 4 четыре также невозможно преодолеть так называемые потенциальные барьеры. Допустим для достижения цели необходимо привести некоторые множества внешнего мира в определенное состояние. Но чтобы это сделать при помощи эффекторов нужно несколько раз подряд привести матрицу эффекторов в такое состояние, при котором происходит повышение значения U - возникает потенциальный барьер. В результате чего множества 3 три или 4 четыре никогда (разве что путем чисто случайного перебора, что крайне маловероятно) не смогут достичь цели. Хотя для этого нужно всего лишь ’’перейти" через барьер, временно пойдя на увеличение U. Для того, чтобы определить какое направление движения действительно отдаляет от цели, а какое является потенциальным барьером также необходимо Знать пути развития текущего состояния внешнего мира. Таким образом, для эффективного достижения цели в крупных системах необходимо как-то уменьшить влияние различного рода случайных факторов в формировании матрицы эффекторов и приобрести способность предугадывать развитие состояния внешнего мира. Как этого достигнуть? Ведь реальный внешний мир, что нас окружает - бесконечен. Очевидно что улучшением ’’механических" характеристик класса 4 четыре: объема и быстродействия памяти, рецепторно - эффекторных матриц и т.д. достигнуть желаемого невозможно - бесконечность внешнего мира сводит на нет эффект всех этих доработок. Нужен принципиально новый подход к решению этой проблемы. В самом начале нашего рассказа про множества 3 третьего порядка мы упоминали о 3 трёх путях получения знаний: случайным перебором, из внешнего мира в явной форме и из внешнего мира в неявной форме. Первые 2 два пути реализуются в классах 3 три и 4 четыре. Значит единственно оставшейся неиспользованной возможностью остается 3 третий путь. Что значит "знания присутствуют в явной форме" или "Знания присутствуют в неявной форме”? Знание - это множества 2 второго порядка, служащие однозначным отображением процесса, протекающего во внешнем мире. Множество класса 4 класса использует Знания в явной форме - его память вместе с основным модулем однозначно отображает логические домены внешнего мира. При этом набора рецепторов у класса 4 четыре хватает для выявления причин возникновения того или иного явления, что и позволяет использовать эти зависимости для достижения цели. Таким образом если класс 3 третьего порядка может однозначно идентифицировать логический домен, правильно установить истинную причину явления, то это знание присутствуют для него в явной форме. Очевидно, что количество знаний в явной форме находится в прямой зависимости от мощности рецепторной матрицы и в обратной от числа логических доменов внешнего мира. Каждому явлению кроме его причины сопутствует множество посторонних факторов. Некоторые из этих факторов обладают удивительным постоянством - в большинстве случаев сопутствовать причине явления. Это и может сбить с толку класс 4 четыре - при недостаточной мощности рецепторной матрицы он может принять сопутствующий фактор За причину.

Поскольку множество класса 5 пять является дальнейшим развитием 4 четыре, то для его функционирования также требуется доменная структура внешнего мира.

В бесконечном внешнем мире возникают бесконечные логические домены - содержащие бесконечное количество физически элементарных множеств 2 второго порядка. Потенциальная бесконечность внутреннего мира выражается в том, что он представляет собой описание глобальных параметров бесконечных логических доменов. При необходимости можно провести детализацию бесконечных логических доменов, представив их в виде совокупности более мелких логических доменов - расширить внутренний мир. Наличие внутреннего мира и функционирование в бесконечно большой среде вынуждает существенным образом пересматривать облик цели класса 5 пять и способов ее достижения. Рассмотрим бесконечные логические домены.

Бесконечные логические домены. Центральная теорема и ее следствия

Ранее разбиралось понятие логического домена и его основных характеристик: показателя SN и глобальных характеристик (параметров). Бесконечный логический домен - это логический домен, содержащий бесконечное количество физически элементарных множеств 2 второго порядка. Особого интереса бесконечные логические домены не представляли бы, если не одно их очень важное для создания Естественного Интеллекта свойство.

Центральная теорема.

В бесконечном логическом домене можно управлять любым глобальным параметром: создавать его по подобию уже существующего в другом бесконечном логическом домене, изменять его свойства или удалять.

Иначе говоря в рамках глобальных параметров бесконечных логических доменов делаются реальными все 4 четыре пути создания множеств 2 второго порядка (не путать их с путями получения Знаний). Докажем эту теорему.

Вначале определим правило построения вложенной структуры логических доменов. Поскольку речь идет о классе 5 пять, то подразумеваем что помимо бесконечной структуры внешний мир содержит треугольную схему и доменную структуру. Итак, внешний мир состоит из физически элементарных объектов класса 1 один и 2 два. В силу существования треугольной схемы и логических доменов все они связаны между собой. Рассмотрим простейшие логические домены, каждый из которых состоит только из одного физически элементарного множества 2 второго порядка: (А->Х->В); (C->Y->D); ...;

Найдем глобальные параметры этих простейших доменов - доменов 1 первого уровня:

(А->Х->В) = А1; (C->Y->D) = Cl; . . . где А1, С1, ... - множества класса 2 два. Построим домены 2 второго уровня и найдем их глобальные параметры:

(Al, All, А12, ...) = А2; (Cl, С11, С12, ...) = С2; . ..;

Построим домены 3 третьего уровня и найдем их глобальные параметры:

(А2, А21, А22, ...) = АЗ; (С2, С21, С22, ...) =СЗ;

И так далее. При переходе от доменов более низкого уровня к доменам более высокого уровня мы должны придерживаться следующего условия:

SN(Ali, Alj) < SN (Ali, Clk) ; SH(Cli, Clj) < SN(Cli, Aik);

SN(A2i, A2j) < SN(A2i, C2k); SN(C2i, C2j) < SN(C2i, A2k) и т.д., где i,j,k = 1..n, a n стремится к бесконечности.

В результате в конце мы получим что весь внешний мир будет представлен в виде одного логического домена - L. Он состоит из логических доменов LI, L2, L3, ..., и являться для них глобальным параметром. Те, в свою очередь, состоят из доменов Lll, L12, ..., L21, L22, ..., L31, L32 , ....

При этом SN(Lll, L12) < (любое из [ SN(L11, L21), SN(L12, L21), ... ]). Возникает вложенная структура логических доменов внешнего мира. Поделив Lij на более мелкие логические домены мы опять увидим туже самую картину. Таким образом, чем меньше логический домен Lx принадлежащий L1 и Ly принадлежащий L2, тем больше будет SN(Lx, Ly), т.к. при каждом делении SN будет возрастать на конечную величину. При бесконечно глубоком, неограниченном делении,

SN станет равной бесконечности. Отсюда вытекает что состояния физически элементарных множеств 1 первого порядка Q1 принадлежащего домену L1 и Р2 принадлежащего L2, практически не зависят друг от друга, несмотря на их связанность треугольной схемой 9

Рассмотрим возможность ситуации, когда SN(Ali, Alj)=SN(Ali, Clk). Это возможно только в случае принадлежности Ali, Alj, Clk одному логическому домену. Если мощность множества таких классов будет превышать мощность множества классов, для которых SN(Ali, Alj)OSN(Ali, Clk) , то мы не сможем представить внешний мир в виде совокупности бесконечных логических доменов.

В результате чего возникает противоречие с нашим первоначальным предположением о доменной структуре внешнего мира. Поэтому мощность множества классов с SN(Ali, Alj)=SN(Ali, Clk) не должна, во всяком случае, превышать мощность множества классов для которых SN(Ali, Alj)OSN(Ali, Clk).

Рассмотрим логический домен бесконечно большого уровня А->Х->В, где А и В - глобальные параметры, являющиеся множествами класса 2 два, X - зависимость В от А, также являющаяся глобальной характеристикой, образуя в сумме с А и В множество класса 2 два. Чтобы иметь возможность управлять им требуется следующее:

наличие возможности произвольным образом менять не только состояния множеств А и В, но и их структуру - добавлять, удалять и изменять свойства.

управлять структурой зависимости X: менять при необходимости вид функции В=Х(А)

Рассмотрим А и В как логические домены - множества класса 2 два. Если бы А и В состояли из конечного числа физически элементарных объектов, то поменять структуру А и В мы не сможем, поскольку в этом случае придется изменять физический носитель составляющих их элементарных множеств. А сделать этого мы не в силах - можем только менять их состояние. Тем более не можем мы поменять и интерпретатор X. Но поскольку А и В состоят из бесконечного числа элементарных множеств 1 один, каждый из которых вносит определенный вклад в вид их глобальных параметров, то меняя состояния элементарных объектов мы сможем тем самым как угодно менять и глобальные параметры. Естественно что заставить их принять любую форму мы не сможем, но по условию теоремы этого и не требуется - достаточно изменить их "по подобию уже существующих". А сделать это уже вполне реально: т.к. все элементарные множества класса 1 один охвачены треугольной схемой, то значит содержат эквивалентные свойства. Глобальные характеристики одного логического домена тоже эквивалентны глобальным характеристикам другого домена, причем эта закономерность прослеживается на всех уровнях их вложенной структуры. Очевидно что эквивалентность глобальных характеристик одного логического домена глобальным характеристикам другого объясняется эквивалентностью слагающих их физически элементарных множеств. А отсюда следует что меняя состояние элементарных множеств логического домена мы можем с неограниченно малой степенью погрешности приравнять его глобальные параметры к глобальным параметрам любого другого логического домена равного уровня. Итак, А и В поменять можно. Но остался еще интерпретатор X. Оказывается можно поменять и его характеристики. Каким образом взаимодействуют между собой элементарные объекты логического домена А и В? Естественно что может быть только 2 два варианта: либо это влияние идет напрямую через физически элементарные множества класса 2 два (например al->xl->bl), либо через цепочку множеств (al->xl->cl->x2->c2->...->Ы). Если бы имел место первый случай, то X нам не изменить. Но он отсутствует, поскольку тогда SN(al, Ы)=к, где к - конечное и сравнительно небольшое число, а из свойств вложенной структуры логических доменов вытекает что SN(al, Ы) равно бесконечности. Значит влияние идет через цепочку множеств. Однако при ограниченной длине этой цепочки опять получим что SN(al, Ы)=к. Значит цепочка состоит из бесконечного числа физически элементарных множеств класса 1 один, состояние каждого из которых вносит определенный вклад в формирование конечного вида зависимости X (подобно тому, как состояниями элементарных множеств определяется вид целевой Зависимости C->Y->D в классах 3 три и 4 четыре). Следовательно, меняя состояние этих классов можно как угодно изменять и X. Покажем это. Представим функцию, реализуемую интерпретатором в аналитическом виде. Это можно сделать с любой степенью точности. Например, логическая функция (IF х<1 THEN у=0 ELSE у=1) аппроксимируется функцией y=a*arctg(b*x+c), при соответствующем подборе параметров а, Ь и с. Аналогичным образом можно поступить с любой логической функцией (не следует забывать что мы рассматриваем определенные множества 2 второго порядка•) ■ В результате преобразования мы получим аналитическую функцию вида: bl=f(al, cl, с2, сЗ, ...). Разложим получившуюся зависимость в ряд Тейлора. Получим полином, состоящий из суммы членов. Некоторые из них содержат все переменные al, cl, с2, сЗ, .... Некоторые - только их часть. Раскладывая в ряд каждый из членов, содержащий больше одной переменной, раскрывая скобки и проводя другие преобразования, в итоге можно получить полином состоящий из суммы членов только с одной переменной. Если изменить теперь значения некоторых переменных (сделав их например равными 0) и "свернуть" все это разложение в аналитическую Зависимость bl=fl(al, cl, с2,

сЗ, ...), мы увидим что f1 будет отличаться от f. Но поскольку число переменных бесконечно, то выходит что таким путем можно менять f каким угодно образом! Следовательно, изменяя состояния физически элементарных множеств, передающих взаимодействие между доменами А и В, мы можем изменить вид функции интерпретатора X, что и требуется. Доказательство закончено.

На центральной теореме основан способ АБСТРАКТНЫХ ПОСТРОЕНИЙ - создания бесконечных логических доменов с заранее заданными глобальными параметрами. Есть два способа создания логического домена с заранее Заданными свойствами, используя глобальные характеристики уже существующих логических доменов. Из начальных доменов (возьмем для простоты только 2 два домена), содержащих нужные глобальные характеристики - L1 и L2, необходимо получить целевой домен

L5. Кроме L5 образуются L3 и L4 - конечный вид L1 и L2 после прохождения процедуры создания L5.

Способ 1.

Модель "руда - металлы - сплав". В этом способе происходит расщепление L1 и L2, в результате которого физически элементарные объекты, образующие необходимые глобальные характеристики (в данном случае А1->Х1->В1 и C1->Y1->D1) высвобождаются в "химически чистом" виде и синтезируются в целевой домен L5.

Обратите внимание на распад и синтез доменов. И первое и второе вытекает из центральной теоремы, если в качестве глобального параметра рассмотреть свойство принадлежности логических доменов (в данном случае А2->Х2->В2, АЗ->ХЗ->ВЗ, C2-Y2->D2) логическим доменам более высокого уровня (в данном случае L1 и L2). Поэтому существование логических доменов подобных А2->Х2->В2, АЗ->ХЗ->ВЗ, C2-Y2->D2 в доменах отличных от L1 и L2 говорит о том что параметром "принадлежность” можно управлять. Значит для того чтобы иметь теоретическую возможность распада/синтеза необходимо и достаточно наличия 2 двух и более похожих логических доменов принадлежащих разным доменам более высокого уровня (к этому обязывает требование "по подобию уже существующего" центральной теоремы). Говоря по-простому нужно убедиться в том, что данный глобальный параметр не является исключительной прерогативой, уникальным свойством одного и только одного домена, а представляет собой более или менее распространенное явление. Провести в случае необходимости детализацию внутреннего мира на предмет поиска явлений.

Способ 2.

Модель "построение по аналогии”. Изменение L1 и L2 не происходит, но идет преобразование глобальных характеристик произвольных логических доменов внешнего мира, имеющего своей целью получить логический домен с 2-мя глобальными параметрами, как можно более близкими к А1->Х1->В1 и C1->Y1->D1. Домены L1 и L2 используются в качестве источника знаний об устройстве требуемых глобальных параметров.

Определим что требуется для того, чтобы реализовать указанные способы в общем виде. Вот эти требования:

Любые глобальные характеристики Ai->Xi->Bi любых логических доменов должны существовать независимо от остальных глобальных характеристик,

т.е. в виде отдельных логических доменов

В любом логическом домене можно управлять любым глобальным параметром

Между любыми глобальными характеристиками можно установить любую степень независимости - показатель SN может принимать любые Значения

Как мы видим, требования 1)один, 2)два и 3)три являются следствием центральной теоремы. Кроме того требование 1)один вытекает также и из вложенной структуры бесконечных логических доменов внешнего мира. Очевидно что выполнимость всех 3 трёх требований делает реальным реализацию способа 1 и способа 2 два. Следовательно, возможно построение любого бесконечного логического домена с Заранее заданными свойствами, при условии что эти свойства по отдельности уже где-то существуют - являются глобальными характеристиками бесконечных логических доменов внешнего мира. Строго говоря эти способы в принципе равносильны, поскольку с учетом нахождения свойств объектов в потенциальной форме можно сказать что в 1 первом способе в доменах L3 и L4 объекты 2 второго порядка А1->Х1->В1 и С1->Х1->01 никуда не исчезли, а просто перешли в потенциальную форму. Поэтому L3 и L4 одинаковы что для первого способа, что для 2 второго. Аналогичные рассуждения могут быть сделаны и для всех остальных логических доменов. Однако рассмотрение этих способов по отдельности проще для понимания.

В отдельных случаях вполне возможно построение домена на основе глобальных параметров разно уровневых логических доменов и притом на различных принципах. Рассмотрим как целевой логический домен строительную балку. Важнейший ее глобальный параметр - жесткость - может быть получен различными путями: изготовлением из какого-либо прочного материала; приданием соответствующей формы (цилиндр, швеллер, тавр и т.п.); подбором температурного режима; помещением в сильное магнитное поле и др.. Аналогично дело обстоит и с другими глобальными параметрами. В результате теоретически мы имеем возможность выбора из нескольких комбинаций лучший вариант относительно затрат (времени, ресурсов) на создание целевого домена и совместимости друг с другом различных его глобальных характеристик. Причем число таких вариантов сравнительно невелико (и каждый из них ГАРАНТИРОВАННО ведет к достижению цели - следствие центральной теоремы. В противоположность классическому преобразованию характеристик домена, неминуемо заводящего в один из тупиков бесконечного лабиринта решений). Во всяком случае неизмеримо меньше числа вариантов путей преобразования характеристик доменов простым перебором.

Описанная многовариантность - в ряду наиболее ценных свойств предлагаемого подхода и оно широко используется в работе множества класса 5 пять.

Очевидно что все вышесказанное имеет силу только в случае наличия у внешнего мира вложенной структуры логических доменов. Вложенная структура существует в любой среде функционирования имеющую доменную структуру, поскольку по определению логического домена слагающие его объекты 2 второго порядка связаны друг с другом сильнее чем с множествами 2 второго порядка любого другого домена. Следовательно всегда имеет место вложенная структура для системы логических доменов с уровнем не менее 2 двух (1 первый уровень - физически элементарные множества 2 второго порядка). Поэтому строя модель внешнего мира - внутренний мир, нужно разбивать внутренний мир на логические домены не на как вздумается, а так чтобы они образовывали вложенную структуру. Это одно из ключевых требований к организации доменной структуры внутреннего мира. С учетом всего вышесказанного схема "внутренний мир - формирователи" выглядит следующим образом:

Рассмотрим следующий ключевой узел множества 3 третьего порядка: ПОЛИГОН внутреннего мира. Как ясно из названия, его задачей служит отработка действий по распаду и синтезу логических доменов. Более предметно о распаде/синтезе логических доменов будет рассказано в пункте "Путь к цели". А пока просто примем к сведению что принцип работы полигона использует центральную теорему и сводится к получению целевого домена, облик которого определяется целью класса 5 пять. Необходимость в наличии полигона обусловлена требованием сохранения эквивалентности внутреннего мира внешнему. Поэтому любые опыты, связанные с изменением его структуры должны проводится не в нем самом, а в соответствующей копии - полигоне. Такой подход заодно устраняет возможные последствия при неправильном построении целевого домена.

Следы наличия древовидной, многовариантной, системы логического вывода имеются у человека. Однако, по всей видимости этот механизм еще в зачаточном состоянии. В искусственно создаваемом естественном интеллекте, где не будет дефицита ресурсов, объема и энергии при постройке областей внутреннего мира и полигонов, безусловно следует уделить совершенствованию параллельной много полигонной системе много внимания. Кроме использования в создании полигона формирователей 3 третьего порядка в редких частных случаях применим дополнительный весьма интересный, очень быстрый и мощный механизм отката/копирования. Допустим что все Знания из энциклопедии первичных знаний имеют МНОГОСЛОЙНУЮ СТРУКТУРУ:

Каждый слой: 1 один, 2 два, 3 три, ..., N представляет собой множество 2 два и несет полагающуюся смысловую нагрузку: знания. Как и обыкновенный (немногослойный) объект энциклопедия первичных знаний, будучи помещенный во внутренний мир, он манипулируется формирователем внутреннего мира, способен вступать во взаимодействие с одноименными слоями других, также многослойных, объектов клонированных из энциклопедии первичных знаний и соответственно образовывать дерево видную структуру. При этом изменение состояния одного слоя никак не сказывается на остальных слоях. Т.е. каждый слой ведет себя совершенно автономно будто других слоев и вовсе не существует. В целом вся эта конструкция напоминает концепцию масштабируемости треугольной схемы: одноименные слои как бы образуют соответствующий уровень, не пересекающийся с остальными. Но есть три важные особенности:

Каждый слой изначально (пока еще многослойный объект находится в ЭПЗ и не менялся формирователем и внутренними рецепторно/эффекторными матрицами) по хранимым знаниям равен другим слоям.

Дерево образуемое одноименными слоями одно и то же;

Самое важное. Состояние любого слоя при помощи ПРИВОДА СЛОЕВ можно скопировать в состояние любого другого слоя. Что важно, при данном копировании достигается 100%-е сходство не в пример приближенному для случая работы формирователей. И притом это делается в один (!) шаг, т.е. очень быстро.

Очевидно самое важное скрыто в конструкции привода слоев. Каким образом удается достичь преимуществ в точности и скорости? Ведь как известно знания из энциклопедии первичных знаний представляют собой множества 2 второго порядка. Следовательно такие вещи как их копирование равносильны управлению ими и требуют множества 3 третьего порядка: что-то аналогичного формирователям. Но не следует Забывать о том, что множества энциклопедии первичных знаний представляют собой бесконечные логические домены. А в своей основе они состоят из массы физически элементарных множеств 1 первого и 2 второго порядков. Поэтому требование изменения глобальных параметров доменов уровня N влечет За собой требование изменить глобальные параметры доменов уровня N минус один -1 и так до бесконечности. Вот если бы многослойная конструкция существовала начиная с элементарного уровня, то изменив параллельно при помощи множества 2 второго порядка состояние физически элементарных множеств 1 первого порядка одного слоя на основе информации другого слоя мы бы автоматически придали первому слою свойства второго мгновенно и независимо от числа множеств 1 первого порядка. Поэтому привод слоев к сожалению работоспособен только если он поддерживается на физически элементарном уровне и встроен в среду функционирования.

В дополнению к качественной схеме построения пути к цели обрисуем в общих чертах эту схему применительно к конструктивным особенностям класса 5 пять. Пусть цель задается логическим доменом (множеством 2 второго порядка) такого вида:

Или в виде свойств:

Первым шагом 5 пятого класса должно стать нахождение во внутреннем мире vM логических доменов содержащих хотя бы одно похожее свойство из (1 первого). Общая идея поиска такова. Цель класса 5 пять задается общим уравнением класса

второго порядка: cE->U,->cR. Внутреннего мира: vE->vM-vR. В итоге 5 класс пять стремиться к тому, чтобы cE->U~>cR стало эквивалентно подмножеству vE- >vM->vR (цель, охватывающая весь мир).

Следовательно проводя совместный анализ состояний сЕ и vE, cR и vR (скажем воспользовавшись соответствующими методами математической статистики: корреляционным анализом например) можно выявить поведение каких конкретно составных частей сЕ похоже на поведение частей vE, a cR на vR. И уже по этой информации вычислить местоположение логического домена внутреннего мира, содержащего данный процесс.

Одним из вариантов решения проблемы поиска указанным способом может быть следующий:

Каждая глобальная характеристика каждого логического домена цели представляется в виде класса 2 второго порядка сА->сХ->сВ.

От каждого сА и сВ идет связь к ядру класса 5 пять - модулю М3. Там они образуют таблицу состояний цели (класс 1 первого порядка).

Аналогичным образом создаются связи от составных частей vE и vR.

Получаем таблицу состояний внутреннего мира.

Возможно используется память подсистемы 4 четвёртого класса - таблица состояний внешнего мира. Напомним что память 4 четвёртого класса неэквивалентна таблице состояний внутреннего мира, поскольку мощность множества рецепторно - эффекторных матриц внутреннего мира превышает в общем случае мощность множества рецепторов и эффекторов внешнего мира.

Анализируя содержимое таблиц выявляются похожие процессы и их родительские домены.

Второй шаг - процедура деления или распада найденных доменов на отдельные процессы. Допустим что нашли 3 три домена:

Казалось бы можно просто соединить, синтезировать, такой домен:

минуя при этом фазу распада. Но при таком способе синтеза нужные процессы попросту "растворятся" в огромном количестве посторонних процессов.

В пределе при таком подходе вообще ничего не надо делать - в "растворенном” виде требуемые процессы уже существуют в М. Так что распад все же необходим. Задача распада такая: создать цепочку доменов vE->vDRl->vDR2->...->vA, vB, vC. Где vDRi - домены распада, vA, vB, vC - аналоги А, В, С в vM. Плюс к этому требуется запомнить последовательности создания vDRi и команд на vE, чтобы потом можно было повторить тоже в М. После прохождения фазы расщепления должны появиться 1->А->2, 3->В->4, 5->С->6, 7->С->8 в чистом виде. Определим сперва что вообще может вызвать распад, например, домена А. Для этого находим в vM, во внутреннем мире процессы, которые вызывают расщепление доменов, содержащих процессы похожие на а1->А->а2, аЗ->А->А4 и т.д.. Очевидно что применив похожие процессы к домену А мы вызовем его деление на а1->А->а2, аЗ-

>А->а4, При этом, освободившись от остальных процессов, 1->А->2 также

появится в чистом виде. Точно так же идет расщепление В и С. Что значит

применить похожий процесс" - Значит построить около А, В, С домен распада, примерно такой же как и у доменов, похожих на А, В, С, но отличающийся одним свойством - близостью к А, В и С. Построение такого домена происходит аналогично всему этому алгоритму. Теперь домен распада нужно Запустить - построить цепочку доменов-посредников от vE к vDR. Это делается так: ищутся домены, влияющие на состояние доменов-аналогов vDR и строятся похожие вблизи vDR - домены vDRi. Параллельно ищутся домены, похожие на vDRi и к которым есть доступ от vE непосредственно или уже через готовые домены-посредники

vDRi. Они также строятся, но уже со стороны vE: vE->vERl, vER2, Когда

vERi совпадет с vDRj цепочка управления готова. Команды, которые подаются на Е для управления DR Записываются походу построения, они аналогичны командам для управления доменами, которые мы брали за шаблон при построении новых.

Синтез. На этом этапе требуется синтезировать из находящихся в чистом виде процессов 1->А->2, 3->В->4, 5->С->б, 7->С->8 домен X. Кажется,

можно поступить так же, как и при распаде - искать и строить по аналогии.

В принципе это возможно, но только в частных случаях - когда класс 5 пять ранее уже синтезировал что-то похожее, в результате чего запомнил процесс синтеза. Но как быть если все делается в первый раз? Где в таком случае найти аналогию синтеза? Очевидно что для этого в vM нужно искать отдельные 1->А->2, 3->В->4, 5->С->6, 7->С->8 или очень на них похожие. Такими же схожими должны быть и процессы, составляющие сам процесс синтеза. Но если все требуемое действительно существует, а тем более в естественном виде, то это говорит также и о существовании аналога X, что делает вообще бесполезным существование класса 5 пять - какой смысл строить то, что уже есть? Так что воспользоваться естественными аналогиями синтеза возможно, пожалуй, лишь на стадиях постройки доменов-посредников между vE, vR и X с vM. Для реализации процесса синтеза в общем случае они малопригодны. Воспользуемся таким способом: разобьем фазу распада домена А на несколько равных последовательных стадий. То же самое сделаем и для синтеза (пока предполагаемого) того же домена А, причем число стадий синтеза то же что и распада. Чем отличаются при этом условия, при которых происходит расщепление на 1 первой стадии от синтеза на последней, расщепления на 2 второй и синтеза на предпоследней и т.д.? Очень немногим. Чем больше стадий - тем меньше разницы. Это дает основания полагать, что создав на начальной стадии синтеза 1-А->2, 3->В->4, 5->С->6, 7->С->8 совокупность условий, присутствующих на последней стадии их высвобождения в чистом виде, и незначительно поварьировав некоторыми параметрами окружающих их доменов (привлекая ГС - генератор случайности), придем ко 2 второй стадии синтеза и т.д.. Т.е. в данном случае работает принцип "клин клином вышибают". Поиск и постройка доменов, обеспечивающих появление необходимых внешних условий синтеза на каждой его стадии, происходит аналогично всему этому алгоритму.

После того как все готово, делается пробный Запуск X и его тестирование. Если выяснится что он не в полной мере обладает нужными свойствами, то

пройденная последовательность шагов Запоминается как неудачная, происходит откат на первоначальное состояние "состояние 1 один" (или на состояние, после которого и начались "неудачи", определить которое кстати весьма непросто) и далее весь этот алгоритм начинается с начала (но уже, конечно, по другому пути).

Итак, все шахт в vM пройдены. Осталось самое главное - проделать тоже самое, но уже в реальном мире - М. Что и делается. После чего формирователи vM изменяют его в соответствии с изменениями в М - возникновения X. Далее класс 5 будет играть роль системы слежения - удерживать X в нужном состоянии.

Вот таков процесс достижения цели в рамках класса 5 пять. Очевидно что принципиальных отличий достижения цели в модели "построение по аналогии" и в рассмотренной "руда - металлы - сплав" нет.

Принципиальное строение множества 5 пятого порядка Связь модулем М3 с множеством 4 четвёртого порядка(общая схема).

Общую схему работы системы можно представить следующим образом:

Плоская таблица N-мерный куб Отображения

Алгоритм работы следующий:

Получение данных в виде плоской таблицы или результата выполнения SQL Запроса.

Кэширование данных и преобразование их к многомерному кубу.

Отображение построенного куба при помощи кросс - таблицы или диаграммы и т.п. В общем случае, к одному кубу может быть подключено произвольное количество отображений.

Рассмотрим как подобная система может быть устроена внутри. Начнем мы это с той стороны, которую можно посмотреть и пощупать, то есть с отображений. Отображения, используемые в системах, чаще всего бывают двух видов - кросс - таблицы и диаграммы. Рассмотрим кросс - таблицу, которая является основным и наиболее распространенным способом отображения куба.

Кросс-таблица

На приведенном ниже рисунке, желтым цветом отображены строки и столбцы, содержащие агрегированные результаты, светло-серым цветом отмечены ячейки, в которые попадают факты и темно-серым ячейки, содержащие данные размерностей.

Заполняя матрицу с фактами, мы должны действовать следующим образом:

На основании данных об измерениях определить координаты добавляемого элемента в матрице.

Определить координаты столбцов и строк итогов, на которые влияет добавляемый элемент.

Добавить элемент в матрицу и соответствующие столбцы и строки итогов. При этом нужно отметить то, что полученная матрица будет сильно разреженной, почему ее организация в виде двумерного массива (вариант, лежащий на поверхности) не только нерациональна, но, скорее всего, и невозможна в связи с большой размерностью этой матрицы, для хранения которой не хватит никакого объема оперативной памяти. Например, если наш куб содержит информацию о продажах за один год, и если в нем будет всего 3 три измерения - Клиенты (250) двести пятьдесят, Продукты (500)пятьсот и Дата (365) триста шестьдесят пять, то мы получим матрицу фактов следующих размеров:

Кол-во элементов = 250 двести пятьдесят умножить на 500 пятьсот умножить на 365 триста шестьдесят пять равно = 45 625 000 сорок пять миллионов шестьсот двадцать пять тысяч.

И это при том, что Заполненных элементов в матрице может быть всего несколько тысяч. Причем, чем больше количество измерений, тем более разреженной будет матрица.

Поэтому, для работы с этой матрицей нужно применить специальные механизмы работы с разреженными матрицами. Возможны различные варианты организации разреженной матрицы. Они довольно хорошо описаны в литературе по программированию, например, в первом томе классической книги "Искусство программирования11 Дональда Кнута.

Рассмотрим теперь, как можно определить координаты факта, Зная соответствугацие ему измерения. Для этого рассмотрим подробнее структуру Заголовка:

Изм, 1 Изм. 2 Итог

Изм, 1 1 Изм. 2 1 Итог Изм. 1 1 Изм.2 1 Итог

При этом можно легко найти способ определения номеров соответствующей ячейки и итогов, в которые она попадает. Здесь можно предложить несколько подходов. Один иЗ них - это использование дерева для поиска соответствующих ячеек. Это дерево может быть построено при проходе по выборке. Кроме того, можно легко определить аналитическую рекуррентную формулу для вычисления требуемой координаты.

Подготовка данных

Данные, хранящиеся в таблице необходимо преобразовать для их использования. Так, в целях повышения производительности при построении гиперкуба, желательно находить уникальные элементы, хранящиеся в столбцах, являющихся измерениями куба. Кроме того, можно производить предварительное агрегирование фактов для записей, имеющих одинаковые значения размерностей. Как уже было сказано выше, для нас важны уникальные значения, имеющиеся в полях измерений. Тогда для их хранения можно предложить следующую структуру:

Массив элементов кэша

При использовании такой структуры мы Значительно снижаем потребность в памяти. Что довольно актуально, т.к. для увеличения скорости работы желательно хранить данные в оперативной памяти. Кроме того, хранить можно только массив элементов, а их Значения выгружать на диск, так как они будут нам требоваться только при выводе кросс - таблицы.

TCubeSource осуществляет кэширование и преобразование данных во внутренний формат, а также предварительное агрегирование данных. Компонент TCubeEngine осуществляет вычисление гиперкуба и операции с ник, осуществляющей преобразование плоской таблицы в многомерный набор данных. Компонент TCubeGrid выполняет вывод на экран кросс-таблицы и управление отображением гиперкуба. TCubeChart позволяет увидеть гиперкуб в виде графиков, а компонент TCubePivote управляет работой ядра куба.

Сравнение производительности

Данный набор компонент показал намного более высокое быстродействие, чем Decision Cube. Так на наборе из 45 сорока пяти тысяч Записей компоненты Decision Cube потребовали 8 восемь минут на построение сводкой таблицы. CubeBase осуществил ЗагруЗку данных За 7 семь секунд и построение сводной таблицы за 4 четыре секунды. При тестировании на 700 семьсот тысячах записей Decision Cube мы не дождались отклика в течение 30 тридцати минут, после чего сняли Задачу. CubeBase осуществил ЗагруЗку данных За 45 сорок пять секунд и построение куба за 15 пятнадцать секунд.

На объемах данных в тысячи Записей CubeBase отрабатывал в десятки раз быстрее Decision Cube. На таблицах в сотни тысяч записей - в сотни раз быстрее. А высокая производительность - один из самых важных показателей систем. Загрузка данных в гиперкуб

Первым этапом работы системы будет загрузка данных и преобразование их во внутренний формат. Закономерным будет вопрос - а Зачем это надо, ведь можно просто использовать данные из плоской таблицы, просматривая ее при построении среза куба. Для того чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим структуру таблицы с точки Зрения машины.

Для системы колонки таблицы могут быть либо фактами, либо измерениями. При этом логика работы с этими колонками будет разная. В гиперкубе измерения фактически являются осями, а значения измерений - координатами на этих осях. При этом куб будет заполнен сильно неравномерно - будут сочетания координат, которым не будут соответствовать никакие Записи и будут сочетания, которым соответствует несколько записей в исходной таблице, причем первая ситуация встречается чаще, то есть куб будет похож на вселенную - пустое пространство, в отдельных местах которого встречаются скопления точек (фактов). Таким образом, если мы при начальной загрузке данных произведем преагрегирование данных, то есть объединим Записи, которые имеют одинаковые Значения измерений, рассчитав при этом предварительные агрегированные значения фактов, то в дальнейшем нам придется работать с меньшим количеством Записей, что повысит скорость работы и уменьшит требования к объему оперативной памяти.

Для построения срезов гиперкуба нам необходимы следующие возможности - определение координат (фактически Значения измерений) для Записей таблицы, а также определение записей, имеющих конкретные координаты (значения измерений). Рассмотрим каким образом можно реализовать эти возможности.

Для хранения гиперкуба проще всего использовать базу данных своего внутреннего формата. Схематически преобразования можно представить следующим образом:

То есть вместо одной таблицы мы получили нормализованную базу данных. Вообше- то нормализация снижает скорость работы системы, - могут сказать специалисты по базам данных, и в этом они будут, безусловно, правы, в случае, когда нам надо получить значения для элементов словарей (в нашем случае значения измерений). Но все дело в том, что нам эти значения на этапе построения среза вообще не нужны. Как уже было сказано выше, нас интересуют только координаты в нашем гиперкубе, поэтому определим координаты для значений измерений. Самым простым будет перенумеровать Значения элементов. Для того,

чтобы в пределах одного измерения нумерация была однозначной, предварительно отсортируем списки Значений измерений (словари, выражаясь терминами БД базы данных) в алфавитном порядке. Кроме того, перенумеруем и факты, причем факты преагрегированные. Получим следующую схему:

Теперь осталось только связать элементы разных таблиц между собой. В теории реляционных баз данных это осуществляется при помощи специальных промежуточных таблиц. Нам достаточно каждой записи в таблицах измерений поставить в соответствие список, элементами которого будут номера фактов, при формировании которых использовались эти измерения (то есть определить все факты, имеющие одинаковое значение координаты, описываемой этим измерением). Для фактов соответственно каждой записи поставим в соответствие значения координат, по которым она расположена в гиперкубе. В дальнейшем везде под координатами записи в гиперкубе будут пониматься номера соответствующих Записей в таблицах Значений измерений. Тогда для нашего гипотетического

Такое будет у нас внутреннее представление гиперкуба. Так как мы делаем его не для реляционной базы данных, то в качестве полей связи значений измерений используются просто поля переменной длины (в РБД такое сделать мы бы не смогли, так как там количество колонок таблицы определено заранее). Реализация гиперкуба

Можно было бы попытаться использовать для реализации гиперкуба набор временных таблиц, но этот метод обеспечит слишком низкое быстродействие (пример - набор компонент Decision Cube), поэтому будем использовать свои структуры хранения данных.

Для реализации гиперкуба нам необходимо использовать структуры данных, которые обеспечат максимальное быстродействие и минимальные расходы оперативной памяти. Очевидно, что основными у нас будут структуры для хранения словарей и таблицы фактов. Рассмотрим задачи, которые должен выполнять словарь с максимальной скоростью:

проверка наличия элемента в словаре;

добавление элемента в словарь;

поиск номеров записей, имеющих конкретное значение координаты;

поиск координаты по значению измерения;

поиск значения измерения по его координате.

Для реализации этих требований можно использовать различные типы и структуры данных. Например, можно использовать массивы структур. В реальном случае к этим массивам необходимы дополнительные механизмы индексации, которые позволят повысить скорость загрузки данных и получения информации.

Для оптимизации работы гиперкуба необходимо определить то, какие задачи необходимо решать в первоочередном порядке, и по каким критериям нам надо добиваться повышения качества работы. Главным для нас является повышение скорости работы программы, при этом желательно, чтобы требовался не очень большой объем оперативной памяти. Повышение быстродействия возможно за счет введения дополнительных механизмов доступа к данным, например, введение индексирования. К сожалению, это повышает накладные расходы оперативной памяти. Поэтому определим, какие операции нам необходимо выполнять с наибольшей скоростью. Для этого рассмотрим отдельные компоненты, реализующие гиперкуб. Эти компоненты имеют два основных типа - измерение и таблица фактов. Для измерения типовой Задачей будет:

добавление нового Значения;

определение координаты по значению измерения;

определение Значения по координате.

При добавлении нового Значения элемента нам необходимо проверить, есть ли у нас уже такое значение, и если есть, то не добавлять новое, а использовать имекацуюся координату, в противном случае необходимо добавить новый элемент и определить его координату. Для этого необходим способ быстрого поиска наличия нужного элемента (кроме того, такая задача возникает и при определении координаты по Значению элемента). Для этого оптимальным будет использование хеширование. При этом оптимальной структурой будет использование хеш - деревьев, в которых будем хранить ссылки на элементы. При этом элементами будут строки словаря измерения. Тогда структуру Значения измерения можно представить следующим образом:

PFactLink = ATFactLink;

TFactLink = record

FactNo: integer; // индекс факта в таблице Next: PFactLink; // ссылка на следующий элемент End;

TDimensionRecord = record

Value: string; // значение измерения Index: integer; // Значение координаты

FactLink: PFactLink; // указатель на начало списка элементов таблицы фактов

End;

И в хеш-дереве будем хранить ссылки на уникальные элементы. Кроме того, нам необходимо решить задачу обратного преобразования - по координате определить Значение измерения. Для обеспечения максимальной производительности надо использовать прямую адресацию. Поэтому можно использовать еще один массив, индекс в котором является координатой измерения, а Значение - ссылка на соответствующую запись в словаре. Однако можно поступить проще (и сэкономить при этом на памяти), если соответствующим образом упорядочить массив элементов так, чтобы индекс элемента и был его координатой.

Организация же массива, реализующего список фактов, не представляет особых проблем ввиду его простой структуры. Единственное Замечание будет такое, что желательно рассчитывать все способы агрегации, которые могут понадобиться, и которые можно рассчитывать инкрементно (например, сумма).

Итак, мы описали способ хранения данных в виде гиперкуба. Он позволяет сформировать набор точек в многомерном пространстве на основе информации, находящейся в хранилище данных. Для того, чтобы человек мог иметь возможность работы с этими данными, их необходимо представить в виде, удобном для обработки. При этом в качестве основных видов представления данных используются сводная таблица и графики. Причем оба этих способа фактически представляют собой проекции гиперкуба. Для того, чтобы обеспечить максимальную эффективность при построения представлений, будем отталкиваться от того, что представляют собой эти проекции. Начнем рассмотрение со сводкой таблицы, как с наиболее важной для анализа данных. Структура сводкой таблицы достаточно подробно была рассмотрена в самом начале, посвященной разработке системы.

Найдем способы реализации такой структуры. Можно выделить три части, из которых состоит сводная таблица: это заголовки строк, заголовки столбцов и собственно таблица агрегированных значений фактов. Самым простым способом представления таблицы фактов будет использование двумерного массива, размерность которого можно определить, построив заголовки. К сожалению, самый простой способ будет самым неэффективным, потому что таблица будет сильно разреженной, и память будет расходоваться крайне неэффективно, в результате чего можно будет строить только очень малые кубы, так как иначе памяти может не хватить. Таким образом, нам необходимо подобрать для хранения информации такую структуру данных, которая обеспечит максимальную скорость поиска/добавления нового элемента и в то же время минимальный расход оперативной памяти. Этой структурой будут являться так называемые разреженные матрицы, про которые более подробно можно прочесть у Кнута. Возможны различные способы организации матрицы. Для того, чтобы выбрать подходящей нам вариант, рассмотрим изначально структуру заголовков таблицы.

Заголовки имеют четкую иерархическую структуру, поэтому естественно будет предположить для их хранения использовать дерево. При этом схематически структуру узла дерева можно изобразить следующим образом:

При этом в качестве значения измерения логично хранить ссылку на соответствующий элемент таблицы измерений многомерного куба. Это позволит сократить Затраты памяти для хранения среза и ускорить работу. В качестве родительских и дочерних узлов также используются ссылки. Тогда описанную структуру можно реализовать следующим псевдокодом:

PHeaderTreeNode = ATHeaderTreeNode;

THeaderTreeNode = record

Parent: PHeaderTreeNode; // родительский узел Value: PDimensionRecord; // Значение измерения ChildCount: integer; // кол-во детей узла Childs: array of PHeaderTreeNode; // массив детей узла

End

В этом коде пока не указан один элемент - столбец (строка) со значением. О том, чем является это поле, мы поговорим попозже. А теперь перейдем к добавлению элементов в дерево заголовков. Каждый уровень дерева будет соответствовать одному измерению в том порядке, в котором они используются для построения среза. При этом самый верхний узел дерева будет соответствовать полному итогу в сводной таблице.

Для добавления элемента в дерево необходимо иметь информацию о его местоположении в гиперкубе. В качестве такой информации надо использовать его координату, которая хранится в словаре Значений измерения. Рассмотрим схему добавления элемента в дерево Заголовков сводной таблицы. При этом в качестве исходной информации используем Значения координат измерений. Порядок, в котором эти измерения перечислены, определяется требуемым способом агрегирования и совпадает с уровнями иерархии дерева заголовков. В результате работы необходимо получить список столбцов или строк сводной таблицы, в которые необходимо осуществить добавление элемента.

КАК ДОЛЖНА ВЫГЛЯДЕТЬ МОДЕЛЬ ГЕНЕРАТОРА СЛУЧАЙНОСТИ.

Не случайное - случайно. Взаимодействие носителей сигналов играет роль логических операций. Представим логическое устройство, у которого два входных канала и оно принимает сигналы в специальную камеру, которая имеет три выходных канала(один внизу другие два сверху). Если в камеру через один из входных каналов входит только один сигнал, он покинет ее, либо по нижнему, либо по верхнему выходному каналу. Однако если в камеру одновременно входят два сигнала, то один из них покинет ее через выходной канал снизу. Присутствие или отсутствие сигнала в данном выходном канале представляет результат известной логической операции, выполняемой камерой М. На выходе сигнал появляется тогда и только тогда, когда один сигнал поступает в первый входной канал и другой сигнал - во второй канал. В квантовой механике такие явления вполне допустимы. Квантовомеханические системы, такие как в знаменитом эксперименте с двумя щелями, допускают, возможность одновременного присутствия фотона в двух местах. В нескольких словах: когда фотоны проходят через двойную щель, их можно рассматривать как волны, интерферирующие сами с собой. На экране позади щелей появляется интерференционная картина, если только мы не установим по детектору у каждой щели. Сам акт наблюдения как бы заставляет фотон решиться, через какую щель ему пройти! Это явление называется коллапсом вектора состояния. Эксперимент можно расширить для щелей, отстоящих друг от друга на километр (и даже на расстояние, равное световому году). Как утверждают многие физики, фотон может лишь в том случае решить, через какую щель ему пройти, если он по существу находится в обоих местах одновременно. В какой точке бесконечного множества масштабов, от атомного до галактического, квантовомеханическая система становится классической? В мире квантовой механики два возможных события могут сосуществовать как суперпозиция двух реальностей.

Здесь будет рассмотрен вопрос о повышении оперативной памяти

Прежде всего, она может быть рационально использована лишь для соединения ограниченного типа микросхем (процессор, память, кэш-память), где действительно требуется высокая скорость обмена.

Первое обстоятельство заключается в том, что рабочие частоты «внутри чипов» растут гораздо быстрее, чем «вне чипов». Подобное рассогласование создает еще одно «бутылочное горло» на пути к повышению системной производительности. Второе обстоятельство таково: в рамках существующих технологий плотность размещения элементов ввода/вывода (в данном случае контактов) на единицу площади имеет механические ограничения. Сейчас она составляет единицы контактов на квадратный миллиметр; в перспективе может достигнуть нескольких десятков. Если говорить о скорости передачи данных, то в условиях опыта, где были использованы специализированные экспериментальные чипы, выполненные по

35-микронной технологии, 16-разрядное соединение выдерживало безошибочную передачу на скорости 21,6 Гбит/с.

Суть составляет замена гальванического соединения электростатическим, т. е. простой контактной пары бесконтактной парой пластин конденсатора (рисунок 1 один). С упрощенной электрической точки Зрения задача представляется почти тривиальной, усилитель на выходе передатчика на одном чипе связан через конденсатор с усилителем на приемнике, расположенном на другом чипе, образуется единый колебательный контур. Однако в реальности ее решение связано с целым рядом труднопреодолимых электрических и механических сложностей.

Чтобы емкость составного конденсатора соответствовала требуемой, необходимо обеспечить позиционирование пары микросхем одной относительно другой с прецизионной точностью. Для этого требуется выдержать значения по шести параметрам: в пространстве возможно смещение по трем координатам и плюс к тому повороты вокруг каждой из осей. Для этого нужен специальный манипулятор, в котором закрепляются микросхемы, и измерительный механизм с обратной связью, позволяющий оценивать и корректировать взаимное расположение. Датчик положения построенный на принципах измерительной системы Вернье, применяемой в трехмерных микроэлектромеханических системах (Micro Electro-Mechanical System — MEMS). Создаваемые на этих принципах датчики AIMS (Advanced Intelligent Measurement Sensor) обеспечивают измерение с разрешением 10 нанометров. По своей конструкции они очень похожи на само устройство для коммуникаций, поскольку тоже состоят из приемника и передатчика, связанных между собой конденсаторами, причем на стороне передатчика 9 пластин, а на стороне приемника их десять (рисунок 2 два). В пару микросхем встроены четыре измерительные системы Вернье; этого количества датчиков достаточно для измерения всех шести параметров. Особенно сложной является проблема измерения по оси, перпендикулярной плоскости соединения.

Процедура сборки соединения состоит из нескольких этапов. Вначале сборка выполняется «на глаз», затем осуществляется доводка с помощью манипулятора.

Сигналы от измерительной системы поступают в манипулятор, обеспечивающий установку с точностью до 1,4 микрон. На последнем этапе пространство между микросхемами заполняется специальным маслом, повышающем электрическое сопротивление между пластинами.

После сборки с помощью каждого из конденсаторов образуется единые электрические схемы (рисунок 3 три). В месте соединения образуются три емкости — одна полезная Cs и две паразитных, Cpt на передатчике и Срг на приемнике. Паразитная емкость передатчика не влияет на работу (она является всего лишь дополнительной нагрузкой), однако паразитная емкость приемника искажает форму сигнала, чтобы компенсировать это искажение, в приемник включена дополнительная цепочка с обратной связью.

Рисунок 3 три. Общая электрическая схема двух чипов

Для увеличения быстродействия, работы в высоком диапазоне температур, а также при более низких напряжениях можно использовать Туннельные диоды или более качественные. В туннельных диодах области р и п обладают высокой концентрацией примеси. Ширина перехода составляет 0,01 мкм ноль целых одна сотая микрометра и напряжённость поля в переходе Е=105-106 В/см. Высокая концентрация примесей в областях п/п приводит к вырождению п/пи превращение его в полуметалл. При вырождении п\п наступает перекрытие Зон энергетических уровней р-п/п с Зонами энергетических уровней атомов п-п/п.

Важное отступление. Если мы хотим создать не только думающую машину, но и ощущающую нам нужен сегментный декодер для цифрового вольтметра.

Особенности при создании индуктивной катушки.

Процесс распознавания информационных энерго форм сопряжен с их преобразованием в мыслеформы, то есть в слова осмысленной речи. Очевидно, что наиболее плодотворным и непосредственным методом изучения физики энерго форм будет самопознание человеком своей способности мыслить, ибо при этом он может использовать самый чувствительный к энерго формам инструмент - свой мозг. В качестве примера такого подхода к изучению влияния энерго форм внешней среды на работу мозга можно привести работу, в которой установлена связь механизма спонтанной речи с функциональной асимметрией мозга. Безмолвное повторение молитвы "Отче наш" усиливало функциональный дисбаланс между полушариями, что проявлялось в ускорении вращения тела человека, совершающего бег на месте. Причем величина и Знак этого эффекта Зависели от пола и возраста человека, а также от различных факторов внешней среды, в том числе и от факторов, которые можно отнести к действиям энерго форм гравитационной, электромагнитной и нейтринной природы. Возмущающее действие энерго форм на нейтрон, приводящее к его распаду на протон электрон и антинейтрино (|3-распад) .

В энергетике зрения, электромагнитной по своей сути, большую роль играет энергия реликтового излучения, кроме того, в основе метаболизма стекловидного тела глаЗа лежит рудиментарный процесс расщепления глюкозы по механизму гликолиза, то есть без участия кислорода. Несмотря на свою низкую эффективность по сравнению с процессом окисления глюкозы гликолиз в стекловидном теле глаза, очевидно, сохранился как "аварийный" режим энергообеспечения мозга, рассчитанный на те кратковременные ситуации, когда, по тем или иным причинам, возникает кислородно-глюкозное голодание мозга. Можно предположить, что именно благодаря энергетики глаз сохраняется возможность вывода моЗга из состояния клинической смерти на протяжении пятнадцати минут. Существует Зеркальная асимметрия энерго форм, генерируемых в левом и правом глазном яблоке. Оптически активная среда стекловидного тела глаза в процессе онтогенеза может приобретать свойство хиральности под воздействием асимметричной энерго формы. Процесс конденсации фотоноподобных энерго форм (реликтовых) в стекловидном теле глаза эффективно идет в состоянии полудремы или на стадии сна с быстрыми движениями глаз, период которой близок к пятнадцати минутам. Данные энерго форм воспринимаются мозгом, как правило, при пробуждении в виде белого Света. Кроме того, хиральная метрика нейтринных энерго форм может отвечать за механизм "закручивания" потока фотонов в спираль. Винтовые траектории фотонов в потоке прописывают макрометрику нейтринных энерго форм эфира. Сам поток фотонов, приобретая момент импульса, заставляет вращаться мелкие бусины. Равенство плотностей электромагнитной и нейтринной энергий Вселенной согласуется с тем, что основной энергетической реакцией на всех этапах ее развития, включая момент ее сотворения, является бета-распад нейтрона. Всё это явиляется следствием Закона сохранения импульса при бета-распаде, обеспечившим равенство импульсов антинейтрино и Т-фотона, захваченного электроном.

Движение электрона, являясь результатом взаимодействия связанного с ним Т- фотона с электромагнитной метрикой эфира, реагирует на изменения последней, о чем свидетельствуют опыты по ускорению электронов и других заряженных частиц в ускорителях, а также эффект Аронова - Бома. Интерференция электронов, пролетакдцих мимо магнита может быть связана с тем, что даже при полном экранировании магнитного поля за экран выходят потоки эфира (Света), соответствующие электрической составляющей энерго форм эфира, образующих поток энергии магнитного поля. Взаимодействия Светов Т-фотонов электронов с электрической метрикой эфира, промодулированной Светами энерго форм магнитного поля, приведут к соответствующей корреляция пространственной плотности суммарного потока электронов, что и даст на экране интерференционную картину.

Схема опыта Аронова-Бома.

Кельвинов) раз из атомов натрия приобретают новые качества, которые манифестируют свойства энерго форм эфира. Явление магнитного резонанса используется для обнаружения и измерения электрических и магнитных взаимодействий электронов и ядер в макроскопических количествах вещества. Это явление обусловлено парамагнитной ориентацией электронного и ядерного токов внешним полем и их ларморовской прецессией относительно направления внешнего поля. Частота ларморовской прецессии пропорциональна напряженности магнитного поля, приложенного в области нахождения прецессирующего электрона или ядра. Когда соседние частицы дают вклад в локальное магнитное поле, он измеряется по сдвигу частоты прецессии. Дополнительный сдвиг частоты прецессии может произойти также за счет неоднородных электрических полей, создаваемых соседними частицами. Эксперименты, в которых прослеживается отклик атомов на магнитное поле, дают ключевую информацию об атомной механике. Ларморовская прецессия атомов и других частиц в магнитном поле состоит в том, что средний магнитный момент атомов периодически изменяет направление. Механическим аналогом прецессии служит вращающийся волчок.

Прецессий

Прецессия вращающегося волчка.

J - момент импульса, Р - сила тяжести, R - реакция опоры, М - вращающей

момент.

Действие вращающего момента, например на атом гаЗа, приводит к гироскопическому эффекту, при котором инерция атома проявляется как момент импульса. Иными словами, воздействие внешнего постоянного магнитного поля В на атомный контур с током аналогично воздействию силы тяжести на вращающийся волчок и описывается аналогичным уравнением. Вращающий момент М волчка стремится опустить его центр масс, поворачивая ось вращения относительно точки опоры. В случае атома с кольцевым током вращающий момент М, определяемый равенством М = [р•В], стремится повернуть атом вокруг его центра масс. В обоих случаях воздействие вращающего момента изменяет момент импульса J, обусловленный вращением волчка или циркуляцией носителей тока в атоме. Уравнение движения имеет вид: М = dJ/ dt. Векторная добавка dJ( d.t к мгновенному значению момента импульса J вызывает прецессию его направления относительно оси, вертикальной в случае волчка и параллельной вектору индукции внешнего магнитного поля В в случае атома. В ходе прецессии угол между J и осью прецессии остается постоянным. Угловая скорость прецессии обычно описывается вектором ы, параллельным этой оси: dJ/dt = [ш• J] . Таким образом, мы видим, что атомы могут прецессировать вокруг направления

Схематическое изображение установки для эксперимента по магнитному резонансу. Резонанс достигается в радиочастотном диапазоне. Катушка (а) и резонатор (б) присоединяются к источникам переменного поля и измерителям потери мощности.

Исследуемый образец помещается внутрь радиочастотной катушки или микроволнового резонатора, расположенных между полюсами магнита. Крайне высокая точность настройки установки и ее чувствительность при определении поглощаемой мощности - главное преимущество метода магнитного резонанса. В стандартной экспериментальной методике частота колебаний и поперечного поля поддерживается постоянной и резонанс достигается с помощью изменения напряженности поля В0, что приводит к медленному изменению частоты прецессии уВ0. На экране осциллографа при этом можно наблюдать компоненту М, колеблющуюся либо в противофазе с управляющим поперечным полем B]Cos cot (то есть поглощаемую мощность), либо в фазе с ним.

Магнитный резонанс наблюдается по изменению магнитного момента М образца вещества, помещенного во внешнее поле. Вектор М равен сумме средних моментов <]i> всех атомных систем, составляющих данный образец, обычно наблюдаемые изменения вектора М обусловлены прецессией моментов <р> отдельных составляющих, например ядер атомов водорода. Средний магнитный момент <р> атомной системы, возникающий в результате парамагнитной ориентации, обычно параллелен локальному полю В0, которое мы считаем постоянным. Следовательно, если момент <)д> не отклоняется от направления В0 каким-либо возмущающим полем, то он не прецессирует вокруг Во. При отклонении момента <р> возникает прецессия с частотой уВо, гиромагнитное отношение у предполагается известным из других экспериментов. Отклонение <р> происходит при наложении переменного поперечного поля напряженности Bjcos cot, если со совпадает с частотой прецессии уВ0. Такое совпадение частот и обеспечивает возникновение магнитного резонанса. Появление прецессии наблюдается чаще всего по поглощению энергии переменного поперечного поля. Эксперименты по магнитному резонансу позволяют найти распределение поля в веществе в местах расположения токов, для которых наблюдается этот резонанс. Например, в типичном эксперименте по обнаружению резонанса спиновых токов в органических веществах определяются напряженности магнитного поля в местах нахождения различных атомов водорода. Если напряженности В*, поля в разных точках образца одинаковы, резонанс наблюдается на одной частоте, которая равна и при ВА = Во и отличается от нее на постоянную величину в противном случае. Изменение величины внутреннего поля от точки к точке приводит к возникновению резонанса на разных частотах.

Передача нервных импульсов между клетками.

Поскольку для обучения электронного разума, требуется быстрая и точная передача данных нужно чётко представлять Задаваемое свойство материала. Микросхемы, платы на что они похожи? Они похожи на разветвлённую сеть.

Очень часто мы встречаем аналогию происходящего, подобно алхимикам, пытающимся понять принципы плюс и минус. Можно было догадаться об этом два столетия назад. Непростые вещи, иногда смешны до не возможности. Как вырастить культуру нервных клеток из гиппокампального отдела головного моЗга человека на субстрате из сети углеродных нано трубок и установить, что сеть из нано трубок улучшает передачу нервных импульсов между клетками?. Хранение данных и их передача вот главная Задача. Для того, чтобы создать нужный субстрат, по морфологии напоминающий нейросеть, нужно взять многослойные нано трубки с функциональными пиролидиновыми группами. Эти химические соединения облегчают растворение нано трубок в органическом растворителе диметилформамиде. Затем расположить нано трубки в случайном порядке на стеклянной поверхности и добавить растворитель. Через некоторое время будет точная аналогия нейросети, только составленная из углеродных нано трубок. Как только искусственная нейросеть из нано трубок будет получена в достаточном количестве, нужно расположить на ней нейроны гиппокампальной области головного моЗга. Причем для проверки нейроны можно выращивать отдельно на чистой стеклянной поверхности. По прошествии времени окажется, что на обоих подложках сформировались почти одинаковые культуры клеток.

Ваза знаний для естественного интеллекта.

БаЗу Знаний начали создавать уже давно, привлекая к этому огромное количество сотрудников. Их попытки можно проследить в интернете, типа «Джек». Основной принцип их остаётся в том чтобы дать описание частицам знания. Например, снег горячий, маленький супермаркет, фиговый листок, чай холодный. Важно знать, что обучение системы будет происходить через нервную систему человека. Грамматические ошибки в языке приведут к путанице. Нужна миллиардная база знаний. Что будет, если вложить сразу много знаний в систему?.

Незнакомые частицы пространства.

Наверно, вы сразу подумали, что скорость света, постоянная Планка и гравитационная постоянная - вот главные фундаментальные физические частицы. Действительно, в фундаментальной физике эти частицы настолько важны, что многие применяют такую систему единиц, в которой все они равны 1. Дело в том, что мы можем выбирать единицы длины, времени и массы произвольно. Все три независимы. Это не такое уж везенье, что мы можем сделать 3 наших любимых константы равными 1. Первым обратил на это внимание Планк, и эти три единицы назвали "Планковские единицы". Планковские единицы превосходны для квантовой гравитации, но не так удобны для других целей. Например, Планковская длина до смешного мала: примерно 2 х 10~35 метра. Планковское время выглядит ещё хуже: около 5 х 10'44 секунд. Планковская масса равна 2 х 10~8 килограмм. В обычной жизни, и даже в ядерной физике, Планковские единицы были бы настоящей помехой. К счастью, размерности не так важны. Они устанавливаются людьми по договорённости. Пока вы применяете одну систему единиц, или другую, всё будет нормально. В размерность многих констант входят длина, время, масса, температура, заряд и т.д. Числовое значение этих констант зависит от используемой системы единиц. Числовые Значения изменятся, если мы станем использовать другие единицы. Поэтому, хотя они и говорят нам что-то о природе, до некоторой степени такие константы Зависят от человека. С другой стороны, есть константы, которые не зависят от используемых единиц. Это "безразмерные" константы. Некоторые из них - это числа, например, число pi, е и Золотое сечение. Это чисто математические константы, которые каждый может рассчитать на компьютере до необходимого количества значащих цифр. Но другие сегодня могуч* быть определены только экспериментально. Они сообщают нам такие факты природы, которые совершенно не зависят от выбора системы единиц. Самая знаменитая из таких констант - это "постоянная тонкой структуры" е2/ hbar с. Здесь е - это Заряд электрона, hbar - постоянная Планка, с - скорость света. Если привести размерности, то вы увидите, что это безразмерная величина. Эксперимент показывает, что она примерно равна 1/137.03599. Никто не Знает, почему именно это число. На сегодня - это полная загадка, сырой факт о вселенной. Можно считать, что размерные константы связывают одни размерные единицы с другими. Например, скорость света имеет размерность длины поделённой на время. Она может использоваться для перевода единиц времени (год) в единицы длины (световой год) или наоборот. Обычно, те, кто интересуется фундаментальными физическими константами, выполняют такие преобразования всюду, где только возможно, приводя всё к интересующим нас безразмерным константам. Сколько же всего таких фундаментальных безразмерных констант? Это зависит от вашего мнения о некоторых новых открытиях. По моему

26. Все другие безразмерные константы (не считая тех, которые относятся к начальным условиям) в принципе могут быть выведены из этих, если справедливы наши лучшие физические теории. Я имею в виду общую теорию относительности, которая описывает гравитацию, и Стандартную Модель, которая описывает все остальные силы. Конечно, "в принципе" означает, что этот вывод может потребовать моделирования всей вселенной 1 Общая теория относительности и классическая квантовая механика вообще не используют безразмерных констант, так как скорость света, гравитационная постоянная и постоянная Планка просто Задают единицы массы, длины и времени. Следовательно, все безразмерные константы происходят из нашей удивительной, причудливой теории всех сил, отличающихся от гравитации - из Стандартной Модели. Начнём с массивных частиц. Мы имеем б кварков. Один положительно и один отрицательно заряженный каждого сорта: up, down; chaxm, strange; top и bottom. Массы этих кварков, делённые на Планковскую массу, дают 6 безразмерных констант. Ещё у нас есть 3 вида массивных лептонов: электрон, мюон, тау-лептон. W и Z бозоны тоже имеют массу. Есть ещё частица Хиггса, которая, хотя и не обнаружена, но очень важна для теории. Она даёт нам ещё одну массу. Итак, мы пока насчитываем 6+3+2 + 1 = 12 безразмерных констант.После этого добавим две константы взаимодействий: электромагнитного и сильного. Константа электромагнитного взаимодействия это просто другое название для постоянной тонкой структуры.

Она определяет силу электромагнитного поля. Точно также константа сильного взаимодействия определяет прочность ядерных сил, передаваемых глюонами, которые связывают кварки в барионах и мезонах. Возможно, вам интересно, почему я не упомянул о константе слабого взаимодействия. Дело в том, что она может быть вычислена из уже перечисленных констант. Я хотел бы вас предупредить, что есть разные способы разрезания этого пирога. Вместо константы электромагнитного взаимодействия и масс частиц W, Z и Хиггса мы могли бы использовать другие 4 константы: константа взаимодействия U(1), константа взаимодействия SU(2), масса частицы Хиггса и ожидаемая величина поля Хиггса. Именно эти числа входят в фундаментальные уравнения Стандартной Модели, в которой фотон, W и Z бозоны о пи сыв ают ся при помощи содержащей две константы взаимодействия калибровочной теории U(l) х SU(2). Замечательная симметрия этой теории Заключается и скрыта в способе взаимодействия с частицей Хиггса. Описание этого взаимодействия требует ещё две константы - массу частицы Хиггса и ожидаемую величину поля Хиггса. Итого 4. Если бы мы знали эти 4 числа, то могли бы рассчитать другие числа, которые уже можно измерить в эксперименте: массы частиц W и Z, константу электромагнитного взаимодействия и массу частицы Хиггса. Вот почему мы обычно говорим о константах, которые легче измерить, чтобы потом определить более фундаментальные константы. При любом способе раЗреЗания пирога, теперь у нас

+ 2 = 14 фундаментальных констант. Увы, не всё так просто. W частица взаимодействует с кварками запутанным способом с кучей параметров под названием матрица Кабибо-Кобаяши-Маскава. Дело в том, что W боЗон имеет заряд, и любой кварк с положительным зарядом при испускании W+ может превратиться в отрицательно Заряженный кварк, причём не обязательно того же сорта. (Тор может превратиться в bottom, strange или down; так робкие экзотические адроны при распаде превращаются в скучное вещество вокруг нас, которое содержит лишь кварки up и down..) Чтобы описать амплитуду превращения каждого из положительных кварков в любой отрицательный, нам нужна матрица чисел 3x3. Однако есть некоторые возможности для упрощения этой матрицы при помощи смещения кварковых полей по фазе, а также есть некоторые ограничения, которым должна удовлетворять эта матрица. Поэтому реально остаётся не 9 независимых констант, а только 4. Ещё 4, всего 18. Переходим к новому виду материи - нейтрино. Раньше в Стандартной Модели нейтрино считались беЗмассовыми, и различались на 3 сорта электронное, мюонное и тау, которые не могли превращаться друг в друга. При этом в теории были проблемы. К примеру, мы видим только треть электронных нейтрино, которые должны приходить от Солнца' Недавние эксперименты всё более определённо указывают, что, возможно, нейтрино имеют массу и могут превращать ся друг в друга. Пока ещё не доказано, что все они имеют массу, так как в экспериментах в основном измеряют разницу масс. Масса некоторых нейтрино всё же может быть кулевой. Но если все 3 сорта нейтрино имеют массу, то мы получаем ещё как минимум 3 фундаментальные константы. Итого 21 константа. Большинство физиков, кажется, считают, что нейтрино, как и кварки, имеют массу за счёт взаимодействия с частицей Хиггса. Если это так, то нам нужна матрица 3x3 для нейтрино, подобно матрице для кварков. Её называют матрицей Маки-Накагава-Саката, и определение её компонент требует измерений. Как и для кварков, только 4 числа из 9 независимы. Если такое расширение Стандартной Модели справедливо, и все нейтрино имеют ненулевую массу, то это увеличивает число фундаментальных констант до 25? В Стандартной Модели есть один параметр, который регулирует, насколько сильные ядерные силы могут нарушать чётность - симметрию между правым и левым. Иногда его называют ’’theta’’. Однако, насколько можно доверять эксперименту, пока этот параметр равен нулю. А я уже говорил, что не считаю ’’ноль" или любые другие числа, которые можно навертеть на арифмометре, фундаментальными физическими константами. Итак, пока мы имеем лишь намёки на то, что этот параметр может быть ненулевым, и мы его не засчитываем. Пока я говорил о константах, которые можно измерить, используя ускоритель элементарных частиц. Но недавние астрономические наблюдения позволяют предположить существование ещё нескольких фундаментальных констант. Например, похоже, что вселенная расширяется всё быстрее, и наиболее осторожное объяснение этого факта допускает, что вакуум имеет ненулевую плотность энергии. Эта плотность энергии называется ’’космологической постоянной", и ока увеличивает общее количество фундаментальных констант до 2 6. Кроме того, есть астрономические данные, из которых получается, что вселенная заполнена Загадочной "тёмной материей". Если она состоит из нового типа частиц, то потребуются ещё фундаментальные константы для описания их свойств. Но пока мы не так много знаем о тёмной материи, чтобы говорить о соответствующих новых фундаментальных константах. 26 констант не так много, хотя большинство

физиков предпочли бы, чтобы их не было совсем. Задача в том, чтобы разработать теорию, которая позволяет вычислить все эти константы, после чего они перестанут быть фундаментальными. Но пока - это просто мечта.

Итак, что это За 2 6 фундаментальных констант? Теоретики предпочитают следующие:

масса кварка up

масса кварка down

масса кварка charm

масса кварка strange

масса кварка top

масса кварка bottom

4 числа для матрицы Кобаяши-Масакава

масса электрона

масса электронного нейтрино

масса мюона

масса мюонного нейтрино

масса тау лептона

масса тау нейтрино

4 числа для матрицы Маки-Накагава-Саката

масса боЗона Хиггса

ожидаемая величина поля Itorrca

константа взаимодействия U(l)

константа взаимодействия SU(2)

константа сильного взаимодействия

космологическая константа

Большинство из них - массы. Поэтому ясно, что нам нужно понять, откуда частицы берут свою массу! В Стандартной Модели они получают массу За счёт взаимодействия с бозоном Хиггса. Выходит, что все перечисленные массы, а также матрицы Кабибо-Кобаяши-Маскава и Маки-Накагава-Саката будут объяснены, когда мы поймём, как частицы взаимодействуют с бозоном Хиггса. Эту частицу пока никто не наблюдал, во всяком случае, нет убедительных данных, но из 26 фундаментальных констант природы 22 описывают её или её взаимодействие с другими частицами! Разве это не тайна???

Я думаю, что мы обнаружим много интересного и неожиданного... не только в физике, но и в математике...

ЧТО МОЖЕТ ВЫТЬ бесспорнее того факта, что 2 плюс 2 равняется 4? Со времен древних греков математики считали, что более несомненной вещи, чем доказанная теорема, не сыскать. Действительно, математические утверждения, истинность которых может быть доказана, часто считались более надежным основанием для системы мышления, чем любой моральный или даже физический принцип. Как доказать, что конечное или бесконечное число решений имеет каждое уравнение из семейства алгебраических уравнений: ответ варьирует случайным образом, и, следовательно, не может быть найден с помощью математического рассуждения. Гёдель доказал, что не существует системы аксиом и методов рассуждения, охватывающей все математические свойства целых положительных чисел. Позднее Тьюринг облек остроумные, но сложные гёделевы доказательства в более понятную форму. Как показал Тьюринг, гёделева теорема о неполноте эквивалентна утверждению, что не существует общего метода для систематического принятия решения о том, остановится ли когда-нибудь компьютерная программа, т. е. приведет ли она когда-нибудь компьютер к остановке. Разумеется, если некоторая конкретная программа приводит к остановке компьютера, этот факт

Мозг - компьютерный чип (микросхема)

В современном высокотехнологичном мире многие из пас пользуются чудесными свойствами компьютерных чипов. Информацию можно заложить в компьютерную память, и она будет там храниться. Затем к этой памяти можно обращаться, и она будет выполнять самые разные Задачи: следить за временем, планировать деловые встречи, включать кофемолку, посылать факсы (пока мы спим), а также выполнять сложные математические расчеты.

Эти «внешние» примеры помогают составить представление о том, что происходит внутри вашего мозга. Ведь именно в человеческом мозгу, в разуме человека впервые родилась сама идея компьютерной микросхемы. «Внешние» открытия, такие, как сотовые телефоны, портативные компьютеры размером с ладонь, а также разнообразные игровые устройства, сами представляют собой как бы компьютерную распечатку, дающую зримое доказательство творческих способностей человеческого мозга. Подобным же образом глаз может «вывести на печать» то, что происходит в мозгу. Моя персональная «цифровая видеокамера» непосредственным путем передает мне образы, в живых красках, и помогает мне не сбиться с пути, когда я пытаюсь понять, как работает мой мозг. Когда я стараюсь сознательно увидеть то, что происходит вне меня, у меня появляется возможность понять, как действуют мои внутренние системы. Мозг можно рассматривать как «посадочную площадку» для сенсорной информации. По мере того как ощущения проникают в более глубокие слои мозга, ощущения эти структурируются и классифицируются все более глубоко и четко. Такая интеграция помогает разуму извлечь смысл из хаоса.

Внешний слой мозга — поверхность, которую можно сравнить с кожей человеческого тела. На этом уровне кора головного мозга (так называемый неокортекс) — наш компьютерный чип — выполняет элементарную работу. Ощущения Здесь собираются и сохраняются. Электрические и химические сигналы, каждое мгновение поступающее от глаз и других органов чувств, методически откладываются в памяти. На более глубоких уровнях неокортекса данные становятся все более систематически организованными. Наподобие ткани под поверхностью кожи, более глубокие слои мозга имеют все возрастающую сложность, и именно здесь световые впечатления реорганизуются, принимая формы линий и очертаний. Первоначальный свет превращается в более сложные образы, которые затем будут интерпретированы мозгом и разумом.

Разум: суперкомпьютер

Процесс взаимодействия света с сетчаткой, на которую он попадает, можно уподобить тому, что происходит в видеокамере. Потоки образов поступают в мозг, где они структурируются в виде последовательно движущихся картинок, соответствующих течению времени. В последнем и состоит их отличие от моментального снимка, получаемого с помощью фотоаппарата. Наша способность получать эти картинки и извлекать смысл из их потока хотя бы частично зависит от состояния нашего разума и души. Так, если вы испуганы или встревожены, степень вашей восприимчивости снижается, а следовательно, уменьшается и способность интерпретировать сигналы, приносимые светом. Такое «подавление» света, испытываемое в состоянии страха, связано с рефлексами выживания, прошедшими свой путь эволюции вместе с нервной системой. Способность мозга регулировать то, что видит человек, отчасти определяется разумом человека, который эмоциональным образом реагирует на поступающий свет, помогая решить, сколько света пропустить внутрь. Если человек видит ситуацию, возбуждающую неприятные эмоции (возможно, ассоциирующуюся с каким-то аналогичным переживанием из его прошлого), он, скорее всего, «заблокирует» некоторую часть поступающих впечатлений. Это жизненно необходимо, поскольку человек стремится избежать опасной или мучительной ситуации, подобной той, с которой пришлось столкнуться в прошлом. К примеру, встретив тигра на тропе в джунглях, никому не придет в голову остановиться поизучать красивые полосы на его шкуре или предаться воспоминаниям о любимой кошке; напротив, каждый мобилизует все свои силы и мчится со всех ног, чтобы оказаться как можно дальше.

Разработка проблемы искусственного интеллекта

Разработка проблемы искусственного интеллекта (ИИ) необходимо связана с результатами исследования естественного интеллекта (ЕИ), который не ограничивается когнитивными функциями, представляет со-знательную деятельность в целом. Здесь мы имеем дело с тем, что обычно именуют проблемой сознания. Она - многопланова, ее анализ, помимо уточнения терминологии, предполагает теоретически корректное вычленение основных планов и последующее их соотнесение друг с другом. Не вдаваясь в эту Задачу, мы выделим лишь один из основных планов этой проблемы - классический вопрос об отношении сознания к головному мозгу. Исследование этого вопроса способно расширить и углубить наше понимание специфики информационных процессов, протекающих в головном мозге, и тем самым стимулировать новые подходы в разработке ИИ.

Сознание обладает специфическим и неотъемлемым качеством субъективной реальности . Именно это качество создает главные трудности для объяснения связи сознания с мозговыми процессами (и более широко - при попытках интегрировать его в научную картину мира). Такое решение должно представлять собой теоретически корректный ответ, по крайней мере, на два следующих вопроса:

Как связаны явления субъективной реальности с мозговыми процессами, если первым нельзя приписывать пространственные и другие физические свойства, а вторые ими по необходимости обладают?;

Каким образом явления субъективной реальности, которым нельзя приписывать физические свойства (массу, энергию), способны служить причиной телесных изменений, управлять ими? С ними связан ряд других существенных вопросов , которые имеют более тесное отношение к проблематике ИИ.

Для ответа на указанные два основных вопроса мною предлагается информационный подход . Его исходные посылки следующее:

Информация необходимо воплощена в своем физическом (материальном) носителе, она существует лишь в определенной кодовой форме;

Информация инвариантна по отношению к физическим свойствам своего носителя, т.е. одна и та же информация может кодироваться по-разному (сокращенно это именуется далее «принципом инвариантности» );

В самоорганизующихся системах информация может выступать причиной изменений в ее субстрате и структуре, служить фактором управления;

Явление субъективной реальности связано с соответствующим мозговым процессом как информация со своим носителем. Им является определенная мозговая нейродинамическая система. Явлениям субъективной реальности действительно нельзя приписывать длины, ширины и т.п. Говорить о пространственной локализации явления субъективной реальности можно лишь в том смысле, что оно воплощено в определенном нейродинамическом коде и вне его не существует, а последний имеет сложную структуру и определенное расположение в головном мозге.

а. Связь явления субъективной реальности со своим нейродинамическим носителем является функциональной, она представляет сложившуюся кодовую зависимость. Рассмотрим субъективной реальности сравнительно простой случай. Переживаемый мной в данном интервале образ дерева (обозначим это явление субъективной реальности через О ) имеет своим носителем определенную нейродинамическую систему (обозначим ее X). Связь между О и X носит именно функциональный характер - это явления одновременные и однопричинные: X есть кодовая представленность О или, короче, - код О. Основательное исследование подобных связей предполагает расшифровку кода. Задача расшифровки мозговых кодов психических явлений уже поставлена на повестку дня (вслед за расшифровкой генетического кода и генома человека).Х-б. Но что означает расшифровка кода, если информация всегда существует только в кодовой форме и от нее невозможно избавиться? Она может означать лишь одно: перевод неизвестного кода в известный. Для каждой самоорганизующейся системы существует два типа кодов. Назовем их «естественными» и «чуждыми». Первые непосредственно «понятны» той системе, которой они адресованы, «прозрачны» для нее, не требуют операции декодирования (частотно-импульсный код на выходе сетчатки сразу «понятен» соответствующим мозговым структурам, слово «дерево» сразу понятно человеку хорошо Знающему русский язык, ему не нужно специально анализировать физические и структурные свойства этого кодового объекта и т.п.). Декодирование требуется, когда система имеет дело с «чуждым» кодом, но оно означает лишь преобразование его в «естественный» код. После того как найден и закреплен способ такого преобразования «чуждый» код становится для самоорганизующейся системы «естественным», что знаменует акт ее развития. Важно учитывать, что и «естественные» и «чуждые» коды могут быть для самоорганизующейся системы как внешними (например, сообщаемые человеку непонятные слова), так и внутренними (скажем, мозговые коды типа X), что обусловливает специфику задач, связанных с их декодированием и перекодированием. Можно выделить два вида задач расшифровки кода: 1) «прямую», когда дан кодовый объект и требуется выяснить информацию, которая в нем содержится (Здесь мы имеем дело с «чуждым» кодом), и 2) «обратную», когда нам дана определенная информация и требуется установить ее носитель и его кодовую организацию; здесь перед нами «естественный» код и такая задача является, как правило, более трудной. Мозговые коды типа X являются внутренними «естественными» кодами. Воплощенная в них информация дана индивиду непосредственно в форме явлений его СУБЪЕКТИВНОЙ РЕАЛЬНОСТИ (чувственных образов, мыслей и т.п.). Причем, не только устройство такого кода, но даже наличие его в нашем мозгу нами совершенно не ощущается, не отображается. В явлениях субъективной реальности нам дана информация как бы в «чистом» виде и способность оперировать ею. Таков кардинальный факт нашей психической организации, сложившейся в процессе биологической эволюции и антропогенеза, ибо живой системе для эффективного функционирования нужна информация как результат адекватного отображения внешних объектов, ситуаций, собственных действий и т.д. ив большинстве случаев не нужно отображение носителя информации ( в силу принципа инвариантности ). У человека же на нынешнем этапе развития общества такая потребность возникает. Расшифровка мозговых кодов явлений субъективной реальности - реальная научная Задача. Ее решение способно вызвать судьбоносные для земной цивилизации последствия как позитивного, так и негативного характера (что особенно важно иметь в виду). Эти вопросы требуют специального рассмотрения.

Явления субъективной реальности способны служить причиной телесных изменений, управлять ими в качестве информационной причины. Психическая причинность есть вид информационной причинности. Отличие информационной причины от физической причины определяется принципом инвариантности (причинный эффект вызывается тут именно информацией, на основе сложившейся кодовой Зависимости, а не самими по себе физическими свойствами носителя этой информации, которые, в принципе, могут быть разными). Всякое психическое причинение осуществляется в сознательно-бессознательном контуре информационных процессов, который представляет собой исключительно сложный объект для анализа. Трудности усугубляются еще и тем, что даже в случае ясно сознаваемого действия, необходимо учитывать в нем не только рефлексивное и актуальное, но также уровни арефлексивного и диспоЗиционального. К тому же возникает проблема речевого оформления явлений субъективной реальности , языкового кода. Однако в первом приближении правомерно все же выделить такую разновидность психической причинности как произвольное действие. Здесь можно сравнительно четко обозначить комплекс явлений субъективной реальности, выражающих мое намерение совершить определенное действие и управляющих его реализацией. Возьмем простой пример. Я хочу включить свет настольной лампы и делаю это, нажимая кнопку. В данном случае мое желание, побуждение формирует программу действий и Запускает цепь кодовых преобразований, хорошо отработанных в филогенезе и онтогенезе (имеется в виду последовательное и параллельное включение кодовых программ движения руки и сопутствующих ему других телесных изменений, а также кодовых программ энергетического обеспечения всего комплекса этих изменений, приводящих к достижению цели). Разумеется, произвольное действие требует более полного описания, мы ограничились лишь общими принципиальными моментами в его объяснении. Явления субъективной реальности могут служить причиной не только телесных изменений, но и причиной изменения других явлений субъективной реальности , когда, например, одна мысль влияет на другую, влечет другую и т.п. Это повсеместный факт нашего опыта. Однако задача дискретизации континуума субъективной реальности и вычленения отдельного явления субъективной реальности вызывает серьезные теоретические трудности. Тем не менее в ряде простых случаев такая операция может быть корректно проведена. Тогда, если одна мысль (А) вызывает другую мысль (Б), то это равносильно преобразованию нейродинамического кода первой в нейродинамический код второй. Здесь также имеет место психическая причинность. Ведь внутренний «механизм» следования Б из А принципиально не отличается от тех процессов, когда явление субъективной реальности вызывает определенное телесное изменение.

Различны лишь контуры кодовых преобразований, те подсистемы головного мозга в которых они совершаются. Когда мы говорим об отдельном явлении субъективной реальности, то важно учитывать, что оно всегда принадлежит данному уникальному «Я» и несет на себе его печать, оно есть момент целостной субъективной реальности , существующей только в конкретной личностной форме. Эта целостность, определяемая нашим «Я», представлена тем, что может быть названо эго-системой головного мозга. Будучи структурно и функционально подсистемой головного мозга, эта эго-система образует высший уровень мозговой самоорганизации и управления; именно на этом уровне функционируют кодовые структуры типа X. Она охватывает не только сферу сознательных, но и сферу бессознательных психических процессов, регулирует их взаимодействие. Только в контурах эго-системы информационные процессы приобретают качество субъективной реальности , что связано со специфическими кодовыми преобразованиями. Эти кодовые преобразования отображают, в частности, и уникальные особенности эго-системы (и, Значит, личностные особенности индивида), в том числе и такой личностный параметр как волеизъявление. И тут возникает традиционный вопрос о свободе воли, который всегда стоял в центре дискуссий по проблеме сознания и мозга. Совместим ли феномен свободы воли с детерминированностью мозговых процесов? На этот вопрос можно дать положительный ответ. Здесь нет нужды вдаваться в подробный анализ феномена свободы воли. Для наших целей достаточно признать, что по крайней мере в некоторых случаях человек может сам совершать выбор действий, управлять движением своей мысли, переключать внимание, оперировать по своей воле теми или иными явлениями собственной субъективной реальности ( представлениями, интенциональными векторами), хотя в составе субъективной реальности есть такие классы явлений, которые либо вообще неподвластны произвольному оперированию, либо поддаются ему с большим трудом. Но признание пусть частичной способности «Я» оперировать явлениями собственной субъективной реальности (т.е. информацией в «чистом» виде), например способности переводить А в Б, равносильно признанию того, что я могу по своей воле оперировать их нейродинамическими кодами. Следовательно, как бы это странно ни звучало на первый взгляд, я могу по своей воле оперировать некоторым классом своих мозговых нейродинамических систем, т.е. управлять ими (хотя и совершенно не чувствуя этого; не ведая, что творю!). Более того, это означает, что я могу оперировать не только некоторым наличным множеством собственных мозговых нейродинамических систем, активировать и дезактивировать их определенную последовательность, но и формировать направленность кодовых преобразований (в тех или иных пределах) и, наконец, создавать новые кодовые паттерны типа X. Нельзя же отрицать, что человек своим творческим усилием продуцирует оригинальные мысли, уникальные художественные образы. Эти новообразования в сфере его субъективной реальности имеют свое необходимое кодовое воплощение в его мозговой нейродинамике. Поскольку способность создавать новообразования в сфере субъективной реальности равнозначна способности порождать новообразования на определенном уровне мозговой нейродинамики (кодовой организации типа X), то это дает основание говорить о постоянной возможности расширения диапазона возможностей саморегуляции, самосовершенствования, творчества. И это относится, конечно, не только к управлению своими психическими процессами, но и к управлению телесными процессами, к психосоматическим контурам саморегуляции. Когда человек, как иногда говорят, силой воли подавляет боль (или когда йог вызывает у себя замедление сердечного ритма), то это означает, что он формирует у себя такие паттерны мозговой нейродинамики, такую цепь кодовых преобразований, которые «пробивают» новый эффекторный путь и «захватывают» вегетативные и другие нижележащие уровни регуляции, обычно закрытые для произвольного управления. Но способность управлять собственной мозговой нейродинамикой может быть истолкована только в том смысле, что нейродинамические системы типа X, взятые в их актуальной и диспозициональной взаимосвязи, являются самоорганизующимися, образуют в мозгу человеческого индивида личностный уровень мозговой самоорганизации (эго¬систему) . Следовательно, акт свободы воли (как в плане производимого выбора, так и в плане генерации внутреннего усилия для достижения цели) есть акт самодетерминации. Тем самым устраняется тезис о несовместимости понятий свободы воли и детерминизма, но последнее должно браться в смысле не только внешней, но и внутренней детерминации (задаваемой программами самоорганизующейся системы).

Изложенное выше дает ряд существенных оснований для сопоставления мозга и компьютера, прежде всего в плане осмысления различия информационных процессов, осуществляемых каждым из них, понимания той весьма большой дистанции, которая существует между ними. У компьютера нет субъективной реальности. Информационный процесс, лишенный качества субъективной реальности, отличается по своей организации, по своим структурным, оперативным и целевым характеристикам от того информационного процесса, который специфичен для эго-системы головного мозга. Разумеется, многие информационные процессы и в головном мозгу и тем более в других подсистемах нашего организма идут «в темноте» (как выражаются некоторые Западные философы), не дают о себе знать в виде субъективных проявлений. С чисто функциональной точки зрения добавка в виде явления субъективной реальности кажется излишней. Но это именно кажимость. На самом деле возникновение в ходе эволюции субъективной реальности ознаменовало новый этап и новый тип самоорганизации. Здесь возникает ряд вопросов, которые должны стать предметом тщательного анализа. Пока нам известны два вида субъективной реальности - животный и человеческий. Весьма вероятно, что в других звездных мирах есть существа, обладающие субъективной реальностью совершенно иного типа (предмет для фантазирования, но и для теоретических размышлений). Хотя некоторые выдающиеся ученые и философы (Дж. Экклз, К. Поппер и др.) отрицали возможность создания таких систем ИИ, которые способны обладать субъективной реальностью, такая возможность теоретически обоснована (тем более в отношении различных симбиозов ИИ с ЕИ). Это вытекает из принципов функционализма (которые, по моему убеждению, сохраняют

рациональный смысл, могут служить не только редукционистским целям, но и нередукционистским объяснениям субъективной реальности, что я пытался продемонстрировать выше). Функциональное описание и объяснение логически независимо от физического описания и объяснения, что, как известно, убедительно было показано Тьюрингом, Патнэмом и др. Это обязывает принять тезис об изофункционализме систем, развитый А. Тьюрингом (один и тот же набор функций может быть воспроизведен системами, различными по своим субстратным, физическим свойствам). Для обоснования тезисов об изофункционализме систем и о возможности обретения искусственным интеллектом качества субъективной реальности важное теоретическое значение имеет принцип инвариантности информации по отношению к физическим свойствам ее носителя . ИЗ него следует возможность возникновения различных вариантов кодовой самоорганизации. Тот вариант, который возник в ходе эволюции был не единственно возможным. Разумеется, принцип инвариантности не означает безразличия физических свойств носителя информации, но лишь то, что одна и та же информация может иметь носители с разными физическими свойствами. В ходе эволюции отбирались коды наиболее экономичные в энергетическом отношении, наиболее компактные по своей организации и т.п. (так сформировались фундаментальные коды земных самоорганизующихся систем - код ДНК, частотно-импульсный код в нервной системе, язык). Да, теоретически, были возможны иные варианты, но в доступном нам мире существует лишь тот вариант самоорганизующейся системы, наделенной субъективной реальностью , который был изобретен, создан биологической эволюцией. И он так или иначе указывает пути сближения ИИ с ЕИ. Вопрос о возникновении субъективной реальности - это прежде всего вопрос о способе представленности информации для сложной самоорганизующейся системы и способе использования ее для управления своим целостным функционированием (поведением). Этот новый способ представленности информации и оперирования ею в целях управления возник в связи с чрезвычайным усложнением живой системы (включающей множество самоорганизующихся подсистем) и потребностью нахождения оптимальных средств поддержания ее целостности, централизации самоотображения и управления (как условия реализации адекватного поведения и, в конечном итоге, выживания). В силу множества уровней и структур самоорганизации в развитом организме (клетки, органы, системы дыхания, кровообращения и др.) эволюция постоянно решала проблему соотношения иерархических, кооперативных и конкурентных контуров управления в структуре целостного организма, соотношения централизации и относительной автономности в функционировании его подсистем. Возникновение психики, способности отображения и управления в форме субъективной реальности явилось ответом на эти проблемы. Представленность информационных процессов в форме явлений субъективной реальности - чрезвычайно удобный, экономичный, высоко оперативный способ получения, переработки и использования информации в целях эффективного управления многосложным организмом, централизации его действий, которая (централизация) интегрирует нижележащие уровни управления (в клетках, органах и т.п.), сохраняя их определенную автономию. Представленность информации в форме субъективной реальности позволила резко расширить не только «содержательный» («когнитивный») диапазон информации, но в еще большей степени ее ценностные измерения - посредством различных эмоциональных состояний, таких мощных субъективных регуляторов и стимуляторов поведения как боль, оргазм, чувство голода. У высших животных субъективная реальность достигает значительной степени индивидуализации и разнообразия психических модальностей. В процессе антропогенеза произошло качественное развитие психического отображения и управления - возникло сознание, отличительная черта которого в том, что субъективная реальнось сама становится объектом отображения и управления в форме субъективной реальности. Другими словами, создается возможность по существу неограниченного производства информации об информации и способность наряду с информационным управлением телесными изменениями так же и управления информационными процессами на уровне субъективной реальности . Для этого формируется специальная кодовая система - язык. Развивается способность абстрагирования, возникает высокая степень свободы оперирования информацией в «чистом» виде - типа мысленных действий, предваряющих реальные действия, мысленного моделирования вероятных ситуаций, прогнозирования, проектирования, фантазирования, творческих решений, самополагания и волеизъявления. Все эти функции ЕИ заведомо отсутствуют у компьютера.Феноменологические характеристики ЕИ, посредством которых обычно указывают на качественное отличие ЕИ от ИИ, выражают существенные структурно-функциональные особенности информационных процессов в головном мозге. Как свидетельствуют данные нейроморфологии и нейрофизиологии, в головном мозге переработка информации совершается одновременно, параллельно во многих различных по своим функциям структурах, результаты которой анализируются и выборочно интегрируются в зависимости от актуализованной цели, от хода решения задачи. Переработка информации в головном мозгу, выражающая текущую мыслительную деятельность, совершается отнюдь не по жесткой двоичной логической схеме. Скорее эта логика представляет собой многозначную логику, в которой число значений истинности есть величина переменная; при этом число значений истинности меняется в Зависимости от характера решаемой Задачи и, возможно, от разных этапов ее решения. В этой многомерной динамической структуре двоичная логическая схема лишь один из существенных моментов процесса переработки информации. Головному мозгу присущи развитые функции вероятностного прогнозирования, весьма оригинальные, эффективные способы сжатия информации и выборки нужных элементов из памяти, эвристического синтеза и другие операции, которые вряд ли допустимо приписывать современным компьютерам.Сказанное, конечно, не умаляет роли и возможностей ИИ. Выдающиеся достижения компьютерных наук и информационных технологий положили начало новому этапу цивилизации - информационному обществу. Проблемы дальнейшего развития ИИ будут в существенной мере определять судьбы человечества. Но это обязывает нас к тщательному анализу и реалистическим оценкам широковещательных проектов. Среди ряда ведущих специалистов в области ИИ бытует убеждение, что быстро нарастающая вычислительная мощь компьютеров скоро приведет к появлению у них сознания (проф. А. Болонкин и др.). К сожалению, это вовсе не тот случай, когда огромное количественное накопление приводит к новому качеству. Существенное сближение ИИ с ЕИ предполагает более глубокое исследование ЕИ. На прошедшей недавно конференции по философии ИИ многие докладчики справедливо подчеркивали, что наиболее узким местом компьютерного моделирования является недостаточная исследованность ЕИ. Наиболее основательно и многопланово это было выражено в докладе А.П. Огурцова «Достижения и трудности моделирования интеллектуальных актов». В нем убедительно показано, что «перспективы компьютерного моделирования и нейрокомпьютеринга - это перспективы философии и психологии сознания. Именно ими будет создан новый язык анализа сознания, в том числе интеллекта, который найдет свою амплификацию в компьютерных моделях» («Философия искусственного интеллекта». М.,2005, с. 59). С этим нельзя не согласиться. А.П. Огурцов справедливо утверждает: «Все компьютерные модели далеки от биологической основы работы интеллекта». В этой связи важно использовать такой источник развития ИИ как современные нейрофизиологические исследования психической деятельности. В последнее время достигнуты существенные результаты в изучении тех мозговых процессов, которые лежат в основе субъективных переживаний, обусловливают возникновение ряда явлений субъективной реальности , в том числе относящихся к процессу мышления. Здесь, прежде всего должны быть отмечены исследования А.. М. Иваницкого и ряда других авторов, получивших близкие результаты (Дж. Эделмен, В.Я. Сергин и др.). Эти работы преследуют стратегическую цель: выяснение существенных и необходимых свойств того типа самоорганизации, который создает представленность для системы информации в форме субъективной реальности и способность оперировать ею (в «чистом» виде), что имеет первостепенное значение для создания новых направлений разработки ИИ.

Что мы знаем о мутации ДНК?

Жизнь кажется нам (живым) каким-то особенным феноменом среди прочих природных явлений. Однако, присмотревшись, можно увидеть в такой позиции всего лишь жизнецентризм. Эволюция видов происходит благодаря накоплению устойчивых форм, которое действует и в неживой природе. Основа земной жизни, набор хромосом в живой клетке, изобреталась природой миллиард лет. После этого жизнь оккупировала Землю и стала практически неистребимой. Устойчивость такого химического объекта, как ДНК обеспечивается её способностью к самокопированию при наличии подходящего для построения копий биохимического материала. Наверно, вначале природа изобрела не ДНК, а некую пока не реконструированную химическую реакцию копирования. С её открытием началась цепная реакция удвоения количества нового химического вещества. На огромное количество этого вещества начал действовать естественный отбор, результатом которого стало построение предка молекулы ДНК вместе с её средой обитания - клеткой. За миллиарды лет эволюция выработала только одно вещество, способное к самокопированию. ДНК вместе с соответствующей данному виду клеткой есть результат борьбы химических форм за устойчивость. То, что оказалось не устойчивым, исчезло. Устойчивость (жизнеспособность) определённого вида ДНК обеспечивается тем, что соответствующая клетка и организм способны обеспечить себе условия для выполнения копирования. Процесс деления клетки начинается тогда, когда имеются в наличии практически все химические материалы, необходимые для построения копии ДНК. Если поступление этих материалов в клетку задерживается, то процесс копирования ДНК приостанавливается вплоть до табели клетки. Известно, каким образом в ДНК закодировано производство белков. Но как информация о форме и образе жизни живого существа, может быть выведена из кодировки ДНК? Клетка и живое существо - это биологические формы, способствующие устойчивости определённого набора хромосом. Конечно, удобнее и уместнее говорить об устойчивости вида живых существ. Живой организм, возникший как колония клеток определенного вида, призван своей жизнедеятельностью обеспечить себя, то есть каждую клетку колонии, необходимым химическим материалом в нужных пропорциях. Раз уж это важно для выживания, то необходимо учитывать и интересы своих соплеменников. Именно это является причиной формирования определенного вида с его поведением и формой. Вместе с модификацией вида, способствующей его устойчивости, модифицируется и набор хромосом. Некоторые виды в такой борьбе изменяются и становятся сильнее. Другие вымирают. Итак, хранящуюся в ДНК программу производства белков можно интерпретировать как информацию о том наборе химических веществ, который необходим для деления клетки. Эта информация очень опосредованно связана с формой и поведением живого существа. Большое количество элементов в ДНК позволяет выполняет тонкую регулировку химического состава клетки. В Зависимости от деятельности окружающих клеток, то есть от окружающих химических и механических воздействий, клетка изменяет свою жизнь так, чтобы приобрести необходимые вещества для построения копии набора хромосом. Это особенно заметно на этапе морфогенеза. Вот почему у живых существ формируются ткани и органы, выполняющие химические, механические и другие функции для обеспечения выживания вида. Механизм морфогенеза существенно использует саморегулирование активности ДНК в Зависимости от биохимического состава клетки. Изменение молекулы ДНК, например, в результате мутации, приводит к изменению жизнедеятельности и условий деления клетки. Если в результате деления такой клетки был построен живой организм, то каждая клетка организма содержит копию изменённой молекулы ДНК, что должно отразиться на функциях (и даже анатомии) всех тканей и органов. Изменения функций одних органов может оказаться малозаметным, а других - сильным, вплоть до полного нарушения их нормальной работы. Это может выглядеть как изменение каких-либо существенных признаков живого организма. Поскольку каждый ген управляет синтезом определённого белка, а ассортимент белков не велик, то генетическое изменение может наблюдаться, как "включение" или "отключение" определённой функции или признака организма.Однако, поскольку одинаковые ДНК содержатся во всех клетках организма, то в общем случае, изменение ДНК должно влиять на все функции организма. ДНК не может содержать участков (генов), отвечающих строго За один признак. Тем не менее, модификация некоторых "генов" может привести к "полезным" изменениям организма.Генетические алгоритмы (ГА) - это мощный инструмент для решения сложных Задач. Они нашли применение в оптимизации, искусственном интеллекте, инженерии и других областях. В основе ГА лежат принципы, Заимствованные из биологии и генетики. Напомним: основная идея ГА состоит в создании популяции особей (индивидов), каждая из которых представляется в виде хромосомы. Любая хромосома есть возможное решение рассматриваемой оптимизационной Задачи. Для поиска лучших решений необходимо только значение целевой функции, или функции приспособленности. Значение функции приспособленности особи показывает, насколько хорошо подходит особь, описанная данной хромосомой, для решения Задачи. Хромосома состоит из конечного числа генов, представляя генотип объекта, т.е. совокупность его наследственных признаков. Процесс эволюционного поиска ведется только на уровне генотипа. К популяции применяются основные биологические операторы: скрещивания, мутации, инверсии и др. В процессе эволюции действует известный принцип "выживает сильнейший". Популяция постоянно обновляется при помощи генерации новых особей и уничтожения старых, и каждая новая популяция становится лучше и зависит только от предыдущей.

Фиксированная длина хромосомы и кодирование строк двоичным алфавитом преобладали в теории ГА с момента начала ее развития, когда были получены теоретические результаты о целесообразности использования именно двоичного алфавита. К тому же, реализация такого ГА на ЭВМ была сравнительно легкой. Все же, небольшая группа исследователей шла по пути применения в ГА отличных от двоичных алфавитов для решения частных прикладных Задач. Одной из таких Задач является нахождение решений, представленных в форме вещественных чисел, что называется не иначе как "поисковая оптимизация в непрерывных пространствах". Возникла следующая идея: решение в хромосоме представлять напрямую в виде набора вещественных чисел. Естественно, что потребовались специальные реализации биологических операторов. Такой тип генетического алгоритма получил название непрерывного ГА (real-coded GA) , или генетического алгоритма с вещественным кодированием. Далее в тексте по аналогии с англоязычной терминологией для ГА с двоичным кодированием будет использоваться аббревиатура BGA (Binary coded), для ГА с непрерывными генами - RGA (Real coded).

Преимущества и недостатки двоичного кодирования

Прежде чем излагать особенности математического аппарата непрерывных ГА, остановимся на анализе достоинств и недостатков двоичной схем кодирования. Как известно, высокая эффективность отыскания глобального минимума или максимума генетическим алгоритмом с двоичным кодированием теоретически обоснована в фундаментальной теореме генетических алгоритмов ("теореме о шаблоне"), доказанной Холландом. Ее подробное освещение и доказательство можно найти в соответствующих источниках. Ее суть в том, что двоичный алфавит позволяет обрабатывать максимальное количество информации по сравнению с другими схемами кодирования.

Однако двоичное представление хромосом влечет за собой определенные трудности при поиске в непрерывных пространствах большой размерности, и когда требуется высокая точность найденного решения. В BGA для преобразования генотипа в фенотип используется специальный прием, основанный на том, что весь интервал допустимых значений признака объекта [a^bi] разбивается на участки с требуемой точностью. Заданная точность р определяется выражением

где N - количество разрядов для кодирования битовой строки.

Эта формула показывает, что р сильно Зависит от N, т.е. точность представления определяется количеством разрядов, используемых для кодирования одной хромосомы. Поэтому при увеличении N пространство поиска расширяется и становится огромным. Известный книжный пример: пусть для 100 переменных, изменяющихся в интервале [-500; 500], требуется найти экстремум с точностью до шестого Знака после запятой. В этом случае при использовании ГА с двоичным кодированием длина строки составит 3000 элементов, а пространство поиска - около ю1000 хромосом.

Эффективность BGA в этом случае будет невысокой. На первых итерациях алгоритм потратит много усилий на оценку младших разрядов числа, закодированных во фрагменте двоичной хромосомы. Но оптимальное значение на первых итерациях будет зависеть от старших разрядов числа. Следовательно, пока в процессе эволюции алгоритм не выйдет на Значение старшего разряда в окрестности оптимума, операции с младшими разрядами окажутся бесполезными. С другой стороны, когда это произойдет, станут не нужны операции со старшими разрядами - необходимо улучшать точность решения поиском в младших разрядах. Такое "идеальное" поведение не обеспечивает семейство алгоритмов BGA, т.к. эти алгоритмы оперируют битовой строкой целиком, и на первых же эпохах младшие разряды чисел "застывают", принимая случайное значение. В классических ГА разработаны специальные приемы по выходу из этой ситуации. Например, последовательный Запуск ансамбля генетических алгоритмов с постепенным сужением пространства поиска.

Есть и другая проблема: при увеличении длины битовой строки необходимо увеличивать и численность популяции.

Математический аппарат непрерывных ГА

Как уже отмечалось, при работе с оптимизационными задачами в непрерывных пространствах вполне естественно представлять гены напрямую вещественными числами. В этом случае хромосома есть вектор вещественных чисел. Их точность будет определяться исключительно разрядной сеткой той ЭВМ, на которой реализуется real- coded алгоритм. Длина хромосомы будет совпадать с длиной вектора-решения оптимизационной задачи, иначе говоря, каждый ген будет отвечать за одну переменную. Генотип объекта становится идентичным его фенотипу.

Вышесказанное определяет список основных преимуществ real-coded алгоритмов:

Одной из важных черт непрерывных ГА является их способность к локальной настройке решений.

Как известно, появление новых особей в популяции канонического ГА обеспечивают несколько биологических операторов: отбор, скрещивание и мутация. В качестве операторов отбора особей в родительскую пару здесь подходят любые известные из BGA: рулетка, турнирный, случайный. Однако операторы скрещивания и мутации не годятся: в классических реализациях они работают с битовыми строками. Нужны собственные реализации, учитывающие специфику real-coded алгоритмов.

Оператор скрещивания непрерывного ГА, или кроссовер, порождает одного или нескольких потомков от двух хромосом. Собственно говоря, требуется из двух векторов вещественных чисел получить новые векторы по каким-либо законам. Большинство real- coded алгоритмов генерируют новые векторы в окрестности родительских пар. Для начала рассмотрим простые и популярные кроссоверы.

Пусть Сх= (схг,с2г,...,спг) и С2= (сх2, с22 ,..., сп2) - две хромосомы, выбранные оператором селекции для скрещивания. После формулы для некоторых кроссоверов приводится рисунок - геометрическая интерпретация его работы. Предполагается, что c)cl<=ck;2 и f <Cx)>=f <С2) .

Простейший кроссовер (single crossover): случайным образом выбирается число к из интервала {1,2 ,... ,п-1} и генерируются два потомка Hl= (Cj1, Сг1,..., Cic1, ск+12,..., сп2) и Н2= (СХ2 , С22 , ... , Cfc2 , Cfc+x1 ,..., с„2) .

Арифметический кроссовер (arithmetical crossover): создаются два потомка Hi= (hj ,,hn ) , H2=(hi ,... ,hn ) , где hk =w*ck + (l-w) *ck , hk2=w*ck2+ (1-w) *ckx, k=l,...,n, w либо константа (равномерный арифметический кроссовер) из интервала [0;1], либо изменяется с увеличением эпох (неравномерный арифметический кроссовер).

Геометрический кроссовер (geometrical crossover): создаются два потомка Hi= (hi ,...,hn ) , H2=(h! ,... ,hn ) , где hk = (ckx)w* (ck ) 1_w, (ck2)w* (ckx)1~”, w - случайное число из интервала [0;1] .

Смешанный кроссовер (blend, BLX-alpha crossover): генерируется один потомок Н= (hj,...,hk,... ,hn) , где hk - случайное число из интервала [cmin-I*alpha,cmax+I*alpha] , cmin=min(скг,ck2) , cmax=max (скг,ск2) , I=cmax-cmin. BLX-0.0 кроссовер превращается в плоский.

Линейный кроссовер (linear crossover) : создаются три потомка Hq= (hi4,... ,hkq,... ,h„q) , q=l, 2,3~] где . 5*cka+0 . 5*ck2, hkJ=l. 5*скг-0 . 5*ck2 , hk3=-0 . 5*ck1+l. 5*ck2. На этапе

селекции в этом кроссовере отбираются два наиболее сильных потомка.

Дискретный кроссовер (discrete crossover): каждый ген hk выбирается случайно по равномерному закону из конечного множества {с»,1, ск2}.

Расширенный линейчатый кроссовер (extended line crossover) : ген h^c^+w* (ск2-скг) , w

случайное число из интервала [-0.25;1.25].

Эвристический кроссовер (Wright's heuristic crossover). Пусть Сг - один из двух родителей с лучшей приспособленностью. Тогда hk=w* (ck1-clc2) +скг, w - случайное число из интервала [0; 1].

:ии кроссовер (fuzzy

Hi= (hi1,... , h,,1) , H2= (hx1,... ,hn2) . Вероятностьтого| что в i-том гене появится число v± , Задается распределением р (vi) 6{F (с^1) , F (ck2) }, где F (ск’) , F (ск2) - распределения вероятностей треугольной формы (треугольные нечеткие функции принадлежности) со следующими свойствами (с1с1<=с)с2 и 1= | с^-с*21) :

Параметр d определяет степень перекрытия треугольных функций принадлежности, по умолчанию d=0.5.

В качестве оператора мутации наибольшее распространение получили: случайная и неравномерная мутация (random and non-uniform mutation).

При случайной мутации ген, подлежащий изменению, принимает случайное значение из интервала своего изменения. В неравномерной мутации значение гена после оператора мутации рассчитывается по формуле:

Сложно сказать, что более эффективно в каждом конкретном случае, но многочисленные исследования доказывают, что непрерывные ГА не менее эффективно, а часто гораздо эффективнее справляются с задачами оптимизации в многомерных пространствах, при этом более просты в реализации из-за отсутствия процедур кодирования и декодирования хромосом.

Рассмотренные кроссоверы исторически были предложены первыми, однако во многих задачах их эффективность оказывается невысокой. Исключение составляет BLX-кроссовер с параметром alpha=0.5 - он превосходит по эффективности большинство простых кроссоверов. Позднее были разработаны улучшенные операторы скрещивания, аналитическая формула которых и эффективность обоснованы теоретически. Рассмотрим подробнее один из таких кроссоверов - SBX.

SBX кроссовер

SBX (англ.: Simulated Binary Crossover) - кроссовер, имитирующий двоичный. Был разработан в 1995 году исследовательской группой под руководством К. Deb'а. Как следует из его названия, этот кроссовер моделирует принципы работы двоичного оператора скрещивания.

В формуле и(0,1) - случайное число, распределенное по равномерному закону, п €[2,5]

параметр кроссовера.

Эксперименты автора SBX кроссовера показали, что он во многих случаях эффективнее BLX, хотя, очевидно, что не существует ни одного кроссовера, эффективного во всех случаях. Исследования показывают, что использование нескольких различных операторов кроссовера позволяет уменьшить вероятность преждевременной сходимости, т. е. улучшить эффективность алгоритма оптимизации в целом. Для этого могут использоваться специальные стратегии, изменяющие вероятность применения отдельного эволюционного оператора в зависимости от его «успешности», или использование гибридных кроссоверов, которых в настоящее время насчитывается несколько десятков. В любом случае, если перед Вами стоит Задача оптимизации в непрерывных пространствах, и Вы планируете применить эволюционные техники, то следует сделать выбор в пользу непрерывного генетического алгоритма.

Искусственный нейрон

В наши дни возрастает необходимость в системах, которые способны не только выполнять однажды запрограммированную последовательность действий над Заранее определенными данными, но и способны сами анализировать вновь поступающую информацию, находить в ней закономерности, производить прогнозирование и т.д. В этой области приложений самым лучшим образом зарекомендовали себя так называемые нейронные сети - самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеческого мозга. Рассмотрим подробнее структуру искусственных нейронных сетей и их применение в конкретных задачах.

Несмотря на большое разнообразие вариантов нейронных сетей, все они имеют общие черты. Так, все они, так же, как и мозг человека, состоят из большого числа связанных между собой однотипных элементов - нейронов, которые имитируют нейроны головного мозга. На рис. 1 показана схема нейрона.

Рис. 1. Схема нейрона

Из рисунка видно, что искусственный нейрон, так же, как и живой, состоит из синапсов, связывающих входы нейрона с ядром; ядра нейрона, которое осуществляет обработку входных сигналов и аксона, который связывает нейрон с нейронами следующего слоя. Каждый синапс имеет вес, который определяет, насколько соответствующий вход нейрона влияет на его состояние. Состояние нейрона определяется по формуле

где

и - число входов нейрона

Xi - значение i-ro входа нейрона

wi - вес i-ro синапса

Затем определяется значение аксона нейрона по формуле

У = £ (S) (2)

Где £ - некоторая функция, которая называется активационной. Наиболее часто в качестве активационной функции используется так называемый сигмоид, который имеет следующий вид:

Основное достоинство этой функции в том, что она дифференцируема на всей оси абсцисс и имеет очень простую производную:

При уменьшении параметра а сигмоид становится более пологим, вырождаясь в горизонтальную линию на уровне 0,5 при а=0. При увеличении а сигмоид все больше приближается к функции единичного скачка.

Нейронные сети обратного распространения

Нейронные сети обратного распространения - это мощнейший инструмент поиска Закономерностей, прогнозирования, качественного анализа. Такое название - сети обратного распространения (back propagation) они получили из-за используемого алгоритма обучения, в котором ошибка распространяется от выходного слоя к входному, т. е. в направлении, противоположном направлению распространения сигнала при нормальном функционировании сети.

Нейронная сеть обратного распространения состоит из нескольких слоев нейронов, причем каждый нейрон слоя i связан с каждым нейроном слоя 1+1, т. е. речь идет о полносвязной нейронной сети.

В общем случае задача обучения нейронной сети сводится к нахождению некой функциональной зависимости Y=F(X) где X - входной, a Y - выходной векторы. В общем случае такая задача, при ограниченном наборе входных данных, имеет бесконечное множество решений. Для ограничения пространства поиска при обучении ставится Задача минимизации целевой функции ошибки нейронных сетей, которая находится по методу наименьших квадратов:

Где Yj - Значение j-ro выхода нейросети dj - целевое значение j-ro выхода р - число нейронов в выходном слое

Обучение нейросети производится методом градиентного спуска, т. е. на каждой итерации изменение веса производится по формуле

где

Xi - значение а.-го входа нейрона Далее рассмотрим определение первого множителя формулы (7)

где

к - число нейронов в слое п+1. Введем вспомогательную переменную

Если ошибка существенна, то перейти на шаг 1

На этапе 2 сети поочередно в случайном порядке предъявляются вектора из обучающей последовательности.

Повышение эффективности обучения нейронных сетей обратного распространения

Простейший метод градиентного спуска, рассмотренный выше, очень неэффективен в случае, когда производные по различным весам сильно отличаются. Это соответствует ситуации, когда Значение функции S для некоторых нейронов близка по модулю к 1 или когда модуль некоторых весов много больше 1. В этом случае для плавного уменьшения ошибки надо выбирать очень маленькую скорость обучения, но при этом обучение может Занять непозволительно много времени.

Представление входных данных

Основное отличие нейронных сетей в том, что в них все входные и выходные параметры представлены в виде чисел с плавающей точкой обычно в диапазоне [0..1]. В то же время данные предметной области часто имеют другое кодирование. Так, это могут быть числа в произвольном диапазоне, даты, символьные строки. Таким образом данные о проблеме могут быть как количественными, так и качественными. Рассмотрим сначала преобразование качественных данных в числовые, а Затем рассмотрим способ преобразования входных данных в требуемый диапазон. Качественные данные мы можем разделить на две группы: упорядоченные (ординальные) и неупорядоченные. Для рассмотрения способов кодирования этих данных мы рассмотрим задачу о прогнозировании успешности лечения какого-либо заболевания. Примером упорядоченных данных могут, например, являться данные, например, о дополнительных факторах риска при данном заболевании.

Нет

ожирение алкоголь курение гипертония

А также возможным примером может быть, например, возраст больного:

до 2 5 лет

25-39 лет 40-49 лет 50-59 лет 60 и старше

Опасность каждого фактора возрастает в таблицах при движении слева направо.

В первом случае мы видим, что у больного может быть несколько факторов риска одновременно. В таком случае нам необходимо использовать такое кодирование, при котором отсутствует ситуация, когда разным комбинациям факторов соответствует одно и то же значение. Наиболее распространен способ кодирования, когда каждому фактору ставится в соответствие разряд двоичного числа. 1 в этом разряде говорит о наличии фактора, а 0 о его отсутствии. Параметру нет можно поставить в соответствии число

Таким образом для представления всех факторов достаточно 4-х разрядного двоичного числа. Таким образом число 10102 = Ю10 означает наличие у больного гипертонии и употребления алкоголя, а числу 00002 соответствует отсутствие у больного факторов риска. Таким образом факторы риска будут представлены числами в диапазоне [0. .15]. Во втором случае мы также можем кодировать все Значения двоичными весами, но это будет нецелесообразно, т.к. набор возможных Значений будет слишком неравномерным. В этом случае более правильным будет установка в соответствие каждому значению своего веса, отличающегося на 1 от веса соседнего значения. Так, число 3 будет соответствовать возрасту 50-59лет. Таким образом возраст будет закодирован числами в диапазоне [0..4]. В принципе аналогично можно поступать и для неупорядоченных данных, поставив в соответствие каждому значению какое-либо число. Однако это вводит нежелательную упорядоченность, которая может исказить данные, и сильно Затруднить процесс обучения. В качестве одного из способов решения этой проблемы можно предложить поставить в соответствие каждому значению одного из входов нейронной сети. В этом случае при наличии этого значения соответствующей ему вход устанавливается в 1 или в 0 при противном случае. К сожалению, данный способ не является панацеей, ибо при большом количестве вариантов входного значения число входов нейронной сети разрастается до огромного количества. Это резко увеличит Затраты времени на обучение. В качестве варианта обхода этой проблемы можно использовать несколько другое решение. В соответствие каждому Значению входного параметра ставится бинарный вектор, каждый разряд которого соответствует отдельному входу нейронной сети. Например, если число возможных значений параметра 128, то можно использовать 7 разрядные.

Сознание

Философский интерес представляет сознание у человека, чем это сознание отличается от сознания животного. А может все путают сознание с интеллектом. Под словом интеллект мы понимаем мозг, а что такое сознание. Вот те раз скажете вы в каком веке мы живём а про это не знаем. Может сознание трудно обнаружить под маской разума. Логика проста мозг использует сознание, мозг может эволюционировать точнее его отдельные части, но не настолько как сознание. Эволюция давно уже должна быть больше в пользу сознания. Всё идёт по кругу, почему. Если рассматривать тонкое тело человека то мы обнаружим разницу между животным в том что не у всех а в редких исключениях есть ментальное тело, то самое тело, что через центр головы Заставляет витать мысли. Есть много чего, чего мы не Знаем и разрешат ли нам туда войти, а если войти, то как. Сознание человека представляет собой развёрнутый кубик рубик. Сначала мы просыпаемся в каждом из тринадцати сознаний потом строим решётку сознания. И лишь исключениям удастся получить зеркальную оболочку плазмы, которая хорошо будет Защищена. Теория низкосветовых явлений многогранна и сложна. И этими явлениями кто - то управляет, может в Библии вы что - нибудь найдёте или в сказках про древнюю Атлантиду. Можно ли из настоящего попасть в прошлое, хотя бы глазком ответ положительный. Что с нами делает информация, мир словно зарос в этой сказке. Вам нравились сказки Андерсена. Сказка только начинается и в этой сказке главный герой mr.Anderson, Ander - под или во, son - сон или просто во сне. Это герой которого нет в нашей жизни, ведь работа с сознанием связана с погружением человека в своё сознание. Нет ничего волшебного в том что делали атланты просто они могли познать природу, а мы нет. Почему некоторые могут видеть другие явления, а мы нет, когда наступает процесс созревания и Зачем энергия должна идти снизу вверх. Всё так банально. Может возникнуть вопрос как мы различаем цвета. Мне кажется, что красный цвет похож на оранжевый и не похож на зелёный. Это естественно, или просто меня так приучили с детства? Можно нарисовать линейную шкалу, вдоль которой красный цвет плавно переходит в зелёный, не проходя через оранжевый. Может ли быть, что кому-то зелёный цвет кажется ближе к красному, чем оранжевый? Может ли быть, что кто-то видит радугу со сдвигом по фазе. Видит красный вместо зелёного, зелёный вместо фиолетового, и фиолетовый вместо красного. Можно ли это проверить? К чему это приведёт? Правильно ли поставлен этот вопрос? Когда речь заходит об "упорядоченных ощущениях", то у большинства из нас подобных вопросов даже не возникает. Почему мы чувствуем холод именно холодным, а не каким-нибудь другим? Почему мы слышим громкий звук именно громким? А в чём проблема? Ясно, что звуки можно упорядочить по громкости и по высоте. Видимо, ухо хорошо приспособлено к различению разных громкостей и высот. Следовательно, мозгу не так уж трудно уловить эту упорядоченность. Это приводит к тому, что мы субъективно упорядочиваем громкости и высоты Звуков именно так, как они упорядочены по их физическим свойствам. Кажется, с восприятием цветов дело обстоит сложнее. Используются двумерные и даже трёхмерные (по числу "основных" цветов) шкалы цветов. Существует несколько стандартных цветовых таблиц, в которых соседними оказываются разные цвета. Похоже, что упорядочить цвета не так просто. Но и не так сложно. Физическая шкала цветов в принципе не отличается от шкалы звуков. Высоты тона и цвета могут быть однозначно связаны с линейной шкалой частот. Громкость и яркость представимы через шкалу потока мощности. Линейная шкала цветов, вроде радуги, содержит все воспринимаемые цвета. Шкала частот от 20Гц до 20кГц содержит все высоты звуков. Значит, уверенность в одинаковости восприятия звука, и предположение о возможном неодинаковом восприятии цветов основаны не на природе цвета и звука, а на чём-то другом. Наверно, на том, что мы плохо представляем себе устройство органа слуха, Зато слышали о трёх видах цветочувствительных колбочек. Сомнение более конструктивно, чем необоснованная уверенность. Нужны ли вообще разумные пределы сомнению? Нам больно одинаково? Возможен ли сдвиг по фазе в чувстве голода, боли, усталости? Может кто-то воспринимает полную изнурённость, как просто усталость, усталость как бодрость, а бодрость, как полный упадок сил?

И вообще, откуда берётся такое разнообразие ощущений? Знакомы ли нам все принципиально допустимые "конструкцией человека" разновидности ощущений? Может ли кто-то воспринимать Зелёный цвет как красный, а красный как зелёный? Допустим, именно вы имеете такой "дефект зрения", не нарушающий информативность цветового восприятия. Нашу радугу (красный, оранжевый, жёлтый, зелёный, голубой, синий, фиолетовый) вы видите несколько иначе: зелёный, оранжевый, жёлтый, красный, голубой, синий, фиолетовый. Пусть, для простоты рассуждений, в природе нет других цветов, кроме перечисленных. Вы видите розу и считаете её красной. Цвет розы вызывает у вас такое же чувство цвета, какое у меня вызывает цвет Зелёного листа. Листья вы воспринимаете красными, такими, как я вижу розу, но вы, как и я, считаете их зелёными. Так вас научили. Никакие рассуждения и эксперименты не могут доказать, что вы воспринимаете Зелёный и красный цвет не так как все. Также и вы не можете установить, что другие люди видят розу в ином цвете. Вы считаете, что все люди в принципе устроены одинаково, и они воспринимают цвет розы таким же "красным", каким её видите вы. Из этого мысленного эксперимента кроме всего прочего следует вывод о том, что не требуется всем одинаково воспринимать один и тот же цвет радуги. Достаточно различать цвета. Неспособность различать некоторые цвета уже можно обнаружить, и это может привести к ухудшению качества жизни. Если для выживания достаточно отличать красный цвет от Зелёного и не требуется иметь встроенное специфическое восприятие красного цвета, то зачем эволюция дала нам это восприятие? Те кто проведёт время в красной комнате, станет менее чувствительным к красному, а кто в Зелёной - к Зелёному. Сдвиг точки жёлтого цвета дойдёт до 4 нм. В итоге "красные" укажут, как на жёлтый, на такой цвет, который для "Зелёных" отличался от их "чисто жёлтого" на 8 нм. Это половина интервала между красным и зелёным цветом.

Время восстановления нормального восприятия - больше недели. Можем ли мы выйти куда-то, и обнаружить, что мы способны воспринимать другие чувства? Допустим, мне дали новый орган - датчик магнитного поля, подсоединённый к нервной системе через вживлённые контакты или через индуктивный канал. На что похож новый спектр ощущений, соответствующий шкале напряжённостей поля? На самом деле это мы делаем сейчас, есть и другой способ более гуманный, но кроме четырёх видов полей и способов воздействия мы ничего не нашли. Кто - то приходит, кто-то уходит, кто-то теряет, кто-то находит. Итак живя в нашем веке вплотную к проблеме сознания мы подходим сейчас. Запомните можно симулировать нашу глупость, но не ум. Так субъективное осознание связано с наблюдаемым поведением, при специально организованном переучивании. Если это так, то получается, что нельзя имитировать осознавание себя. Если имитирующий робот проходит этот тест, то он действительно осознаёт себя и имеет эмоции. Безусловные рефлексы и жизненно важные биологические потребности лежат в основании иерархии смыслов, которая развивается у воспринимающего существа по мере накопления жизненного опыта. В чём смысл для объектов. Если самообучающаяся система преднамеренно создана с нулевыми знаниями, то она сначала не может выделить никаких объектов из своих ощущений. Эта способность развивается по мере накопления опыта. Рассмотрим множество всех мыслимых объектов, которые представляют собой "формы сознания". Некоторые из них отражают реальные объекты, некоторые - это чистые формы сознания, некоторые - формы подсознания. Это множество содержит всё, что представимо внутренними средствами нервной системы. ЦНС и просто нервная система - это единая система организма, поддерживающая обработку информационных потоков для обеспечения работы сознания. Различные "формы сознания" обрабатываются едиными средствами. Отдельный нейрон не может Знать общего процесса, в котором он участвует. Поэтому для нервной системы нет разницы между неосознаваемыми и осознаваемыми формами. Но для нас такая разница есть. Почему мы осознаём некоторые "мыслимые объекты" и не осознаём другие?

Например, я осознаю то, что вижу, но не осознаю, какой гормон надо бы дополнительно выработать в моём организме. Хотя оба информационных процесса на нейронном уровне равноправны и обслуживаются одной и той же нервной системой. Мы осознаём те объекты, восприятие которых не автоматизировано, и которые объективно представимы - имеют прочную связь с ощущениями. То есть мы можем осознавать объекты, представимые в звуках, Запахах, и т.п. И наоборот, если объект не выражается через ощущения, то такой объект не может стать осознаваемым. Из разделения форм сознания на "представимые" и "не представимые" через ощущения следует, что любое существо, имеющее ассоциативную память и неавтоматические (готовые к неожиданным изменениям) ощущения, осознаёт то, что оно ощущает. Конечно, уровень этого осознавания Зависит от развитости сознания. Каждый мыслимый объект ассоциативно связан с другими такими объектами. Все связи одного объекта образуют его смысл. Этот смысл определяет место объекта среди других объектов и способ, как этот объект используется в нервном информационном процессе. Но если какой-то объект не имеет прямых или достаточно прочных связей с ощущениями, то этот объект не осознаваем. Он может равноправно участвовать в нервном информационном процессе и иметь смысл для мозга, но он не имеет осознаваемого смысла. Если и можно говорить о смыслах на подсознательном уровне, то они тоже формируются механизмом сознания, а не присущи самим природным объектам. Мыслимый объект, не имеющий связей с другими объектами, полностью лишён смысла, то есть он не воспринимается как объект и вообще не опознаётся ни сознательно, ни подсознательно. В частности, он не может быть использован, так как с ним невозможно установить ассоциацию. Можно считать, что такой объект не существует для нервного информационного процесса. А если мыслимый объект по какой- то причине теряет ассоциативные связи с другими объектами, то он исчезает как форма сознания - забывается. Следовательно, множество мыслимых объектов вместе с их взаимосвязями есть одни ассоциативные взаимосвязи. Мыслимый объект, как узел паутины смыслов, не имеет структуры и не имеет никакого содержания сам по себе, объект умирает и от его биополя остаётся бессмертная часть, остальная часть ещё остаётся, потом умирает.

САМООБУЧЕНИЕ

Скорость обучения - это простое и конструктивное испытание интеллекта, которое можно использовать в качестве теста уровня сознания живого существа или машины. Однако способности существа лучше характеризуются скоростью самообучения, чем скоростью обучения, которая зависит от активности учителя и от способа обучения. Трудно вычесть влияние учителя, если мы сравниваем способности, например, осьминога и вороны.

Как происходит самообучение

Существо замечает, что некоторое повторяющееся обстоятельство важно.

Примеры таких обстоятельств - ночь, голод, убегание от врага.

Иногда животное повторяет ситуацию своими действиями, например, охотится.

При повторении ситуации существо пытается подобрать более выгодное поведение.

В результате, в такой ситуации оно ведёт себя довольно успешно.

Ключевое различие между обучением и самообучением состоит в способе выработки поведения. При обучении учитель показывает или прямо стимулирует правильное поведение. Он ставит оценку за элементы поведения, то есть За промежуточные этапы работы. Обучая детей, роботов и нейронные сети мы применяем промежуточные оценки За каждый успех или неудачу. При этом только учитель способен оценить эффективность каждого этапа обучения.

При самообучении существо само изобретает правильное поведение, получая положительную оценку (удовольствие, избежание опасности) только за правильный конечный результат. Между поведением и оценкой имеется логическая причинная связь, которая обычно далеко не очевидна. Решение проблемы "За что именно получена оценка" одна из основных задач механизма сознания.

Поиск поведения

Живая адаптирующаяся система должна всегда учиться. Она может считать, что знает правильное поведение, но должна беспрестанно доказывать, что это поведение действительно правильное, потому что внешний мир может измениться. Такое самообучение может происходить подсознательно (быть неосознаваемым). Именно в этом постоянном самообучении и состоит обычная работа сознания как биологического адаптивного механизма.

Управляя согласованным поведением жизненно важных систем организма, механизм сознания постоянно тестирует сам себя. Выживание данного существа (и выживание его сознания) Зависит от правильной работы этих систем. Самотестирование служит для сдерживания творческого "полёта фантазии", который может расстроить систему управления. Поэтому человек, делающий работающие, логически непротиворечивые вещи, более способен к логичным рассуждениям, чем человек, создающий "нематериальные" творения. А бездельник вообще не может быть рассудительным. Между внутренним миром творца и бездельника такая же разница, как между внутренним миром человека и животного.

В процессе такого самотестирования мозг постоянно требует оценок своего поведения. Если мозг не получает оценок от внешнего мира за свое хорошее или плохое поведение, то он со временем теряет способность думать и управлять телом. Это происходит потому, что механизм случайного подбора поведения продолжает действовать и поведение (мозга), не Закрепляемое оценкой, всё больше отличается от освоенного ранее, правильного с точки зрения жизнеобеспечения организма.Даже если система пассивна, и только наблюдает, она не может наблюдать всё. Из-за ограничения ресурсов возникает специализация, которую можно трактовать, как цель.Но это ещё похоже на софистику.Если система способна что-то изменять, то её функция (зависимость действий от входных условий) больше похожа на целенаправленную. Она могла быть задумана разработчиком системы, то есть - это его цель в буквальном смысле слова. Эта функция может быть результатом "непреодолимых обстоятельств", например, результатом действия физических законов, которые можно сформулировать в виде функционала с "целевой функцией". Снежная лавина сметает всё на своём пути. Такая "активная" система исполняет чужую или приписанную ей цель.

Наконец, если действия системы обусловлены её внутренними "потребностями", то может возникнуть целенаправленное "поведение". Такое определение вполне годится для робота, решающего задачи для нас.Традиционно, робот, - это системы, которые ведут себя разумно с точки зрения человека. Поэтому вопрос о "собственных" потребностях становится спорным. Их можно трактовать, как потребности разработчика, так как именно разработчик может в деталях продумать и изготовить цепочку наблюдение - потребность - действие.По-моему, настоящее (исходящее от сознания) целенаправленное поведение не нужно связывать с предусмотренной разработчиком или даже природой "целевой функцией". Это поведение должно быть "изобретено” системой в процессе поиска средств для удовлетворения собственной потребности. То есть, для формирования цели достаточно одной только потребности. Поэтому "целевая функция" не присуща системе, а развивается из потребности. Она может оказаться совершенно другой в другом внешнем мире. То есть, она не должна жёстко разрабатываться заранее.

Целенаправленное поведение возникает в процессе накопления жизненного опыта.

Поэтому у неопытного существа нет целей. У него есть только потребности. Причём, если нет опыта, то нет и понимания, в чём эти потребности заключаются.

Поэтому настоящая (исходящая от сознания) "целевая функция", то есть связь между наблюдением и поведением с учётом внутренних потребностей - изобретается, а не даётся от природы. Конечно, это "изобретение" можно ускорить при помощи обучения.Сложное поведение состоит из крошечных фрагментов, которые могут быть освоены независимо. Соединение этих элементов, синтез может происходить в процессе творческого поиска. Но они могут и просто "механически" объединяться при достаточно уверенных ассоциативных указателях на нужные фрагменты.Постоянный поиск происходит потому, что 1) отсутствует критерий того, что достигнуто максимальное удовлетворение потребностей, и 2) механизм сознания имеет "резервы творческих возможностей" на случай непредвиденных изменений ситуации.

Почему же я постоянно убеждаюсь, что моё поведение является следствием моих намерений? Каким образом это согласуется с объективностью Законов природы? Можно ли считать, что моя свобода воли - это лишь иллюзия?

Разница между "физическим" и "психическим" состоит не только в различной природе, но и в том, что для субъекта физический мир является моделью внутри психического мира. Ощущение, (например, боль) дано непосредственно и не требует дополнительного обоснования. Но соответствие внешнего мира картине мира, данной через ощущения, требуется обосновывать. Для этого придуманы, например, логика и эксперимент.Чувства могут обманывать, выдавая плохо понятное за что-то привычное. Можно оказаться в плену "первого впечатления" и т.п. Если не стремиться к поиску объективного знания, то вдали по полянке бродит медведь, и лучше туда не ходить. А если стремиться, и подойти, то может оказаться, что это был качающийся на ветру куст.

Для того чтобы мир фантазий занимал безопасную Зону в картине мира, лучше всё же искать истину. Итак, внешний мир доступен нам только через ощущения, которые могут обманывать. Является ли этот мир иллюзией?

В физическом мире все объекты "оцифрованы" в соответствии с требованиями наших объективных теорий. Хотя, конечно, никаких цифр в природе нет. И ассоциативное блуждание моего тела по этому миру есть просто его физическое существование.

Средства калибровки всё-таки существуют. Взаимовлияние сознания, нервной информации и внешнего мира можно установить объективными средствами. Например, можно обнаружить, какие физические воздействия на тело приводят к определённым состояниям нервной системы, и какие состояния нервной системы или её частей приводят к определённым ощущениям.

Перекалибровки имеют характер "интерфейсов", и принадлежат наполовину одному миру, наполовину - другому. Связь между нервной системой и миром обеспечивают "органы", перекодирующие физическое воздействие в нервный сигнал, и наоборот. Без них информация в нервной системе просто ничего не отражает.

Связь между организмом и сознанием обеспечивают ощущения, собственная природа которых ещё не ясна. Это и есть "the hard problem" - главная проблема философии сознания.

Мы приписываем своим мыслям верховенство над телом, то есть постулируем наличие ничем не ограниченной свободы воли, а потом удивляемся, почему же в физических законах это не учитывается!

Потому что эти Законы объективны: физика - это та часть природы, которая не зависит от сознания. Мы обнаружили, что у природы есть такие свойства и создали специальную науку для их изучения.

Наше тело вместе с нервной системой имеют свободу только в тех пределах, которые разрешены физикой, в частности, конструкцией тела.

Сознание - это способность воспринимать кое-что из того, что происходит с организмом в форме "ощущений".

Постановка задачи исследования (построения) ИИ Цель создания ИИ

Явления, которые отображаются в таких фундаментальных понятиях кибернетики, как информация и управление, имеют место в органической природе и общественной жизни. Хаким образом, кибернетику можно определить как науку об управлении и связи с живой природой в обществе и технике. Один из важнейших вопросов, вокруг которого идут философские дискуссии - это вопрос о том, что такое информация, какова ее природа и как она реализуется в живых и искусственных системах? Для характеристики природы информационных процессов необходимо кратко рассмотреть естественную основу всякой информации, а таковой естественной основой информации является присущее материи объективное свойство отражения. Материалистическая теория отражения видит решение новых проблем науки и, в частности, такой кардинальной проблемы естествознания как

переход от неорганической материи к органической, в использовании методологической основы диалектического материализма. Проблема заключается в том, что существует материя, способная ощущать, и материя, созданная из тех же атомов и в тоже время не обладающая этой способностью. Вопрос, таким образом поставлен вполне конкретно и, тем самым, толкает проблему к решению. Кибернетика вплотную занялась исследованием механизмов саморегуляции и самоуправления. Вместе с тем, оставаясь методически ограниченными, эти достижения оставили открытыми ряд проблем к рассмотрению которых привела внутренняя ломка кибернетики. Сознание является не столько продуктом развития природы, сколько продуктом общественной жизни человека, общественного труда предыдущих поколений людей. Оно является существенной частью деятельности человека, посредством которой создается человеческая природа и не может быть принята вне этой природы. В машине же отражение не осознанно, так как оно осуществляется без образования идеальных образов и понятий, а происходит в виде электрических импульсов, сигналов и т. п. Поскольку машина не мыслит, эта не есть та форма отражения, которая имеет место в процессе познания человеком окружающего мира. Закономерности процесса отражения в машине определяются, прежде всего, закономерностями отражения действительности в сознании человека, так как машину создает человек в целях более точного отражения действительности, и не машина сама по себе отражает действительность, а человек отражает ее с помощью машины. Поэтому отражение действительности машиной является составным элементом отражения действительности человеком. Появление кибернетических устройств приводит к возникновению не новой формы отражения, а нового звена, опосредующего отражение природы человеком. Общность мышления со способностью отражения служит объективной основой моделирования процессов мышления. Мышление связано с созданием, передачей и преобразованием информации, а эти процессы могут происходить не только в мозгу, а и в других системах, например ЭВМ. Кибернетика, устанавливая родство между отражением, ощущением и даже мышлением, делает определенный шаг вперед в решении поставленной проблемы. Это родство между мышлением и другими свойствами материи вытекает из двух фундаментальных принципов материалистической диалектики принципа материального единства мира и принципа развития. Однако нельзя ни абсолютизировать ни отрицать это родство. Мышление - человеческие качество и отличается от кибернетического. Несмотря на качественное различие машины и мозга в их функциях есть общие закономерности (в области связи, управления и контроля), которые и изучает кибернетика. Под интеллектом будем понимать способность любого организма (или устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при по иске одной из многих возможных целей в обширном многообразии сред. Будем отличать Знания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация, накопленная индивидуумом, а интеллект это его способность предсказывать состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разному дается и определение искусственного интеллекта. Полагают, что о реализации искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в результате высокого быстродействия, а в результате применения нового найденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев на нынешнем начальном этапе исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными. Многие споры вокруг проблемы "кибернетика и мышление" имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая. Таким образом основная цель создания искусственного интеллекта Заключается в имитации человеческого мышления, с тем, чтобы компьютер обладающий многими полезными качествами которых нет у человека, осуществлял решение различных задач принятия решения в процессах контроля и управлении в производственной, научной и другими сферами жизни человека. Модель ИИ должна строиться на основе изучения структуры сознания и бессознательного. Один из наименее изученных вопросов, а он является важным в понимании организации сознания,

это топология процессов в сознании. Основные выводы:

Сознание не является абстрактным понятием. Сознание это вполне конкретная сущность, имеющая информационное содержание.

Сознание является эмиссией бессознательного.

Сознание имеет сложную организацию, в виде объектов сознания, их внутренней иерархии и связей между объектами.

Объекты сознания имеют определенную геометрическую форму.

Объекты сознания обладают свойством топологичности, то есть они расположены в среде сознания в трехмерной системе координат.

Исследуя топологичность объектов можно уточнить их сущность и связи между собой, а также характер функционирования.

Личность воспринимает себя целостным образованием, ориентированным во вне,

и, поэтому, не в состоянии самостоятельно понять собственное информационное устройство.

Каким же бессознательное проявляет себя, чтобы его можно было изучать? Имеется единственный, пока доступный, способ изучать бессознательное через сознание, разрабатывая соответствующие методики и ставя эксперименты.

Память не является чем-то изолированным. Она является частью процессов отражения внешнего мира в субъекте. Вся информация поступающая в индивида проходит через систему памяти и тем или иным образом фиксируется в ней. Информация поступающая в память хранится там, в виде некоторой целостной структуры, в которой отражаются объективные взаимосвязи внешних объектов. Итак, можно сделать следующие выводы:

Сенсорные воздействия зрительных стимулов в течение нескольких сот миллисекунд хранятся в ЦНС в относительно неизмененной форме и могут быть подвергнуты дальнейшей обработке.

Любой зрительный стимул, идет ли речь о рисунке, букве, слове, здании или фотографии, является в некотором смысле конфигурацией. С этой позиции поставлена задача выявления особенностей зрительного кодирования конфигураций. Под конфигурацией будем понимать статистический Зрительный стимул рисунок, фотография, неподвижный трехмерный ландшафт, букву, плакат и т.д. Рассматривая кодирование таких стимулов, мы будем искать ответ на вопрос об особенностях признаков, обработка которых обеспечивает узнавание конфигураций.

Разум мозга — компьютерная программа?

СПОСОБНА ли машина мыслить? Может ли машина иметь сознанные мысли в таком же смысле, в каком имеем их мы? Однако в последние десятилетия вопрос о том, может ли машина мыслить, приобрел совершенно другую интерпретацию. Он был подменен вопросом: способна ли машина мыслить только За счет выполнения заложенной в нее компьютерной программы? Является ли программа основой мышления? Это принципиально иной вопрос, потому что он не затрагивает физических, каузальных (причинных) свойств существующих или возможных физических систем, а скорее относится к абстрактным, вычислительным свойствам формализованных компьютерных программ, которые могут быть реализованы в любом материале, лишь бы он был способен выполнять эти программы. Чтобы увидеть, каким образом исторические уроки можно применить к рассуждениям, применим искусственно придуманную параллель к логике и подкрепим эту параллель мысленным экспериментом.

Аксиома 1. Электричество и магнетизм - ото физические силы.

Аксиома 2. Существенное свойство света - это свечение.

Аксиома 3. Силы сами по себе появляются сущностью эффекта свечения и не достаточны для его наличия.

Заключение 1. Электричество и магнетизм не являются сущностью света и не достаточны для его наличия.

Предположим, что это рассуждение было опубликовано вскоре после того, как Джеймс К. Максвелл в 1864 г. высказал предположение, что свет и электромагнитные волны идентичны, но до того как в мире были полностью осознаны систематические параллели между свойствами света и свойствами электромагнитных волн. Приведенное выше логическое рассуждение могло показаться убедительным возражением против смелой гипотезы Максвелла, в особенности если бы оно сопровождалось следующим комментарием в поддержку аксиомы 3.

«Рассмотрим темную комнату, в которой находится человек, держащий в руках постоянный магнит или заряженный предмет. Если человек начнет перемещать магнит вверх-вниз, то, согласно теории Максвелла об искусственном освещении (ИО), от магнита будет исходить распространяющаяся сфера электромагнитных волн и в комнате станет светлее. Но, как хорошо известно всем, кто пробовал играть с магнитами или Заряженными шарами, их силы (а если на то пошло, то и любые другие силы), даже когда эти объекты приходят в движение, не создают никакого свечения. Поэтому представляется немыслимым, чтобы мы могли добиться реального эффекта свечения просто за счет манипулирования силами!»

КОЛЕБАНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ СИЛ представляют собой свет, хотя магнит, который перемещает человек, не производит никакого свечения. Аналогично манипулирование символами в соответствии с определенными правилами может представлять собой разум, хотя у основанной на применении правил системы, находящейся в «китайской комнате», настоящее понимание как будто отсутствует. Что же мог ответить Максвелл, если бы ему был брошен этот вызов? Во-первых, он, возможно, стал бы настаивать на том, что эксперимент со «светящейся комнатой» вводит нас в заблуждение относительно свойств видимого света, потому что частота колебаний магнита крайне мала, меньше, чем нужно, приблизительно в 1015 раз. На это может последовать нетерпеливый ответ, что частота здесь не играет никакой роли, что комната с колеблющимся магнитом уже содержит все необходимое для проявления эффекта свечения в полном соответствии с теорией самого Максвелла. В свою очередь Максвелл мог бы «проглотить приманку», заявив совершенно обоснованно, что комната уже полна свечения, но природа и сила этого свечения таковы, что человек не способен его видеть. (Из-за низкой частоты, с которой человек двигает магнитом, длина порождаемых электромагнитных волн слишком велика, а интенсивность слишком мала, чтобы глаз человека мог на них среагировать.) Однако, учитывая уровень понимания этих явлений в рассматриваемый период времени (60-е годы прошлого века), такое объяснение, вероятно, вызвало бы смех и издевательские реплики. «Светящаяся комната! Но позвольте, мистер Максвелл, там же совершенно темно *»

ЧТО НАМ нужно знать, так это каким образом мозг достигает эффекта мышления? Во- первых , нервная система - это параллельная машина, в том смысле, что сигналы обрабатываются одновременно на миллионах различных путей. Например, сетчатка глаза передает сложный входной сигнал мозгу не порциями по 8,16 или 32 элемента, как настольный компьютер, а в виде сигнала, состоящего почти из миллиона отдельных элементов, прибывающих одновременно к окончанию зрительного нерва (наружному коленчатому телу), после чего они также одновременно, в один прием, обрабатываются мозгом. Во-вторых, элементарное «процессорное устройство» мозга, нейрон, отличается относительной простотой. Кроме того, его ответ на входной сигнал - аналоговый, а не цифровой, в том смысле, что частота выходного сигнала изменяется непрерывным образом в зависимости от входных сигналов. В-третьих, в мозге, кроме аксонов, ведущих от одной группы нейронов к другой, мы часто находим аксоны, ведущие в обратном направлении. Эти возвращающиеся отростки позволяют мозгу модулировать характер обработки сенсорной информации. Еще важнее то обстоятельство, что благодаря их существованию мозг является подлинно динамической системой, у которой непрерывно поддерживаемое поведение отличается как очень высокой сложностью, так и относительной независимостью от периферийных стимулов. Полезную роль в изучении механизмов работы реальных нейронных сетей и вычислительных свойств параллельных архитектур в значительной мере сыграли упрощенные модели сетей. Рассмотрим, например, трехслойную модель, состоящую из нейроноподобных элементов, имеющих аксоноподобные связи с элементами следующего уровня. Входной стимул достигает порога активации данного входного элемента, который посылает сигнал пропорциональной силы по своему «аксону» к многочисленным «синаптическим» окончаниям элементов скрытого слоя. Общий эффект Заключается в том, что та или иная конфигурация активирующих сигналов на множестве входных элементов порождает определенную конфигурацию сигналов на множестве скрытых элементов. То же самое можно сказать и о выходных элементах. Аналогичным образом конфигурация активирующих сигналов на срезе скрытого слоя приводит к определенной картине активации на срезе выходных элементов. Подводя итог, можно сказать, что рассматриваемая сеть является устройством для преобразования любого большого количества возможных входных векторов (конфигураций активирующих сигналов) в однозначно соответствующий ему выходной вектор. Это устройство предназначено для вычисления специфической функции. Человеческий мозг содержит 1011 нейронов, каждый из которых имеет в среднем 103 связей.

Преступления, совершаемые спящими.

СЕДУЕТ ли считать людей ответственными за преступления, которые они совершают во время сна? Среди психиатров наиболее распространенным является мнение, что нет, не следует, потому что, как заявил один из высококвалифицированных специалистов в этой области, «спящий разум не способен побудить намеренное действие». В письме, недавно присланном в журнал « Lancet», П. Роупер, специалист по психиатрии из Университета Макгилла, оспаривает эту точку Зрения. В качестве контраргумента он выдвигает факты, связанные с поведением больной булимией (патологически сильный голод) сомнамбулы с выраженной герпетофобией (панический страх перед пресмыкающимися).

Одна жительница Монреаля могла сдерживать свою страсть к еде вовремя бодрствования. Однако в ночное время, как пишет Роупер, «она, пребывая в сонном состоянии, шла к холодильнику и съедала что-нибудь из того, что там имелось, — сырое мясо, масло, сырые овощи. Если бы больная вышла из сонного состояния и осознала свои действия, она осудила бы свой поступок и вернулась в постель, но, как правило, она не осознавала своих действий во время ночных прогулок до тех пор, пока не наступало утро, когда вдруг обнаруживала развернутые продукты, остатки пищи и общий беспорядок на кухне» в процессе обследования психики этой женщины Роупер установил, что она также испытывала сильный страх перед змеями (герпетофобия). Действительно, она приходила в ужас даже при виде игрушечной змеи одного из двух ее детей. Роупер решил противопоставить ее герпетофобию булимии и попросил мужа пациентки, чтобы он каждый вечер перед сном клал игрушечную змею на стол у холодильника.

Эксперимент удался. В течение следующих двух с половиной лет женщина совершила всего шесть ночных «налетов» на холодильник. Во всех этих случаях, как позже призналась пациентка Роуперу, она заранее, перед тем как лечь спать, замечала, что муж Забывал положить Змею; она не считала нужным напоминать ему о его обязанностях.

В эти ночи, указывает Руопер, спящую женщину не оставляло Знание, полученное ею во время бодрствования, и она руководствовалась им для удовлетворения своего неотступного желания поесть. Нет сомнения, говорит он, что лунатики — это не бездумные «автоматы», как их представляют некоторые психиатры. «Концепция о том, что «спящий разум не способен побудить намеренное действие», — приходит к выводу Роупер, — может, следовательно, быть ошибочной, и врачи должны учитывать это, когда дают свои заключения в связи с расследованием преступлений, совершаемых в состоянии сомнамбулизма».

Такие случаи не часты, но все же имеют место, указывает Роупер. Он отмечает, что несколько лет назад, например один житель пригорода Торонто утверждал, что он находился в спящем состоянии, когда на протяжении 10 миль вел автомобиль, направляясь к теще, а приехав ударил ее и нанес смертельную рану ножом. Суд оправдал его.ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ разум превосходит системы искусственного интеллекта, потому что использует физические законы на квантовомеханическом уровне.

КАК ДОЛЖНА ВЫГЛЯДЕТЬ МОДЕЛЬ ГЕНЕРАТОРА СЛУЧАЙНОСТИ.

Не случайное - случайно. Взаимодействие носителей сигналов играет роль логических операций. Представим логическое устройство, у которого два входных канала и оно принимает сигналы в специальную камеру, которая имеет три выходных канала(один внизу другие два сверху). Если в камеру через один из входных каналов входит только один сигнал, он покинет ее, либо по нижнему, либо по верхнему выходному каналу. Однако если в камеру одновременно входят два сигнала, то один из них покинет её через выходной канал снизу. Присутствие или отсутствие сигнала в данном выходном канале представляет результат известной логической операции, выполняемой камерой М. На выходе сигнал появляется тогда и только тогда, когда один сигнал поступает в первый входной канал и другой сигнал - во второй канал. В квантовой механике такие явления вполне допустимы. Квантовомеханические системы, такие как в Знаменитом эксперименте с двумя щелями, допускают, возможность одновременного присутствия фотона в двух местах. В нескольких словах: когда фотоны проходят через двойную щель, их можно рассматривать как волны, интерферирующие сами с собой. На экране позади щелей появляется интерференционная картина, если только мы не установим по детектору у каждой щели. Сам акт наблюдения как бы заставляет фотон решиться, через какую щель ему пройти ? Это явление называется коллапсом вектора состояния. Эксперимент можно расширить для щелей, отстоящих друг от друга на километр (и даже на расстояние, равное световому году). Как утверждают многие физики, фотон может лишь в том случае решить, через какую щель ему пройти, если он по существу находится в обоих местах одновременно. В какой точке бесконечного множества масштабов, от атомного до галактического, квантовомеханическая система становится классической? В мире квантовой механики два возможных события могут сосуществовать как суперпозиция двух реальностей. Теперь вернемся, наконец, к человеческому разуму. В человеческом сознании присутствует неалгоритмическая компонента. На квантовом уровне возможно сосуществование взаимоисключающих, альтернативных вариантов реальности. Одно квантовое состояние может в принципе состоять из большого количества различных, одновременно проходящих явлений. Человеческий мозг

каким-то образом использует такие явления. Однако у меня возникло желание рассмотреть другой вопрос, имеющий некоторое отношение к затронутой теме. Могут ли люди количественно оценить возможности своего интеллекта во Вселенной, которая обладает бесконечной структурой? А что, если мозг способен пользоваться всеми уровнями структуры в бесконечно структурированной Вселенной? Да, - это именно так, просто сразу ничего не получается.

Передача изображений, образов с мозга в компьютер.

Исследования показали [Красильников, 1976], что все три приемника (Зигерта - Котельникова, корреляционный и фильтровой) при выделении изображений на фоне шумов дают принципиально одни и те же результаты, так как реализуют, в конце концов, одно и то же правило принятия решений.

Таким устройством оказался голографический коррелятор, когда его частотная характеристика комплексно сопряжена со спектром принимаемого изображения. Именно такую частотную характеристику приобретает прибор в результате прямого Фурье- преобразования входного изображения, перемножения полученного Фурье-образа на Фурье-обраЗ эталонного массива и обратного Фурье-преобразования, с учетом фазовых соотношений. Другими словами, при передаче образов оптимальным фильтром, корреляционным приемником или приемником Зигерта - Котельникова теоретически наилучшим является устройство. Превысить его - невозможно. А какие свойства проявляет мозг человека? Специалисты по распознаванию образов исследовали человека так, как если бы он был автоматическим распознающим устройством. Результат оказался потрясающим! Опыты показали, что человек-наблюдатель проявляет свойства оптимального фильтра и полностью реализует параметры идеальной распознающей системы. С точностью до погрешности эксперимента, свойства человека совпали с параметрами единственной в своем роде, теоретически наилучшей распознающей системы, какой способен быть только голографический коррелятор!

"При белом шуме человек-наблюдатель обеспечивает вероятности правильного опознавания зашумленных изображений, близкие к тем, которые обеспечивает приемник Зигерта - Котельникова . . . Человек-наблюдатель практически полностью реализует потенциальную разрешающую способность системы ..." [Красильников, 1986] Какое-то время между специалистами не было единодушия в вопросе о том, какую роль в оптимальной фильтрации играет сетчатка глаза и какую - более высокие отделы мозга. Чтобы ответить на этот вопрос, было исследовано восприятие изображений разного масштаба, построенных из небольшого числа дискретных элементов. Шум вводился путем хаотической Замены некоторого числа черных элементов белыми и наоборот. При постоянных размерах Зон суммации в сетчатке глаза (что обеспечивалось стабильностью освещения, расстояния до изображения и т.п.), вопреки изменению масштаба в 15 раз, неизменно наблюдалось усреднение шума по поверхности изображения (т.е. фильтрация помех), что указывало на фильтрацию не сетчаткой глаза, а более высокими отделами зрительной системы мозга. Об этом же говорила хорошая различимость шумовых пятен как на крупномасштабных, так и на мелкомасштабных изображениях, откуда следовало, что в данном эксперименте сетчаткой глаза шумовые пятна не усреднялись. Эти опыты дали еще один важный результат. Оказалось, что в зрительной системе человека компенсаторно происходит обмен между уровнем шума и площадью изображения [Красильников, 1986]. Это важно потому, что такой обмен возможен только в системах, осуществляющих оптимальную фильтрацию! Примечание: Обмен Заключается в том, что если одновременно увеличивать (или уменьшать) спектральную интенсивность шума и площадь изображения (соответственно, и число растровых элементов), то вероятность правильного опознавания его наблюдателем не изменится. Все эти данные могут интерпретироваться лишь одним способом - в мозге существует по крайней мере одна система, выполняющая преобразование Фурье, перемножающая Фурье-образ входного изображения на Фурье-образ эталонного сигнала и производящая обратное Фурье- преобразование с учетом фазовых соотношений. Сразу оговоримся, что из-за хаотичности нейронной структуры мозга невозможно представить себе вычисление двумерных преобразований Фурье по принципу "ассоциативной сети". С другой стороны, очень сложные для дискретного вычисления двумерные преобразования Фурье предельно просто (одной сферической поверхностью) выполняются в оптической системе, использующей когерентные волны, а свойства таких систем можно увидеть в ядрах мозга. Кора мозга, четко проявляет свойства голографической памяти. Пучки волокон, неискаженно переносящие образы от ядер к коре и от коры к ядрам, замыкают цепочку совпадений между ожидаемой вычислительной структурой и реальностью. Так мы снова приходим к нейрокорреляторам. Эксперименты показали, что "алгоритм обработки Зашумленных изображений в зрительной системе наблюдателя можно моделировать алгоритмом, в соответствии с которым работает приемник Зигерта - Котельникова, дополнив его "логическим ограничением уровня яркости” на выходе этого приемника" [Красильников, 1986, с. 106]. Теперь становятся понятными вечные проигрыши электронных распознающих устройств в соревновании с человеком. Ни в одной из практических распознающих систем, в разработке которых участвовал или с которыми знакомился автор, голографические корреляторы не применялись. Дело в том, что голографический коррелятор, использующий лучи видимой части спектра, является очень деликатным прибором, которое трудно перенести из лаборатории в практику, а его электронно-вычислительные имитации работали медленно. Поэтому реальные устройства распознавания зрительных образов строились по иным схемам. Оттого-то они и были обречены на постоянный проигрыш перед человеком, в мозге которого реализована теоретически наилучшая, предельная по возможностям схема приемника Зигерта Котельникова. В условиях эксплуатации, работа голографических корреляторов нарушается при толчках и вибрациях, в связи с изменением фазовых соотношений (например, между предметным и опорным световыми пучками) при малейших сдвигах оптических элементов.

Адресация в коре мозга

В технических системах голографической памяти изменение адреса записываемого или считываемого изображения, т.е. поворот опорного (или считывающего) пучка лучей относительно запоминающей среды, выполняется путем механического поворота фотопластинки, зеркала или другого элемента оптической схемы. Мозг, как известно, не содержит движущихся частей. Природа выбрала иной вариант управления направленностью волн, не требующий механических перемещений, а потому более быстрый и надежный. Она использовала хорошо известный в радиотехнике (особенно - в радиолокации) принцип фазированной антенной решетки. Его суть в следующем. Если расположить в ряд несколько антенн (например, УКВ-диполей) и подать на них одинаковый, строго сфазированный сигнал, то волна излучения будет распространяться в пространстве перпендикулярно этому ряду. Если же изменить фазы подаваемых на диполи колебаний так, чтобы фаза сигналов антенны с более высоким номером отставала на определенную величину от фазы предыдущей антенны, то суммарный вектор излучения (вектор Пойнтинга) антенного ряда отклонится от перпендикуляра в направлении более высоких номеров антенн и наоборот. Угол отклонения растет с ростом разности фаз между соседними антеннами. При необходимости управления вектором Пойнтинга в двух взаимно перпендикулярных направлениях разработчики используют параллельно расположенные ряды антенн, т.е. двумерную антенную решетку. Чтобы управлять величиной фазового сдвига между элементарными антеннами, разработаны устройства, называемые фазовращателями. Нервные окончания пучка волокон, приносящего волну- образ , например, к одному из участков коры больших полушарий, могут рассматриваться как элементарные излучатели (антенны) фазированной антенной решетки. Если немодулированный фронт опорной волны нервного возбуждения достигнет всех окончаний одновременно, в одной фазе, то общий вектор излучения окажется перпендикулярным поверхности решетки. Если же волна возбуждения появится у одного края решетки раньше, чем у другого, то вектор распространения возбуждения в тканях коры отклонится от перпендикуляра в сторону второго края решетки.Многие нейробиологи полагают, что скорость распространения нервного возбуждения в одной и той же нервной ткани неизменна, как неизменно время прохождения нервного импульса по аксону. Но это не так. Даже в отдельном нейроне под влиянием тормозных воздействий может несколько изменяться латентный период между поступлением внешнего стимула и возникновением потенциала действия. Главное же в другом - нервная ткань ведет себя не так, как отдельный нейрон.В Зависимости от соотношения тормозных и возбуждающих воздействий, нейрон может возбудиться при подходе волны возбуждения или "промолчать". Но молчание части нейронов вовсе не прекращает распространение волны возбуждения по ткани. Разница лишь в том, что в Зоне торможения нервное возбуждение распространится не кратчайшими путями, а по лабиринту более редкой сети нейронов, сохранивших активность, на что потребуется больше времени.

На рисунке показана схема поворота (в одной плоскости) вектора излучения волны нервного возбуждения в коре мозга при изменении адреса записываемого или считываемого образа.Здесь показаны: 1 - пучок нервных волокон, подводящий к коре мозга немодулированную опорную волну нервного возбуждения при запоминании, или же считывающую волну - при считывании образа из памяти; 2 - пучок нервных волокон, подводящий волну-образ с сенсорной информацией ("предметную" волну - в терминах теории голографических систем); 3 и 4 - сигналы тормозных воздействий, управляющие адресацией; 5 - область градиентного торможения, изменяющая направление волн нервного возбуждения в коре мозга; 6 - вектор Пойнтинга одной из опорных (или считывающих) волн; 7 - фронт одной из опорных (или считывающих) волн; 8 - фронт волны-образа с сенсорной информацией при записи; 9 - нервная ткань коры мозга, являющаяся голографической Запоминающей средой; 10 - пучок нервных волокон, отводящий при считывании волну нервного возбуждения с извлеченной информацией.

Схема поворота вектора излучения волны нервного возбуждения

в коре мозга при изменении адреса записи-считывания.

Схема, изображенная на рисунке, показывает устройство системы адресации в одной плоскости. Но аналогичная картина имеет место и в перпендикулярном направлении, что обеспечивает повороты вектора Пойнтинга опорной и считывающей волн, ориентировочно, в пределах полусферы. При записи нового образа опорная и предметная волны нервного возбуждения интерферируют между собой, создавая в коре мозга сложную картину распределения возбужденных областей. Запоминается именно пространственное распределение возбужденных точек интерференционного поля. Если в дальнейшем считывающая волна пройдет под таким же углом, как и опорная волна при записи, то окажется воспроизведенным образ, записанный по данному адресу. Изменение величин тормозящих воздействий или их пространственного распределения изменят адрес Записи-считывания. На рисунке для удобства изображения схемы отведение извлеченного из памяти образа показано с противоположной (относительно подводящего пучка) стороны коры. Реальное считывание происходит с той же стороны, что и запись.

Таким образом, в момент Запоминания новых данных в коре мозга одновременно распространяются и пересекаются (интерферируют) две волны - волна-образ, несущая сенсорную информацию, и немодулированная опорная волна. Последняя не несет никакой информации, но без нее процесс голографической записи в нервной ткани был бы невозможен. Изменение интенсивности тормозных процессов в Зоне подведения опорной волны к коре мозга регулирует направление распространения каждой очередной волны и определяет адреса записи новых образов в нейроголографической системе.

Для извлечения из памяти (вспоминания) конкретного образа нужно направить немодулированную считывающую волну точно по его адресу или, иначе говоря, точно под таким углом, под каким проходила опорная волна при записи. За жизнь человека мозг запечатлевает огромное количество волн-образов и, если мы восторгаемся меткостью стрелка, попадающего в центр мишени, то не меньшего восхищения Заслуживает человек с хорошей памятью, ибо его мозг с точностью снайпера направляет считывающие волны

За нужной информацией строго по нужным адресам. К сожалению, такая точность работы мозга реализуется далеко не у всех людей.

Мысль - организованная группа волн

Представление о прохождении волны-образа через нейрокоррелятор близко к известному выражению "мелькнула мысль". Но элементарная осознаваемая мысль не эквивалентна прохождению единственной волны-образа. Элементарный акт мышления включает в себя обособленную, но внутренне функционально связанную группу волн нервного возбуждения, в которой каждая волна выполняет особую, индивидуальную функцию.Данные исследований позволяют заключить, что мысль, как правило, включает в себя от трех до десяти волн нервного возбуждения, причем запоминается и потому осознается только исходная информация и общий результат этого составного процесса.Например, в одной из серий экспериментов [Sheatz, Chapman, 1969] регистрировались волны электроэнцефалограмм при исследовании отношения человека к различным стимулам. Вызванные потенциалы состояли как минимум из трех последовательных волн. Если испытуемый наперед знал, что сигнал не имеет значения и не требует ответа, то амплитуды второй и третьей волн снижались. Если он должен был сначала правильно определить сигнал, а затем мог не отвечать и больше не обращать на него внимания - тогда уменьшалась только третья волна. И все три волны достигали максимума, когда испытуемому приходилось сперва на мгновенье задуматься над стимулом, а затем ответить на него.В подобных экспериментах особенно проявилась независимость управления каждой солитонной волной, что принципиально отличает их от синусоидальных колебаний.Различие в функциях разных волн цикла, вероятно, вытекает из различия задач, решаемых каждой из них. Во-первых, пришедшая информация должна быть зафиксирована в голографической памяти, что требует прихода одновременно с волной-образом и немодулированной опорной волны. Во-вторых, новый образ должен быть классифицирован, должен пройти сравнение с несколькими из хранящихся в памяти эталонов, для чего может понадобиться несколько волн нервного возбуждения. В-третьих, после отыскания наилучшей корреляции результат должен быть подан на выход, и зафиксирован в последующих отделах памяти, где регистрируются уже не образы, получаемые извне, а итог их корреляционного сравнения с ранее Записанными, известными образами.

В промежутке между прохождением двух солитонов, в нервной ткани, не относящейся к области памяти, происходит "стирание" предыдущей информации, чтобы она не повлияла на независимое протекание дальнейших вычислений. Обычно такое "стирание" имеет вид перехода ткани к хаотической импульсной активности. По-видимому, характер этих процессов сходен с характером процессов в зрительном анализаторе. Вот как описывается цикличность работы нашего Зрения в связи с саккадическими "скачками" глаза."В первый момент после скачка . . . система имеет характеристику фильтра низких пространственных частот,.. способна различать только крупные детали изображения ... В следующие моменты разрешающая способность увеличивается ... Процесс идет непрерывно 50-70 мс и к концу этого времени ... имеет ... максимальную разрешающую способность. В этом оптимальном состоянии система находится 30-50 мс ... /Затем/ . . . происходит . . . функциональная дезорганизация полей. Благодаря этому стирается "предыстория" ... и они становятся готовыми к новому циклу восприятия ..." [Подвигин,1979]Прямое приложение принципов КНГ к Зрительному анализатору человека обнаруживает два резких несоответствия между свойствами голографических корреляторов и свойствами нашего Зрения. Во-первых, корреляторы инвариантны (безразличны) к плоскопараллельному смещению анализируемого объекта в поле зрения, а человек к этому вовсе не безразличен, он упорно сосредотачивает взгляд на рассматриваемом предмете. Во-вторых, человек без малейшего напряжения узнает приблизившийся объект, если узнал его издали, тогда как для коррелятора это невозможно. Коррелятор работает только при том масштабе изображения, какой Заложен в эталоне. Анализ показал, что объяснение этих противоречий заключено в особой анатомии глаза и

Зрительного нерва. Система нейронов Зрительного анализатора человека построена так, что наблюдаемое изображение деформируется путем сжатия его периферийных областей. Сжатие, насколько можно судить, соответствует логарифму расстояния от центра поля зрения. Деформирование изображения происходит под совместным действием трех факторов:от центра к периферии сетчатки глаза уменьшается плотность расположения фоторецепторов;от центра к периферии сетчатки растет число рецепторов, посылающих сигналы в одно и то же волокно зрительного нерва;

на входе зрительного нерва в ядро, называемое наружным коленчатым телом таламуса, наблюдается редкое явление - плотность расположения нервных окончаний оказывается наиболее высокой на периферии пучка волокон и плавно уменьшается к центру.Реализуемая таким способом логарифмическая деформация входного изображения превращает первый голографический коррелятор зрительной системы в одну из его разновидностей, в так называемый коррелятор Меллина [Василенко, Цыбулькин, 1985]. Отличительной особенностью коррелятора Меллина является инвариантность к размерам анализируемого образа. Иначе говоря, коррелятор Меллина, как и наше зрение, способен распознавать Знакомые объекты при различной угловой величине, т. е. на разном расстоянии, лишь бы они были хорошо различимы. Это достигается нелинейностью (логарифмическим масштабом) системы относительно центра поля зрения, что влечет за собой необходимость центрирования распознаваемого образа. Следовательно, свойства нашей зрительной системы, как распознающего устройства, точно соответствуют специфике того типа голографического коррелятора, к которому она должна быть отнесена на основании ее анатомических характеристик. Кстати, это лишний раз подтверждает голографическую природу вычислений.

О мышлении в целом

Данные, говорящие о существовании в мозге, по крайней мере, одного нейрокоррелятора. Но что говорит о существовании пирамидальной иерархической структуры из многих корреляторов? Подтверждение этому дало интересное общее свойство мозга, обнаруженное при исследовании условных рефлексов. Эксперименты выявили некую универсальную Закономерность, понять природу которой исследователям не удалось.

Рис. 3.7. Зависимость активации биопотенциалов мозга от изменения параметров сигнала

при выработанном условном рефлексе [Кратин и др., 1982].

1 - область специфических условнорефлекторных реакций;

2- область неспецифических вегетативных эффекторных

ответов ;

3 - область электроэнцефалографического проявления активации биопотенциалов мозга без эффекторных ответов.

Однако, вопреки стараниям исследователей, самое настойчивое экспериментальное изучение всех возможных "кандидатов" не выявило ни в мозге, ни в организме в целом, колебательного процесса, на который можно было бы возложить ответственность За такой "резонанс" [Кратин и др., 1982; Кратин, 1986].

То, что осталось загадкой для исследователей, получило четкое объяснение с позиций КНГ. Перед учеными оказалась не резонансная кривая, а очень похожая на нее кривая функции корреляции информационных массивов. Тот факт, что кривая во всех случаях отображает Зависимость активации биопотенциалов мозга от целостного полисенсорного образа внешнего мира, говорит как раз об объединении сигналов разных сенсорных систем по мере подъема по пирамиде принятия решений. Говорит о таком объединении сигналов в пирамиде корреляторов, которое, в конце концов, приводит к формированию единого полисенсорного образа на входе нейрокоррелятора высшего уровня.

б) На организацию мозга по типу оптической информационной системы указало и то, что вместе с ним Природа создала в ходе эволюции два типа нервных тканей, специально приспособленных для обеспечения оптических Закономерностей. Это, во- первых, серое вещество мозга, отличающееся малыми размерами нейронов, большим количеством синапсов и диффузным распространением волн нервного возбуждения, в соответствии с принципом Гюйгенса. Во-вторых, это пучки нервных волокон, перенос нервного возбуждения по которым, в информационном смысле, аналогичен переносу оптического изображения по стекловолоконным жгутам.

д) Внимание исследователей давно привлекло совпадение необычных свойств памяти мозга и голографической памяти - раздельная Запись разных информационных массивов в общем пространстве памяти; распределенная запись, мало чувствительная к шумам и локальным повреждениям; быстрый вызов любой информации, независимо от адреса; огромная скорость Записи и считывания при медленных элементарных процессах, что

говорит о записи за одну операцию целостных образов, а не последовательности данных

Отметим финальную часть про наших физиков. Взгляды физиков XX столетия формировались на базе сложнейших экспериментов, в которых использовались, например, ускорители частиц, для сооружения которых приходилось объединять усилия ряда стран, а мировоззрение мистиков сложилось тысячелетия назад, без всяких приборов, в процессе медитации, напрочь отключающей в мозгу аппарат логического мышления. Выявленный феномен бросает вызов современной науке и, прежде всего, физиологии мышления. Почему отключение логического мышления помогает проникновению в глубочайшие таинства материи и Вселенной? Каким образом медитация может дать сведения об удивительных и тяжело познаваемых Законах квантовой механики, теории относительности, о других физических откровениях? Нельзя забывать, что мозг является информационно-вычислительным устройством квантово-механического уровня. Для возбуждения рецепторной клетки глаза достаточна одна субатомная частица - фотон. По нервному волокну сигнал возбуждения передается от одного перехвата Ранвье к другому под действием калий-натриевых насосов, в итоге переносящих немногочисленные субатомные частицы - электроны. При передаче сигнала через синаптическую щель та же задача решается единичными молекулами нейромедиатора. Вся динамика работы мозга основана на тонких операциях с субатомными частицами, отчего главными законами мироздания для мозга оказываются законы квантового мира. Это объясняет все стороны феномена, замеченного и описанного Фритьофом Капрой. Становится понятно, почему в отрешенном состоянии человек ощущает себя слившимся со всей Вселенной. Это не ошибка, не иллюзия, он, действительно, слит с представившейся внутреннему взору Вселенной, потому что эта Вселенная - его собственный мозг. Действительно, все то, что воспринимает человек во время медитации, нереально. Все это существует лишь в его мозге.

Классификация сознания яерез нейронную сеть.

Иногда возникают Задачи анализа данных, которые с трудом можно представить в математической числовой форме. Существует метод, позволяющий автоматизировать все эти действия по поиску Закономерностей - метод анализа с использованием

самоорганизующихся карт Кохонена. Рассмотрим, как решаются такие Задачи и как карты Кохонена находят закономерности в исходных данных. Каждый объект характеризуется набором различных параметров, которые описывают его состояние. Эти параметры часто имеют числовую форму или могут быть приведены к ней. Таким образом нам надо на основании анализа параметров объектов выделить схожие объекты и представить результат в форме, удобной для восприятия. Все эти задачи решаются самоорганизующимися картами Кохонена. Рассмотрим подробнее, как они работают. Для упрощения рассмотрения будем считать, что объекты имеют 3 признака (на самом деле их может быть любое количество). Теперь представим, что все эти три параметра объектов представляют собой их координаты в трехмерном пространстве (в том самом пространстве, которое окружает нас в повседневной жизни). Тогда каждый объект можно представить в виде точки в этом пространстве, что мы и сделаем (чтобы у нас не было проблем с различным масштабом по осям, пронормируем все эти признаки в интервал [0,1] любым подходяш*1м способом), в результате чего все точки попадут в куб единичного размера. Отобразим эти точки (см. рис. 1).

Взглянув на этот рисунок, мы можем увидеть, как расположены объекты в пространстве, причем легко Заметить участки, где объекты группируются, т.е. у них схожи параметры, Значит, и сами эти объекты, скорее всего, принадлежат одной группе. Но так легко можно поступить только в случае, когда признаков немного (так, например, я не знаю, как можно изобразить четырехмерное пространство). Значит, нам надо найти способ, которым можно преобразовать данную систему в простую для восприятия, желательно двумерную систему (потому что уже трехмерную картинку невозможно корректно отобразить на плоскости) так, чтобы соседние в искомом пространстве объекты оказались рядом и на полученной картинке. Для этого используем самоорганизующуюся карту Кохонена. В первом приближении ее можно представить в виде сети, изготовленной из резины (см. рис. 2).

Мы, предварительно «скомкав», бросаем эту сеть в пространство признаков, где у нас уже имеются объекты, и далее поступаем следующим образом: берем один объект (точку в этом пространстве) и находим ближайший к нему узел сети. После этого этот узел подтягивается к объекту (т.к. сетка «резиновая», то вместе с этим узлом так же, но с меньшей силой подтягиваются и соседние узлы). Затем выбирается другой объект (точка), и процедура повторяется. В результате мы получим карту, расположение узлов которой совпадает с расположением основных скоплений объектов в исходном пространстве. Кроме того, полученная карта обладает следующим Замечательным свойством - узлы ее расположились таким образом, что объектам, похожим между собой соответствуют соседние узлы карты (см. рис.З). Теперь определяем, какие объекты у нас попали в какие узлы карты. Это также определяется ближайшим узлом - объект попадает в тот узел, который находится ближе к нему. В результате всех этих операций объекты со схожими параметрами попадут в один узел или в соседние узлы. Таким образом можно считать, что мы смогли решить Задачу поиска похожих объектов и их группировки.

Но на этом возможности карт Кохонена не заканчиваются. Они позволяют также представить полученную информацию в простой и наглядной форме путем нанесения раскраски. Для этого мы раскрашиваем полученную карту (точнее ее узлы) цветами, соответствующими интересующим нас признакам объектов.

Чип, особые приметы, цель построения, зачем нужны такие свойства? Способен ли простой чип игровой приставки быть первым чипом для суперинтеллекта? Если, то найдите здесь какой. Это маленькая задачка.

Удивительно, что такая вроде бы простая, даже банальная вещь, как принципы наименования первой продукции Intel, оказалась весьма и весьма нелегким предметом исследований. Первыми технологическими процессами, взятыми на вооружение Intel, стал поликристаллический кремниевый логический элемент PMOS и биполярный барьерный диод Шоттки (Schottky). Одной из главнейших задач, стоявших тогда перед разработчиками, была замена запоминающих устройств ЭВМ на магнитных сердечниках кремниевой памятью. Поэтому первыми изделиями Intel стали два вида микросхем памяти: 64-разрядные биполярные и 256-разрядные PMOS-чипы. Последним была присвоена нумерация, начиная с 1ххх, а биполярной памяти - начиная с Зххх. Второй цифрой в наименовании стала единица, обозначающая память с произвольным доступом (Random Access Memory, сокращенно RAM) или оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), а последние две цифры соответствовали порядковому номеру изделия, начиная с "01". Таким образом, первая микросхема памяти типа PMOS RAM получила наименование 1101, а первый чип биполярной памяти RAM стал обозначаться как 3101. Серию изделий, нумерация которых начиналась с 2ххх, открыл весьма амбициозный проект разработки килобитного модуля ОЗУ с размещением декодера и четырех микросхем типа 1101 RAM на одной кремниевой подложке. Серии изделий-гибридов была присвоена нумерация 2000, поскольку декодер был биполярным и проходил под номером 2201. Однако разработка многокристального модуля потерпела неудачу и была прекращена из-за возникших Затруднений, связанных с производственным процессом, а в 1971 году наименование "Серия 2ххх" было передано микросхемам NM0S. Еще одним распространенным типом стала память, доступная только для чтения (Read-Only Memory, сокращенно ROM), известная как постоянное запоминающее устройство (ПЗУ). Первыми из этих изделий были килобитные программируемые (256 х 4) биполярные микросхемы с металлической маской. Вторая цифра "3" в этой категории обозначала память типа ROM. Поэтому первая биполярная микросхема ПЗУ, принесшая корпорации Intel огромные доходы, получила наименование 3301. Одновременно Intel Занялась изготовлением сдвиговых регистров - микросхем памяти особого типа, применявшихся, главным образом, в видеотерминалах, в том числе в собственном оборудовании Intel, получившем название "Системы разработки микрокомпьютеров" (Microcomputer Development Systems, или MDS). Всего было выпущено несколько моделей первых сдвиговых регистров емкостью до 1 килобита. Все эти микросхемы были динамическими и потому требовали постоянной синхронизации. Вторая цифра ("4" и "5") в изделиях данной категории стала обозначать сдвиговые регистры - например, 1402 или 1405/1505. Уже тогда программируемые ПЗУ (микросхемы PROM)

Заняли господствующие позиции в ассортименте продукции Intel, продолжая занимать их и по сей день. В этой категории также с самого начала разрабатывались микросхемы обоих типов: биполярные и PMOS. Первые использовались в поликристаллических кремниевых плавких перемычках, пережигаемых в результате всплесков напряжения. Микросхемы памяти PMOS служили для хранения данных в плавающем логическом элементе. Однократно программируемым чипам PR0M была выделена шестерка в качестве второй цифры наименования категории. Содержимое микросхем PMOS PR0M можно было удалять и с помощью ультрафиолетовых лучей. Такие стираемые чипы PROM, получившие наименование EPROM, стали обозначаться второй цифрой "7". Нумерация самых первых изделий была строго последовательной, однако уже вскоре обозначение микросхем памяти стало отражать их емкость в битах, что видно из последовательности наименования чипов EPROM: 2704, 2708, 2716 и далее вплоть до 27512. В дальнейшем длина обозначения была ограничена 5-ю цифрами, и мегабитовая микросхема EPROM получила наименование 27010. Хорошо известна история появления микропроцессора 4004: его название, принятое по маркетинговым соображениям, отражает 4-ряЗрядную архитектуру. Тогда, в 1971 году, процессор отнюдь не стал хитом продаж, и даже в 1975 году раздел каталога изделий Intel, посвященных микрокомпьютерам, открывался двухстраничным разъяснением под заголовком "Зачем нужны микрокомпьютеры?". Все изделия, так или иначе связанные с микропроцессором 4004, получили последовательную нумерацию в категории 4ххх. Даже такие ранее выпускавшиеся микросхемы, как RAM, ROM и PROM, получили второе наименование в категории 4004, которое стало обозначаться рядом с их обычной нумерацией. В 1972 году Intel приобрела компанию Microma Universal,

Inc., открыв для себя новую сферу деятельности - производство электронных наручных часов. Часы нуждались в интегральных схемах с крайне низким энергопотреблением, что дало толчок дальнейшему совершенствованию технологического процесса CMOS. Продукция категории CMOS получила обозначение "5ххх". Чипы без генераторов импульсов стали обозначаться как "52хх", а те, которые, взаимодействовали с кристаллом - ”58хх". Позднее технология CMOS стала применяться в изготовлении ОЗУ 5101. В том же 1972 году Intel разработала 8-разрядный PMOS-микропроцессор для корпорации Coirputer Terminals (позднее переименованной в Datapoint). Унаследовав принцип наименования микропроцессора 4004, новый чип получил обозначение 8008. Аналогичным образом в семейство продукции "8ххх" вошли все микросхемы RAM, ROM и EPROM, поддерживающие микропроцессор 8008. Тот, однако, не отличался простотой в эксплуатации, и в 1974 году появился более мощный NM0S-микропроцессор, известный под названием 8080, основанным на несколько иной комбинации тех же самых цифр. Микропроцессор 8080 работал под напряжением +12, +5 и -5 вольт. Одновременно Intel выпустила три вспомогательных чипа, обслуживавших 12-вольтовый генератор тактовой частоты и обеспечивавших декодирование управляющих сигналов шины. В 1976 году вышла 5- вольтовая версия со встроенными вспомогательными чипами, по силе напряжения питания названная "8085". Тот же принцип лег в основу наименования микропроцессора 8086, представленного в 1978 году. Как вспоминает Лес Вадаш, сотрудники отдела маркетинга приняли это название на ура, так как оно частично отражало 16-раЗрядную архитектуру. Дорогостоящие 1б-разрядные системы спустя год столкнулись с достойным конкурентом в лице микропроцессора 8088, по сути дела представлявшего собой несложную модификацию процессора 8086 с восьмиразрядной (отсюда и наименование) внешней шиной данных. Принятие корпорацией IBM на вооружение архитектуры 8086/88 при разработке первого персонального компьютера резко взвинтило маркетинговую ценность этого наименования, сохраненного последующими процессорами в виде 5- значного обозначения: 80286, 80386 и, наконец, 80486. Однако Intel не удалось зарегистрировать обозначение "х86" в качестве товарного знака. Так родилось новое название процессоров - Intel® Pentium®. Успехом микропроцессоров обусловлено разрастание семейства продукции 8ххх За счет самых разнообразных изделий, включая микроконтроллеры (8048, 8051, 8096) и контроллеры периферийных устройств, выполнявших все виды системных вычислительных функций и операций ввода-вывода. В числе первых контроллеров периферийных устройств серии 8080 - последовательный контроллер ввода-вывода, параллельный порт ввода-вывода и таймер. Аналогично первым ОЗУ, сначала эти микросхемы обозначались последовательной нумерацией - 8201, 8202 и т.д. Однако с появлением вспомогательных микросхем семейства Зххх, предназначенных для обслуживания процессоров серии 8ххх, стали возникать конфликты в наименовании, и тогда эти изделия еще до Завершения их разработки были переименованы в 8251, 8255 и 8253. Последними категориями продукции, нуждавшимся в разработке принципов наименования, стали телекоммуникационные средства и аналоговые изделия, которым была присвоена вторая цифра "9". Первый монокристальный кодек, выпущенный в 1977 г., получил обозначение 2910. В 1977 году Intel открыла новое направление деятельности - разработку памяти на магнитный доменах (ЦМД-ЗУ), которой была выделена категория "7ххх". Ее первенцем стал мегабитный чип ЦМД-ЗУ 7110, выпущенный в 197 9 году. Вот так сложились принципы обозначения ранней продукции Intel и были заложены основы порядка наименования, существующего сегодня. Однако наш рассказ на этом не заканчивается. За номерами тех или иных изделий стоит множество малоизвестных фактов, в том числе связанных с продукцией, которая так и не появилась в каталогах Intel. Мы предлагаем вашему вниманию как собственные воспоминания, так и рассказы наших коллег, которые стояли у истоков корпорации Intel. Другие изделия гораздо менее известны. Том Иннес (Tom Innes), сотрудник Intel № 38, вспоминает о своем участии в 1970 году в разработке биполярных регистров и арифметических логических устройств для корпорации Burroughs (изделие 3405 и 3406). В этих комплиментарных логических схемах (CTL) применялись вводы типа PNP и выводы на эмиттерных повторителях для обеспечения высокого быстродействия и пропускной способности. Компания Burroughs закупала такие чипы на протяжении целого десятилетия. Тед Дженкинс (Ted Jenkins), сотрудник Intel № 22, стоял у истоков разработки сульфидно-цинковых голубых светодиодов, а Завершал этот проект Джерри Паркер (Gerry Parker), сотрудник Intel № 99. Результаты разработки были приобретены у Intel компанией Monsanto. По заказу этой фирмы они разрабатывали и 7-сегментный декодер для цифрового вольтметра. Объем реализации таких устройств составил всего 10 ООО штук, что крайне мало в нашем бизнесе. Одной из любимых заказных разработок Пола Метровича была микросхема 8244, которая, в сочетании с микроконтроллером 8048 и ПЗУ, получила известность как игровая теле приставка "Odyssey 2" компании Magnavox. Это устройство пользовалось поистине грандиозным успехом, a Intel заработала на нем большие деньги. В этой связи заслуживает упоминания и чип 8245 для европейской телевизионной системы PAL, чье единственное отличие от микросхемы 8244 заключалось в количестве строк развертки на кадр и в параметрах синхронизации выходных телевизионных сигналов. Конечно же, у них не было в то время никаких компьютерных средств для удаления паразитных емкостей из топологии кристалла, поэтому точность обсчета тактовых частот в огромной степени зависела от способности инженера-проектировщика интуитивно рассчитывать расстояния и маршрутизацию связей между элементами интегральной схемы. Логические схемы чипов 8085 и 8086, как и других микропроцессоров и контроллеров того времени, по большей части состояли из простейших n-канальных элементов логики, загружаемых в обедненном режиме. Для микросхемы 8085 Питер Штолль разработал таблицу расчетных задержек при загрузке в обедненном режиме транзисторов всех использовавшихся нами размеров при различных нагрузках на схему. По этому "бумажному компьютеру" мы и обсчитывали подавляющее большинство тактовых маршрутов вместо того, чтобы пользоваться системой моделирования. Причем ошибки эти таблицы давали весьма и весьма незначительные при условии, что приблизительные расчеты паразитных емкостей в кристалле были сделаны более-менее верно. Как вспоминает Пол Метрович, прототип микросхем PMOS EPROM был создан Давом Фромэном (Dov Frohman), изобретателем стираемых ППЗУ (EPR0M), на основе матрицы дискретных транзисторов 4x4 в корпусе типа ТО?5 в виде специального макета с возможностью программирования и считывания данных. Аналогичная 16- разрядная матрица была изготовлена и для тестирования изделия 1701, однако необходимость в ней отпала, поскольку полноразмерная матрица 256x8 прекрасно Заработала. Довольно много компонентов - начиная с 1850-транзисторного чипа 5810 для электронных часов и заканчивая, по меньшей мере, микропроцессором 8085, который насчитывал 6144 транзистора, - вообще не проходило инструментального тестирования логики. Макетирование остается рациональным способом до тех пор, пока количество транзисторов в устройстве не превышает нескольких десятков тысяч. В дальнейшем же макеты становятся чересчур крупногабаритными и сложными, чтобы справляться с быстродействием реальной кремниевой продукции. Последним макетом, который создали Андрю Волк и Пол Метрович, стал видеотерминал, одним из первых получивший в начале 80-х годов 5-Значное наименование (82730). По иронии судьбы макетирование получило в наши дни вторую жизнь под названием эмуляции, широко используемой для проверки работоспособности чипов, насчитывающих миллионы транзисторов. Разница в том, что функции чипа реализуются программным эмулятором, а не имитируются с помощью дискретных логических элементов, запаянных или прикрепленных проводами к макету. Теперь мы можем загрузить ПК необходимой для проверки информацией, не изготавливая никаких чипов вообще. Первая в Intel стационарная система моделирования логических схем под названием LOLA/LOCIS разрабатывалась группой под руководством Марка Фломенхофта (Mark Flomenhoft). Появилась она на свет как нельзя вовремя, в ходе разработки микропроцессора 8086. С ее помощью удалось обнаружить десятки логических ошибок еще до начала последовательного экспонирования топологии кристалла на пластину (и тем не менее, еще несколько ошибок было обнаружено уже после реализации кристалла в кремнии!). В разработке плана компоновочной схемы участвовали как инженеры-проектировщики, так и специалисты по проектированию топологии печатной схемы (маски). Компоновочная схема изделия 8085, основанная на общей топологической структуре микропроцессора 8080, оказалась проще, чем у остальных кристаллов. Она была практически полностью выполнена Питером Штоллем, а Эндрю Волк составил компоновочную схему матрицы управляющей логики, аналогичной матрице ПЗУ со сдвоенной структурой. Черновой чертеж он сделал на миллиметровке, аккуратно соединив отдельные листы с тем, чтобы чертеж оказался как можно более подробным и в то же время компактным. Выполнение окончательного варианта компоновочного чертежа Заняло две недели (его черновой вариант на миллиметровке сохранился у Эндрю до сих пор) .

Рис. 3: Компоновочный чертеж ячеек, выполненный вручную на лавсановой пленке

Первые микросхемы Intel изготавливались с помощью механизма под названием "координатограф", который направлял процесс гравировки клише в рубиновом слое. Теду Дженкинсу руководство Intel поручило разработать технологический процесс CMOS (комплиментарные структуры "металл-оксид-полупроводник") для производства электронных наручных часов. Этот процесс предусматривает имплантацию ионов, однако необходимое оборудование у Intel отсутствовало, поэтому заказ на изготовление первых кремниевых подложек был передан компании Extrion (впоследствии ее приобрела компания Varian). Технология была готова к Запуску еще до Завершения процесса разработки самой микросхемы. Первые чипы P-MOS PROM изготавливались с металлическим покрытием, а записанные в них данные ультрафиолетовыми лучами не стирались. Поступило предложение попробовать применить рентгеновские лучи. Этот способ не прошел по двум причинам: во-первых, чтобы полностью стереть память микросхемы, ее нужно было облучать весьма и весьма интенсивно, а во-вторых, выяснилось, что рентгеновские лучи портят транзисторы, вызывая необратимые изменения их электрических характеристик. Потенциальные заказчики весьма скептически восприняли первые стираемые программируемые ПЗУ (EPROM) в плане надежности этих микросхем, опасаясь, что их память будет стираться даже под воздействием солнечных лучей.

Тогда был применен способ тестирования в поистине экстремальных условиях: микросхемы 1702 оставили на несколько дней под палящими лучами солнца на крыше штаб-квартиры Intel, и никакой потери данных Зафиксировано не было. (Следует отметить, что микросхемы N-MOS EPROM более позднего выпуска оказались более чувствительными к ультрафиолетовым лучам, для экранирования которых стала применяться желтая пленка, прикрепленная к кварцевому покрытию. При стирании памяти микросхемы пленку снимали, а затем возвращали на место). Том Иннес вспоминает о попытке изготовить биполярное программируемое ПЗУ с плавающими затворами! Для этого в основание PNP-транзистора был встроен Р-канальный плавающий затвор, запрограммированный на блокирование перехода между коллектором и основанием. Однако из-за неподходящих оксидов максимальное время хранения Заряда составило в лучшем

случае несколько недель, а в худшем - всего несколько часов. Жан-Клод Корне (Jean- Claude Cornet) и Фред Цанг (Fred Tsang), ветераны Intel, занимавшиеся разработкой биполярных микросхем, предложили концепцию множественных перемычек, которая и была принята на вооружение при изготовлении биполярных программируемых ПЗУ. В процессе изготовления чипов 8085, 8086 и статических ОЗУ с произвольной выборкой (SRAM) применялись одни и те же технологии NMOS. Тогда, в середине 70-х, производство модулей памяти типа SRAM казалось более прибыльным бизнесом, нежели микропроцессоры. Чуть позже Intel разработала технологический процесс NMOS с двойной имплантацией, получивший название "HMOS", для производства высокоскоростных модулей SRAM, пришедших на смену биполярным ОЗУ, которые продолжали выпускать конкурирующие фирмы. Будучи столь же быстродействующими (время доступа составляло 15 не), наши микросхемы оказались гораздо дешевле и экономичнее с точки зрения энергопотребления. Один из наших технологов, в обычной жизни чрезвычайно тихий, скромный человек, появился на работе в футболке с соответствующими изображениями и надписью: "Наш HMOS излечит вашу биполярную чесотку!". И действительно, технологический процесс HMOS оправдал самые смелые ожидания. Первые модули SRAM, изготовленные по этой технологии, выпускались в белом керамическом корпусе. Их проверяли на надежность с помощью "смертельного тестирования", помещая на 1000 часов в раскаленную до 125°С печь. Однажды сбой в работе термостата печи привел к превышению этой температуры вдвое. Когда печь выключили, выяснилось, что разъемы, в которые были установлены модули памяти, расплавились подобно воску. Сами же микросхемы цвета пережаренного бифштекса в подавляющем большинстве не только выдержали это пекло, но и оказались полностью работоспособными. Питер и Эндрю разработали и процедуру тестирования чипа 8085. По сути дела, речь шла о малой компьютерной системе, в составе которой тестируемое изделие само выполняло своего рода программу самотестирования. Такая стратегия была достаточно опасной, так тест мог запускаться лишь при условии, что тестируемое изделие уже обладало определенным набором функций, исполняемых надлежащим образом. Однако наши опасения оказались напрасными: как сама деталь, так и тестирующее устройство заработали абсолютно безупречно, позволив нам произвести необходимую отладку с самого начала (после ввода допуска на инверсию в контроллер адресной шины чипа с тремя состояниями).

Наверное нам нужны все качества: жаропрочные, самотестируемые, с виоразвёрткой и конечно со стираемым ПЗУ. Далее начинка чипа. Но стираемое ПЗУ лишь в самом начале.

> А у вас другое понимание ?

Да. Эмоции - это чувства, эмоции являются внутренними побудительными мотивами для того или другого поведения. Внешние (объективные) проявления эмоций - это уже фрагменты поведения, по которым мы судим о наличии эмоций у субъекта. Источником эмоций могут быть состояние организма, химический состав, механические нагрузки и прочие объективные (измеряемые) веше. Источниками эмоций могут быть и субъективные переживания, идеи. В обоих случаях - это некоторые "источники", причины, а не сами эмоции. Сами испытываемые эмоции не являются объективными "параметрами".

«Мозг робота»

Идею о том, что возможно создавать нужные нам устройства и другие объекты, собирая их "молекула За молекулой” и, даже, "атом За атомом" обычно возводят к Знаменитой лекции одного из крупнейших физиков XX века Ричарда Фейнмана. Эта лекция была прочитана им в 1959 году; большинство современников восприняли её как фантастику или шутку. Современный вид идеи молекулярной нанотехнологии начали приобретать в 80-е годы XX века в результате работ К. Э. Дрекслера, которые также сначала воспринимались как научная фантастика. В данном курсе мы будем опираться на представления, сформировавшиеся в более поздних работах Дрекслера и его последователей - таких, как Р. А. Фрейтас, Р. Меркле и др. При этом фундаментальная монография "Наносистемы. Молекулярная техника, производство и вычисления" имеет, несомненно, основополагающее значение. Сам термин нанотехнология стал популярен именно после выхода в свет знаменитой книги Дрекслера "Машины творения" и последовавшей за этим дискуссии. Оказалось, однако, что этот термин был ранее предложен Норио Танигучи, который понимал под этим любые субмикронные технологии (тогда - дело отдалённого будущего). В конечном счете, Дрекслер стал использовать термин молекулярная нанотехнология (МНТ) для различения предлагаемых им решений с нанотехнологией в смысле Танигучи. На сегодняшний день мы не знаем каких либо физических принципов, которые исключали бы возможность реализации идей Дрекслера. Это не означает, что такие запреты не будут открыты в будущем. Сегодня такая возможность остаётся под вопросом, однако постоянное использование оборотов типа "если это окажется возможным" сделало бы текст курса трудночитаемым. Поэтому принципы изготовления работы молекулярных наносистем излагаются так, как если бы они уже существовали. Следует понимать что сама возможность построения развитой молекулярной нанотехнологии в том виде, как это понимают Дрекслер и его последователи будет доказана только тогда, когда будут продемонстрированы первые наноустройства. В своих работах Э. Дрекслер и его последователи оценивали параметры в основном механических устройств, которые они могли бы иметь при приближении размера компонент к молекулярному масштабу. Это обусловлено не тем, что они недооценивают важность электрических, оптических и т. д. эффектов, а тем, что механические конструкции гораздо проще и достовернее масштабируются. При этом, разумеется, осознаётся что электрические и прочие эффекты могут дать Значительные дополнительные возможности.

Произведя соответствующее масштабирование Дрекслер получил следующие численные оценки:

Позиционирование реагирующих молекул с точностью ~0.1 нм

Механосинтез с производительностью ~10б опер/сек на устройство

Молекулярная сборка объекта массой 1 кг За ~104 сек

Работа наномеханического устройства с частотой ~109 Гц

Логический Затвор объёмом ~10-26 м3 (~10“8 j3), с частотой переключения ~0.1 нсек и рассеиваемым теплом ~10"21 Дж

Компьютеры с производительностью ~1016 опер/сек/Вт; компактные вычислительные системы на 1015 MIPS

Прежде, чем обсуждать возможность реализации молекулярной нанотехнологии в том варианте, в котором её видят Э. Дрекслер и его последователи будет полезно получить представление о том, как работают "устройства" аналогичного масштаба в живых организмах. В рамках данного обзора приведём лишь один из наиболее ярких примеров. АТФ-синтаза является ферментом, преобразующим разность концентраций протонов по разные стороны мембраны в энергию, запасённую в молекулах аденозинтрифосфата (АТФ). Последния используется практически всеми механизмами клетки в качестве универсального носителя энергии. АТФ-синтаза присутствует в "энергетических станциях" растительных и животных клеток - хлоропластах и митохондриях и представляет собой довольно сложную конструкцию из нескольких типов единиц –

белковых молекул (рисунок АТФ-синтаза). Одна из этих единиц - а-единица - прочно закреплена в мембране хлоропласта или митохондрии. Из неё выступает двойной "кронштейн" - пара Ь-единиц. С помощью г'-единицы на кронштейне крепится блок из чередующихся ±- и I-единиц.

Рядом с а-единицей в толще мембраны свободно вращается цилиндрический блок с- единиц. Очередная с-единица может захватывать протон из пространства под мембраной, где их концентрация высока. При этом она начинает притягиваться к отрицательно Заряженной a-единице. С-блок проворачивается до тех пор, пока заряженная с-единица не сблизится с a-единицей. При этом протон через имеющийся в a-единице канал переходит в пространство над мембраной, где их концентрация низка. Выделяющаяся при переходе из нижнего пространства в верхнее энергия и приводит с-блок во вращение.

На этом блоке закреплена очередная молекула - i-единица. Она играет роль коленчатого вала. По мере вращения она давит на очередную I-единицу, заставляя её переходить из одной конформации - закрытой - в другую - открытую. В открытой конформации I-единица Захватывает пару молекул - аденозиндифосфат (АДФ) и неорганический фосфат. При закрытии она с силой прижимает их друг к другу; это приводит к механосинтезу АТФ. При очередном открытии готовая молекула АТФ выходит в окружающую среду и I-единица готова к очередному циклу. Таким образом можно сказать, что АТФ-синтаза представляет собой довольно сложную молекулярную машину, состоящую из электромотора (ротор - с-блок; статор - а-единица), коленчатого вала (i-единица) и блока рабочих инструментов (I-единиц), осуществляющих механосинтез молекул АТФ из двух исходных компонент. Интересно, что АТФ-синтаза может работать и "в обратную сторону". Если над мембраной исходная концентрация АТФ высока, то уже

единицы будут вращать с-блок через i-единицу, закачивая протоны под мембрану. Таким образом, "электромотор" может работать и как "электрогенератор". Это только один из примеров расшифрованных природных наноустройств. Всё живое на Земле состоит из соединений углерода. Значение этого элемента трудно переоценить. Оно определяется огромным разнообразием его форм в соединениях. Углеродные цепочки могут образовывать линейный скелет молекул, циклические и сложные объёмные скелетные структуры; углерод представляет огромный интерес и в чистом виде, принимая различные формы от алмаза до молекулярных волокон и нанотрубок.

Ковалентная связь углерод-углерод является наиболее прочной из известных. До сравнительно недавнего времени известны были только две разновидности упорядоченного чистого углерода - алмаз и графит. Потом были обнаружены и другие - сначала были синтезированы молекулярные волокна, затем открыты полые сферические

молекулы - фуллерены; при поиске эффективных методов синтеза последних были обнаружены углеродные нанотрубки. Именно материалы на основе углерода Дрекслер рассматривает в качестве основных кандидатов для изготовления конструкций наномеханизмов (хотя, разумеется, свои места находят и другие элементы - водород, азот, кислород, фосфор, кремний, германий и т. д.) В нанотехнологических устройствах будущего, разумеется, могут быть использованы самые разнообразные явления - магнитное и электростатическое взаимодействия, перенос электронов, электромагнитной энергии (фотонов), различных квазичастиц. Однако в рамках "дрекслерианского" подхода обсуждаются в основном чисто механические конструкции. Делается это не потому, что остальные явления недооцениваются. Просто, такой подход позволяет наиболее наглядно продемонстрировать возможности молекулярной нанотехнологии, дать им как бы "пессимистическую оценку". Использование же всех остальных явлений а также квантовомеханических свойств нанокомпонент должно позволить Значительно эти возможности расширить. На рисунках приведены некоторые из множества конструкций нанокомпонентов, рассчитанных методами молекулярной динамики

от простейших до довольно сложных.

Простейшие шестерёнчатые передачи

Миниатюризация компонент вычислительной техники, увеличение частоты их функционирования представляют собой магистральное направление развития нанотехнологий. На сегодняшний день продемонстрирована работоспособность целого ряда активных компонент - транзисторов, диодов, ячеек памяти - состоящих из нанотрубок, нескольких молекул или даже из единственной молекулы. Передача сигнала может осуществляться одним единственным электроном. Пока не решены проблемы, связанные со сборкой таких компонент в единую систему, соединения их нанопроводами. Тем не менее, можно не сомневаться, что решение этих проблем - вопрос времени. Оценки показывают, что компьютер, собранный из наноэлектронных компонент и по своей сложности эквивалентный человеческому мозгу сможет иметь объём в 1 см3 - но будет работать в 107 раз быстрее (быстродействие будет ограничено возможностью отвода тепла). Компьютер (точнее, процессор + память), эквивалентный современному "Пентиуму" будет, предположительно, иметь объём в 10'6 см3 - 0.1x0.1^0.1 мм3. Вероятно, наиболее быстрые и производительные компьютеры будущего будут использовать именно наноэлектронную технологию, возможно они будут использовать спинотронику или фотонику. Однако не исключено, что самые маленькие компьютеры будут созданы на совершенно другой элементной базе. Дрекслер предполагает, что такой базой может стать наномеханика. Дрекслер предложил механические конструкции для основных компонент нанокомпьютера - ячеек памяти, логических гейтов. Основными их элементами являются вдвигаемые и выдвигаемые стержни, взаимно запирающие движение друг друга. При ширине стержня в несколько атомных размеров (например, при использовании углеродных нанотрубок) компьютер эквивалентный современному, содержащему 1 млн. транзисторов может иметь объём в 0.01 мк3, компьютер с памятью в 1 терабайт - объём в 1 мкЗ. Как и в случае с наноэлектроникой, быстродействие наномеханического компьютера будет определяться возможностью отвода тепла. Расчёты Дрекслера показывают, что при температуре окружающей среды ~300°К на один ватт рассеиваемой мощности такой компьютер будет осуществлять ~1016 операций в секунду. При мощности 100 нВт (предполагается, что такую мощность сможет без специального охлаждения рассеять упомянутый выше компьютер с объёмом 0.01 мк3) это даёт производительность 109 операций в секунду, что примерно эквивалентно мощному современному настольному компьютеру. Пока рано говорить, будут ли нанотехнические устройства середины XXI века похожи на те, которые рисуют сейчас последователи Дрекслера. Более вероятным представляется, что использование многочисленных электрических, магнитных, фотонных, квантово-механических и других эффектов сделает наномир ещё богаче и позволит построить технологию ещё более удивительную, чем та, которую увидел Дрекслер.

Позиционный сбор как средство от заблуждения от тех, кто нас водит за нос.Область применения: платы, чипы, наноустройства роботов

Если мы хотим изготовить чип с молекулярной точностью, то мы должны развить молекулярные производственные методы. Для молекулярного сбора частей нужно применить позиционный сбор. Одно из фундаментальных требований для позиционного сбора молекулярных машин - пригодность молекулярных частей. Один класс молекулярных частей мог бы быть характеризован как молекулярные стандартные блоки. С числом атомов, располагающимся где-нибудь от десяти до десяти тысяч (и даже больше), такой блок синтезировался бы хорошо и скоро развил методы его использования.

Введение

Нужно создать «самостоятельно копирующий» алмазный ассемблер, способный изготовить широкий диапазон продуктов, вероятнее всего, нам потребуется несколько главных стадий. Существующая технология кажется весьма трудной. Например, существуют предложения с использованием очень реактивных инструментов в вакуумной или благородной газовой окружающей среде. Это требует чрезвычайно чистой окружающей среды и очень точного и надежного позиционного контроля реактивных инструментов.

Более привлекательный подход как цель для ближайшего времени экспериментальные усилия - использование молекулярных стандартных блоков. Такие стандартные блоки были бы сделаны из множества до тысячи атомов (или больше). Такие относительно большие стандартные блоки уменьшили бы позиционную точность, требуемую для их

собрания. Соединение групп, менее разнородных, чем радикалы предложенные для синтеза алмаза также уменьшили бы норму неправильных реакций стороны в присутствии загрязнителей. Предложение использовать молекулярные стандартные блоки поднимает очевидный вопрос: на что они похожи?

Полимеры сделаны от мономеров, и каждый мономер реагирует с двумя другими мономерами, чтобы сформировать линейную цепь. Синтетические полимеры включают нейлон, дакрон, и другие. Естественные полимеры включают белки и РНК, если последовательность мономеров, формирующих полимер отобраны тщательно, всё свернется в желательные трехмерные формы. В то время структуры возможно сделать этим путем (это свидетельствуется замечательным диапазоном белков, найденных в биологических системах), это не самый интуитивный подход (белок, сворачивающий общеизвестно труден).

Второй недостаток этого подхода - относительная нехватка чопорности получающейся структуры. Правильная трехмерная форма обычно формируется, когда много слабых связей объединяются, чтобы дать желательному устройству большую стабильность и более низкую энергию, чем альтернативы. Однако, эта желательная структура может обычно разрушаться изменениями в температуре, давлении, растворяющих, расторгнутых ионах, или относительно скромной механической силе.

Эти ограничения, вызванные в большой мере в соответствии с ограничением к двум группам соединения в мономер и мотивируют исследование блоков с тремя или более группами соединения.

Превосходный обзор хорошо характеризованного линейного твердого прута сформированный разнообразием методов, обеспечивает примеры лучших исключений к общему правилу, что полимеры являются гибкими, хотя даже здесь жесткость является переменной. Однако гигантские молекулы или надмолекулярные собрания составляются из более коротких и более жестких частей, они были бы чрезвычайно полезными в синтезе жестких трехмерных структур. Достоинства позиционного сбора, силы и чопорности.

Идея сделать молекулярную структуру, позиционно собирая молекулярные части незнакома и отлична. Части будут падать в куче, если они не удержаны в месте некоторым сильным позиционным устройством. В молекулярном масштабе, главная проблема при позиционном сборе преодоление тепловых помех. Части будут шевелиться и покачиваться из нужного положения, если они не удержаны в месте некоторым жестким позиционным устройством Фундаментальное уравнение, связывающее позиционную неуверенность, температуру и чопорность: s2 = kbT/ks

Где s - средняя ошибка в положении, КБ - постоянный Больцмана, Т - температура в Кельвинах, и ks - силы восстановления. Если ks - 10 N/m, позиционная неуверенность, s в температуре комнаты - ~0.02 нитрометана (миллимикроны). Достаточно точно разрешить выравнивание молекулярных частей в пределах фракции атомного диаметра. Чопорность 10 N/ш, достижима с существующим устройством микропросмотра, но чопорности неблагоприятен размер. Преимущества и особенности молекулярных стандартных блоков Нанотехнология ищет способность сделать большинство структур совместимым с физическим Законом. Когда мы используем стандартные блоки, особенно большие стандартные блоки, мы уменьшаем диапазон возможных структур, которые мы можем сделать. Преимущества стандартных блоков:Больший размер. Это означает более низкую точность, позиционные устройства могут удовлетворительно управлять стандартным блоком.Больше связей между стандартными блоками. Как обсуждено далее, больше групп соединения на каждом стандартном блоке подразумевает больше связей между стандартными блоками, большая чопорность и большая непринужденность в формировании трехмерных структур.Большая терпимость загрязнителей. Большие стандартные блоки могут иметь большую граничную область, таким образом разрешая использование многократных слабых связей между стандартными блоками (вместо меньшего количества более сильных связей). Поскольку специфический образец граничных слабых связей может быть весьма определенным, два стандартных блока свяжут друг друга, в то время как другие молекулы свяжут слабо если вообще не свяжут. Этот принцип, взятый непосредственно из самостоятельного сбора, имеет большую подсказку в улучшении способности молекулярно стандартных блоках допустить грязь и другие загрязнители. Эта специфика также улучшает способность блоков связываться, даже когда позиционная точность нечёткая.Более доступный экспериментально. В то время как теоретические предложения ясно показывают большой потенциал позиционного контроля когда взаимодействуют очень маленькие стандартные блоки (и даже, при соответствующих обстоятельствах, индивидуальные атомы), требование для высокой точности и нетерпимости загрязнителей делает эти предложения экспериментально недоступными к существующим способностям. Стандартный блок может быть относительно легко синтезирован и более терпим к позиционной неуверенности и загрязнителям в течение сбора.Непринужденность синтеза. Экспериментально доступный стандартный блок должен быть легко синтезирован. Поскольку структуры более низкого напряжения легче синтезировать, и многоциклические структуры обеспечивают большую силу и чопорность, очень низко напрягают многоциклические структуры (как в, например, алмаз или графит), вероятно, будут обычными в хорошем стандартном блоке. Исключение к этому общему правилу могло бы быть строительством преднамеренно напряженного МСБ, чтобы облегчить строительство кривых поверхностей (который иначе создают напряжение в группах соединения межстандартного блока) и стабилизировать ядра дислокаций.

Большое место. Возможно самое большое преимущество МСБ - их обширное число. Поскольку мы увеличиваем их размер число возможных увеличений МСБ по экспоненте, даёт нам комбинацию связей и больше возможностей, чтобы выбрать те немногие МСБ, которые лучше всего удовлетворяют нашим требованиям.Облегчая нам удовлетворять наши первичные ограничения (непринужденность синтеза, числа и специфики групп соединения межстандартного блока, и т.д), это также облегчает нам удовлетворять вторичные цели, типа невоспламеняемости, не токсичности, способность работать в многократных растворителях так же как вакууме, терпимость более высоких температур, и т.д.

Далее мы обсуждаем особенности и желательные свойства МСБ, некоторые определенные молекулярные структуры, которые иллюстрируют эти свойства. Также мы рассматриваем соединение групп, которые могут использоваться, чтобы соединить некоторые из предложенных МСБ. Они включают имеющие два полюса связей, водородные связи, комплексы металла перехода, и более традиционный амид и редактированный эстер.

После обсуждения МСБ и как связать их, мы обсуждаем высокоуровневые стратегии для того, чтобы делать структуры из них. Самое очевидное различие - между отнимающим синтезом (удаляющий МСБ, который Вы не хотите от большего кристалла) и совокупного синтеза (добавляющий МСБ, который Вы хотите к меньшей заготовке). Использование этих двух подходов помещает несколько различные требования в МСБ.

Цель создания большего МСБ могла бы также быть достигнута, делая их из меньшего МСБ. Далее в "кристаллах" обсуждаем подход к этому, которое могло бы разрешить синтез очень большого МСБ (возможно десять миллимикронов или больше).

Наконец, мы рассматриваем то, что мы хотели и могли бы сделать из МСБ. Если наша цель состоит в том, чтобы осуществить позиционный сбор, то самая очевидная вещь, чтобы строить - своего рода позиционное устройство. Другие целевые структуры, менее правдоподобны.

Соединение групп

МСБ может быть характеризован числом соединения групп. Больше групп соединения вообще лучше, поскольку они более легко позволяют нам делать жесткие трехмерные структуры. С другой стороны, больше групп соединения имеет тенденцию делать МСБ тяжелее, чтобы синтезировать.

МСБ с тремя группами соединения с готовностью формируют плоские структуры. Графит, сформированный из sp2 углеродистых атомов, который связан тремя смежными соседями, является плоской структурой и является весьма сильной и жесткой в двух измерениях, но которая, как бумага, с готовностью свернётся через третье измерение. Так же, как бумага может быть сформирована в трубы, чтобы улучшить ее чопорность, так может графит быть сформирован в трубы (часто названный баки трубы).

МСБ с тремя группами соединения, как sp2 углерод, может сформировать плоские структуры с хорошей плоской силой и чопорностью, но будет слабым и послушным в третьем измерении. В то время как эта проблема могла бы быть уменьшена, формируя трубчатые структуры, жесткие структуры, если использовать этот подход то они должны будут быть сделаны из разных МСБ, поскольку маленькие МСБ (слишком малы, чтобы сформировать трубчатые структуры) и испытывают недостаток в чопорности.

МСБ с четырьмя группами соединения не в общей плоскости удобны для того, чтобы строить трехмерные структуры (поскольку эти четыре связи в четырёхгранном sp3 углеродистом атоме позволяют этому формировать жесткую, многоциклическую трехмерную алмазную решетку).МСБ с тремя группами соединения может быть соединен, когда каждый член пары, жертвует одной группе соединения, чтобы сформировать пару. Пара МСБ эффективно имеет четыре группы соединения (две доступные группы соединения, обеспечиваемые каждым членом пары). Особенно, если четыре группы соединения окончания неплоски, пара может рассматриваться как единственный МСБ с четырьмя группами соединения. В этом получается несколько окольный путь, МСБ с тремя группами соединения может сформировать трехмерные структуры близкие как МСБ с четырьмя группами соединения.МСБ с пятью группами соединения может сформировать трехмерные твердые частицы. Например, МСБ мог бы иметь три плоские группы изменения с углами, "предают группу изменения земле" 120 °; и имеются две из плоскости группы изменения, обе из которых нормальны к плоскости (одна группа изменения, указывающая прямо, другое прямое вниз). Такой МСБ может сформировать шестиугольные листы при использовании трех в плоскости групп изменения, (каждое соответствие МСБ единственному углеродистому атому в листе графита), но также будет в состоянии соединить смежные листы при использовании двух из плоскостей групп соединения. Ячейка единицы имела бы шестиугольную симметрию. МСБ с шестью группами соединения может быть связан вместе в кубической структуре, шесть групп соединения, соответствующих шести сторонам куба или ромбоиды. МСБ с шестью группами изменения может естественно и легко сформировать твердые трехмерные структуры тем же самым способом, которым могут быть сложены кубы или ромбоиды. Баки (С60) теперь были функциональны с шестью функциональными группами,- это открывая возможность использования их как молекулярные стандартные блоки для строительства трехмерных структур. МСБ с шестью в плоскости группами изменения могут сформировать особенно сильную плоскую структуру или лист. Устройство листа зависело бы только от длины связей (заземлённый)- МСБ, а не в любой способности МСБ поддержать две группы изменения под некоторым определенным углом. Поскольку расстоянием между связанным МСБ можно часто управлять более эффективно (простирающаяся чопорность связи может быть выше) чем угол между смежными группами изменения (сгибающаяся чопорность обычно ниже), эта структура может быть значительно более жестка в плоскости чем плоская структура, сформированная из подобного МСБ с тремя группами изменения.

Кубические или шестиугольные близки к упаковке в кристаллические структуры и очень жестки, соединяя 12 групп соединения от каждого МСБ. Эти структуры могут быть описаны следующим образом: два очень жестких листа (шесть в плоскости групп изменения) могут быть положены на вершине друг друга. Каждый МСБ в верхнем листе может быть связан с тремя МСБ в более низком листе (которые формируют вершины треугольника). Эта связь может быть проведена с одной третью, четвертой, и большим количеством листов. Шесть групп изменения соединяют каждый МСБ с шестью в плоскости соседей, три группы изменения соединяют каждый МСБ с тремя МСБ от плоскости ниже, и три группы изменения соединяют каждый МСБ с тремя МСБ от плоскости выше. Главное преимущество этого типа МСБ состоит в том, что чопорность целой структуры Зависит только от простирающейся чопорности связей между МСБ, а не на угловой чопорности между смежными группами изменения. Это может быть полезным, когда угловая чопорность низка, но простирающаяся чопорность нормальна. МСБ с четырьмя группами соединения могут быть соединены, когда каждый член пары жертвует одной группой соединения, чтобы сформировать пару. Пара МСБ эффективно имеет шесть групп соединения (три доступных группы соединения, обеспечиваемые каждым членом пары). Пара может рассматриваться, как единственный МСБ с шестью группами соединения. Это снова ведет естественно к ячейкам единицы, которые являются кубическими или ромбическими, но с каждой ячейкой единицы, включающей два МСБ. Это подобно примитивной ячейке единицы алмаза, который имеет два углеродистых атома.На заметку: МСБ с двумя группами соединения формируют трехмерные структуры трудно и только при использовании косвенных и сложных методов. МСБ с тремя группами соединения с хорошо формируют плоские структуры, которые являются сильными и жесткими в плоскости, но сгибаются легко, как лист бумаги, если не собирается в трубчатые структуры, чтобы улучшить чопорность. Они могут также использоваться (хотя несколько менее естественно), чтобы непосредственно сформировать трехмерные твердые частицы с ячейкой единицы, имеющей четыре МСБ. МСБ с четырьмя группами соединения весьма естественно формируют сильные, жесткие трехмерные твердые частицы, в которых ячейка единицы составлена из двух МСБ (как в алмазе). МСБ с пятью группами соединения может хорошо сформировать сильные, жесткие трехмерные твердые частицы, в которых ячейка единицы составлена из шести МСБ. МСБ с шестью группами соединения хорошо формируют сильные, жесткие трехмерные твердые частицы, в которых ячейка единицы составлена из единственного МСБ. Они могут также сформировать очень жесткие листы, если все группы изменения в плоскости, хотя эта связь жертвует в плоскости чопорностью. МСБ с двенадцатью группами соединения может сформировать очень сильные и жесткие трехмерные твёрдые частицы.В то время как МСБ может иметь любое число групп изменения, МСБ с меньшим количеством групп изменения - обычно (хотя не всегда), с большей готовностью синтезировался. Если мы ищем МСБ с наименьшим количеством числа групп изменения, которые могут все еще с готовностью формировать сильные, жесткие трехмерные структуры, то МСБ с четырьмя группами редактирования весьма привлекателен. Высокая структура симметрии с четырьмя группами редактирования будет иметь четырёхгранную симметрию (с углом, "предают группу изменения земле" приблизительно 109 °).МСБ для позиционного сбора не должны быть разрушаемы: они могут быть использоваться в вакууме. Как кирпичи, они могут быть собраны и перемещены в желаемое местоположение, разрушаемы они или нет.

Если два МСБ могут быть связаны друг с другом в двух или более разных конфигурациях, а процесс сбора беспорядочен, то они сами выберут из числа этих многократных конфигураций и создадут случайную глыбу МСБ не в любой определенной нужной для нас связи. Поэтому МСБ для «самостоятельного сбора» часто используют многократные слабые связи, а не сильные связи. Любая специфическая слабая связь может быть сломана тепловыми помехами. Только когда действие многократных слабых связей объединено, делает получающуюся конфигурацию МСБ устойчивыми. Конфигурации, которые одновременно позволяют иметь многократные слабые связи, относительно редки, и таким образом легче проектировать МСБ с многократными слабыми связями, которые сами собираются в единственную желаемую структуру.В то время как использование сильных связей в «самостоятельном сборе» возможно, позиционное собрание может с большей отдачей использовать МСБ, которые сформируют несколько очень сильных связей. Несоответствующие взаимодействия между позиционным сбором МСБ предотвращены простым целесообразным способом для удержания отдельными их друг от друга. Когда два МСБ сопоставимы их ориентациями можно управлять, чтобы предотвратить несоответствующее формирование связей. Таким образом, контроль над формированием связей может быть достигнут через позиционный контроль, а не проекцией МСБ, чтобы быть правильным в формировании связей. Этот подход разрешает использование очень реактивного МСБ, который был бы полностью несоответствующим для «самостоятельного сбора».Неудобство очень реактивного МСБ - то, что ими нужно позиционно управлять всегда.Им нельзя позволить смешаться беспорядочно в любое время, поскольку это Заставило бы их быстро формировать непригодные глыбы. В то время как это налагает множество ограничений, которые более трудны для сегодняшних систем.

Альтернативный подход состоит в том, чтобы использовать группы Защиты, которые покрывают или изменяют очень реактивные группы изменения. Эти группы защиты были бы тогда удалены, когда два из «позиционного сбора» присоединятся к МСБ. Использование защиты групп обычно в химическом синтезе, хотя понятие удаления группы Защиты от единственной молекулы при использовании позиционного контроля все еще ново. Фотоактивация молекул в пределах области, сопоставимой в размере к длине волны света известна и используется коммерчески. От перспективы нанотехнологии, области, которые являются сотнями миллимикронов в размере, являются очень большими, делая оптические подходы, довольно неточными, когда рассматриваются от перспективы желательных и долгосрочных целей.Позиционно собранный МСБ должен быть сделан как самостоятельный сбор. Это подразумевает, что при «позиционном сборе» МСБ должен иметь "ручки", которыми они могут быть захвачены. На позиционном сборе МСБ должен быть в состоянии сформировать обратимые связи к позиционному устройству. Идеально, это было бы сделано, используя переменную близость участков, которые имеет две структуры: связанные и развязанные. Наконечник позиционного устройства сначала связывается с МСБ. Потом помещают МСБ относительно некоторой Заготовки в которой связаны МСБ. Наконец, позиционное устройство выпускает МСБ. Пинцет служит этой функцией: когда закрытый он может схватить объект (высокая близость), когда открытый он выпускают объект (низкая близость).

Абстрактные свойства четырёхгранного МСБ

Четырёхгранный «позиционно собранный», МСБ, кажется, привлекательной альтернативой, с готовностью формируя сильные, жесткие трехмерные структуры в то время будучи достаточно простым, они могут синтезироваться. Перед рассмотрением любого определенного четырёхгранного МСБ, мы сначала рассматриваем некоторые из их абстрактных свойств.Прежде всего, группы изменения будут иметь специфические свойства. Из критического беспокойства - условия, при которых связи сделаны, и степень, до которой несоответствующие связи являются возможными. Если определенная функциональная группа, назовём это R, связи с готовностью с другими функциональными группами типа R (как верно для радикалов), то МСБ не может быть сохранен в решении, быстро не формируя нежеланные глыбы. Эти ограничения могут быть преодолены при помощи защиты групп (или иначе представление некоторого барьера к реакции), хотя это добавляет дополнительное требование, чтобы группы Защиты были удалены перед тем как МСБ будет добавлен к растущей Заготовке.Второй тип изменения вовлечет две отличные функциональные группы, будем называть их А и В. Функциональные группы типа А с готовностью создадут связи с функциональными группами типа В, но А не будет создавать связи к А, и В не будет создавать связи к В. Реакция диенов - хорошая иллюстрация этого вида функциональной группы. Диен и диенофилам (соответствующий функциональным группам типа А и типа В) создадут связи друг к другу, но не к себе. Они также связаны к немногим ещё, и так могут использоваться в большинстве растворителей (или в вакууме) и в присутствии примесей. Как нет никаких групп отката, сама реакция не представляет никого возможного нежеланного загрязнителя.

Второе преимущество функциональных групп А-В - их увеличенная терпимость позиционной неуверенности. Рассмотрите два типа МСБ, типа А и типа В. Тип МСБ имеет четыре группы изменения типа А, в то время как тип В МСБ имеют четыре группы изменения типа В. Как не может связаться с другим типом As, так и тип Bs не может связаться с другим типом Bs. Когда тип А и тип Bs объединены в алмазе (или фактически цинковый сфалерит(цинковый -сфалерит) или кварцит (шестиугольный)

кристаллической решеткой, они чередуются. Каждый А окружен четырьмя Bs, и каждый В окружен четырьмя As.И в цинковом сфалерите и в кварцитовых структурах, нет никаких циклов длины пять но много циклов длины шесть. Таким образом, если мы пересечем дорожку от одного МСБ до другого по связям между ними, то мы никогда не будем находить, что мы Закончили цикл и возвратимся к старту МСБ без включения по крайней мере шести МСБ по дорожке. Ясно, цикл с нечетной длиной (типа пять) подразумевал бы, что или два As были связаны или что два Bs были связаны. Этому запрещает природа стандартных блоков А- В.Если, однако, мы использовали МСБ типа R, который может с готовностью связаться друг с другом, чем дорожка длины пять была бы возможной, если бы геометрия МСБ была достаточно искажена. Такое искажение могло бы произойти, если бы группы соединения были недостаточно жестки, и разрешали РТС около края кристалла входить в контакт друг с другом. Это - точно, что случайно встречает алмаз (100) поверхность, которая формирует напряженные димеры из смежных углеродистых атомов, если бы они были частью большой части, были бы отделены дополнительным углеродистым атомом между ними.Использование A-В МСБ устраняет возможность нечетных циклов, и особенно циклы длины пять. Однако, это не устраняет циклы длины четыре, который мог бы в принципе произойти, если бы геометрия была достаточно напряженная. Поскольку напряжение, требуемое достигать цикла длины четыре больше, чем напряжение, требуемое достигать цикла длины пять, R МСБ в алмазной решетке с большей готовностью произведет нежеланные циклы длины пять, чем подобный A-В МСБ произведет нежеланные циклы длины четыре.Этот принцип может быть расширен, вводя больше типов функциональных групп, D, Е,F.... Чем больше типов функциональных групп, тем более напряженная геометрия должна быть перед неправильной связью сформирована. В пределе, произвольная конечная структура, составленная из неподвижного числа МСБ, выстраиваемого в регулярной решетке, подобной алмазу (или связанные структуры) имела бы функциональные группы, все из которых были отличны и уникальны. Поскольку позиционная точность становится более бедной, и более бедное, "позиционное" собрание становится больше как «сам собрался». Методы использовали в «самостоятельном сборе», чтобы гарантировать, что точное собрание, несмотря на позиционную неуверенность, может быть постепенно введено в позиционное собрание, поскольку точность ухудшается.Это также иллюстрирует важность чопорности в группах редактирования. Чем более жесткий группы редактирования, тем менее вероятно, которые будут сформированы связи, где они не должны быть. В пределе, достаточно жесткие группы редактирования полностью препятствовали бы неправильным структурам формироваться. Если группы редактирования имеют соответствующую ориентацию, получающиеся структуры не напрягутся (например, четырёхгранные sp3 углеродистые атомы формируют не напрягшие связи в алмазе).

Предложения о МСБ МСБ должен быть жестким, сильным, и способным синтезироваться с существующими методами. Чопорность и сила - признаки, полученные из многих сильных связей. Многоциклические молекулы обычно более сильны и более жестки, чем молекулы без циклов. Не напрягшие структуры обычно легче синтезировать, чем напряженные структуры. Хороший МСБ, будет многоциклическим с множеством сильных, почти не напрягших связей. Учитывая, что углы связи - часто 120 (треугольные) 0 или 109 (четырёхгранные) °, мы, вероятно, будем видеть шестиугольные плоские структуры (как в графите), или алмазных и связанных структурах. Это не должно удивлять, что МСБ, которые напоминают, биты графита с соответственно функциональными краями, или биты алмаза с соответственно функциональными поверхностями, являются хорошими кандидатами для МСБ. Алмазная решетка в особенности может быть изменена заменой углерода элементами от колонки IV: кремний, германий, олово, или свинец. Края или поверхностные атомы на МСБ могут быть выбраны из колонок III, V или VI, как соответствующие (или альтернативно поверхностные атомы могут просто гидрогенизироваться).

тетрааза-адамантан (гексаметилентетрамин) (гидроданные, опущенные для ясности)

Эта цепь рассуждений ведет справедливо непосредственно к молекулам как adamantane: жесткая четырёхгранная молекула, которая может включить гетероатомы и может с готовностью функционировать. Составленная из 10 углеродистых атомов база данных Бейлштайн перечисляет более чем 20 ООО вариантов, поддерживая идею, что эта семья молекулярных структур является большой, содержит много с готовностью синтезируемых членов, и имеет достаточное "место проекта", чтобы обеспечить решения, способные удовлетворить многократные ограничения, наложенные на "хороший" молекулярный стандартный блок.

Несколько молекул в этом классе, которые синтезировались, включают adamantane;

1,3,5,7 - тетрасила - адамантан; 1,3,5,7 тетрабора - адамантан (еще синтезируемый, хотя 1-бора-адамантан синтезировался); 1,3,5,7-тетрааза-адамантан (более обычно известный как гексаметилентетрамин, с готовностью синтезируемый с 2,4,6,8,9,10- гексаметиломи - 2,4,6,8,9,10 - гексабора - адамантан; и многими другими.

Тетрамантан (С22Н28) (гидроданные, опущенные для ясности)

Большие биты алмаза, которые синтезировались, включают диамантан (С14Н20), триамантан (С18Н24), и даже тетрамантан (С22Н28). Пентамантаны (С26Н32) и гексамантаны (С30Н36) происходят естественно в некоторых депозитах газа, добываемого с большой глубины, но не доступные в лаборатории.

Другие маленькие жесткие структуры, которые могли бы использоваться как основание для стандартных блоков, включают целлофан, iceanes (маленькие части "шестиугольного алмаза,"),баки шары, баки трубы, алфавитные винтовые белки.

"Прочность связи"

Обязательство "силы" типично измеряется в единицах энергии.

Килокалория/молекулярная масса обычна в химической литературе, хотя электронные вт, джоули (более обычно атто джоули (10'1S джоулей) или Зепто джоули (10"21 джоуль) ) , хартри (атомные единицы, часто используемые в квантовом программном обеспечении химии) и калориях все используются также. Таблицы преобразования обычно доступны.

Вместе (нехимическое) использование, "энергия" относится к максимальной силе, не энергии. Энергия и сила не то же самое, поскольку ньютоново уравнение, связывающее работу и силу - Работа = Расстояние времен Силы. Знание энергии не говорит нам силу, которая должна быть применена, если мы также не знаем расстояние, по которому должна работать та сила. По химии, разумное приближение к простирающемуся потенциалу между двумя атомами хранящимися на таможенных складах - потенциал Азбуки Морзе: U (х) = De [1 - е-Ь (х-гО)] 2

Где U (х) - потенциальная энергия системы, поскольку функция разделения х между двумя атомами хранящимися на таможенных складах, De - "прочность связи", поскольку энергия, е - 2.71828 ..., гО - расстояние равновесия (минимальное расстояние энергии) , и Ь - параметр, который, наряду с De, определяет чопорность ks связей. Поскольку ks с определен от вибрационной частоты и массы вибрирующих атомов, и De (с некоторой подстройкой к нулевому пункту вибрационная энергия) определен от химических данных о прочности связи, параметр b может тогда быть определен, используя формулу (Drexler, 1992): b = sqrt (ks/ (2 De))

Если мы возьмём связи с достаточно большой устойчивой силой, то это в конечном счете сломается. Это происходит в силе b De / 2. Используя эти уравнения, и знание вибрационных частот, атомной массы, и "прочности связи" как энергия, мы можем вычислить фактическую силу, требуемую нарушить связь. Сила, требуемая нарушить единственную углеродистую-углеродистую связь - ~6 наноньютонов. Как "энергия" имеющая два полюса связи, измеренного, поскольку энергия - почти один порядок величины меньше, и чопорность не существенно меньше, мы ожидали бы, что сила примерно 1 наноньютон будет достаточна, чтобы нарушить имеющее два полюса связи. Использование энергий измерять прочности связи является соответствующим, если мы ожидаем, что тепловые помехи - подрывная сила, которая нарушит связи. Время до тепло разрушения, дается: tpa3p = tO eDe/kbT

где КБ - постоянный Больтзманн, Т - температура в кельвинах, и tO - постоянная особенность специфической системы (на заказе 10-13 для "типичных" связей). Как может быть Замечен, связи с энергией "сила" значительно сверх тепловых помех не будут разрушены тепловыми помехами в течение очень долгого времени.

Возможные группы соединения

Как упомянуто ранее, химия полимера развила огромный арсенал функциональных групп, которые могут соединить мономеры. Главный недостаток от текущей перспективы состоит в том, что полимеры, сделанные от мономеров только с двумя группами соединения имеют тенденцию быть гибкими - а не жесткими, хорошо определил трехмерные структуры. (В то время как белки могут свернуться в трехмерные структуры, процесс является косвенным). В отличие от этого, четырёхгранный МСБ с четырьмя функциональными группами (чтобы взять один пример), который может связаться с четырьмя другими МСБ, мог быть встроен в очень жесткие структуры. Позиционное собрание такого МСБ потенциально позволило бы синтез огромного диапазона структур. Таким образом, мы желаем увеличить число соединения групп в мономер.

Как мы могли бы связать adamantane-базирующийся МСБ? (гидроданные, опущенные для

ясности)

Как, тогда, мы могли бы соединить два adamantane-базирующихся МСБ? Одна возможность, которая иллюстрирует понятие, - использование имеющих два полюса связей между азотом и бором. Это мотивировано меньше от любого существующего общего полимера чем от наблюдения, что самый простой, самый жесткий и самый прямой метод соединения двух МСБ должен сформировать обязательство между двумя атомами, один атом от каждого adamantane. В то время как радикалы могли использоваться, они страдают от определенных недостатков (наносящий удар в течение синтеза, например). Имеющее два полюса обязательство, с другой стороны, разрешает синтез В и N МСБ отдельно. В то время как намного более сильно чем водородные связи, имеющие два полюса связи более слабы чем нормальные ковалентные связи. Их сила может измениться существенно, вообще в диапазоне от десять до нескольких десятков килокалории/молекулярной массы.

Центральные 1,3,5,7 тетраборат - адамантана МСБ связанный с четырьмя окружениями

тетрааза - адамантана МСБ. Если мы используем 1,3,5,7 тетраборат - адамантана и 1,3,5,7 - тетрааза - адамантана как "В" и "N" стандартные блоки, то каждый атом соединения (N или В) связан к трем другим атомам в его МСБ, таким образом обеспечивая жесткую поддержку. Класс структур, которые могут быть сформированы, включает вид структур, типичных для (например) кремниевого карбида, где переменные кремниевые и углеродистые атомы каждый связаны к четырем соседним атомам другого типа. Тип В и N адамантан - базирующийся МСБ, в основном, большие версии того же самого понятия. В то время как 1,3,5,7 тетраборат - адамантана не синтезировались, вычисления дискретного преобразования Фурье, используя 6-311+G (2-ой,) показ базисного комплекта, молекула - минимумы на потенциальной поверхности энергии. Далее, вычисления дискретного преобразования Фурье, используя несколько меньший 6-31G (d) базисный комплект показывают, что димер, составленный из N и стандартного блока В, связанного в соответствии с имеющим два полюса обязательством - также минимумы на потенциальной поверхности энергии с теплосодержанием формирования приблизительно 20 килокалорий/молекулярных масс. В то время как бор с тремя единственными связями обычно плосок, это напряженное по четырёхгранной природе adaxnantane клетки. Стабилизация атомов бора в четырёхгранный (а не плоский) связывающий образец подходящими электронными группами дарителя (например, NH3) должна увеличить стабильность стандартного блока плюс комплекс с четырьмя группами дарителя.

Водородные связи

Водородные связи обычны в биологических системах. Они относительно слабы, на заказе

5 килокалорий/молекулярных масс, но вовлекают прямо и широко осуществленная химия и могут обеспечить разумную силу, когда несколько объединены (Уотсон и др., 1987). Если мы используем адамантан 1,3,5,7 тетракарбоновых кислот (четыре группы СООН в четырех треугольных углеродистых атомах адамантана) как МСБ, каждый МСБ может с готовностью сформировать восемь водородных связей к смежному МСБ в кристалле, если мы предполагаем, что МСБ устроены как углеродистые атомы в алмазе. Однако, получающаяся кристаллическая структура имела бы большие пустые места. Экспериментальное определение кристаллической структуры (Ermer, 1988) показывает пять взаимно проникающих ромб решетки, таким образом эффективно заполняя большие пустоты, что единственная ромб решетка создала бы.

Приложение добавило 24 января 2002: теоретическая возможность была бы циклогексан - 1,3,5/2,4,б - гексокарбоксильной кислотой (см. фигуры в левом, графический показ - вся экваториальная изомера). Этот МСБ имеет шесть групп соединения, и каждая группа соединения могла иметь две водородные связи. В то время как вся изомера - циклогексан - 1,2,3,4,5,6 - гексокарбоксильная кислота с три осевой и три экваториальных группы - синтезировалась и доступна коммерчески, это не формирует очевидную кристаллическую структуру, в которой могут сформироваться 12 хорошо выровненных водородных связей. В отличие от этого, в то время как циклогексан - 1,3,5/2,4,6 - гексокарбоксильная кислота не синтезировалась есть теоретическая кристаллическая структура, которая формирует 12 хорошо выровненных водородных связей и не имеет никаких больших пустот. Семь таких МСБ, устроенных в соответствующей структуре показывают в следующей фигуре:

Действительно ли эта теоретическая кристаллическая структура фактически сформировалась бы, не был экспериментально определен. Никакая очевидная альтернативная структура не разрешила бы хорошее выравнивание всех 12 водородных связей. Есть много вообразимых вариантов, которые имеют то же самое или подобный мотив.

Приложение от 15-ого марта 2002: "Кислота В [весь экваториальный циклогексан гексокарбоксильная кислота] сформирована из кислоты [весь циклогексан гексокарбоксильная кислота, коммерчески доступная], нагреваясь с соляной кислотой..." (Английский перевод немецкого патента ванна анилина и акционерного общества «Сода» -Завод, заявление соглашения номер 2212369, поданный 15 марта 1972)

Бумага, которая проливает тангенциальный свет на возможную кристаллическую структуру "Кислоты В", является "кристаллической структурой меллитеновой кислоты, (бензогексокарбоксильная кислота)" S.F. Darlow, Протоколы Cryst. (1961) 14, страницы 159-166. Эта связанная молекула формирует кристалл со структурой, поскольку можно было ожидать от обсуждения здесь, отличаясь в значительной степени, в котором это формирует слои - двумерное, а не трехмерная сеть водородных связей.

Комплексы тридентана с металлами перехода Если шесть атомов края в адамантане заменены кислородом, то каждое "лицо" получающегося четырёхгранника выставит три атома кислорода, каждый из которых имеет одну из его двух одиноких пар, ориентируемых к тому лицу. Это открывает возможность тридентанового комплекса с соответствующим металлом перехода. Металл перехода, который мог сформировать комплекс с шестью лигандами (восьмигранная симметрия) мог тогда сформировать два тридентанового комплекса с двумя сторонами от двух соседних стандартных блоков. Замены в структуре адамантана клетки могли изменить интервал и тип трех групп передачи в дар (например, сера вместо кислорода), чтобы разрешить настройку стандартного блока для определенных металлов перехода. Этот метод восток другие стороны этих двух стандартных блоков соответственно для алмазной решетки (вспомните, что угол скрученности С-С-С-С в алмазной решетке - п*120 0 + 60 °, то есть, пораженный, а не затменный; п - целое число).Шесть групп редактирования, использующих адамантан Адамант имеет четыре атома в вершинах четырёхгранника, и шести атомов по краям четырёхгранника. Эти шесть атомов края могли также использоваться, чтобы соединить стандартные блоки. Это увеличило бы число связей между стандартными блоками (от четыре до шесть) таким образом укрепление приложения каждого стандартного блока к целому. Если бы мы только думаем о углеродистых-углеродистых двойных связей между адамантанами, структура была бы кубической с ячейкой единицы, состоящей из 8 адамантан подгрупп. Большее число групп редактирования, разрешенных этим подходом могло бы сделать более слабые связи более привлекательными. Соединение водорода (Уотсон, 1987) мог бы оказаться эффективным, особенно если маленькие группы О групп могли бы эффективно быть добавлены несмотря на очевидные стерические проблемы.Создание больших стандартных блоков от меньших

Большие стандартные блоки полезны по крайней мере от двух перспектив: они легче управлять, и их большие поверхностные области обеспечивают больше участков, чтобы связать с другими стандартными блоками. В то время как звездообразные дендримеры позволяют нам строить большие молекулярные структуры из простых стандартных блоков, получающаяся структура определена топологически, но может быть весьма переменной структурно.Используя два стандартных блока, которые чередуются, чтобы сформировать кристалл, несколько связанный, но более структурно определенный процесс (который мы могли бы назвать звездообразными кристаллами) должен будет начаться с единственного стандартного блока типа А и связать это с так многими стандартными блоками типа В насколько возможно (типично четыре или шесть). Это могло бы быть сделано, добавляя растворяющееся решение к сконцентрированному решению В, и Затем отделяя результаты АВп, где п соответствует числу групп редактирования на А, согласно предположению, что все такие группы редактирования будут насыщаться со стандартными блоками В.

Если стандартный блок определяется АО, то мы могли бы назвать стандартный блок окруженным стандартными блоками В А1.Этот процесс может быть повторен, стандартный блок А1 может быть смешан в сконцентрированное решение стандартных блоков, добавляя дополнительный слой к растущему кристаллу и производя А2. А2 может быть смешан в сконцентрированное решение стандартных блоков В, производя АЗ.Критическое различие между этим процессом и ростом звездообразных дендримеров - то, что звездообразная кристаллизация добавляет стандартные блоки только на тех участках, которые расширяют кристаллическую структуру. Таким образом, новый стандартный блок, добавленный в Энном слое мог бы связать с два или даже три стандартных блока от слоя N-1. А не показательный рост в числе шагов, этот процесс имеет темп роста, который является кубическим в числе шагов и структуры, которая результаты могут рассмотреться как та часть кристалла, который включает все кристаллические элементы в пределах определенного расстояния от некоторого центра.Если стандартный блок, добавленный к слою N связывается с двумя стандартными блоками от слоя N-1, то это должно связаться с правильными двумя стандартными блоками. Если связи между стандартными блоками достаточно жестки, это не проблема. Новый стандартный блок в слое N может только связать соответствующих пар стандартных блоков от слоя N-1. Однако, если редактирования являются слишком гибкими, новый стандартный блок мог бы связаться с неправильной парой стандартных блоков от слоя N-1, производя неправильный результат. Предотвращение этого требует любого контроля над геометрией роста (связи между стандартными блоками не могут быть слишком гибкими), или отборный контроль над формированием редактирования (различная химия могла использоваться для формирования различных связей, даже от того же самого стандартного блока; или группы редактирования могли быть защищены и де-защищены) .

Совокупный и отнимающей синтез Учитывая стандартные блоки и их естественную тенденцию сформировать структуру кристалла цинкового сфалерита (имеющее два полюса обязательство между двумя стандартными блоками предпочитает ступенчатое, а не затменную форму - привождение к структуре, подобной алмазу, но с чередованием типов стандартного блока), набор структур, которые могут быть построены, включает смежные части кристалла с определенными стандартными блоками или подарок или отсутствование. Эта конъюнктура может быть достигнута одним из двух Запасных маршрутов: начало ни с чем и не добавляет стандартные блоки, пока желательная структура не полна (совокупный синтез), или начало с блоком, который является слишком большим и удаляет стандартные блоки, пока желательная структура не достигнута (отнимающий синтез). Один метод совокупного синтеза должен добавить индивидуальные стандартные блоки (а не группы стандартных блоков) по одному. Используя позиционное собрание, это требует метода схватывания и выпуска индивидуальных стандартных блоков. Поскольку стандартные блоки уже имеют четыре участка, разработанные, чтобы связать с дополнительным стандартным блоком, эти участки могли использоваться, чтобы "захватить" стандартные блоки, в то время как они были помещены. Наконечник позиционного устройства должен был бы быть определенно разработан, чтобы связать со стандартными блоками достаточно настоятельно, чтобы держать их, в то время как они помещались и ориентировались, но слабо достаточно, что они могли быть освобождены, когда позиционное устройство было забрано от заготовки в работе (или, альтернативно, наконечник мог подвергнуться некоторому изменению, чтобы уменьшить его обязательную близость к стандартным блокам). Используя субстрактивный синтез, нежелательные стандартные блоки могли быть удалены, очищая их далеко. Главное преимущество этого подхода состоит в том, что наконечник позиционного инструмента не должен связать со стандартными блоками, и поэтому намного более широкий диапазон структур наконечника был бы приемлемым. Требования ориентации для наконечника были бы также смягчены. Сила обращалась к единственному стандартному блоку на поверхности, нарушит это свободный от Заготовки. При условии, что связи, скрепляющие стандартный блок были значительно более сильны, чем связи между стандартными блоками, целые стандартные блоки будут удалены от заготовки (вместо того, чтобы фрагментировать стандартные блоки).

Отнимающий синтез имеет преимущество: добавление стандартных блоков один за другим при случае произведет ситуации, где новый стандартный блок обязан к заготовке в соответствии с единственным обязательством (первый стандартный блок прибавляться (111) поверхность, например). Поскольку это проведено в соответствии с только единственным обязательством, стандартный блок не будет также обязан к остальной части структуры и имел бы более высокую вероятность уменьшения прежде, чем дальнейшие стандартные блоки могли быть добавлены. Это представляет специфический интерес, когда слабые связи используются между стандартными блоками.

В отличие от этого, субстрактивный синтез может оставить неповрежденным все связи, которые будут присутствовать в (желательной) структуре финала. Если заключительная структура была разработана так, чтобы каждый стандартный блок был проведен в месте в соответствии с по крайней мере двумя облигациями, то в каждом пункте в течение синтеза каждый стандартный блок, который будет сохранен, будет считаться в месте по крайней мере двумя (и часто три) облигациями. Поскольку вероятность, что стандартный блок покончит с заготовкой, - показательная функция глубины потенциальной энергии хорошо, в которой стандартный блок оказывается, и поскольку глубина этого хорошо удвоена, когда две связи держат это в месте по сравнению с только единственным обязательством, это различие может быть существенным.

Один из интригующих аспектов отнимающего синтеза - замечательно широкий диапазон потенциальных стандартных блоков, которые могли использоваться. Фактически любая

большая, разумно жесткая и разумно компактная органическая молекула, которая остается прозрачной в разумно высоких температурах, могла использоваться. Адамантан непосредственно, например, тает в 268°С. (Weast, 1989). Такие стандартные блоки скрепились бы прежде всего цепочкой как правило силами Уоалса, которые увеличатся, поскольку размер стандартных блоков увеличился. Точная модификация SPM в UHV (Крайний Высокий Вакуум) казалась бы выполнимой, если наконечник был остер по сравнению с размером стандартного блока. Первичное беспокойство было бы то, что стандартные блоки на поверхности (а не в большой части) могли бы быть так слабо связаны, что они оставят поверхность. С этим можно было бы вообще иметь дело, понижая температуру, но более осторожный поиск через место возможностей для стандартных блоков, которые оставались обязанными к поверхности в температуре комнаты, мог бы оказаться более простым. Могло бы также быть возможно найти стандартные блоки, которые могли быть выборочно удалены без использования UHV, далее упрощая экспериментальную процедуру. Что строить?

Учитывая стандартный блок, что мы могли бы строить? В то время как наши долгосрочные цели должны состоять в том, чтобы строить сложные молекулярные машины, в более близком сроке мы преследуем строительство ключевых компонентов. Одна возможность это молекулярно точный пинцет (использование углерода нанотруб, поскольку молекулярный пинцет недавно экспериментально демонстрировался (Ким и Lieber, 1999)). Концептуально простой, молекулярно точный пинцет мог быть собран и управляться большей парой менее обычного пинцета. Молекулярно точный пинцет обеспечил бы хорошо определенные поверхности, чтобы взаимодействовать с управляемой частью.Вторая очевидно желательная структура была бы соединением, которое обеспечит одну степень вращательной свободы и по существу никакие другие степени свободы. Выполнимость скольжения поверхностного соединения зависела бы в значительной степени по точной природе стандартных блоков, но нет вообще никакой проблемы в проектировании терпений скользящие поверхности (Merkle, 1993b). Если поверхности не иначе привлекательны друг для друга (например, водород закончил углерод), тогда хорошо, разработанные отношения должны иметь маленький барьер к скользящему движению. Отношения, сделанные от кривых (напряженных) структур должны быть выполнимыми в некотором масштабе, независимо от стандартного блока, потому что некоторая степень напряжения всегда терпима.Альтернативно, многократные отношения единственной группы редактирования могли быть союзник. Два стандартных блока со вставляющимися слоями могли иметь единственные крутящие свободные группы редактирования между столкновением перед слоями.Поскольку слои - молекулярны, точное, прекрасное выравнивание таких отношений единственной группы редактирования от последовательных слоев было бы выполнимым, таким образом разрешая молекулярное отношение терпимой силы (по крайней мере в молекулярном масштабе) быть построенным.

Наконец, более традиционный тип стержня двери соединения мог быть построен при использовании вставляющихся слоев из двух половин соединения. Вместо того, чтобы пытаться напрячь стандартные блоки, чтобы обеспечить гладкие поверхности, относительно большие отверстия (много стандартных блоков в диаметре) могли быть сделаны, которые были союзник от слоя до слоя. Трубчатая булавка (возможно сделанный от напряженных стандартных блоков, или возможно некоторого другого типа, типа баки трубы) могла тогда быть вставлена через отверстия, чтобы гладкая поверхность булавки могла поддержать вращение стержня.В то время как использование напряженных стандартных блоков выполнимо, также было бы возможно использовать стандартные блоки, которые были "преднапряженные".Например, если бы единственный атом края в адамантане был изменен от С до Си, то получающийся стандартный блок больше не был бы точно тетраэдно симметричен. Соответственно "уродливые" стандартные блоки могли использоваться на определенных кристаллических поверхностях, чтобы уменьшить напряжение специфического типа. Кроме того, дислокации могли быть введены в структуру. Специальные стандартные блоки, разработанные определенно, чтобы уменьшить напряжение в ядре определенной

дислокации, могли использоваться, чтобы Застраховать стабильность (и выполнимость) структуры дислокации.Ротационное соединение имеет главное значение для позиционных устройств. Возможно сделать платформу Стюарта, использующую только соответствующее ротационное соединение между иначе твердыми блоками. Проект оставляют как осуществление для читателя - хотя мы отмечаем здесь, что каждая из этих шести распорок в платформе Стюарта должна поддержать две степени свободы в каждом конце, очень как универсальное соединение, и одна степень вращательной свободы по оси распорки (Merkle, 1997с). Включение движения платформы, перемещая концы распорок напротив платформы - отдельная проблема, с которой не имеют дело в соответствии с этим проектом - хотя почти любое включенное движение "одна степень свободы" "свободного" конца распорки было бы достаточным.

Заключения

Изготовление молекулярных машин, используя позиционное собрание требует двух вещей: позиционные устройства, чтобы сделать собрание, и части, чтобы собраться. Молекулярные стандартные блоки, сделанные от десятков до десятков тысяч атомов, обеспечивают богатый набор возможностей для частей. Предварительное исследование этого обширного места возможностей предлагает, чтобы стандартные блоки, которые имеют многократные связи на другие стандартные блоки - по крайней мере три, и предпочтительно четыре или больше - облегчили позиционно собирать сильные, жесткие трехмерные структуры. Адамантан, С10Н16, является тетраэдно симметрическим жестким углеводородом, который обеспечивает очевидные участки для любых четырех, шести или больше функциональных групп. Более чем 20 ООО вариантов adamantane синтезировались, предоставляя богатым и хорошо изучили набор химии.

Создание биологического чипа

Абстрактные свойства четырёхгранного (МСБ)

Четырёхгранный позиционно собранный, (МСБ), кажется, привлекательной альтернативой, с готовностью формируя сильные, жесткие трехмерные структуры в то же самое время будучи достаточно простым они могут синтезироваться. Перед рассмотрением любого определенного четырёхгранного (МСБ) , мы сначала рассматриваем некоторые из их абстрактных свойств.Прежде всего, группы редактирования будут иметь специфические свойства. Из критического беспокойства - условия, при которых связи сделаны, и степень, от которой несоответствующие связи являются возможными. Если определенная функциональная группа, назовите это R, связи с готовностью с другими функциональными группами типа R (как верно для радикалов), то (МСБ) не может быть принята для решения, быстро не формируя нежеланные глыбы. Эти ограничения могут быть преодолены при помощи защиты групп (или иначе представление некоторого барьера к реакции), хотя это добавляет дополнительное требование, чтобы группы защиты были удалены перед (МСБ) были добавлены к растущей заготовке. Второй тип редактирования вовлечет две отличных функциональных групп, назывём их А и В. Функциональные группы типа А с готовностью образуют связи с функциональными группами типа В, но А не будут образовываться связями к А, и В не будет образовывать связи к В. Реакция диенов (Krummenackex, 1994) - хорошая иллюстрация этого вида функциональной группы. Диен и диенофилы (соответствующий функциональным группам типа А и типа В) образуют связи друг к другу, но не к себе. Они также связаны и могут использоваться в большинстве растворителей (или в вакууме) и в присутствии примесей. Как нет никаких групп отката, сама реакция не представляет никаких возможных нежеланных загрязнителей.Второе преимущество функциональных трупп А-В - их увеличенная терпимость позиционной неуверенности. Рассмотрите два типа (МСБ) , типа А и типа В. Тип (МСБ)имеет четыре группы редактирования типа А, в то время как тип В (МСБ) имеют четыре группы редактирования типа В. Как не может связаться с другим типом As, и при этом тип Bs не может связаться с другим типом Bs. Когда тип А и тип Bs объединены в алмазе (или фактически цинковый сфалерит или кварц (шестиугольный) кристаллическая решетка, они чередуются.И в цинковом сфалерите и в кварцевых структурах, нет никаких циклов длины пять но много циклов длины шесть. Таким образом, если мы пересечем дорожку от одного (МСБ) до другого по связям между ними, то мы никогда не будем находить, что мы закончили цикл и возвратили к старту (МСБ) без включения по крайней мере шести (МСБ) по дорожке. Этому запрещает природа стандартных блоков А-В.Если, однако, мы использовали (МСБ) типа R, который может с готовностью связаться друг с другом, чем дорожка длины пять была бы возможной, если бы геометрия (МСБ) была достаточно искажена. Такое искажение могло бы произойти, если бы группы соединения были недостаточно жестки, и разрешали Rs около края кристалла входить в контакт друг с другом. Это - точно, что случайно встречает алмаз (100) поверхность, которая формируется напряженные димеры из смежных углеродистых атомов, которые, если бы они были частью большой части, были бы отделены дополнительным углеродистым атомом между ними.Использование А-В (МСБ) устраняет возможность нечетных циклов, и особенно циклы длины пять. Однако, это не устраняет циклы длины четыре, который мог бы в принципе произойти, если бы геометрия была достаточно напряженная. Поскольку напряжение, требуемое достигать цикла длины четыре больше, чем напряжение, требуемое достигать цикла длины пять, R (МСБ) в алмазной решетке с большей готовностью произведет нежеланные циклы длины пять, чем подобный А-В (МСБ) произведет нежеланные циклы длины четыре.Этот принцип может быть расширен, вводя больше типов функциональных трупп, V, Е,F.... Чем больше типов функциональных групп, тем более напряженна геометрия должен быть перед неправильной связью, может быть сформировано. В пределе, произвольная конечная структура, составленная из неподвижного числа (МСБ) , выстраиваемого в регулярной решетке, подобной алмазу (или связанные структуры) имела бы функциональные группы, все из которых были отличны и уникальны. Самостоятельный сбор такой структуры произошёл бы, когда (МСБ) были смешаны, и позиционное собрание не будет требоваться вообще. Один метод обеспечения очень большого количества отличных типов функциональных групп - с ДНК. Есть много коротких последовательностей ДНК, которые являются выборочно липкими, и которые образуют связи только в соответствующей дополнительной последовательности. Экспериментальная работа, связывающая золото наночастей с ДНК предлагает, что этот подход экспериментально доступен (Mixrkin, 1996) .Для моего проекта также нужен молекулярный компьютер или компьютер фермента.

Машина ДНК связывает молекулы Участок Kimberly Исследователи от нью-йоркского Университета вылепили нанотехнологическое устройство от ДНК, которая может быть запрограммирована, чтобы выровнять ряд молекул и соединять их вместе. Техника могла потенциально использоваться, чтобы соединить полимеры проектировщика, зашифровать информацию, и выполнить вычисления. ДНК составлена из четырех типов оснований - аденина, цитозина, гуанина и тимина - приложенный к основе сахарного фосфата. Биологическая ДНК действует как проект многих белков, используемых телом. Основания ДНК дополнительны, означая, что аденин соединяется с тимином и цитозином с гуанином. Это позволяет паре сторон, основания которые выстраиваются в линию - аденин поперек от тимина, и цитозина поперек от гуанина - чтобы соединиться в двойной паре. Чтобы копировать, отдельные пары и каждый собирает новый набор дополнительных оснований. Метод исследователей собрания ДНК действует больше как рибосома, часть ячейки, которая работает с РНК, чтобы собрать аминокислоты в белки, которые выполняют процессы жизни. Молекула РНК подобна ДНК, и работает вне клеточного ядра. Машина ДНК исследователей состоит из пары связанных нанотехнологических устройств, что каждый вращает пару сторон через полуповороты вокруг оси. Устройство имеет четыре механических положения, которые определены специфической инструкцией, или установлены, сторон ДНК. Первая составляющая молекула может быть выстроена в линию с третьими или четвертыми составляющими молекулами и вторым с пятым или шестая, приводя к четырем возможным продуктам конца, состоящим из пары сплавленных молекул. Исследователи также были в состоянии добавить нейлон к нуклеиновым кислотам, сказал Симан. Техника собрания молекулы могла в конечном счете использоваться, чтобы строить молекулу-молекулой полимеров, он сказал. "Мы ожидаем в состоянии использовать систему, или ее следующую версию, включать ряд полимеров, которые могут быть собраны в специфическом заказе." Техника может использоваться, чтобы зашифровать информацию просто, обеспечивая код, который связывает специфическую последовательность с информацией, которую она представляет.

Техника могла использоваться как устройство входа для компьютера ДНК, который мог выполнить в широком масштабе параллельные вычисления или управлять системой поставки препарата в теле. Первая сторона может использоваться как основа для другого слоя, который, в свою очередь, может использоваться как основа для другого слоя, и так далее самособирать продукцию компьютера, сказал Симан. Следующий шаг исследователей должен сделать транслокационное, а не ротационное устройство, сказал Симан. Текущее устройство может только собрать молекулярные стороны, которые являются пока устройством непосредственно. Транслокационное устройство, как рибосомы, были бы в состоянии собрать более длинные стороны.

Молекулярный компьютер, который использует ферменты, чтобы выполнить вычисления, был построен исследователями в Израиле. Itamar Willner, кто строил молекулярный калькулятор с коллегами в еврейском Университете Иерусалима в Израиле, полагает, что включенные ферментом компьютеры могли в конечном счете быть внедрены в человеческое тело и использоваться, например, скроить выпуск наркотиков к метаболизму определенного человека. Команда строила из двух ферментов использующих компьютеры - дегидрогеназа глюкозы (GDH) и пероксидаза хрена (HRP) - чтобы вызвать две связанных химических реакции. Два химических компонента - перекись водорода и глюкоза - использовались, чтобы представить ценности входа (А и В). Присутствие каждого химиката соответствовало двойному 1, в то время как отсутствие представляло двойной 0. Химический результат включенной ферментом реакции был определен оптически. Компьютер фермента использовался, чтобы выполнить два фундаментальных логических вычисления, известные как И (где А и В должны оба равняться одному), и ХОК (где А и В должны иметь различные ценности). Дополнение двух дальнейших ферментов - оксидаЗы глюкозы и каталазы - соединило две логических операции, позволяя добавить вместе двоичные знаки, используя логические функции.

Ферменты уже широко используются, чтобы помочь вычислениям, использующим особенно закодированную ДНК. Эти компьютеры ДНК имеют потенциал, чтобы превзойти скорость и власть существующих кремниевых компьютеров, потому что они могут выполнить много вычислений параллельно и упаковать обширное число компонентов в крошечное место. Но Виллнер говорит, что его компьютер фермента не разработан для скорости - это может занять несколько минут, чтобы выполнить вычисление. Скорее он предусматривает это, в конечном счете, включаемый в био ощущающее оборудование и используемый, например, контролировать и реагировать на ответ пациента на специфические дозировки препарата. "Это - в основном компьютер, который мог быть объединен с человеческим телом," сказал Виллнер. "Мы чувствуем, что Вы могли внедрить компьютер фермента в тело и использовать это, чтобы вычислить всю метаболическую тропу." "Если такие прилавки могли бы проектироваться в живущих ячейках, то мы можем вообразить их играющую роль в заявлениях, типа интеллектуальной поставки препарата, где терапевтический агент произведен на участке проблемы. "Прилавки также предложили бы биологический 1 предохранительный клапан', предотвращать проектируемое процветание ячеек безудержным способом."Настало время поговорить о вкусе и воспоминаниях у роботов.Как художники проектов, мы тратим много времени на работу самостоятельно, и очень Захватывающее иметь это взаимодействие с реальностью. Мой фон науки ограничен, и давным-давно, но это было захватывающим. Это всегда интересно, как художник придумывает новый вид вызова для себя. Каждый сталкивается с идеями, которые были действительно плохо знакомы с ним. Я люблю идею, как художники, до некоторой степени, как ученые. В науке есть немного творческого потенциала, таким образом, я всегда привлекался к искусству и пробую то, что они пробуют сделать. Когда два друга находят друг друга, например профессор информатики с общим назначением в музыке и художник они делают для себя удивительное открытие - они живут через улицу друг от друга и возникает сразу вопрос: почему такие гигантские куски гранита были в ядре моего соседа. Суть басни такова - идей много, но из-за узкой специализации и узкого кругозора мы не замечаем то, что и кто с нами рядом. Вызов должен был понять и перевести на искусство микробиологическое исследование в обонянии. Как показать неврологическую дорожку обоняния, как создать скульптуру, которая была бы сразу артистичной и точной. Об этом знают в Университете Принстона. Cohen из Джерси-Сити намеревалась показать неврологическую дорожку обоняния. Она создала дугу из дисков с петлями, выходящими из них, которые похожи на кнопки, затем работала с инженером электриком Jim Sturm, также из Университета Принстона помогая устанавливать связь между крашенными проводами и лампочками. Диски представляют ячейки, которые обнаруживают Запахи, в то время как петли изображают рецепторы, провода для аксонов и нейронов, а лампочки служат мозгом, поскольку они отвечают на различные запахи. Tracey Shors, невролог в Университете Rutgers, действительно исследует часть мозга, названного гиппокампусом, который регулирует различные типы памяти. Она изучила изменения, которые происходят в гиппокампус в ответ на изучение и как те изменения отличаются между мужчинами и женщинами. В общем чип для гиппокампуса сделают или уже сделали в Японии/Китае. Что же касается гиппокампуса, то тесты проводились на крысах, при этом была найдена некоторая особенность. Новая регистрация электрической деятельности в мозге может объяснить главную часть его функции, включая, ежедневные воспоминания, почему можно мечтать и как он строит модели мира, чтобы вести поведение. Регистрация захватывает диалог между гиппокампом, где начальные воспоминания о событиях дня сформированы, и кора головного мозга, лист нейронов на внешней поверхности мозга, которые добиваются сознательной мысли и содержат долгосрочные воспоминания. Такой диалог, как думали, существовал, но никто не был в состоянии проверить это успешно. Новое понимание появилось от регистрации умственных способностей крысы, но, вероятно, произойдет почти таким, же способом в человеческом мозге, который имеет аналогичные структуры и те, же самые основные операционные принципы. Исследователи могли интерпретировать воспоминания через электроды, вставленные в мозг крыс, включая специальные нейроны в гиппокампусе. Эти нейроны известны как "ячейки места", потому что каждый активизирован, когда крыса передает определенное местоположение, как будто они были частью карты в мозге. Активация настолько надежна, что можно сказать, где крыса находится в ее клетке, видя, какая из ее ячеек места стреляет. Исследователи MIT говорят, что они обнаружили те же самые переигровки, происходящие в коре головного мозга так же в гиппокампусе, поскольку крысы спали. Перемотки появились как компоненты повторных циклов нервной деятельности, каждый из которых длился только менее чем секунда. Поскольку циклы в гиппокампусе и коре головного мозга были синхронизированы, они, казалось, были частью диалога между этими двумя областями. Исследователи сделали запись электрической деятельности только в визуальной коре головного мозга, область, которая обращается со входом от глаз, но они предполагали, что много других областей участвовали в деятельности переигровки памяти. Одна причина - то, что нет никакой прямой связи между визуальной корой головного мозга и гиппокампусом, предлагая, что третья мозговая область координирует общий диалог между гиппокампусом и всеми необходимыми компонентами коры головного мозга. Лэрри Скюр, невролог, который изучает память в Университете Калифорнии, Сан-Диего,отметил, что система переигровки в коре головного мозга не была Замечена прежде. Факт, что это произошло в течение сна, "конечно, обеспечит один ключ, что часть функции сна должна позволить нам обрабатывать и стабилизировать события, которые мы имеем в течение дня". Поскольку быстрые перемотки в коре головного мозга имели тенденцию происходить незначительно скорее, чем их копии в гиппокампус, диалог, вероятно, начинается корой головного мозга, и отражает сомнение сырых данных памяти гиппокампуса. Исследователи долго предполагали, что непосредственные воспоминания установлены в гиппокампусе и позже переданы коре головного мозга для долгосрочного хранения. Процесс не был только передачей памяти, однако, но и более вероятной сложной обработкой данных, в которых кора головного мозга узнала отборную информацию из гиппокампуса. Кора головного мозга по существу просит, чтобы гиппокампус переиграл события, которые содержат определенное изображение, место, или Звук. Кора головного мозга пробует взять смысл из того, что продолжается в гиппокампусе и строить модели мира, понимать, как и почему вещи случаются. Эти модели, по-видимому, используются, чтобы направить поведение. Они в состоянии произвести ожидания о мире и правдоподобно заполниться в бланках в памяти. Хотя кора головного мозга учится из гиппокампуса, сырых следов памяти, из детства вперед, не передана и вероятно сохранена в гиппокампусе. Если так, забвение возраста возникло бы из-за проблем в вызове к гиппокампусу, не потому что данные исчезли. Предмет диалога коры головного мозга - гиппокампус в крысах, кажется, главным образом касается недавних событий. Это совместимо с тем, о чем люди сообщают, когда пробуждено от неполного сновидений сна - обычно маленькие кусочки информации о недавних событиях. Новые полученные данные, показывают деятельность в визуальной коре головного мозга, подтверждают, что крысы имели подобные человеку мечты с визуальными образами, возможность, относительно которой некоторые исследователи сомневались.

Зрение у больших и маленьких роботов.

Единственная камера измеряет скорость. Один из вызовов использования камер, чтобы дать компьютеру способ видеть находит способ захватить информацию о глубине. Один подход, как биологическое видение стерео, треугольное от пары положений камеры.

Есть практические недостатки этого подхода, однако: удвойте оборудование камеры, удвойте потребности, и хитрую калибровку. Исследователи от Университета Clemson и Университета Флориды улучшили метод определения информации глубины использование единственной камеры. Прогресс позволяет единственной камере обнаруживать скорость объектов и мог использоваться где угодно, автоматизированное видение. Метод обещает уменьшить стоимость автоматизированного видения и позволит видеть крошечным летящим роботам. Это могло также использоваться вместо радарного датчика, согласно исследователям. В отличие от радарного датчика, камера не могла быть обнаружена автомобилистами, потому что это не испускает энергию. Камера вычисляет трехмерную информацию от двумерных изображений, основанных на трех аспектах движения объекта: скорость, ускорение и толчок. Толчок, поскольку название подразумевает, гладкость движения. Метод использует последовательные изображения, чтобы вычислить скорость объекта, и требует, чтобы размер объекта был оценен основанный на расстоянии между двумя частями объекта-, типа законцовок крыла самолета. Исследователи придумали метод, комбинируя недавние авансы в геометрии обработки изображения и нелинейной математике. Нелинейные системы имеют продукции, которые не пропорциональны входам системы. Предыдущие методы вычисления скорости объекта, используя единственную камеру использовали Фильтр Kalman, техника, которая упрощает уравнения, которые описывают объект и его движение. Прогресс исследователей заменяет Фильтр Kalman нелинейной техникой оценки, которая не упрощает основную математику, согласно исследователям.

Оргазм у роботов.

Прибор поможет испытывать оргазм. Разработан новый медицинский прибор, который позволит женщинам испытывать оргазм при простом нажатии на кнопку. Для того, чтобы прибор заработал, терапевт просто должен вживить электроды в спинной мозг и поместить маленький генератор сигнала в кожу под ягодицами. Пациентка может регулировать свои ощущения путем поворота тумблера на ручном пульте. Д-р Стюарт Мелой из Северной Каролины, разработавший этот прибор, считает, что он может помочь женщинам, имеющим проблемы в половой сфере, вернуться к нормальной сексуальной жизни(Panda-прибор). Также нам нужен Andara т Колеблющийся Полевой Стимулятор (OFS) Устройство. Andara OFS устройство разработано, чтобы стимулировать перероет нервных волокон, окружающих спинной мозг поперек области раны, чтобы установить новые нервные связи, которые могут восстановить функцию, включая осязательную сенсацию, сексуальную функцию и движение. Andara OFS Устройство разработано, чтобы использоваться во время ортопедической стабилизации раны, в течение 18 дней после раны спинного мозга. Устройство удаляется после 14 недель, однако, усовершенствование функции может продолжиться в течение одного года. Возвращение сенсации для тех с повреждениями спинного мозга чрезвычайно ценно и может быть спасением людей в дополнение к существенному улучшению качеству жизни. Например, способность ощущать боль могла предотвратить формирование повреждений давления кожи. Хотя поддающееся обработке на ранних стадиях, если такие повреждения кожи остаются необнаруженными, они могут вызвать смерть. Сенсация также важна для жизненных функций, типа кишки и контроля пузыря, так же как в сексуальной функции. Andara OFS технология Устройства основана на хорошо-Зарегистрированных принципах нейрофизиологии, показывая, что нервные ткани естественно растут в определенных электрических полевых условиях. Andara OFS Устройство - investigational устройство в настоящее время не одобряется для продажи и доступно только через участие в клиническом исследовании.

Глаз и глазные болезни.

Оптический нерв Наружная оболочка Наша способность видеть - результат процесса, очень подобного из камеры. С камерой, легкие лучи проходят через ряд линз, которые сосредотачивают изображения на фильм. Глаз выполняет, подобную функцию в тех легких лучах которые проходят через роговую оболочку и прозрачную линзу, которые сосредотачивают изображения на сетчатку - слой легких ячеек ощущения, который выравнивает заднюю часть глаза. Область сетчатки, которая получает и обрабатывает детальные изображения - и Затем посылает им через оптический нерв к мозгу - упоминается как пятно. Пятно имеет существенное значение, в котором эта область обеспечивает самое высокое решение для изображений, которые мы видим. Пятно состоит из многократных слоев ячеек, которые обрабатывают

начальную "аналоговую" легкую энергию, входящую в глаз в "цифровые" электрохимические импульсы.

Цель идентифицировать генетические места, которые управляют внутриглазным давлением (ЮР). Нас интересуют семь областей в хромосомах 2, 5, 6, 7, 12, 15, и 19 и новая область на хромосоме 19р, которая имеет эмпирическую многоточечную ценность Р 6.1 х 10-5. Две из областей (2 и 19) особенно интересны как потенциальные области изменения для кровяного давления. Количественное местоположение может влиять на поднятый ЮР и может соотносится с местами кровяного давления. Эти места могут управлять системным давлением, отраженным в глазу и сосудистой системы. Клиническая Глаукома - ведущая причина слепоты в мире, и идентификации генов, которые вносят вклад к этой болезни существенно. Поднятый ЮР - основной фактор для первичной открыто-угловой глаукомы и количественная особенность интриганта, которая может сильно влиять на развитие болезни. Первичная открыто-угловая глаукома - прогрессивная болезнь глаза часто приводит к слепоте. Внутриглазное давление (ЮР)

физиологическая особенность это присутствует в каждом глазу и существенно, чтобы поддержать структурную и функциональную целостность глаза. Высокий ЮР связан с более высоким риском повреждения оптического нерва и может привести к необратимой потере видения или слепоте. Поднятый ЮР - первичный фактор риска для развития глаукомы. Исследование глаза - исследование когорты. 7 областей с эмпирическим многоточечным сигналом редактирования из меньше чем 0.01 (хромосомы 2, 5, 6, 7, 12, 15, и 19). Самое сильное свидетельство для редактирования в хромосоме 19 с единственным и многоточечный эмпирической Р ценности 2.0 х 10-4 и 6.1 х 10-5, соответственно. Хромосома 19 охватывает приблизительно 20 см с 1 логарифмом разногласий (LOD) понижает физический интервал от 15 см до 35 см. Безусловно, хромосома 2 эта область, которая имеет все еще сильный интерес, так как это также местоположение кровяного давления. Область на хромосоме 2 может предоставить кров. единственному гену, который влияет на системное кровяное давление, с сильными эффектами на глаукому, или возможно 2 или больше генов в непосредственной близости то давление влияния и глаукома независимо. Системное кровяное давление и ЮР может быть переплетено и сообщает этот общий механизм, когда ген может управлять давлением в глазу и сосудистой системой. Ген или гены в хромосомах 19р (широкий геном наводят на размышления изменения) и 2р может управлять давлением в глазу и крови. Понимание механизма поднятых ЮР может объяснить наше понимание, таких как гипертонии и глаукомы. Как ощутить своё сознание Это нужно для углубленного изучения сознания Незаконный препарат "лед" может иметь серьезные, долгосрочные эффекты на умственные способности пользователей. Начальный порыв, или "вспышка", будут лучше чем секс, чувство неукротимой эйфории. Но высокий methamphetamine гидрохлорид - "лед" - обеспечивает пользователю последствия. Происходит это так пациент накуривается в понедельник и происходит полное падение, которое продолжается бессоницей и беспокойством и вытекает это всё в летаргию и депрессию. Он будит все типы превращения людей. Случаи такие, что у некоторых пациентов от передозировки амфетамином эффект распространяется на его гениталии. Если попадает на рану возможны последствия вплоть до ампутации. Пациенты могут двигаться быстро от приема пищи до внутривенного введения препарата причём эффект тот же. В некоторых случаях высокое содержание может навлечь психотический эпизод, включая слушание голосов и галлюцинаций, длящихся от нескольких часов до дней. Препарат может иметь последствия и иногда сильные эффекты на поведение в результате уменьшенного Запрещения - от жалобы пациентов на стрельбу болей всюду по их телу, пациентам, достигающим чрезвычайного состояния угрожает самоубийство. В C-Винсенте есть две комнаты для поведенческого критического положения - с укрепленными стенами и кроватями без острых краев - куда пациенты, переносящие паранойю или психоз помещены, пока эффекты препарата не смягчаются. Варианты methamphetamine располагаются от "скорости" или "основы", которые имеют чистоту приблизительно 10 - 20 процентов, к кристаллу methamphetamine, известный как "лед" или "кристалл", который является приблизительно на 80 процентов чистым. В то время как для скорости обычно глотают или нюхают, лед более обычно вводится или курится через стеклянную трубу, давая пользователю наиболее сильное состояние связанное с большими "падениями" и большим риском склонности. Профессор Иэйн Макгрегор, от лаборатории психофармакологии в Университете Сиднея, говорит, в то время как нюхание занимает приблизительно две минуты, чтобы вступить в силу на мозг, куря или вводя берет вопрос секунд. Более быстрое поглощение произведенных паров, когда препарат сильный, объединен с большей чистотой, производит "порыв".

Как связать нейроны

Нейроны самоорганизуются чтобы сделать мозговые чипы. Мозговые ячейки могут быть соблазнены в формирование однородных функционирующих образцов, используя папо-техническую уловку. Техника могла позволить развитие сложных биологических датчиков, которые используют функционирующие мозговые ячейки. Этот тип устройства идентифицировал бы состав - смертельный агент нерва или яд, например, измеряя его эффект на функционирующую сеть нейронов. Команда во главе с Yael Hanein Тель- авивского Университета в Израиле использовала связки 100 микрометров шириной nanotubes, чтобы заставить нейроны крысы сформировать регулярные образцы на листе кварца. Нейроны не могут придерживаться кварцевой поверхности, но могут связываться с nanotube точками, в группах приблизительно между 20 и 100. После того, как приложенны эти связки нейрона - только правильное расстояние друг от друга, чтобы протянуть проекцию, названные аксонами и дендритами, чтобы сделать связи с другими группами поблизости.

Электрическая деятельность

Аксоны и дендриты несут электрические сигналы между нейронами. Электрическая деятельность нейронной сети может легко быть измерена, потому что углерод nanotubes электричество поведения и так может функционировать как электроды. Существующие методы для того, чтобы выращивать сети нейронов не могут произвести такие опрятные образцы и чистить связи между ячейками. Это то, почему нейроны обычно депонируются на поверхностях, которые не препятствуют им расти из заказанных групп в проекции. Процесс позволяет создать более однородные нейронные сети. В экспериментах они длятся дольше, чем другие искусственные сети, выживающие в течение 11 недель. Это могло быть критическим для того, чтобы строить биодатчики, используя ячейки.

"Ясно, что они растут очень приятно и чисто," говорит Лесли Смит, нервный вычислительный исследователь в Университете Стерлинга в Великобритании. Смит говорит обнаружение способы соединяться с индивидуальными нейронами в подобных мерах были бы еще более полезными. "Это - святая чаша Грааля" "Лучшие лаборатории могут только действительно помещать электрод около нейрона. Обнаружение способа соединяться непосредственно и неагрессивно намного более твердо."

По ту сторону открытий. Дополнение к расчёту сетчатки глаза.

Весь XX век человечество жило в рамках дгавольской парадигмы разъятия целостности вещественных и духовных основ бытия. Синхронизовав ядерный и "большой" взрывы, перемешав кварки и клоны, человек и камушка не положил в основание своего храма Духа. Духовно-вещественный беспорядок превратился в глобальный фактор духовной эволюции. Какой меры он должен достичь, чтоб инициировать замену парадигмы разъятия на парадигму духовно-материального синтеза? Ответ на этот сакральный вопрос можно найти лишь на пути синтеза науки и религии. Поэтому постижение закона материализации духа и обожения человека есть насущная и душеспасительная задача науки XXI века. В работах было введено понятие энергоформы (ЭФ) с целью моделирования метрики и действия дискретного элемента континуального состояния материи, эквивалентом которого в классической физике является эфир. Логико¬сущностное ядро ЭФ составляет принцип дихотомичности или Основной Принцип Действия (ОПД) духа. Прямой иллюстрацией ОПД на вещественном уровне является закон электромагнитной индукции. Его экстраполяция на уровень эфира дает схему

внутренней кинематики и динамики ЭФ. Движение как форма действия ЭФ является прообразом принципа движения вихревых образований в сплошных средах. Механизм взаимодействия ЭФ, включая их самоорганизацию в кванты полей и частицы, по сути, подобен резонансно-фазовым (изоэнергетичным) переходам в кооперативных однородно-множественных системах. Самосборка изначальных ЭФ в пару нейтрон-антинейтрон в процессе сотворения мира осуществилась по механизму квантового бутстрапа (англ. bootstrap - шнуровка). При этом установилась мера кванта бутстрапа путем самосогласования и минимизации трех параметров бутстрапа: числа участвующих в нем ЭФ (число Авогадро - N = 6,02 1023), величины кванта действия и константы скорости действия ЭФ. Самосогласование численных мер этих трех параметров предопределило гармонию форм и Законов развития Вселенной на всех ее уровнях организации и на всех последующих этапах эволюции мира. Связывая комбинации из числа N и двух мировых постоянных (скорость света - С и постоянная Планка - h) с величинами эмпирических постоянных (гравитационная постоянная, Заряды, массы и спины частиц), можно построить внутренне согласованную систему соотношений, охватывающую всю масштабно-динамическую иерархию порядка Вселенной, начиная от субэлементарного, кончая ментальным. Данная согласованность физических величин, как основа принципа дополнительности, на духовном этапе развития Вселенной, то есть в наше время, приобрела Значение антропного принципа. Искривление и самозамыкание потока эфира с образованием локального вихря или остова ЭФ есть результат действия силы ортогональной по отношению к потоку. Пример искривленных потоков эфира, Заполняющих собой все пространство, показан на Рис 1, 2.

Рис 2. Магнитно-гравитационные "волны" околосолнечного эфира.

Материализацию дискретной порции духа можно формализовать через соотношения, связывающие квант действия ЭФ (ho) с ее энергией и кинетико-динамическими параметрами. Энергия, по размерности соответствуя скорости действия ЭФ (Е), связана с длительностью (Т) полного энергетического цикла материализации ЭФ соотношением:

Ео = ho/T. (1)

За период Т осуществляется обратимый переход потенциальной энергии эфира в кинетическую энергию ЭФ, при этом остов вихря эфира в ЭФ совершает один оборот (угол 2п) и делает один поступательный шаг длиной 2nR. Величина Т = 2nR/Co, где Со есть предельная скорость передачи импульса по эфиру, связанная со скоростью распространения электромагнитного вихря эфира (фотона) соотношением:

Со = CN1/2 =2,3 1022 см/с.

Поскольку элементарные частицы образуются при слиянии (бутстрапе) N штук ЭФ соответствующей метрики, квант действия ЭФ должен удовлетворять соотношению:

ho = h/N.

С учетом этих соотношений (1) преобразуется к виду:

Ео = Wo/R = hoCo/R = hC N-l/2 R-l = 4,110'29 R-l эрг, (2)

где Wo обозначает пространственную плотность интенсивности действия ЭФ.

Метрику потоков эфира в ЭФ моделирует самодвижущийся гидровихрь, включающий в себя собственно баранковидный остов вихря и атмосферу из потоков эфира (Рис 3).

Рис 3. Принципиальная схема энергоформы.

Со лимитирует кинетику взаимодействия ЭФ между собой, а, следовательно, такой же порядок величины будет иметь константа скорости взаимодействия ЭФ массивных тел и ЭФ эфира, отвечающие за инерционность массивных тел и константу скорости гравитационных взаимодействий между ними. Соответственно, кинетику электромагнитных взаимодействий и скорость распространения фотона лимитирует величина С. В молекулярной спектроскопии используют приближение Борна-Оппенгеймера, в котором механизмы электронной и атомно-ядерной релаксации в силу существенного различия их кинетик рассматривают как независимые процессы. Аналогичным образом, исходя из малости отношения С/Со, можно представить разделенными во времени и практически независимыми процессы релаксации метрики ЭФ (эфира) и электронно-элементарной структуры вещества. Квантованность бутстрапа и ОПД в традиционной квантовой механике имеют свою форму выражения, которая, по сути, представляет взаимосвязь энерго-временных и метрико-динамичных параметров, характеризующих дискретный квантовый объект или систему объектов. При самосборке массивных частиц из Зарядово¬массовых ЭФ по механизму бутстрапа их взаимодействия с эфиром, олицетворяющие ОПД, аккумулируются в механизм самовращения частиц, количественной мерой которого является момент импульса или спин частицы, пропорциональный h:

2nL = h.

Самодвижущийся фотон образуется при слиянии-конденсации фотоноподобных ЭФ с метрикой, родственной метрике вихря на Рис 3. Его энергия и движение квантуются соотношениями аналогичными (1) и (2):

Е = рС = hv= hC/X = (1,5)1/2 zC/R . (3)

В (3) R радиус остова фотона, тогда как X есть шаг его поступательного движения. В соответствии с ОПД, эти величины связаны соотношением:

X = 2nR/(1,5)1/2

Частица, при поглощении фотона приобретает его импульс Р и, соответственно, механизм его поступательного самодвижения, подчиненный правилу квантования (3). При этом длина волны Луи де Бройля, приписываемая частице, по сути, является радиусом атмосферы фотона, включающей в себя частицу, масса которой возрастает на величину эквивалентной массы фотона. На смену ядерной физики, после создания ядерной бомбы, пришла физика высоких энергий, нацеленная на изучение механизмов взаимодействий элементарных частиц между собой, с полями и веществом. В ее умозрительных теориях материальная структура частиц и полей остается "вещью в себе", а в эксперименте доминирует "силовой подход", базирующийся на принудительной "накачке" частиц квантами электромагнитной энергии (фотонами). Сотворив таким образом более двух сотен возбужденных состояний основных элементарных частиц (фотон, нейтрино, электрон, протон, нейтрон), физика высоких энергий ни на йоту не приблизилась к пониманию принципов материализации духа, не говоря уже о принципах физики Духа, лежащих в основе мышления. К концу XX века стало очевидным энергетическое "зашкаливание" силового подхода и в эксперименте возникло противоположное направление исследований - повышение порядка квантовой системы путем "откачки" из нее "шумовой" электромагнитной энергии. Технически это достигается путем изолирования системы от гравитационного и магнитного полей и снижения ее температуры, вплоть до рекордного на сегодняшний день значения 4,5 Ю"10 К. При этих условиях становятся существенными кооперативные эффекты, лежащие в основе механизма бутстрапа и в квантовых системах обнаруживаются специфические явления, подобные сверхтекучести и сверхпроводимости. Таким образом, можно заключить, что физика ЭФ играет существенную роль в энергетике высокоорганизованных живых систем при температурах ~300 К, а также в "косных" квантовых системах при температурах близких к О К. Очертим круг явлений, причиной и движущей силой которых служат действия ЭФ. Это, прежде всего, взаимодействия ЭФ между собой. Они же в составе вещества, взаимодействуя с ЭФ внешней среды, определяют свойства веществ в соответствии с их элементарной, ядерной и атомно-молекулярной структурой. При этом под ЭФ внешней среды подразумеваются ЭФ эфира, метрика которых самосогласована с локальной метрикой Вселенной. Интегральное действие на эфир ЭФ изотропной ядерно-электронной структуры вещества является причиной и мерой таких его универсальных качеств, как инерционность и масса покоя. Та или иная анизотропия ядерно-электронной метрики вещества приводит к специфической анизотропии действия ЭФ на эфир, что и позволяет приписывать веществу магнитные или электрические свойства. Замыкает сферу прямого действия ЭФ физика живых систем, которые в процессе эволюции приобрели способность усвоения и обращения внешних ЭФ в кванты метаболической энергии по механизму бутстрапа. Этот механизм в мозгу человека достиг предельно высокого уровня чувствительности к внешним ЭФ, наделив человека способностью избирательно выявлять из всего спектра внешних ЭФ активные ЭФ, которые можно отнести к информационным ЭФ. Процесс распознавания информационных ЭФ сопряжен с их преобразованием в мыслеформы, то есть в слова осмысленной речи. Механизмы всех перечисленных проявлений ЭФ можно изучать с помощью исследований специфических физико-химических свойств косных и живых систем. Очевидно, что наиболее плодотворным и непосредственным методом изучения физики ЭФ будет самопознание человеком своей способности мыслить, ибо при этом он может использовать самый чувствительный к ЭФ инструмент - свой мозг. В отличие от всех физических приборов мозг человека напрямую фиксирует результат обращения непрерывных состояний духа в ЭФ, облекая их в чувства и мысли: дух Божий живет в вас (1 Кор 3, 16). В качестве примера такого подхода к изучению влияния ЭФ внешней среды на работу мозга можно привести работу, в которой установлена связь механизма спонтанной речи с функциональной асимметрией мозга. Безмолвное повторение молитвы "Отче наш" усиливало функциональный дисбаланс между полушариями, что проявлялось в ускорении вращения тела человека, совершающего бег на месте. Причем величина и Знак этого эффекта зависели от пола и возраста человека, а также от различных факторов внешней среды, в том числе и от факторов, которые можно отнести к действиям ЭФ гравитационной, электромагнитной и нейтринной природы. Возмущающее действие ЭФ на нейтрон, приводящее к его распаду на протон электрон и антинейтрино ((3-распад) , должно подчиняться правилу квантования действия энергии на вещественном уровне (1): Ео t = h. (3)

где t - время жизни нейтрона (t ~ 103 с) . Отсюда следует оценка энергии ЭФ ~7 10'30 эрг, из которой по (2) можно оценить ее характерный радиус ~ б см. Возмущающее действие данной ЭФ на структуру нейтрона обусловлено противоположностью знаков спиральности возмущающей ЭФ и ЭФ, из которых образована оболочка нейтрона. Также можно оценить параметры ЭФ, действующих в мозгу спящего человека. В основе генерации картин сновидений лежат квантовые электромагнитные процессы. В норме забывание или размывание электромагнитной конфигурации, отвечающей в мозгу за сюжет сна (назовем ее матрицей сновидения), осуществляется За время порядка минут, чему по (3) будет отвечать квант действия метаболической электромагнитной энергии порядка ~10'28 эрг. Если принять ЭФ, изоморфную и изоэнергетичную матрице сновидения За информационную ЭФ, то ее характерный радиус по (2) составит ~0,4 см, что по порядку величины близко к размерам локальных структур мозга, входящих в состав матрицы. Разумные порядки полученных оценок свидетельствуют о правомерности предложенных принципов квантования ЭФ. Значение энергии 10-30 эрг можно принять за характерную единицу энергии ЭФ, участвующих в формировании вещества по механизму квантового бутстрапа. Отметим, что в официальной субэлементарной физике царит кваркообразная парадигма: Кварк и его широко разработанные математические свойства являются зеркальным отражением оценочных дат предполагаемого вселенского "большого взрыва". Ни кварк, ни "большой взрыв" не являются продуктами экспериментальной физики. За пределами официальных догм к сегодняшнему дню разлилось уже целое море из всевозможных фантастических микрочастиц. Для примера приведем и прокомментируем результаты термодинамического анализа процесса мышления: Здесь нами ставится вопрос об общем характере того корпускулярного множества из х-частиц, отображение которого на множество сознания способно создавать в нем низкоэнтропийные конструкции, а отображение на клеточное множество организма способно обеспечить его достаточно упорядоченные функции. Представим сильно разведенный Ферми-газ из х-частиц, ... распределенный в виде некоторого "облака" по нейронной сети коры головного мозга. Как следует из приведенной цитаты, принцип действия множества х-частиц по сути идентичен механизму формирования матрицы информационной ЭФ. По оценкам масса х- частицы ~ (10'; me - 10-4 те) , то есть ее минимальное значение энергии составляет ~10'14 эрг, а геометрические размеры на порядки превышают размеры атомов. Отметим, что энергия х-частицы оказывается одного порядка с энергией кванта тепловой энергии (кТ), который по сути является Т-фотоном. Радиус Т-фотона при Т ~ 300К будет иметь величину порядка 10'3 см и его энергия может обеспечивать как диффузно¬контролируемое передвижение легких метаболитов по капиллярам, так и вращательно- конформационные переходы в макромолекулах. Понятно, что участие Т-фотонов в мышлении, то есть в процессе формирования матрицы информационной ЭФ будет возможно лишь тогда, когда система носителей Т-фотонов будет иметь кооперативные свойства. В момент пространственно-временной корреляции динамики такой системы ее надмолекулярная электромагнитная метрика может приобрести высокую чувствительность к внешним фотоноподобным ЭФ, конденсат которых на кооперативно-множественной системе носителей и окажется предшественником информационной ЭФ. Примерами таких самоорганизующихся подсистем мозга служат колонии нейроглий, а также гели ликворных цисцерн, венозных синусов и стекловидного тела глаза. Хотя электромагнитная составляющая энергетики метаболизма полностью маскирует участие в нем ЭФ, однако, очевидно, что в механизмах мышления, ферментативного катализа и передачи генетической информации физика ЭФ должна играть ключевую роль. Более того,метаболизм следует рассматривать лишь как средство, обеспечивающее те функции организма, благодаря которым в человеке возникла и неуклонно совершенствуется способность напрямую акцептировать биогенные ЭФ нейтринной и иной природы. Данный постулат, имея некоторые косвенные подтверждения в физиологии живых организмов, составляет физическую основу парадигмы приоритетности духовного вектора в эволюции человека. Другими словами, духовное совершенствование человека означает неуклонное увеличение нейтринной доли в его внутренней энергетике по сравнению с ее электромагнитной долей. Достигается это путем увеличения хиральной чистоты энергетики мозга, что хорошо иллюстрирует опыт жизни отшельников-христиан, обретающих просветленность ума (святость) одновременно с почти полным освобождением организма от потребности в телесной пищи. В дополнение к данным, свидетельствующим об участии ЭФ в биогенезе, можно привести еще такие результаты. Известно, что млекопитающие живут дольше, если их систематически ограничивают в питании. Этот факт указывает на то, что при дефиците электромагнитной доли биоэнергетики (пищи), в организме совершенствуется и увеличивает свой КПД механизм прямого усвоения биогенных ЭФ нейтринной природы. Поскольку старению подвержены, прежде всего органы и функции организма, служащее элементами его "электронной" схемы, то снижение их роли в метаболизме равносильно увеличению добротности электронной схемы, а значит и времени жизни организма. Такое объяснение согласуется также с тем, что при Замедлении старения систематически недоедающей крысы, ее зрение угасает также как у крыс контрольной группы. В энергетике Зрения, электромагнитной по своей сути, большую роль играет энергия реликтового излучения, кроме того, в основе метаболизма стекловидного тела глаза лежит рудиментарный процесс расщепления глюкозы по механизму гликолиза, то есть без участия кислорода. Несмотря на свою низкую эффективность по сравнению с процессом окисления глюкозы гликолиз в стекловидном теле глаза, очевидно, сохранился как "аварийный" режим энергообеспечения мозга, рассчитанный на те кратковременные ситуации, когда, по тем или иным причинам, возникает кислородно-глюкозное голодание мозга. Можно предположить, что именно благодаря энергетики глаз сохраняется возможность вывода мозга из состояния клинической смерти на протяжении 15 мин. Высказана гипотеза о зеркальной асимметрии ЭФ, генерируемых в левом и правом глазном яблоке. Оптически активная среда стекловидного тела глаза в процессе онтогенеза может приобретать свойство хиральности под воздействием асимметричной ЭФ (Рис 4). На участие последних в энергетике глаз указывает синхронизация перехода мозга в дремотное состояние и возникновение першения в горле, от ощущения которого человек просыпается. Вещественной матрицей, завершающей формирование ЭФ, является нейрогуморальная система носоглотки и гортани. Очевидно, что в момент Засыпания динамика вышеупомянутых кооперативных систем мозга синхронизуется и они резонансно акцептируют ЭФ с ее матрицы, от чего и возникает ощущение сухости в горле.

Модуляция ЭФ энергетикой чрева ("пятиградие"), по-видимому, ответственна за появление на черепной кости глазницы пятипальцевого рельефа.Процесс конденсации фотоноподобных ЭФ (реликтовых) в стекловидном теле глаза эффективно идет в состоянии полудремы или на стадии сна с быстрыми движениями глаз, период которой близок к 15 мин. Данные ЭФ воспринимаются мозгом, как правило, при пробуждении в виде белого Света. Как свидетельствует опыт жизни Н. Теслы и св. Серафима Саровского, у некоторых людей эффективность этого механизма может становиться столь высокой, что они генерируют и видят белый Свет, находясь в бодрствующем состоянии: Сильные вспышки света покрывали картины реальных объектов и попросту заменяли мои мысли. Эти картины предметов и сцен имели свойство действительности. Очевидно, именно благодаря этой особенности энергетики мозга Теслы, он постигал законы электромагнетизма интуитивно, не прибегая к их формализации с помощью математики. Более того, такое резонансно-адекватное постижение сущности электромагнитных явлений позволяло ему "в уме" решать конструкционные Задачи: Когда появляется идея, я сразу начинаю ее дорабатывать в своем воображении: меняю конструкцию, усовершенствую и "включаю" прибор, чтобы он зажил у меня в голове. Роль ЭФ среды в процессах упорядочения в косных системах проявляется особенно отчетливо при температурах близких к О К. Известно, что специфика поведения кооперативной системы частиц в процессе ее упорядочивания или фазового перехода не зависит от характера взаимодействия между частицами, подчиняясь некому общему закону. Данная общность свидетельствует о том, что в основе самоупорядочивания вещественных систем лежит механизм как их взаимодействия с ЭФ среды (эфира), так и взаимодействия ЭФ среды между собой. Базовую или вакуумную метрику эфира образуют ЭФ электромагнитной и нейтринной природы. Первые проявляют себя через реликтовое излучение, фотоны которого (R ~ 0.1 см) спонтанно образуются во Вселенной по механизму бутстрапа при конденсации фотоноподобных ЭФ эфира с радиусом кривизны порядка Ю10 см. Нейтринные ЭФ эфира, наряду с их важной биогенной функцией могут отвечать за механизм универсальных инерционно- гравитационных взаимодействий. Кроме того, хиральная метрика нейтринных ЭФ межзвездной среды может отвечать за механизм "закручивания" потока фотонов в спираль (Рис 4). Винтовые траектории фотонов в потоке прописывают макрометрику нейтринных ЭФ эфира (Рис 2). Сам поток фотонов, приобретая момент импульса, Заставляет вращаться мелкие бусины. Равенство плотностей электромагнитной и нейтринной энергий Вселенной согласуется с тем, что основной энергетической реакцией на всех этапах ее развития, включая момент ее сотворения, является бета- распад нейтрона. Кинетика распада материнского нейтрона предопределила не только элементный состав Вселенной (например, водород : гелий =10 : 1), но и равенство двух составляющих фоновой энергетики Вселенной. Последнее явилось следствием Закона сохранения импульса при бета-распаде, обеспечившим равенство импульсов антинейтрино и Т-фотона, захваченного электроном. Движение электрона, являясь результатом взаимодействия связанного с ним Т-фотона с электромагнитной метрикой эфира, реагирует на изменения последней, о чем свидетельствуют опыты по ускорению электронов и других Заряженных частиц в ускорителях, а также эффект Аронова - Бома. Интерференция электронов, пролетающих мимо магнита (Рис 5) может быть связана с тем, что даже при полном экранировании магнитного поля за экран выходят потоки эфира (Света), соответствующие электрической составляющей ЭФ эфира, образующих поток энергии магнитного поля. Взаимодействия Светов Т-фотонов электронов с электрической метрикой эфира, промодулированной Светами ЭФ магнитного поля, приведут к соответствующей корреляция пространственной плотности суммарного потока электронов, что и даст на экране интерференционную картину.

Рис 5. Схема опыта Аронова-Бома.

Результаты опытов по изучению влияние экранированного магнитного поля на подвижность инфузорий и химическую реакцию свидетельствуют о том, что электрическая поляризация эфира или максимальный радиус Светов, образующих атомосферу замкнутого магнитного потока, в 2-3 раза больше радиуса кривизны магнитных силовых линий. О чувствительности метаболизма инфузорий именно к действию Светов свидетельствует снижение их двигательной активности вблизи с экранированным магнитным полем тогда, как прямое воздействие на инфузории магнитного поля никак не сказывалось на их подвижности. Этот результат служит косвенным подтверждением ведущей роли электрической составляющей биоактивных ЭФ в акцепции внешних ЭФ по механизму квантового бутстрапа. Корреляция Светов косных квантовых систем, лежащая в основе кооперативных эффектов, возможна только при температурах близких к абсолютному нулю. В этом случае энергия Т-фотонов сравнима с энергией взаимодействия моментов импульса (спинов) частиц, что и обусловливает обобщение атмосфер отдельных частиц с формированием единой квантовой макросистемы Светов. Этот процесс иллюстрирует Бозе- конденсация, в результате которой гелий приобретает качество сверхтекучести, свойственное потокам ЭФ эфира. Коррелированную систему Светов можно сравнить с п- системой электронных орбиталей в органической молекуле. И также, как молекула с длинной п-системой поглощает видимый свет, так и квантовая макросистема через кооперативные эффекты приобретает повышенную чувствительность к внешним ЭФ различной природы. Примером такой системы могут служить магнитометры СКВИД, позволяющие измерять магнитные поля мозга, величина которых составляет 10‘9 долю от величины магнитного поля земли. По тем же причинам спиново-поляризованные пучки частиц или охлажденный до Ю'10К газ из атомов натрия приобретают новые качества, которые манифестируют свойства ЭФ эфира. Явление магнитного резонанса используется для обнаружения и измерения электрических и магнитных взаимодействий электронов и ядер в макроскопических количествах вещества. Это явление обусловлено парамагнитной ориентацией электронного и ядерного токов внешним полем и их ларморовской прецессией относительно направления внешнего поля. Частота ларморовской прецессии пропорциональна напряженности магнитного поля, приложенного в области нахождения прецессирующего электрона или ядра. Когда соседние частицы дают вклад в локальное магнитное поле, он измеряется по сдвигу частоты прецессии. Дополнительный сдвиг частоты прецессии может произойти также за счет неоднородных электрических полей, создаваемых соседними частицами. Эксперименты, в которых прослеживается отклик атомов на магнитное поле, дают ключевую информацию об атомной механике.

Ларморовская прецессия атомов и других частиц в магнитном поле состоит в том, что средний магнитный момент атомов периодически изменяет направление. Описание этого изменения служит прототипом описания нестационарных состояний атомных систем.

Изучая нестационарные состояния, мы прослеживаем развитие атомных явлений во времени, тогда как при изучении стационарных состояний мы сосредотачиваемся на

свойствах, остающихся неизменными. Механическим аналогом прецессии служит вращающийся волчок.

Исследуемый образец помещается внутрь радиочастотной катушки или микроволнового резонатора, расположенных между полюсами магнита. Крайне высокая точность настройки установки и ее чувствительность при определении поглощаемой мощности - главное преимущество метода магнитного резонанса. В стандартной экспериментальной методике частота колебаний и поперечного поля поддерживается постоянной и резонанс достигается с помощью изменения напряженности поля В0, что приводит к медленному изменению частоты прецессии уБ0. На экране осциллографа при этом можно наблюдать компоненту М, колеблющуюся либо в противофазе с управляющим поперечным полем B].cos cat (т.е. поглощаемую мощность) , либо в фазе с ним.

Магнитный резонанс наблюдается по изменению магнитного момента М образца вещества, помещенного во внешнее поле. Вектор М равен сумме средних моментов <р> всех атомных систем, составляющих данный образец, обычно наблюдаемые изменения вектора М обусловлены прецессией моментов <р> отдельных составляющих, например ядер атомов водорода. Средний магнитный момент <р> атомной системы, возникающей в результате парамагнитной ориентации, обычно параллелен локальному полю В0, которое мы считаем постоянным. Следовательно, если момент <р> не отклоняется от направления В0 каким- либо возмущающим полем, то он не прецессирует вокруг В0. При отклонении момента <р> возникает прецессия с частотой уВ0, гиромагнитное отношение у предполагается известным из других экспериментов. Отклонение <р> происходит при наложении переменного поперечного поля напряженности Вхcos cot, если со совпадает с частотой прецессии уВ0 . Такое совпадение частот и обеспечивает возникновение магнитного резонанса. Появление прецессии наблюдается чаще всего по поглощению энергии переменного поперечного поля. Эксперименты по магнитному резонансу позволяют найти распределение поля в веществе в местах расположения токов, для которых наблюдается этот резонанс. Например, в типичном эксперименте по обнаружению резонанса спиновых токов в органических веществах определяются напряженности магнитного поля в местах нахождения различных атомов водорода. Если напряженности В*, поля в разных точках образца одинаковы, резонанс наблюдается на одной частоте, которая равна со при Bi = В0 и отличается от нее на постоянную величину в противном случае.

Изменении величины внутреннего поля от точки к точке приводит к возникновению резонанса на разных частотах. Изучение ядерного магнитного резонанса (ЯМР) в конденсированных средах привело в середине XX столетия к обнаружению спин-спинового взаимодействия, которое распространяет упорядоченную ориентацию собственных моментов количества движения одних ядерных частиц на другие, приводя к установлению единой (с учетом прецессии) их ориентации. Опыты, проведенные на ряде конденсированных веществ (например, на кристаллах фтористого лития LiF), обнаружили известную самостоятельность спин-спинового взаимодействия. Она проявляется в сохранении упорядоченности ядерных спинов и величины ядерной намагниченности М в течение довольно длительного времени после удаления кристалла из сильного внешнего поля Я, а также в несравненно более быстром установлении взаимной ориентации ядерных спинов (За время, много меньшее времени спин-решеточной релаксации). Самым удивительным в этих опытах явилось то, что пребывание системы в слабом магнитном поле Земли не приводило к существенному нарушению упорядоченности спиновой системы. При этом взаимная ориентация спинов сохранялась и после внесения системы в противоположно ориентированное внешнее поле. Особенно показательными в этом отношении явились весьма сложные и изящные опыты по «смешению» двух противоположно поляризованных спиновых систем (7Li и 19F) кристалла LiF. Эти эксперименты подтвердили (с приемлемой точностью) справедливость закона сохранения момента количества движения при спин - спиновом взаимодействии. Все это свидетельствовало, казалось бы, о наличии у конденсированных сред дополнительной степени свободы, связанной с наличием ядерных спинов и присущим им особым видом взаимодействия. Однако результаты этих экспериментов были истолкованы как следствие установления теплового равновесия между подсистемами ядерных спинов, а также между ними и кристаллической решеткой. При этом спиновым подсистемам была приписана определенная абсолютная температура Т, принимающая отрицательное значение в случае инверсной заселенности их энергетических уровней, т.е. для состояний, в которых преобладающее число «частиц» (ядерных спинов) в противоположность обычному состоянию находится на наивысшем энергетическом уровне по отношению к внешнему магнитному полю. Поначалу термодинамическая интерпретация результатов упомянутых экспериментов напоминала «изложение как бы правил игры в спиновую температуру». Во всяком случае, понятие спиновой температуры (как положительной, так и отрицательной) было введено в теорию ядерного магнетизма без какого-либо доказательства как некое изящное представление, позволяющее «перекинуть мостик» между ядерным магнетизмом и термодинамикой. Однако по мере изучения следствий такого представления становилось все более ясным, что понятие отрицательной абсолютной температуры (лежащей выше уровня Т = ~) лишено глубокого физического смысла термодинамической температуры и чаще всего вводит в заблуждение. Одно из принципиальных противоречий такой трактовки с термодинамикой состоит в том, что понятие спиновой температуры не соответствует ее определению в термодинамике как производной от внутренней энергии системы V по ее энтропии S в условиях постоянства координат всех видов работ 9* (а не только объема системы V) :

Т = (dU/dS)ei (1)

Согласно этому выражению, отрицательные значения термодинамической температуры могут быть достигнуты только в том случае, когда система путем обратимого теплообмена будет переведена в состояние с большей внутренней энергией U и с меньшей энтропией S. Между тем оба известных способа достижения инверсной Заселенности в системе ядерных спинов (инверсия внешнего магнитного поля и воздействие радиочастотным импульсом) не удовлетворяют этим условиям.

В первом способе изменение направления внешнего магнитного поля осуществляется, настолько быстро, что ядерные спины не успевают изменить свою ориентацию. Следовательно, внутреннее состояние системы (в том числе ее энтропия S) оставались при этом неизменными - изменялась лишь внешняя потенциальная (зеемановская) энергия спинов в магнитном поле, входящая в гамильтониан системы наряду с энергией спин-спинового взаимодействия. Внутренняя же энергия системы U, которая по определению не зависит от положения системы как целого во внешних полях, оставалась при этом неизменной. В противном случае нарушалось бы другое условие (1), состоящее в требовании постоянства координат всех видов работы (в данном случае V и М) . Что же касается другого способа инверсии заселенности, достигаемого с помощью

высокочастотного {180-градусного) импульса, то и его нельзя отнести к категории теплообмена, поскольку оно также имеет направленный характер и соответствует адиабатическому процессу совершения над системой внешней работы. Другое противоречие с термодинамикой состоит в том, что в случае спин-решеточного взаимодействия речь идет не о теплообмене (т.е. обмене между телами, разделенными в пространстве, внутренней тепловой энергией), а о перераспределении энергии по механическим степеням свободы одних и тех же атомов в кристаллической решетке LiF. То обстоятельство, что между тепловой формой движения и ориентацией спинов существует определенная связь, еще не дает оснований приписывать эту форму спиновой системе, тем более что охлаждение конденсированных сред до температур, близких к абсолютному нулю не приводит к исчезновению собственного момента вращения ядер. Третье Замечание касается правомерности присвоения системе ядерных спинов энтропии S в качестве координаты ее состояния. Как известно, в термодинамике необходимым условием для существования у какой-либо системы энтропии является наличие в окрестности произвольного состояния этой системы других состояний, которые не достижимы из него адиабатическим путем. Смысл этого положения, известного как «аксиома адиабатической недостижимости», состоит в признании того очевидного факта, что тепловое взаимодействие приводит к таким изменениям состояния, которые не могут быть достигнуты каким-либо другим кваЗистатическим путем. Между тем, как показали те же опыты, охлаждение кристалла LiF до температуры жидкого гелия в нулевом поле дает тот же эффект, что и адиабатическое размагничивание образца. Отсутствие в данном случае «адиабатической недостижимости» исключает возможность приложения основанной на этой аксиоме «математически наиболее строгой и логически последовательной системы обоснования существования энтропии» к спиновым системам. Это обстоятельство также свидетельствует о недопустимости описания спиновой системы параметрами термической степени свободы и о расхождении такого описания со вторым началом термодинамики для квазистатических процессов (принципом существования энтропии). Еще одним подтверждением несводимости спин-спинового взаимодействия к теплообмену являются, как ни странно, те самые опыты по «смешению» двух систем противоположно ориентированных спиновых систем (7Li и 19F) кристалла LiF. Эти опыты показали, что «температура» смеси отнюдь не подчиняется обычным для таких случаев.

системы в выражении (2) со «спиновой теплоемкостью» С± сопряженная величина, обратная абсолютной температуре. Отсюда следует, что законам типа (2) подчиняется не температура, а ядерная намагниченность М, относящаяся к иной степени свободы спиновой системы. Однако наиболее весомым аргументом против такого описания состояний спиновой системы является вывод о нарушении в этой области основополагающего для термодинамики принципа исключенного вечного двигателя 2-го рода с Заменой его утверждением о возможности построения в области Г $ 0 тепловой машины, работающей от одного источника тепла. Такой вывод был сделан на основе известного выражения термического КПД цикла Карно:где 2i и Т2 - абсолютные температуры источника и приемника тепла; I ft. I , I ft I ~ абсолютные количества подведенного и отведенного в цикле тепла. Если такой цикл осуществить в области S О и Т2 S 0, где более высокому уровню энергии (горячему источнику) соответствует система с меньшей по абсолютной величине отрицательной температурой и Т2 / Тх ? 1, термический КПД r)t окажется меньше нуля. Это означает, что тепловая машина в области отрицательных абсолютных температур будет производить работу, если |ft I ? \Qi\ , т. е. тепло будет отбираться от «холодного» источника, а теплоприемником будет служить более «горячее» тело. Поскольку же путем теплового контакта между ними все тепло ft, переданное «горячему» источнику, может быть естественным путем возвращено «холодному», то в непрерывной последовательности подобных операций работа в конечном счете сможет быть произведена за счет теплоты только одного «холодного» тела, без каких-либо остаточных изменений в окружающих телах. Подобным же образом делается вывод о невозможности полного превращения теплоты в работу в области Т\ i 0. Так, находим: «Вечный двигатель 2-го рода, т.е. устройство, которое полностью превращало бы в работу тепло какого-либо тела (без передачи части этого тепла другим телам), невозможен..., причем это утверждение не допускает обращения в случае обычных систем и допускает обращение при Тг 5 0». Самое удивительное в этом заключении, «опрокидывающем» одно из основных положений 2-го начала термодинамики, состоит в том, что оно сделано... на основании того же 2-го начала*. Действительно, возможность полного превращения теплоты в работу означает, что само понятие КПД и его выражение (3) становятся несправедливыми. Но тогда утрачивают силу и все выводы, основанные на этом выражении! Налицо «порочный круг*». Характерно, что в приведенных выше рассуждениях перенос энтропии при совершении полезной работы и при термической релаксации осуществляется в противоположном направлении, хотя с позиций неравновесной термодинамики оба этих процесса порождаются одной и той же термодинамической силой - разностью температур Тх - Т2. Тем самым нарушается не только принцип исключенного вечного двигателя 2-го рода, но и более фундаментальное положение 2-го начала об односторонней направленности всех естественных процессов. Достойно сожаления, что подобные утверждения проникли на страницы учебников по термодинамике и воспроизводятся даже в лучших из них. Между тем возможна совершенно иная термодинамическая интерпретация результатов указанных выше экспериментов. Известно, что классическая термодинамика различает процессы не по причинам, их вызывающим (подобно концентрационной диффузии, термодиффуЗии и бародиффузии в физической химии), и не по механизму переноса энергии (подобно кондуктивному, конвективному и лучистому теплообмену в теории теплообмена), а по их последствиям, т.е. по особым, феноменологически отличимым и несводимым к другим

изменениям состояния, которые они вызывают. Таковы, в частности, изохорный, изобарный, изотермический и адиабатический процессы. Подходя с этих позиций к механическим формам движения, следует различать, например, процесс ускорения, состоящий в изменении модуля импульса системы лгу при неизменных углах траектории тела в декартовой системе координат (pi (i = 1, 2, 3), и процесс переориентации движения, состоящий в изменении углов <рi при неизменном импульсе системы. Первый из этих процессов происходит под действием сил, являющихся полярными векторами, и сопровождается изменением кинетической энергии тел, второй - под действием сил, являющихся аксиальными векторами (центростремительных, кориолисовых или лоренцовых). В соответствии с законом сохранения количества движения в процессе переориентации одного тела должно измениться направление движения и импульс других тел, а также конфигурация и энергия всей совокупности взаимодействующих (взаимно движущихся) тел. Выделить «конфигурационную» составляющую потенциальной энергии в ряде случаев несложно. Рассмотрим, например, вращающиеся (спиновые) макрообъекты - волчки или гироскопы. Когда их моменты количества движения L ориентированы в пространстве определенным (в принципе произвольным) образом, то отклонение их от этого направления требует, как известно, затраты определенной работы. Это означает, что такие объекты наряду с кинетической энергией вращения обладают дополнительной потенциальной энергией, зависящей от ориентации оси вращения в пространстве. Величину этой энергии можно измерить, если учесть, что при наличии постоянного «возмущения» в виде приложенного к оси волчка момента сил он начинает прецессировать с определенной угловой скоростью, зависящей от соотношения приложенного момента и момента количества движения волчка относительно его оси симметрии. Величина этой дополнительной кинетической энергии прецессии и определяет величину перешедшей в нее «конфигурационной» энергии. После снятия возмущения спиновые объекты, как известно, самопроизвольно возвращаются в исходное состояние. Последнее означает, что положение устойчивого равновесия системы вращающихся тел соответствует минимуму конфигурационной (зависящей от взаимной ориентации тел или частей тела) энергии. Поскольку такие тела обладают этим свойством и в отсутствие у них собственного электрического или магнитного момента, следует признать существование независимой составляющей конфигурационной энергии вращающихся тел. Поскольку при изменении ориентации одного из вращающихся тел в соответствии с законом сохранения момента количества движения должна измениться ориентация и других вращающихся тел, удаленных от первого на некоторое расстояние, взаимодействие спиновых объектов осуществляется через разделяющую их среду. В рамках концепции близкодействия это означает наличие некоторого поля, передающего воздействие одного тела на другое. В случае каких-либо периодических нарушений взаимной ориентации спиновых тел (например, при неоднородной прецессии) «конфигурационная» составляющая энергии претерпевает колебания, естественным следствием которых является распространение так называемых спиновых волн. Таким образом, при термодинамическом (феноменологическом) подходе наряду с кинетической энергией вращательного движения тел Ек (со), Зависящей от абсолютной величины угловой скорости вращения со, и потенциальной энергией их положения в силовых полях (электрическом, магнитном и гравитационном) Е„ (г) , зависящей от модуля радиус- вектора х центра их массы, следует различать конфигурационную (ориентационную) составляющую полной энергии Еп(<р±) . Как и любая другая форма внешней энергии, она принадлежит, строго говоря, всей совокупности взаимодействующих (изменяющих ориентацию) тел. В принципе, эта составляющая энергии присуща всем упорядоченным формам энергии и отлична от нуля для всех тел с несферической симметрией.

Известно, например, что поляризация диэлектриков сопровождается не только разделением в пространстве положительных и отрицательных зарядов (т.е. созданием диполей), но и переориентацией по полю уже имеющихся диполей (при этом плечо диполя может сохранять свою величину). Аналогичным образом в процессе намагничивания тел наряду с изменением плеча магнитных диполей происходит их переориентация во внешнем магнитном поле. Не составляет исключения и гравитационная энергия. В этом легко убедиться, рассчитывая, например, потенциальную энергию в поле тяжести Земли жесткой гантели с неподвижным центром массы при ее горизонтальном и вертикальном расположении. Однако выделять эту составляющую потенциальной энергии возможно и необходимо далеко не всегда, что и обусловило, по-видимому, отсутствие к ней интереса. Рассматривая с этих позиций описанные выше эксперименты, мы приходим к Заключению, что в них обнаружен новый, неизвестный ранее вид взаимодействия спиновых объектов. Специфика спин-спинового взаимодействия состоит в самопроизвольном установлении и поддержании единой ориентации систем ядерных магнитов. Этот вид взаимодействия несводим не только к теплообмену, но и к электрическому или магнитному взаимодействию, поскольку оно присуще и электрически нейтральным частицам, а при ослаблении внешнего электрического или магнитного поля не вызывает разупорядочивания ориентации электрических и магнитных диполей со свойственными им временами релаксации.Поэтому несмотря на наличие ядерного магнетизма с присущим ему мультипольным взаимодействием, в данном случае нет серьезных причин сводить обнаруженный в экспериментах вид взаимодействия к дипольному магнитному или квадрупольному электрическому взаимодействию. Вместе с тем было бы также ошибочным сводить спин- спиновое взаимодействие к торсионному (порожденному различной плотностью углового момента вращения). Такое взаимодействие определенно имеет место в вязких средах, обладающих некоторым моментом инерции (как, например, в гидромуфтах). Однако наличие такого взаимодействия в вакууме пока экспериментально не доказано. Кроме того, в отличие от торсионного спин-спиновое взаимодействие проявляется и в тех случаях, когда вращающиеся объекты обладают одинаковой плотностью угловых моментов вращения (в частности, одинаковой угловой скоростью), поскольку гироскопический эффект проявляется и в этом случае. Поэтому его следует отнести (наряду с электромагнитным, гравитационным, сильным и слабым взаимодействием) к еще одному независимому виду взаимодействия. Способность его передавать упорядоченность одних микрочастиц другим, а также сравнительно большие времена спин-спиновой релаксации могут пролить новый свет на ряд не познанных до сих пор явлений. К ним относятся процессы воспроизводства или изменения структуры объектов живой и неживой природы, эффекты «памяти» воды (в том числе появление у нее лекарственных свойств при «перезаписи» на нее структуры этих лекарств), лечебный эффект приборов, генерирующих различные поля, или геометрических фигур, изменяющих диаграмму направленности разнообразных излучений, многочисленные проявления «фантомов» (призраков) отсутствующих тел и т.п. Вы могли бы сначала думать, что скорость света, постоянный Планк и Ньютон, гравитационный постоянный - большие примеры фундаментальных физических констант. Но в фундаментальной физике, эти константы настолько важны, что много людей использует единицы, где они все равняются 1* Дело в том, что мы можем выбрать единицы длины, времени и массы однако, мы хотим. Это - три независимых выбора, таким образом с небольшой удачей мы можем использовать их, чтобы заставить наши любимые три константы равняться 1. Планк был первым, чтобы Заметить это, таким образом эти единицы называют "единицами Планка". Единицы Планка являются большими для квантовой серьезности. Они не настолько удобны в других целях, как бы то ни было. Длина Планка, например, является смехотворно маленькой: приблизительно 2 х 10-35 метров. Время Планка выглядит еще хуже: приблизительно 5 х 10-44 секунды. Масса Планка - 2 х 10-8 килограммов. В обычной жизни, и даже в ядерной физике, единицы Планка могут быть реальной неприятностью. Но в великой схеме вещей, единицы не очень важны. Они - произвольные человеческие соглашения. Пока Вы придерживаетесь с некоторым выбором, или другой Вы сделаете хорошо. Много констант вовлекают единицы длины, времени, массы, температуры, обвинение и так далее. Числовая ценность этих констант Зависит от единиц, которые мы используем. Числа изменились бы, если бы мы использовали различные единицы. Таким образом, хотя они конечно говорят нам кое-что о природе, до некоторой степени они - человеческие экспонаты. С другой стороны, определенные константы не Зависят от единиц, которые мы используем - их называют "безразмерными" константами. Некоторые из них - числа как пи, е, и золотое отношение - просто математические константы, которые любой с компьютером может вычислить к так многим десятичным местам, как они хотят. Но другие - в настоящее время - могут только быть определены экспериментом. Они говорят нам факты о природе, которые являются полностью независимыми от наших выборов единиц. Самый известный пример - "прекрасная постоянная структура", e2/hbar с. Здесь е - электронное обвинение, hbar - постоянный Планк, и с - скорость света. Если Вы удадитесь, что единицы вовлекали, то Вы будете видеть, что это безразмерно, и экспериментирует показ, что это - о 1/137.03599. Никто не знает, почему это равняется этому. В настоящее время, это - полностью таинственный сырой факт о вселенной! Константы, которые не безразмерны, могут быть расценены как связь одного вида единицы к другому. Например, скорость света имеет единицы длины в течение долгого времени, таким образом это может использоваться, чтобы повернуть единицы времени (как годы) в единицы длины (как световые годы), или наоборот. Люди, которые интересуются фундаментальными физическими константами обычно, начинают, делая это в максимально возможной степени - отъезд безразмерных констант, которые являются действительно интересными. Сколько из этих безразмерных фундаментальных констант является там? Это зависит от вашего мнения относительно некоторых новых событий, но мое лучшее предположение - 26. Все другие безразмерные константы (кроме встроенных в начальные условия) могут в принципе быть получены из них, если наши лучшие теории физики правильны - которым я подразумеваю общую относительность, которая покрывает серьезность, и Стандартную Модель, которая покрывает все другие силы. Конечно, "в принципе" средства "не обязательно любым более простым методом чем, моделируя целую вселенную”• Общая относительность и чистая квантовая механика не имеют никаких безразмерных констант, потому что скорость света, гравитационного постоянного, и Планка, постоянного просто достаточна, чтобы установить единицы массы, длины и времени. Таким образом, все безразмерные константы входят из нашей Замечательной, причудливой теории всех сил кроме серьезности: Стандартная Модель. Для стартеров, мы имеем связку масс. Есть 6 видов кварка, один положительно заряженный и один отрицательно заряженный из каждого поколения:, вниз; заколдованный, странный; вершина, и основание. Массы этого кварка, разделенного на массу Планка, дают б безразмерных констант. Мы также имеем 3 вида массивных лептонов электрон, мюон, tau. W и бозоны Z также имеют их массы. Тогда есть Higgs, который в то время как все еще не обнаружено, является очень частью теории, таким образом мы получаем другую массу. Это дает нам 6+3+2+ от 1 до 12 безразмерных констант пока. Тогда мы имеем две константы сцепления: электромагнитное постоянное сцепление и сильное постоянное сцепление. Электромагнитное постоянное сцепление - только другое название для прекрасной постоянной структуры; это описывает силу электромагнитной области. Точно так же сильное постоянное сцепление описывает силу сильной силы - сила, переданная глюонами, который связывает кварк в барионы и мезоны. Вы можете Задаться вопросом, почему я не перечисляю сцепление, постоянное для слабой силы здесь. Причина - то, что Вы можете вычислить это от чисел, которые я уже перечислил. Я должен предупредить Вас здесь: есть различные способы нарезать пирог. Вместо электромагнитного сцепления, постоянного вместе с массами W, Z, и Higgs, мы, возможно, использовали 4 других константы: U (1) постоянное сцепление, SU (2) постоянное сцепление, масса Higgs, и ценности ожидания области Higgs. Они - числа, которые фактически обнаруживаются в фундаментальных уравнениях Стандартной Модели. Идея - то, что фотон, W и Z описаны U (1) х SU (2) теория шаблона, которая вовлекает две константы сцепления. Красивая симметрия этой теории скрыта по тому, как это взаимодействует с частицей Higgs. Детали этого вовлекают две дальнейших константы - масса Higgs и ценность ожидания области Higgs - для в общей сложности

Если мы знаем эти 4 числа, мы можем вычислить числа, которые легче иметь размеры в экспериментах: массы W и Z, электромагнитное постоянное сцепление, и масса Higgs. Практически, мы возвращаемся назад и используем константы, которые являются легкими иметь размеры, чтобы определить теоретически более основные.Любым путем мы нарезаем это, мы - теперь до 12 + от 2 до 14 фундаментальных констант. Но увы, это не что просто. Частица W взаимодействует с кварком сложным способом, который зависит от связки параметров, названных матрицей Cabibbo- Kobayashi-Maskawa. Дело в том, что W Заряжают, и любой положительно обвинял, что кварк может испустить W + и превратиться в любой отрицательно Заряженный кварк, не обязательно того же самого поколения. (Таким образом, в то время как вершина может превратиться в основание, это может также превратиться в странное или вниз; это - то, как напуганные экзотические адроны в состоянии распасться в обычный скучный материал, который мы видим вокруг нас, который сделан из подъёмов и спадов.) Мы нуждаемся в 3?, в которые 3 матрицы чисел, чтобы описать амплитуду для любого положительно приказывали кварк превращаться, любой отрицательно заряжал один этим механизмом. Есть однако некоторая комната, чтобы упростить эту матрицу, умножая области кварка фазами, и есть некоторые ограничения, которые эта матрица должна удовлетворить, также, таким образом нет действительно 9 независимых чисел, но только 4. Этому еще 4, для в общей сложности 18. Теперь мы добираемся до нового материала: neutrinos. В старые дни, Стандартная Модель сказала, что нейтроны были невесомы, и три различных вида - электронное нейтрино, мюонное нейтрино и tau нейтрино - не могли превратиться в друг друга. Но была большая проблема с этой теорией. А именно, мы видим только приблизительно одну треть так много электронов нейтронов прибывающих от солнца, поскольку мы должны! Недавние эксперименты делают это когда-либо более уверенным, что нейтроны действительно имеют массу и действительно превращаются в друг друга. Поскольку я пишу эти слова, все еще не доказано, что они все имеют массу: так как эксперименты главным образом измеряют массовые различия, масса, можно было все еще быть нолем. Если мы предполагаем, что это не верно, то мы получаем по крайней мере 3 более фундаментальных константы, от видов neutrinos. Это дало бы 21 константу. Но фактически, большинство людей, кажется, думают, что нейтроны получают их массу точно так же, как кварк делает - от взаимодействия с Higgs. Если это верно, мы нуждаемся в еще 3? 3 матрицы для neutrinos, точно так же, как мы делаем для кварка. Люди называют этоматрицей Maki- Nakagawa-Sakata, и они Заняты, измеряя ее Записи. Снова, это имеет 4 независимых числа в этом. Если это новое расширение Стандартной Модели держит, и все нейтроны имеют массу отличную от нуля, это приносит общее количество фундаментальных констант к 25! Есть другой параметр в Стандартной Модели, которая имеет размеры, насколько сильная сила нарушает паритет - симметрия между правым и левым. Это иногда называло "тету". Однако, насколько эксперименты могут сказать пока, этот параметр - ноль. Поскольку я сказал, я не считаю "ноль" или любое другое число, которое Вы можете провернуть на компьютере как фундаментальное физическое постоянное. Так, пока мы не получаем мерцание свидетельства, что этот параметр мог бы быть отличным от нуля, я не буду считать этот. Пока я говорил о константах, что люди могут измерить ускорители частиц использования. Но недавние астрономические наблюдения предложили, что есть несколько других фундаментальных констант. Например, кажется, что вселенная расширяется по когда-либо более быстрой норме, и самое консервативное объяснение этого состоит в том, что вакуум имеет плотность энергии отличную от нуля. Эту плотность энергии называют "космологической постоянный", и это приносит общее количество фундаментальных констант до 26. Есть также астрономическое свидетельство, что вселенная является полной таинственного "темного вопроса". Если это будет состоять из новых частиц, то будет вероятно требоваться новые фундаментальные константы, чтобы описать их свойства. Но пока мы не знаем достаточно о темном вопросе, чтобы начать говорить о новых фундаментальных константах, которые описывают это. 26 констант не слишком многие - но большинство физиков предпочло бы не иметь ни одного. Цель состоит в том, чтобы прибыть с теорией, которая позволяет Вам вычислять все эти константы, таким образом они не были бы "фундаментальны" больше. Однако, прямо сейчас это - просто мечта. Так, что является фундаментальными физическими константами? Мы имеем 2 6. Если мы используем те, что теоретики как лучшие, они:

масса кварк

масса вниз кварк

масса Заколдованного кварка

масса странного кварка

масса главного кварка

масса кварка основания

4 числа для ManpnujJ Kobayashi -Maskawa

масса электрона

масса электронного нейтрино

масса моона

масса та нейгрино

масса tau

масса tau нейтрино

4 числа для матрицы Maki -Nakagawa-Sakata

масса бозона Higgs

Мы подойдём к третьей информационной системе непрямым путём. Назовём эту новую систему круги и квадраты человеческого сознания. Итак, все уровни сознания во Вселенной объединены в Сакральную геометрию единым образом. Этот образ - ключ ко времени, пространству и измерениям, а также к самому сознанию, даже эмоции и мысли основаны на Сакральной геометрии, но данная тема пока подождёт и будет рассмотрена позже.

Для каждого уровня сознания есть связанная с ним геометрия, которая полностью определяет, как этот конкретный уровень сознания интерпретирует одну Реальность. Каждый уровень - это геометрический образ, шал линза, сквозь которую смотрит дух, чтобы увидеть одну Реальность, получая совершенно уникальный опыт. Даже Духовная иерархия Вселенной геометрична по своей структуре, копируя в этом природу. Представим что вам бы предстояло приблизиться к планете, которую вы никогда раньше не видели, и узнать, какие уровни сознания существуют на ней, вам нужно было бы взять небольших существ с этой планеты и обмерить их, - конечно, если допустить, что вы сумеете достаточно долго удерживать их в неподвижном состоянии. На основании измерений вы можете установить связанные с их телами сакральные пропорции квадрата и круга, а по этой информации определить точный уровень их сознания.

Концентрические круги и квадраты. Более темные круги и квадраты составляют пары, приближающиеся к пропорции фи. Они также задают расположение первого и третьего уровней человеческого сознания. (Единица измерения сети равна радиусу центрального круга или половине стороны окружающего его квадрата. Видно, что диаметр центрального круга и сторона описывающего его квадрата имеют одинаковую длину.)

Для определения уровня сознания «нечеловеческих» форм жизни, таких, как животные, насекомые и внеземные существа, прменяются другие пропорции, всегда выводимые из куба, но в случае с человеком - это круг и квадрат. Сравнив, сто больше - квадратили круг, описанный вокруг тела, и точно подсчитав насколько, вы можете определить, как эти формы жизни интерпретируют Реальность и на каком уровне сознания они находятся. Есть, правда, и более быстрые способы определения, но данный способ фундаментален для самого существования. Рисуя девять концентричных кругов и расположив вокруг каждого из них квадрат со стороной, равной диаметру круга вы получаете уравновешенные мужскую и женскую энергии. Затем посмотрите, каким образом квадраты соотносятся с кругами, то есть как мужская энергия взаимодействует с женской. Самое главное в том, насколько периметр квадрата и длина окружности круга приближаются к пропорции фи. Это - ключ к человеческой жизни.

Как найти пропорцию фи близкую к совершенной? Глядя на внутренний квадрат, мы не видим пересекающих его кругов; это справедливо и для второго квадрата. Третий квадрат начинает пересекать четвёртый круг, хотя очевидно, что это не пропорция фи. На пятом и шестом квадратах изображение снова отклоняется от этой пропорции. Затем неожиданно седьмой квадрат пересекает девятый круг так, что вновь появляется почти точная пропорция фи, но не с одним кругом За его пределами, как это было в случае четвёртого квадрата и пятого круга, а с двумя кругами. И соотношение становится ещё ближе к Золотому сечению (равному 1,6180339...), чем в первом случае.

Это начало геометрической прогрессии, которая может продолжаться бесконечно, прогрессии, где мы, люди, - всего лишь вторая возможная ступень.

Вы можете сделать измерения даже без линейки, приняв радиус самого внутреннего круга за единичный отрезок. Первый круг и первый квадрат имеют размер в два радиуса. И когда вы дойдёте до четвёртого квадрата, то в поперечнике он будет составлять 8 радиусов. Чтобы узнать число радиусов, составляющих все четыре стороны этого квадрата, вы просто умножаете их на 4, и тогда видно, что периметр четвёртого квадрата составляет 32 радиуса. Нам надо Знать периметр, потому что, когда он будет равен или приблизится к длине окружности круга, мы получим пропорцию фи.

Допустим, мы хотим посмотреть, равна или близка длина окружности пятого круга периметру четвёртого квадрата(32 отрезка). Сначала определим длину окружности путём умножения диаметра круга на число Пи(3,14). Поскольку пятый круг в поперечнике составляет 10 единиц(радиусов), то, есть вы умножите 10 на число Пи, длина окружности будет равна 31,40 радиусам. Периметр квадрата очень близки, но окружность чуть меньше. Это момент, когда человеческое сознание начинает осознавать себя. А теперь давайте прежде проведём аналогичные расчёты для седьмого квадрата и девятого круга. В поперечнике седьмого квадрата 14 радиусов; умножение стороны на

даёт нам 56 радиусов для периметра седьмого квадрата. Девятый круг имеет диаметр в 18 радиусов, и это число, умноженное на Пи, равняется 56,52. Следовательно, в этом случае круг чуть больше квадрата, хотя до этого он был немного меньше. Если вы продолжите создавать круги За пределами девяти первоначальных, то увидите ту же картину: чуть больше, чуть меньше, чуть больше, чуть меньше - всё больше и больше приближаясь к совершенству ряду Фибоначчи, стремящегося к пропорции фи.

Куб для определения уровня сознания «нечеловеческих» форм жизни.

Первый и третий уровни сознания

На рисунке что далее представлено самое начало сознания в этих первых двух местах с пропорцией фи. Вероятно, сознание будет продолжать бесконечно расширяться и приближаться к точной пропорции фи, или Золотому сечению. Итак, четвёртый квадрат в сочетании с пятым кругом и седьмой квадрат в сочетании с девятым кругом образуют

почти совершенные пропорции фи.

Первый и третий уровни человеческого сознания, почти совершенная пропорция фи.

Три геометрических уровня человеческого сознания на Земле: 4-й квадрат и 5-й круг —

первый (аборигенный) уровень;

5-й квадрат и 6-й круг — второй (нынешний) уровень; 7-й квадрат и 9-й круг — третий уровень (Сознание Христа).

В этой системе кругов и квадратов есть два места, где можем находиться мы, обычные люди: на пятом или шестом квадрате, соотносящимся с каким - то другим кругом. На рисунке есть только два квадрата между первым и третьим уровнями. Но почему пятый квадрат в сочетании с шестым кругом, а не шестой квадрат в сочетании с седьмым кругом?

Поворот квадрата второго уровня на 45 градусов создает мост между вторым и третьим

уровнями сознания.Если мы повернем квадрат на 45 градусов в положение ромба, то тайная цель нашего существования становится очевидной. Повернутый пятый квадрат очень сильно приближается к положению седьмого квадрата. Но не идеально, потому что мы не гармоничны и не обладаем совершенной любовью Христа. Зато мы показываем путь к Сознанию Христа через нашу человеческую любовь. Более того, мы все еще связаны с первым уровнем, потому что наша геометрия точно соприкасается с пятым кругом первого уровня сознания. Мы совершенное вместилище аборигенного сознания и несовершенное вместилище любви Христа. Вот что мы такое — соединяющий мост.

Это ключ к пониманию, почему человеческое сознание находится в такой особой геометрической взаимосвязи и для чего это необходимо. Без нашего нынешнего способа видения одной Реальности первый уровень сознания никогда не смог бы развиться в более высокий свет. Мы подобны камню посреди небольшого потока. На него прыгают и тут же перепрыгивают на другую сторону. Позже вы сможете узнать, что ромб — ключ ко второму уровню нашего сознания. Квадрат с ромбом внутри очень важен для человечества. Бак-минстер Фуллер тоже так думал. Эта форма в трехмерном пространстве называется кубокта&дром. Баки дал ей особое имя: вектор эквилнбриум. Он заметил одну интересную вещь. При вращении кубоктаэдр приобретает удивительную способность становиться всеми пятью Платоновыми телами, что дает ключ к его первостепенному значению в Сакральной геометрии. Почему он так важен для человечества? Потому что квадрат с ромбом внутри связан с одной из первичных причин человеческого существования — с ролью перехода от аборигенного (первого уровня) сознания к Сознанию Христа (к третьему уровню). Когда вы измерите геометрию человека с помощью этой системы, то обнаружите, что мы, люди, находимся за ее пределами примерно в трех с половиной радиусах. Мы даже не приближаемся к гармонии. (Если хотите, измерьте это сами.) Мы существуем в негармоничном сознании, хотя мы необходимы для Завершенности жизни. Однако когда жизнь добирается туда, где находимся мы, она приходит и уходит как можно быстрее, как бы прыгая на камень, что лежит посреди потока. Почему? Потому что, когда мы не гармоничны, мы разрушаем все и вся вокруг себя. Если мы останемся Здесь слишком долго, то отсутствие в нас мудрости уничтожит даже нас самих. Посмотрите на мировое состояние окружающей среды и наши непрерывные войны, и вы поймете это. И тем не менее мы крайне необходимы для жизни. Геометрические линзы для понимания Реальности

Следующее, как посмотреть на три разных уровня сознания с точки Зрения геометрии, чтобы увидеть, как выглядят эти геометрические линзы. Помните, есть только один Бог, одна Реальность. Однако существует множество способов ее интерпретации.

Самый внутренний квадрат (четвертый) на рисунке представляет первый уровень, средний квадрат (пятый) — второй уровень, а внешний (седьмой) — третий уровень. Внутренний квадрат я буду называть 8 на 10, подразумевая, что его сторона я имеет восемь радиусов, а диаметр относящегося к нему круга (пятого) — десять. Сторона среднего квадрата равна 10, а шестого круга — 12, потому я называю их 10 на 12. Это средний, или второй, уровень, на котором мы существуем сейчас. Для уровня Сознания Христа соотношение такое: 14 радиусов поперек квадрата (седьмого) и 18 радиусов поперек девятого круга, другими словами 14 на 18. Итак, у нас есть 8 на 10, 10 на 12 и 14 на 18. В Сакральной геометрии всегда и всему есть причина. Ничего — абсолютно ничего — не происходит без причины. Вы можете спросить, почему из всего спектра возможностей осознающее себя сознание начинается тогда, когда четвертый квадрат входит в гармонию с пятым кругом?

Совмещение с Плодом Жизни

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте попробуем наложить Плод Жизни на рисунок первого уровня сознания. Взгляните на него! Он точно совпадает с четвертым квадратом и пятым кругом, нднгим 8 на 10! Центральный круг его тот же самый, что и центральный круг предыдущего рисунка, как и все пять концентрических кругов. На этом рисунке показан только четвертый квадрат, образующий почти совершенную пропорцию фи с пятым кругом, как мы видели ранее.

Видите ли вы совершенство жизни? Плод Жизни всегда был скрыт под этой структурой; они точно накладываются друг на друга. Вот так с точки зрения правого полушария объясняется, почему сознание впервые стало осознавать себя между четвёртым и пятым кругами: потому что сакральный был сокрыт за этой частью структуры. Именно в этот момент был Завершён Плод Жизни, и впервые появилась пропорция фи. И сразу же возник способ проявления сознания.

Чакры на нашем звездном тетраэдре

Восемь чакр, которые проходят по всему телу, имеют двойников в пространстве вокруг тела. Это энергетические сферы разной величины, в Зависимости от размеров тела человека. Радиусы сфер соответствуют длине ладони человека от кончика самого длинного пальца до первой складки на запястье. (К примеру, радиус моей сферы около 23 см (9 дюймов), а диаметр — 46 см (18 дюймов).)

Это реальные энергетические сферы, они находятся на вершинах поля звездного тетраэдра вокруг вашего тела. Фактически это ваши чакры, точно воспроизведенные в окружающем вас пространстве. Сферу можно обнаружить или почувствовать при вхождении в ее область. Сама же чакра подобна острию булавки — она очень маленькая и находится точно в центре, расположенном в самой верхней точке каждой вершины звездного тетраэдра.

Когда у меня был доступ к молекулярному эмиссионному сканеру (МЭС) , мы могли все это видеть. Незадолго до того, как я перестал работать в области технологии, мы обмеряли наши тела и фокусировались на центрах чакровых точек, расположенных на кончиках звездных тетраэдров. Сначала мы искали с помощью сенсорной головки МЭС. но машина не чувствовала эти точки. Когда мы прошли через центральную точку, то экран компьютера засветился. Найдя чакру, нам нужно было закрепиться на ней, а потом мы смогли сделать микроволновый «снимок», который выглядел как чакра внутри тела. Мы обнаружили, что у каждой внутренней чакры есть живой пульс, связанный с каждой внешней чакрой и со всей системой в целом. Я собирался выяснить, чем обусловлена эта пульсация, но, к сожалению, не успел, поэтому не знаю ответа. Конечно, первое, что мы бы проверили, это сердцебиение. Правда, тело создает и другие ритмы, о которых мы пока еще мало знаем.

ВОСЕМЬ ТЕЛ ЧЕЛОВЕКА

Все тела или слои ауры различны. Они обладают своими характерными свойствами и по-разному влияют на физическое тело. Каждый покров ауры связан со своей чакрой. Первый слой ауры связан с первой чакрой, второй — со второй и так далее»!

А вот оригинал обработанный в Photoshop CS с помощью осветлителя(Alt). А вы сможете так. Видимо йог, что-то хотел утаить.

Парные чакры мы обозначим для простоты одной цифрой, поэтому чакр у нас будет тоже восемь.

Первый слой биополя и первая чакра связаны с физическим функционированием и восприятием тела, с ощущениями физической боли или удовольствия. Это - эфирное тело. Его очень легко увидеть в Затемненном помещении, если смотреть мимо человека уголками глаз. Физическое тело - точная копия эфирного, только меньше его сантиметров на 6—12. Если первая чакра загрязнена, маленькая, слабо вращается, то и эфирное тело человека очень мало, он плохо двигается в пространстве и часто болеет. Эфирное тело относится к физическому миру атомов и электронов. Эфирные миры и планеты эзотериками также причислены к физическим, хотя большинство людей их и не видит, и силу молодости своей души. При помощи своих глаз мирские люди могут видеть всего лишь одну десятую часть окружающего их физического пространства.

Второе тело ауры связано со второй чакрой. Этот слой отвечает в основном за эмоции, размножение клеток тела, биение сердца, состав крови, дыхание, пищеварение, питание клеток и так далее. Половые органы и половые желания человека контролируются также второй чакрой. Этот покров в различных эзотерических книгах называют еще эмоциональным телом, витальным телом или телом низшего астрала. Второй слой состоит из пяти видов энергии, которые называются праны.

Следуюш*1Й покров ауры связан с третьей чакрой. Он управляет нашими низшими желаниями, инстинктивными влечениями, чувствами голода, страха, лени, прямолинейным логическим мышлением, которое мы называем рассудком. Это тело думает только о личной выгоде своего низшего «Я», здесь сосредоточено эго. В оккультных источниках его называют низшим ментальным телом или низшим буддхи. 99% населения Земли сегодня живут и думают третьей чакрой.

Четвертый слой ауры связан с сердечной чакрой. На этом уровне мы проявляем свою любовь не только к родным и Знакомым, но и ко всем людям вообще. Сердечная чакра управляет высшими эмоциями и благородными чувствами. Она вырабатывает энергию альтруистической любви, то есть безвозмездной. Это центр подсознания. Его- то собственно в узком смысле и называют астральным телом.

Следующая чакра, пятый уровень ауры, управляет волей, силой слова и нелинейного мышления. Развитая пятая чакра говорит о человеке талантливом во всех видах искусств. Это тело называют еще телом высшего астрала.

Шестая чакра и шестое тело связаны с воображением, с нелогическим образным мышлением, с «небесной» любовью. Они отвеч ют за ясновидение, интуицию, телепатию, за претворение в физическом мире божественных планов. Через шестую чакру легче всего выходить сознанию из физического тела в другие миры, покров ауры называется ментальным телом или небесным.

Седьмой слой ауры и седьмая чакра связаны с Высшим Космическим Разумом. Через седьмую чакру, если она открыта, в человека входит духовная энергия Космоса. Этот покров называв кетерным телом.

Восьмой аурический кокон называется каузальным телом кармическим.

За восьмым покровом идет граница ауры с внешним миром - скорлупа. Чем толще и ярче скорлупа кокона, тем духовнее и чище человек. На скорлупе в виде цветных изображений Заднем ны все предыдущие жизни человека на Земле. По этим «Записям Акаши» можно прочесть всю историю путешествий духа по Земле, что его ждет в этой жизни и в следующих физических воплощениях. По записям Акаши можно увидеть историю отделения духа от Бога Брахмы, историю Творения Мира.

ПЯТЬ ПРАН

Древние йоги давно обратили внимание на то, как прана впитывается различными органами и распределяется волнами по всему организму. Риши увидели как основная прана изменяет вибрацию и делится в организме на десять составляющих. Пять пранических потоков являются основными. Эту информацию по¬священные записали в священных книгах — Упанишадах. Упанишады объясняют, что существует ведущая прана, которая управляет другими пранами. Пять главных пран называются: прана, алана, самана, удана и вьяна. Остальные пять энергетических потоков обладают меньшим потенциалом, пока мы их рассматривать не будем. Все тела, умы и чувства человека полностью зависят от праны.

Восходящий энергетический поток в организме называется прана. Он в основном функционирует в грудной области, стимулируя систему органов дыхания и усвоения праны. Нисходящий энергетический поток в организме называется апана. Алана вы¬полняет в теле противоположную функцию. Она выталкивает из организма все отработанное и ненужное. Апана особенно активно функционирует в кишечнике и мочеполовом комплексе. Она изгоняет из тела испражнения, мочу и газы. Прана и апана — это две важнейшие силы, которые контролируют все тело. Прана более активна, чем апана в течение дня, а ночью более активна апана. Упанишады говорят, что из-за праны и апаны индивидумная душа человека колеблется. Она то взлетает вверх, то опускается вниз, пойманная ловушкой противоположных сил.

Душа сравнивается с птицей, привязанной за нитку к земле. Куда бы душа не улетела, апана все равно возвращает ее на Землю.

Третья важнейшая прана организма называется самана. Самана уравновешивает апану и прану, поэтому ее называют средним дыханием. Самана действует в области между сердцем и пупом. Её функция — усвоение энергии основного потока праны тонкими телами человека. На физическом уровне самана питает печень поджелудочную железу, желудок и пищеварительный тракт жизненной энергией. В пранаяме самана Занимает промежуточное Значение между вдохом и выдохом. Она образуется при Задержке дыхания на вдохе или на выдохе, связывая воедино прану с апаной. То есть самана нивелирует встречные потоки двух основных сил, управляющих человеком. Когда прана и апана усваиваются и сохраняются, то жизненность всех тел человека возрастает. Упанишады утверждают, что смерть убегает от того, кто увеличил среднее дыхание. Поэтому все йогины культивируют длительные Задержки дыхания на вдохе и выдохе.

Пока апана движется вниз, а прана вверх — они никогда не встретятся. Йоги заставляют эти два потока изменить свои направления в противоположные стороны. Для этого они применяют перевернутые позы тела, такие, как стойка на голове. В перевёрнутой позе прана начинает опускаться, а апана подниматься. При встрече они

продуцируют невероятную силу, которая вталкивает прану в канал Сушумны.Образованная самана пробуждает чакры, расширяет сознание и просветляет душу.После Задержки дыхания активизируется удана. Удану называют верхним дыханием, так как она двигается в верхней части тела: горло, лицо, головной мозг питаются уданой. Она способствует глотанию пищи, мимике, речи. Эта энергия сохраняет также силу мышц. Когда прана и апана сливаются с саманой, то удана перемещается вверх и достигает Сахасрары чакры. А затем устремляется к высшим мирам.При обычном дыхании, без задержек, удана доносит прану от саманы до вьяны. Вьяна распределяет прану по всему телу, снабжая клетки организма питательными веществами и энергией.Дальнейшее продвижение праны, апаны, саманы и уданы осуществляется под руководством вьяны. Во время физической смерти все праны соединяются в одну - вьяну, и Затем покидают тело. Когда праны циркулируют по своим каналам, то вокруг человека образуется праническое тело. Мы его называем астральной аурой.

ВОЛШЕБНЫЕ СИЛЫ ЙОГОВ

Способность людей творить чудеса в Индии называют сиддхи. В йоге насчитывается восемь основных сиддхи, достигаемых с помощью особой практики психофизических упражнений:

Анима (от санскритского «ану» — атом) — уменьшение в размерах. Согласно теории йогов, законы внутри пространства атома будут иными, чем известные законы пространства макромира. Посредством уменьшения в размерах адепт может стать невидимым, и тем самым он получает возможность проникнуть внутрь самых мельчайших объектов и изменить их внутреннюю структуру.

Лагхима — не иметь веса, т. е. управлять силой воздействия земного тяготения на свое тело с помощью развития в каждой клетке противоположных центробежных тенденций. Йоги считает это нетрудным актом и часто используют лагхиму для демонстрации левитации. В «Маркандейи пуране» отмечается, что лагхима означает «иметь высшую скорость».

Махима — становиться невероятно большим. Это дает возможность видеть громадные пространства, взаимодействие и движение солнечной системы и вселенной, проникнуть в суть их глубин.

Гарима — быть чрезвычайно тяжелым (в противоположность лагхиме). В некоторых трудах йогов вместо «гаримы» Описывается «камавасайита» (полное удовлетворение) — полное

ство удовлетворения.

Прапти — переноситься в пространстве в какое угодно место в любое время. В «Шива самхите» по этому поводу пишется:

Он(адепт) найдет все, что захочет, ибо все у него будет под рукой.

Пракамья — выполнять все желания или видеть все е желания реализованными.

Вашитва — управлять силами природы. Назначение ж

мыслящей природы покорять неживую, инертную природу, а также подчинять воле человека остальной живой мир. Но чтобы господствовать, надо Знать истоки. Для этого потребовались воля и мужество многих поколений йогов, удесятеренные жаждой Знаний.

Ишитва — быть властелином мира, создавать и уничтожать обновлять и разрушать.

Помимо основных сиддх, йоги описывают тридцать дополнительных качеств, приобретаемых ими в процессе психологической тренировки.

Достижения, полученные с помощью умственной деятельности («ниродха пиранама сиддхи») в результате самоконтроля

концентрации, основанных на явлениях в трех сферах: в сфе{ естественных законов («дхарма»), частичных законов («лакпин на») и явлениях, происходящих в силу определенных условий («авастха»). С помощью этой тренировки адепт познает прошло! и может предугадать будущее развитие явлений.

Проникновение в значение слов и крики животных. Звуковой состав слов, их Звуковая форма, значение слов, т. е. их внутренне содержание, и сочетание звуков и слов являются тремя аспектами неделимого целого. Концентрируясь на каждом из этих аспект отдельно, адепт может понимать язык всех живых существ.

Знание прошлого можно достичь с помощью концентрации

на внешних и внутренних признаках, а также следах, оставленных прошлой жизнью на организме.

4.Чтение мыслей осуществляется с помощью концентрации способности мышления и восприятия. По представлению древних, мысль быстрее скорости света, быстрее всего. Некоторые йоги считают, что мысль - это излучение ментального и психического поля (поля эмоций), издаваемого мозгом человека. Мозг материален и он излучает материальные волны определенной частоты, и, как всякая волна, они имеют способность перемешаться в пространстве, т. е. обладать последующ*»! независимым бытием даже после гибели источника. Мысль посеяна в пространстве, как звездная пыль. Она всеобща. Йоги полагают, что мысль можно посылать и улавливать, настроившись на определенную волну с помощью ритмического дыхания.

Становиться невидимым. Посредством концентрации на форме тела излучение, идущее от него, с помощью которого оно зрительно воспринимается, слабеет и, в конце концов, контакт между зрительными органами окружающих и телом адепта полностью прекращается и адепт как бы исчезает. В действительности это только иллюзия исчезновения. Подобные превращения происходят и с другими органами чувств. Описаны случаи, когда фотографируются вместе с другими людьми, но на фотографии появляется только группа людей, а вместо йогов на фотографии и оказывается пустое место.

Познание смерти и ее сущности. Сосредоточиваясь на основных свойствах

явлений, порождающих незамедлительные последствия и на сущности явлений,

воздействие которых сказывается позже, адепт познает процессы и сущность

смерти.

Познание души («атма бала») или разума («пурна мано бала») достигается мысленной концентрацией на абстрактных понятиях, таких, как сила дружбы и любви, радости, сожаления, беспристрастности и отрешенности. Подобными упражнениями достигается познание глубины души и разума.

Приобретение физической силы животных достигается концентрацией на силе этих животных в совокупности с особой физической тренировкой. Свами Йогананда в «Автобиографии йога»

описывает йога, который владел физической силой, значительно превосзодящей силу тигра.

естественных Законов («дхарма»), частичных законов («лакпин на») и явлениях, происходящих в силу определенных условий («авастха»). С помощью этой тренировки адепт познает прошло! и может предугадать будущее развитие явлений.

Познание тонких скрытых механизмов вещей и явлений, проникновение в их суть можно достигнуть посредством привлечения знаний, интуиции и концентрации мыслей.

Познание солнечной системы и звездных миров достигается юсредоточением ума и фокусированием его на солнце. Этим можно познать природу солнца и звезд и происходящие в них процессы.

Познание планет достигается сосредоточением и фокусиро- ипнием ментальных способностей на Луну. Изучив Луну, можно понять и сущность планет.

Познание Законов движения звезд достигается сосредоточением на Полярной звезде. Из-за громадных расстояний, говорили древние йоги, звезды нам кажутся неподвижными, в действительности же они находятся в вечном движении.

Познание тела и основной его сущности достигается концентрацией на солнечном сплетении и пупке.

14.Освобождение от голода и жажды можно достигнуть концентрацией на шейной впадине.

Спокойствие тела и души достигается сосредоточением на главной артерии (курма) около этой впадины (сонной артерии),

Сверхъестественные видения достигаются сосредоточением

на свет, исходящий из тонкого центра, расположенного над бровями, называемого «Брахмарандхрой».

Всеобщее познание наступает после концентрации на «звезду прорицания» («притибха»), появляющуюся в голове после установления абсолютного спокойствия тела и ума.

Познание сознания достигается сосредоточением на сердца

Мысленное воссоздание строения космоса. Когда достигается состояние подлинного сознания, при котором мысль абстрагируете от вещей и своего собственного «Я», углубляя концентрацию ни этом состоянии, можно увидеть строение вселенной, суть Брахме основные законы построения всего мироздания. Вместе с этим достигается способность прорицания и пять чувственных достижений!

а)предсказания («пратибха») о прошлом и будущем;

б) способность внутреннего слушания («шравана») , с помощью которого можно прослушивать себя, а также понять священны* звук «АУМ» (Ом) — главную мантру йогов;

в)способность абсолютного осязания («ведана»), с помощью которого можно проникать в сущность предметов, «видеть» их;

г)способность сверхвидения («адарша») — видеть предметы ни далеких расстояниях, а также в темноте, и объекты, скрытые преградой;

д)вкусовые способности («асвадана») - утонченные до предела вкусовые ощущения;

е)способность к сверхобонянию («варта сиддхи») — предельно утонченное обоняние.

Покидать оболочку (тело) . При концентрации всего внимания на тонком астральном теле узы, соединяющие его с оболочкой, ослабевают, и адепт может покинуть свою оболочку или вновь войти в нее.

Быть вне контакта с внешним миром. Практикуя сосредоточение на жизненной энергии, расположенной в области горла(«удана»), и направляя эту энергию в область головы, можно развить способность человека быть вне контакта с внешним миром, т. е. к адепту никто не может прикоснуться и ничто не может к нему пристать.

Контроль над огненной энергией («самана»). Огненная или пищеварительная жизненная энергия распространяется от пупка

во все стороны равномерно. Она регулирует различные жизненные функции внутренних органов. От нее зависит их взаимодействие. Упражняясь в концентрации на ней, тело йога начинает излучать свет, похожий на отблеск горящего костра.

Способность слушания. Упражняясь в сосредоточении своего внимания на органах слуха, йоги могут слышать звуки на

громадных расстояниях, им становятся доступны звуки вне диапазона слышимости обыкновенного человека.

Левитация. Упражняясь в концентрации на взаимоотношениях между телом, его клетками и всепроникающим изначальным веществом, заполняющим космическое пространство, а также сосредотачиваясь на мелких и легких предметах, йоги могут нейтрализовать гравитацию и стать невесомыми.

Свободное странствие мысли, не связанной с телом («махавидежа драхана») .

С помощью упражнений на концентрацию мысли о свободном передвижении в пространстве в отрыве оттела, йогу становится легко и свободно и его мысли странствуют без каких-либо ограничений.Покорение элементов природы. Каждый из пяти элементов имеет пять состояний: грубое («стхула»), состояние формы («сва-

рупа»), тонкое («сухшма»), обусловленное («анвайя») и причинное («арт-

хаваттва»). Сосредоточение на этих пяти состояниях, йог постепенно подчиняет себе пять элементов природы.Подчинение пяти принципов сенсорных восприятий дает возможность йогу достичь состояния «транслевитации» (маноя- иитва»), при котором йог по своему желанию со скоростью мысли может оказаться в любом месте. Путешествуя самостоятельно, мысль становится глазами и ушами разума йога, вместилищем псех пяти органов чувств, источником информации. Йоги таким образом постигают истину эволюции природы.Познание вселенной. Познав внутренние свойства предме

тов и явлений, йог проникает в тайны вселенной, познает законы мироздания.

Познание времени. Время, в течение которого атом передвигается на расстояние своего поперечника, йоги называют «кшана». Его непрерывные движения называются по санкскритски «крама». Концентрация и медитация есть процессы, посредством которых связано пространство и время. С помощью упражнений на концентрацию атома достигается знание времени и пространства («анубхава сиддха джнана»), так как движение атомов в данный момент является продолжением предшествующих движений складывается общая картина движения атомов во вселенной. Йоги таким образом могут познать прошлое, настоящее и будущее.Трансцендентальное достижение («пара сиддхи»). До сих пор речь шла о достижениях нетрансцендентальных, они относились к миру форм. Но с помощью упражнений в умении распоз навать явления, уметь выделять суть, йог может влиять на ход событий, тормозить их или ускорять. Он может разрушать зернл зла и достичь полной свободы.Йота различают также внутренние, или духовные достижения, имеющие те же названия, но эти сиддхи находятся на еще более высоком уровне понимания. О духовных достижениях просвет ленных мы поговорим в главе «Раджа йога».Способы найти тайный вход По-моему, в начале — в новом начале после Падения в конце времен Атлантиды — люди впервые стали проживать тот высокий уровень сознания, который был утрачен. Это случалось через переживание клинической смерти, поскольку подобное состояние хоть раз в жизни испытывал каждый. Когда кто-то умирает, он проходит через первую дверь и обнаруживает другие миры, другие интерпретации Реальности. В состоянии клинической смерти люди переживают другую реальность краткое время, потом что-то происходит и, вместо того чтобы умереть окончательно, они возвращаются в свое тело. Но память об этом опыте остается с ними навсегда. Люди, проходящие через переживание такого рода, полностью меняются, и как правило, намерены сделать все возможное, чтобы выяснить, что с ними произошло. Они серьезно задаются вопросом о другом аспекте жизни, который связан с высшими чакрами.

Вместе с тем они могли достигнуть и пятой чакры потоков звука, если начинали свой опыт с музыки. Не было ничего, что могло бы остановить их. Музыка автоматически приводит вас в пятую чакру, и много раз именно так и происходило. Переживания пятой чакры Значительно отличаются от переживаний сердечной чакры, точно так же, как сексуальная чакра отличается от чакры выживания.Если бы, экспериментируя, человек прошел вверх достаточно далеко и достиг шестой чакры, то он обнаружил бы образы Сакральной геометрии, которые сотворили Вселенную. Индивидуум, вошедший в эту чакру, имел бы невероятные переживания геометрических образов, где все в жизни проявилось бы в геометрической форме.Редкие люди могут найти путь в седьмую чакру, которая является духовной. На этом уровне человека заботит лишь одно: как найти способ соединиться с Богом, как установить связь с Богом напрямую. Это единственное устремление. Ничто другое не имеет значения.Проблема с психоделиками заключается в том, что, когда они перестают действовать, человека сносит обратно в нижние центры и в реальность третьего измерения. Полученный опыт навсегда изменяет людей, и как правило, они продолжают искать способ вернуться в высшие миры, но это происходит уже не посредством психоделиков.Тем не менее эра психоделиков одно сделала наверняка - открыла проход или сделала полшага к сознанию Соединенных Штатов как страны. Она дала людям опыт, который показал, что высшие миры реально существуют. С тех пор миллионы амери¬канцев всю свою жизнь пытаются вернуться в те священные высшие места, и, поступая так, они изменяют свою страну и весь мир.Я думаю, следующая ступень эволюции наступила для человечества одновременно с попытками постичь, как можно вернуться в высшее состояние сознания, но без наркотиков. У нас были гуру и йоги, медитации и различные духовные практики, религии и опыты духовного поиска пути. В конце 60-х и в 70-е годы все наше внимание было устремлено на духовных учителей. Есть разного рода медитации и духовные пути, которые приведут вас в достаточно спокойное место, чтобы вы нашли вход и прошли через эту стену. Ни один из способов не лучше другого; вопрос только в том, какой из них будет работать для вас.Со временем, когда вы будете существовать на уровне с четвертой по седьмую чакру и овладеете ими, вы подойдете к следующей стене, расположенной под углом 90 градусов относительно нижней стены. Углы, которые вам предстоит преодолеть, чтобы пройти через верхнюю стену, разные — и коварные. Но если вы сумеете найти свой путь через эту стену, то вы по-настоящему сможете выйти за пределы нашего мира третьего измерения и войти в следующий мир, куда однажды последует все живое на Земле. Вы умираете здесь, но рождаетесь где-то еще. Вы уходите отсюда и входите в новое место. Дух вечен и существовал всегда. Мы скоро поговорим об этом новом месте. Это не значит, что вам нужно идти куда-то, на самом деле — это особое состояние существования.В Египте неофитам после двадцати четырех лет подготовки давали соответствующие психоделики и помещали в саркофаг в Камере Фараона на три дня и две ночи (иногда требовался один дополнительный день). Первичной Задачей было найти вход и войти в высший мир, а потом вернуться на Землю, чтобы помочь другим. Это становится очевидным почти для каждого, кто достигает высших уровней. Когда вы возвращаетесь на Землю, вам остается только одно: служить всей жизни, потому что благодаря этому опыту вам становится ясно, что вы и есть вся жизнь. В итоге большинство устремленных во всем мире отыскивают путь, отличный от опыта клинической смерти или наркотиков. Он происходит из самой природы, это путь, который заключен в них самих, даже до их рождения. Ищут всегда одно и то же. Неважно, какая это религия или духовное течение, неважно, какая техника или форма медитации, неважно, какие слова используются для описания переживаний, но именно проход, первый или второй, всегда будет в центре наших поисков.

Иное движение по звездному тетраэдру Похоже, будто дух решил, что в звездном тетраэдре существует не только один способ движения. В 8-чакровой системе все довольно просто, но в 13-чакровой системе движение духа становится гораздо более сложным. Я собирался дать вам описание способа, которым дух мог бы передвигаться в звездном тетраэдре и в то же время идеально отвечать требованиям Реальности, но, поразмыслив немного, решил, что, возможно, это внесло бы больше путаницы, чем помощи. Поэтому, если вы действительно хотите знать, обдумайте этот предмет самостоятельно. Попытайтесь начать с видения тетраэдра сверху или снизу. Чтобы облегчить работу, я подскажу вам ключ: один тетраэдр будет представлен только белыми клавишами, а другой — только черными (диезами или бемолями).

Пять вращающихся по спирали каналов света Каждая из двух описанных выше чакровых систем дает очень упрощенное понимание полной системы чакр, в действительности она намного более сложная. Хотя мы говорили об одном канале, соединяющем все чакры, через который проходят энергетические потоки, на самом деле существует пять разных каналов и четыре до¬полнительные чакры, связанные с каждой основной чакрой. Они расположены по горизонтальной линии, под углом 90 градусов к вертикали, и вращаются, поднимаясь вверх по центральному столбу, с приращением на 90 градусов.

Три из этих каналов являются основными, два внешних и один центральный, а два других — второстепенные. Это имеет отношение к пяти разным типам человеческого сознания, о которых Тот говорил в девятой главе. Помните, первый, третий и пятый типы являются сознанием единства, а второй и четвертый — дисгармоничное сознание. Это связано с пятью чувствами и пятью Платоновыми телами, но для простоты понимания мы не будем развивать данную тему дальше. Прежде чем начать обсуждение пяти каналов, мы должны поговорить о свете. Если вы поймете, как свет движется в космосе, вам будет легче понять движение праны вверх по чакрам. Все формы энергии имеют единственный источник, и этот источник — прана, или чи (ци, ки) , или энергия жизненной силы. Она само сознание, осознание, дух — дух, который начал свое путешествие в Пустоте, создавая воображаемые круги и линии.Изучать свет — значит изучать движения духа в его сакральном танце в природу. Именно так приходит дух. Мы уже изучали движения духа, но теперь мы будем более конкретны. Сначала займемся изучением света, а позднее вернемся к рассмотрению чакр.

Вид пяти каналов сверху, видимых как горизонтальная линия, которая, вращаясь, поднимается по позвоночному столбу.

Да будет Свет!

Этот простой рисунок (Глаз) — самый важный, который я когда-либо делал, чтобы понять Реальность. Помните, когда я говорил о Первом дне Творения — теперь вам, наверное, кажется, что с того момента прошла уже тысяча лет, — мы шли из пустоты к верхней части первой сферы? А когда мы добрались до вершины и сформировали вторую сферу, у нас образовался Весика Писдис? Согласно Библии, после своего первого движения над «поверхностью вод», Бог немедленно сказал: «Да будет свет». Помните, я обещал показать вам, что Весика Писцис — это свет? На рисунке 12.15 представлены энергии Весика Писцис. Конечно, все обстоит намного сложнее, но и этого достаточно, чтобы показать вам взаимосвязь Весика Писцис со светом.

«Глаз», рисунок Сакральной геометрии.

На рисунке круги А и В проходят через центры друг друга, образуя Весика Писцис, и оба круга точно вписываются в круг С. Внутри Весика Писцис прочерчены линии, которые образуют два равносторонних треугольника. Две высоты (L) и основание (W) треугольников образуют крест. Этот крест и есть основа света.

Теперь заметим, что эти два треугольника на самом деле являются двумя трехмерными (3D) тетраэдрами, расположенными грань-в-грань (представьте себе на столе два тетраэдра, соприкасающиеся своими гранями, вид сверху); они видимы целиком и содержат внутри себя Весика Писцис (рис. 12.176) . Длина Весика Писцис — L, ширина — W. Каждый раз, когда Весика Писцис делает оборот на 90 градусов, об¬разуется новый Весика Писцис (маленький и большой кресты на рисунке); при этом

длина меньшего Весика Писцис становится шириной большего. На рисунке постепенно образуется похожая на глаз фигура. Такая прогрессия может продолжаться бесконечно, двигаясь к центру и от него. Полученная геометрическая прогрессия взаимосвязей внутри Весика Писцис Задает матрицу света на основе корня квадратного из 3 и уста-навливает точную копию света. Как видно на рисунке, свет движется именно так.

Весика Писцис, созданный двумя кругами, которые заключены в большой круг.

Два (3D) трехмерных тетраэдра, расположенных грань-в-грань.

Желая изучить какое-либо природное явление, вы стараетесь добраться до компонентов исследуемого объекта. В нашем случае это волна света и воспринимающий ее инструмент, то есть органически связанный с ней глаз, — поскольку одно будет отражать другое в своей геометрической структуре. Должно наблюдаться сходство глаза и световой волны, а также их движений. Например, вы делаете некий «приемник» для восприятия чего-то. При этом, чем точнее ваш «приемник» дублирует то, что получает, тем лучше он работает.Упомянутый мною господин, изучив почти все типы глаз на планете Земля, открыл, что существует шесть различных категорий, как у кристаллов. И все существующие объекты какого-либо типа и геометрически, и физически подобны всем другим объектам своей категории.Как я уже говорил, наша встреча состоялась, и как только картинка, приведенная на рисунке (спирали света), появилась на экране, мужчина чуть не упал со стула. Он немного разозлился и позже объяснил мне почему. Видите ли, в результате всех своих изысканий, изучения и классификации глаз, а также исследований в смежных областях, он пришел к этому рисунку, который являлся связующим звеном всех категорий глаз. С его помощью он их классифицировал. Сначала он подумал, что, должно быть, я украл рисунок у него. Теперь он знает, что я просто получил его. Как вам известно, эта информация никому не принадлежит и не может принадлежать. Она достояние всего человечества и доступна каждому, кто задает правильные вопросы. Она встроена в каждую клеточку всех живых объектов.

Спирали света.

Если мы смотрим кому-нибудь в глаза, то видим овал, но на самом деле глаз круглый. Он представляет собой шар, сферу, и часть ее поверхности занимает линза. На рисунке видна сфера, овальной формы Весика Писцис и меньший круг радужной обо¬лочки. Правым полушарием вы можете почти почувствовать правильность геометрического изображения на этом рисунке.Но в действительности данное изображение глаза намного и очень намного больше, чем просто рисунок. Оно показывает геометрическую основу глазного яблока и геометрию самого света, поскольку это одно и то же. Геометрическая форма, по которой созданы все глаза, и геометрические изображения всего электромагнитного спектра, включая свет, тождественны. Когда дух Бога сделал самое первое движение в творении, он создал Весика Писцис и сказал: «Да будет свет». Совсем не случайно первым появился свет.Световая волна движется так, как показано на рисунке. Здесь ясно можно увидеть взаимосвязь между Весика Писцис и светом. Электрическая составляющая движется по синусоидальной волне по одной оси, в то же самое время магнитная составляющая движется под углом 90 градусов к ней, также по синусоиде. Одновременно весь паттерн вращается 90-градусными сегментами.Если вы посмотрите на рисунок, то увидите геометрическое изображение света. Длинная ось, или длина Весика Писцис, — это электрическая составляющая; короткая ось, или ширина, — магнитная составляющая; они находятся в пропорции корня квадратного из 3 по отношению друг к другу. Во второй главе (с. 70, т. 1) я ошибочно сказал, что длина и ширина Весика Писцис находятся в пропорциях Золотого сечения. На самом деле они связаны друг с другом через одно из священных египетских чисел — корень квадратный из 3. Однако, когда вы смотрите на изображения, созданные двумя Весика Писцис под углом 90 градусов, которые находятся по отношению друг к другу в соотношениях, определяемых Золотым сечением и корнем квадратным из 3, становится очевидным, что эти изображения чрезвычайно похожи. Возможно, природа опять пытается воспроизвести Золотое сечение, как она уже это сделала с рядами Фибоначчи.

Хочу изложить свою точку зрения на то, что мы называем Злом. Она отличается от той, которой придерживается большинство религий мира. Я ни в коей мере не пытаюсь защищать Люцифера или одобрять его действия. Я просто даю новое/старое видение того, что стоит за деяниями Люцифера во Вселенной. Если однажды это понять, то мы преодолеем разделение на добро и зло и войдем в абсолютное единение с Богом. Пока мы остаемся в состоянии сознания, где есть добро и зло, преодолеть дуальность невозможно. Мы должны выйти из нее и войти в другое сознание, но мы не сможем "этого сделать, пока не перестанем судить.

До тех пор пока мы продолжаем судить события своей жизни, разделяя их на добро и Зло, мы сами определяем ход нашего дальнейшего существования. Чтобы остановить, а затем и преодолеть такое положение вещей, мы должны выйти за пределы полярности. Нам необходимо измениться, и изменение должно проистекать из нашего неосуждения этого мира. Ведь именно тогда, когда мы начинаем судить его, мы приходим к заключению, что хорошо, а что плохо. Такова основа деления всего на добро и зло, или сознания дуальности. Ключ к преодолению дуальности, по-видимому, в том, чтобы видеть все миры нашей Вселенной и все происходящие в них события как целостные, истинные и совершенные, понимая, что космическая ДНК, или космический план, действует точно в направлении, указанном Создателем.

Эксперимент Люцифера: дуальность

Выражение «восстание Люцифера» несет в себе отпечаток человеческого страха, по крайней мере, со времен существования Библии на Земле. Многие из нас, особенно христиане, считают Люцифера причиной всего зла и тьмы, существующих на этой планете. То, что сделал Люцифер, мы называем восстанием, подразумевая под этим, что Люцифер каким-то образом идет против вселенского космического плана. Но Сознание Единства видит работу Люцифера несколько в ином свете. Его действия трактуются не как восстание, а как эксперимент. Почему это можно назвать экспериментом? Потому что это — тест для проверки, будут ли работать определенные параметры жизни. Жизнь — это и есть эксперимент. До начала эксперимента Люцифера люди имели повеление от Бога — жить в свободе воли. Но что значит — свобода воли? Разве она не подразумевает все возможности — как добро, так и зло? Разве это не означает, что нам было позволено делать все, что мы пожелаем, имея в виду библейскую точку Зрения о том, что мы научимся распознавать добро? Жизни было позволено делать все, что она хочет, ей были даны все возможности, дана свобода воли. Но как могла существовать свобода воли без того, чтобы сознание не создало необходимые условия для такого способа существования? А кто создал само сознание? Единый Бог и только Бог. Люцифер не создавал свободы воли, но именно через его действия и решения свобода воли стала реальностью. Следовательно, Бог создал Люцифера с тем, чтобы могла существовать свобода воли. До эксперимента Люцифера свободы воли не было, кроме как во время первых трех попыток. Вся жизнь текла по Воле Божьей, в соответствии с космической ДНК. Не было никаких отклонений, и свободная воля присутствовала лишь в потенциале, который в один прекрасный день жизнь могла востребовать. В какой-то момент, опять же благодаря возможности свобо¬ды воли, мы осознали, что есть особый способ переживания этой реальности, который не был нами испробован ранее. Поэтому мы попробовали применить его. Фактически мы попытались использовать его в трех разных вариантах, и все попытки были неудачными. По сути, это был полный провал. В последнем эксперименте при четвертой попытке во главе с Люцифером был использован другой подход к проявлению свободы воли. На этот раз Бог выбрал область сознания чуть выше уровня человеческого существования. Эксперимент начался с ангелов. Именно они принесли это новое сознание свободы воли человечеству для жизни здесь, в плотном мире, а жизнь вокруг наблюдала за происходящим. При высоком взаимном уважении между двумя братьями, Михаилом и Люцифером, началась борьба — борьба между добром и Злом. Это была битва насмерть, хотя ни один из них не мог погибнуть. Но битва все равно должна была состояться, ибо такова была Воля Божия. Для Всеобщего блага Вселенной Михаил поддерживал сторону Света и Добра, а Люцифер встал на сторону Тьмы и Зла. Человечеству предстояло прожить новые возможности. И мы, люди, думали: какая это великая идея — свобода воли.Создание дуальной реальности

Люцифер убедил треть ангелов небесных последовать за ним и поддержать его в этой новой реальности. Он смог убедить их потому, что его особый путь выхода из Великой Пустоты давал уникальную точку зрения, которую еще никто не опробовал в жизни и не исследовал. С их ангельского взгляда на реальность, это была одна из возможностей жизни, и кто-то должен был прожить ее.

Важно то (по крайней мере для ангелов, последовавших За Люцифером), что новый путь содержал систему Знаний, способную дать опыт, который никогда ранее не был полностью пережит в исходной Реальности Бога. Опыт был центрирован на двух раз¬делах геометрического знания — довольно простых, как может показаться. Эти две геометрические формы представляли собой первичное знание о Яйце Жизни и источнике всех живых форм. Первая сфера, которую они искали, вписывается в центр Яйца Жизни и касается всех восьми сфер. Вторая сфера абсолютно идеально помещается в любой из шести полостей в центре каждой грани Яйца Жизни (представьте себе восемь сфер Яйца Жизни внутри куба, имеющего шесть граней). Это знание всегда имелось, но изнутри исходной Реальности его было невозможно активно проявить и пережить. Не забывайте о том, что вся Сакральная геометрия имеет практический аспект. Вид ромба — квадрат, повернутый на 45 градусов, — показывает люциферианскую геометрию этих двух сфер. Люцифер сказал ангелам, что эксперимент необходимо провести потому, что Вселенной не хватает этой информации, и единственный способ ее добыть — прожить практически. Он выбрал особый взгляд на геометрию, чтобы через него начать творение своей отдельной реальности. Через эту геометрию он по-новому интерпретировал свое творение, что дало опыт пребывания внутри формы жизни отдельно от всей остальной Реальности. Многие считают полученный опыт потрясающим, но самое важное — это было нечто абсолютно новое, неизведанное, никогда не происходившее ранее во всем

Творении.

Путь Люцифера был связан с видением Яйца Жизни как ромба — это видение, присущее тому измерению, в котором находится человечество в настоящий момент своей истории.

Да, мы, люди, последовали за Люцифером.

Яйцо жизни, вид ромба Диаметр большой сферы = 1

HI = 1 IJ = 1 HJ2 = HI2 + IJ2 Следовательно, HJ = \2

Поиск с целью испытать на практике две первичные сферы.

Слева: сфера, касающаяся только четырех сфер, относится к материи (корень квадратный из 2). Справа: сфера, касающаяся всех восьми сфер, относится к свету (корень квадратный из 8).

Помните главу — «Дух и Сакральная геометрия», где говорилось о том, что мы находимся на втором уровне сознания? Помните, что сейчас Земля существует на трех уровнях сознания (из пяти возможных) и необходимо повернуть второй уровень сознания на 90 градусов в состояние ромба, чтобы вывести ее на следующий уровень, Сознание Христа.

Люцифер выбрал квадрат, затем повернул его на 45 градусов. Это был именно тот вид Яйца Жизни, который он хотел получить, то его положение, которое необходимо для практического опробования внешней и внутренней сфер, помещающихся в полости. Кажущееся невинным желание получить информацию с этого положения (на уровне практического опыта) было огромным делом для ангелов, решивших создать свободу воли и испытать все возможности. Эта возможность могла воплотиться. И это была возможность, которая никогда не опробовалась ранее или, по крайней мере, никогда успешно не проживалась. Итак, пришло время подробно поговорить о том, что сделал Люцифер. Я сообщаю вам эту информацию для того, чтобы вы могли преодолеть поляризованное видение жизни, перейти на следующий, более высокий уровень, Сознание Христа, и сказать, подобно Христу, «отойди от Меня», Люцифер.

Хитрость, ведущая к новой реальности, Заключалась в способности духа делиться: он одновременно может находиться в двух и более местах. Это очень похоже на клеточное деление, митоз, За исключением того, что здесь нет формы. Именно форма делает митоз возможным.Словом, новая реальность была сотворена с помощью той же самой Сакральной геометрии, что и Цветок Жизни, за исключением того, что дух разделился пополам и начал выходить из Великой Пустоты вращением двойной спирали из двух совершенно разных центров. Это привело к созданию новой реальности. В дополнение Люцифер использовал ромбовидную форму Яйца Жизни, повернув ее на 90 градусов по отношению к прямоугольной форме, чтобы через нее сфокусировать новое, неопробованное сознание. Через эту линзу мы интерпретировали новую реальность. То был революционный шаг.

При сотворении исходной реальности в первый день творения в результате первого же движения Божий Дух переместился к верхней поверхности первой сферы. Отсюда началось вращение, которое Запустило процесс Творения. Но существует другой путь вхождения в Творение, когда Дух частично остается в первом центре. Иными словами, в первое мгновение начала движения из центра, то есть в тот самый момент, когда начинается Творение, Дух делится на две части и оставляет одну свою часть в центре, а другую перемещает к верхней части первой сферы. Далее, сверху первой сферы возникает вторая сфера, точно так же, как и при другой модели Творения.

На следуюшэм движении во Второй день Творения Дух начинает двойное вращательное движение — оставшаяся в центре половина Духа вращается в одну сторону, а вторая половина, наверху первой сферы, вращается в противоположном напраатении. В результате образуются две сферы, создающее картину.

Отсюда начинается процесс деления и соединения, но, главным образом, это деление, отделение от самого себя. Все расширяется до такой картины, а затем выходит за ее пределы.

Творение продолжается, продолжается и продолжается... ив конце концов вы получите такую же сеть, как у Цветка Жизни, — те же законы, та же видимая реальность, те же планеты, и солнца, и деревья, и тела. Все то же самое, за исключением одного огромного различия. Матрица Цветка Жизни имеет один – единственный

Второй день Творения по Люциферу.

Из этого положения происходит еще одно деление.

Четвертый день Творения по Люциферу.

геометрический центр — один глаз, и существо, входящее в Творение таким образом, непосредственно связано со всей жизнью и Богом. А матрица Люцифера имеет не один геометрический центр, а два конкретных центра — два глаза. Как бы велика ни была сеть, когда вы возвращаетесь в ее центр, вы обнаружите два центра, или глаза. И эта сеть отделена от Бога. Здесь нет любви. Ангелы Люцифера почти забыли, что такое любовь. Помните, что сказал Христос: «Смотри на все единым взором и твое тело наполнится Светом»?.

По мере продолжения дней Творения все яснее выступают два глаза Люцифера. Здесь нет «одного-единственного» геометрического центра или «глаза».

Люцифер решил создать машину пространства-времени для путешествия по разным измерениям - то, что мы называем космическим кораблём. Этот летающий объект - иногда видимый как НЛО, но имеющий и много других форм, - был больше, чем просто транспортное средство, как мы его себе представляем, намного больше. Он не только мог двигаться по всему спектру многомерной Реальности, - он мог создавать реальности, казавшиеся такими же настоящими, как исходное Творение. Это было похоже на то, что мы сейчас называем ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТЬЮ, только виртуальную реальность Люцифера невозможно отличить от настоящей.

Книга Бытия: история творения Египетская и христианская версии

Мы собираемся начать с осознания того, что христианское и египетское понимание Реальности почти одинаковы. Христианское понимание происходит из египетского. Вот первые три предложения христианской Библии: «В начале сотворил Бог небо и землю. Земля же была безвидна и пуста, и тьма над бездною; и Дух Божий носился над водою. И сказал Бог: да будет свет. И стал свет».

Начнем с того, что утверждение о том, что Земля была бесформенна, пока она не вшила из Пустоты, из ничего, — именно то, во что верили египтяне. В это же верят и многие другие религии. Как египетская, так и христианская религии считают, что все, что требуется для начала процесса творения, — это ничто и дух, и когда эти две идеи соединены вместе, то может быть сотворено всё. Они считают, что творение начинается с движения духа. Во втором предложении сказано: «Земля же была безвидна и пуста... и что Дух Божий носился над водою». И сразу же в следующем предложении Бог говорит: «Да Будет свет». Сначала происходит движение, и сразу после этого возникает свет.

Если принять представления древних египтян, в современной христианской Библии упущена одна крошечная деталь. Но не в более старых вариантах библии. Всего в мире сейчас есть 900 различных вариантов Библии, и во многих древних вариантах в первом

предложении говорится: «В начале было и есть». Библия может начинаться и по- другому; с веками она претерпела многочисленные изменения.

Древние египтяне сказали бы, что способ, которым начинается творение: современной Библии, невозможен, особенно если его рассматривать с точки рения физики. Представьте темное бесконечное пространство, уходящее веч-га в бескрайнюю даль во всех направлениях. В нем нет ничего — просто бесконечное пространство, и ничего в нем нет. Представьте себя — не ваше тело, а ваше сознание, — пребывающее там посередине. Вы просто парите ам, в пустоте. Вы не можете упасть: куда вам падать? Вы не знаете, опускаетесь ли вы вниз, или поднимаетесь вверх, или летите в сторону. Фактически совершенно невозможно испытать хоть какое-то движение. С чисто физической или математической точки зрения само движение или кинетическая энергия абсолютно невозможны в пустоте. Вы не можете даже вращаться, потому что движение не может стать реальным, пока нет хотя бы одного объекта в пространстве около вас. Должно быть что-то, относительно чего можно двигаться. Если у вас нет того, отно¬сительно чего двигаться, то как вы узнаете, что движетесь? Скажем, если вы поднялись вверх на тридцать футов, то как вы об этом узнаете? Ведь ничего не изменилось, нет изменения, нет движения. Поэтому древние египтяне сказали бы, что до того, как Бог «носился над водою», Он/Ош должен(на) был(а) создать что-то, относительно чего двигаться. Как это делали Бог и Школы мистерий

Теперь представьте себя стоящим в темной комнате перед дверью в другую комнату. Вы готовы войти во вторую комнату, где очень, очень темно. Вы едва видите ведущую в нее дверь. Вы входите во вторуг комнату, Закрываете за собой дверь и оказываетесь в кромешной тьме. Находясь в таком положении, вы обладаете способностью испустить чувствующий луч из области третьего глаза и вы можете также ощущать ладонями. (Вы можете испустить луч из любой чакры, но обычно люди это делают через третий глаз или ладони.) Вы можете спроецировать луч сознания в эту темную комнату на некоторое расстояние. Он может пройти всего один дюйм, или вы можете ощущать все вокруг на расстоянии в один или два фута (30 — 60 см), и вы просто Знаете, что в это - пространстве ничего нет (или что-то есть). Ваше сознание проходит это расстояние и останавливается. Ваше знание исчерпано, и вы не знаете что там дальше. Возможно, вы все знаете, о чем я говорю, хотя многие из нас позволили себе утратить это чувство, поскольку мы так сильно полагаемся на свои глаза.Но некоторые люди, в особенности древние египтяне, были очень сильны в этом. Они могли войти в темную комнату, ощущая все вокруг себя, и Знать, есть ли там что- либо, даже не видя ничего глазами. Бывают слепые люди, которые также демонстрируют такие способности. В действительности у нас есть шесть таких чувствующих лучей — не всего один, а шесть. Все они исходят из центра головы, из наше) шишковидной железы. Один луч выходит из головы вперед, из третьего глаза; другой уходит назад; один уходит из левого, другой из правого полушария мозга; еще один идет прямо вверх через чакру на макушке и шестой прямо вниз вдоль шеи — всего шесть направлений. Это те ж направления, что и у осей x-y-z в геометрии. Египтяне полагали, что это тот врожденный аспект сознания, который позволяет начаться творению Они считали, что если бы у нас не было такой способности, то сотворение мира никогда бы не произошло. Для понимания процесса творения на глубочайшем уровне египетским ученикам предлагали представить и мысленно осуществить процесс через который мы собираемся сейчас пройти. Ниже следует описание как египтяне объясняли и практиковали это в своих школах мистерий Способ, которому их обучали, не единственный, но их учили имени так. Темный фон на этом рисунке символизирует Великую Пустоту, маленький глаз представляет Дух Божий. Итак, вот Дух Божий, пребывающий в Пустоте, взявшийся ниоткуда. Представьте, что вы и есть тот маленький дух посреди Пустоты. (Между прочим, когда вы окажетесь в Великой Пустоте, вы поймете, что вы и Бог — одно и нет между вами никакой разницы.) После долгого пребывания в Пустоте вы, возможно, заскучаете или почувствуете любопытство или одиночество и Захотите попробовать что-нибудь новое, испытать какое-то новое приключение в своей жизни. Сначала создайте пространство

Итак, дух, этот единственный Глаз, выстреливает луч сознания в Пустоту. Он выстреливает этот луч сначала вперед, потом назад, потом влево, вправо, затем прямо вверх и прямо вниз. Осознайте, что, на какое бы расстояние вы ни спроецировали луч вперед, на такое же расстояние вы проецируете его назад, а также влево, вправо, вверх и вниз. Каждый человек проецирует луч сознания на одно и то же расстояние во всех шести направлениях. И хотя каждый из нас отличается тем, как далеко мы можем проецировать этот луч (кто-то на один дюйм, кто-то на два фута, а кто-то на пятьдесят футов (15 м)), на всех шести направлениях это расстояние одинаково. Итак, дух проецирует лучи наружу в шести направлениях, обозначая пространство: север, юг, восток, запад, верх и низ. Возможно, поэтому американские индейцы и аборигенные народы всего мира считают такими важными эти шесть направлений. Вы когда-нибудь замечали в их церемониях, как важно для них определить направления? Это также имеет важное Значение и в Каббале, в некоторых медитациях, которые проводят каббалисты.

Затем ограничьте пространство. В школах мистерий после того, как ученики проецировали шесть лучей в шести направлениях, следующее, что они делали, — соединяли концы этих проекций. Так вокруг них сначала образовывался квадрат. Конечно, когда он под углом, как показано на этом рисунке, то выглядит как прямоугольник, но вы понимаете, что на самом деле это квадрат. Итак они создавали маленький квадрат вокруг точки своего сознания. Затем из этого квадрата они направляли луч к вершине, образуя пирамиду с этим квадратом в основании.

После создания верхней пирамиды они посылали луч к нижней точке, образуя пирамиду снизу. Если смотреть на это объемно, в трехмерном пространстве, то две соединенные основаниями пирамиды образуют октаэдр. Вот другое изображение октаэдра.

Помните, что это только дух. У вас нет тела в Великой Пустоте; вы — только дух. Итак, вы находитесь в Великой Пустоте и создали вокруг себя это поле. Теперь, когда вы очертили пространство, создав октаэдр из двух соединенных основаниями пирамид, вы получили некий объект. Теперь стала возможной кинетическая энергия, или движение; стало возможным то, что было невозможно прежде. Дух может двигаться за пределы этой формы и вокруг нее. Он может двигаться

в любом направлении на многие мили, затем возвращаться и использовать центральную точку для чего угодно. А еще дух может оставаться без движения в середине этой формы, вместо этого позволив ей самой перемещаться. Эта фигура может вращаться, наклоняться или перемещаться всеми возможными способами. Таким образом, теперь стало возможным движение относительно чего-то.Затем вращайте эту форму, чтобы создать сферу Октаэдр, созданный учениками таким способом, имел три оси: спереди-назад, слева-направо, сверху-вниз. Им велели начинать вращать эту форму вокруг одной из осей, неважно, вокруг какой и в каком направлении. Они могли повернуть ее вокруг оси тем или иным образом, затем они вращали ее на один оборот вокруг другой оси и на один оборот вокруг третьей оси. И просто одним оборотом вокруг каждой из трех осей они очерчивали контур совершенной сферы. Прежде чем ученикам разрешали перемещать точку собственного сознания, их обучали вращать эту форму в виде октаэдра и создавать вокруг себя сферу.Все занимающиеся сакральной геометрией, кого я знаю, условились считать, что прямая линия — мужская, а любая изогнутая — женская. Таким образом, одной из самых мужских форм является квадрат или куб, а одной из самых женских — круг или сфера. Поскольку октаэдр, спроецированный духом, состоит только из прямых линий, то это мужская форма; а поскольку сфера состоит только из изогнутых линий, это женская форма. Египтяне делали следующее: создавали мужскую форму, а потом превращали ее в женскую. Они шли от мужского к женскому.

Эта же история нашла отражение в Библии, где сначала был создан Адам, а потом из Адама, точнее, из Адамова ребра, была создана женщина. Конечно, изображение духа внутри сферы является также и символом школы. Сакральная геометрия началась, когда дух произвел первую проекцию в Пустоту и создал вокруг себя первый октаэдр. Пустота бесконечна, ничего в ней нет, и эти созданные формы — тоже ничто. Это просто воображаемые линии, созданные из сознания. Это дает вам указание на то, что есть Реальность, — ничто. Индусы называют Реальность майей, что означает «иллюзия».

Дух может длительное время пребывать в середине своего первого творения, но в конце концов он примет решение что-то сделать. Чтобы воссоздать этот процесс, ученики школы мистерий получали указание воспроизвести те же действия, которые выполнял дух. Выполнить две простые инструкции — это все, что требовалось для того, чтобы сотворить и завершить все во всей Вселенной. Первое движение в Творении. Помните, что сейчас дух пребывает в сфере. Указание Заключается в том, чтобы двигаться к только что сотворенному, а затем спроецировать другую сферу, точно такую же, как первая. Это дает нечто совершенно особенное и уникальное. Это абсолютно безошибочный способ сотворения Реальности. Вы не можете ошибиться, что бы вы ни делали. Все, что вы делаете, — это двигаетесь к тому, что только что создано, и проецируете другую сферу того же размера, что и первая. Поскольку ничего не существует, кроме этого пузырька в Пустоте, внутри которого то же, что и снаружи, то единственно новой в этой системе является сама мембрана, поверхность сферы. Итак, сознание решает двигаться к поверхности. Нет разницы, куда, к какой точке поверхности оно движется; оно может двигаться к любой. Точно так же не имеет значения и как оно туда попадает: по прямой линии, или по кривой, или по спирали, или исследуя каждый промежуточный участок пространства. Оно может поступать действительно творчески; не важно как. Но так или иначе, оно оказывается где-то на поверхности сферы. Для примера предположим, что дух переместился кверху (просто для симметрии и легкости понимания). Так или иначе, дух, этот маленький глаз, оказывается на поверхности. Он только что совершил первое движение Творения: «и Дух Божий носился над водою». А сразу после этого было: «И сказал Бог: да будет свет. И стал свет». На этом этапе дух знает, как делать только одну вещь, — на самом деле, он знает, как делать две вещи, но конечный результат один. Он Знает: 1) как проецировать маленький октаэдр и создавать сферу и 2) как двигаться к тому, что только что сотворено. Вот и все, очень простая Реальность. Итак, как только он достигает поверхности, он создает другой октаэдр, вращает его вокруг трех осей и образует другую сферу, равную по размеру первой. Они равны по размеру, потому что способность духа проецировать в Пустоту - одна и та же. В этом отношении ничто не переменилось. Итак, он создает вторую сферу точно такого же размера, как и первая. Рыбий Пузырь, через который сотворен свет. Когда он это сделал,он создал то, что с точки зрения сакральной геометрии является чем-то совершенно особенным. Он создал Рыбий Пузырь на пересечении двух сфер. Вы когда-нибудь видели два мыльных пузыря вместе? Когда они пересекаются, то линия их пересечения — это окружность. Если вы посмотрите на два пузыря сбоку, то линия пересечения выглядит как отрезок прямой, а если посмотреть на два пузыря сверху, то видна окружность внутри больших сфер.

Хотя Рыбий Пузырь на рисунке двухмерен, он на самом деле -трехмерный объект. Сейчас я не могу вам доказать этого, но дальше в этой книге я смогу доказать, что этот образ — свет. Это геометрический образ, по которому был сотворен свет. Это также геометрический образ, по которому были созданы ваши глаза, воспринимающие свет. Помимо света, это также образ тех структур, которые свя¬заны с вашими эмоциями и многими, многими другими

Первое движение Духа

Первое движение (день): две первые сферы творения создают Рыбий Пузырь

Первое движение (день): две первые сферы творения (слева); вид поперечного сечения (в центре); вид сверху(справа) аспектами жизни. Это фундаментальная геометрия электромагнитного поля. Это слишком просто, чтобы понять это сейчас. Я должен подождать, пока все усложнится, и тогда я смогу объяснить. Я покажу вам, что первое движение в Творении создает структуру, которая есть жизнь. Вот почему Бог сказал: «Да будет свет». Он не мо сказать до тех пор, пока не спроецировал вторую сферу и не ел Рыбий Пузырь.Второе движение создает звездный тетраэдр

Когда дух находится в центре своей второй сферы и смотрите вниз на Рыбий Пузырь, он смотрит на вновь образовавшийся к круг Рыбьего Пузыря. Этот круг есть то единственное, что является новым, а инструкция у духа — идти к тому, что создано вновь, никакой разницы, куда ему идти по новому кругу. Он не мог ошибиться, он просто двигается куда-то по этому кругу и создайте новую сферу. Независимо от того, где дух остановится, можно вращать сферу так, как показано на этом рисунке. Итак, я хочу сказать, что движется по кругу налево к точке А. В этот момент создается огромное количество информации (при каждом движении Творения возникает огромный объем знаний). Первое творение создало сферу. Первое движение (день) привело к созданию Рыбьего Пузыря, который есть основа света. Второе движение (день) в результате взаимопроникновения трех сфер создало основную геометрию звездного тетраэдра, который, как вы скоро увидите, является одной из самых важных для жизни форм.Мы пока не будем вникать во всю информацию, накопленную к этому моменту, но каждый раз, когда формируется новая сфера раскрывается все больше и больше информации и появляется больше и больше созидающих структур. После того как произошли первое и второе движения — из любого места на сфере в любое место на круге (не имеет значения, как двигался дух и где он оказался сфере (круге), все всегда будет совершенно), — он начинает двигаться точно по экватору первоначальной сферы. Существует бесконечное количество экваторов на этой сфере, но он выберет совершенный.«Двигайся ко вновь сотворенному» до полного завершения После создания этой структуры осталась лишь одна инструкция для выполнения — навечно. До конца времен надо осуществлять только одно действие — всегда двигаться к самой глубинной точке (точкам) круга и проецировать другую сферу. Для ясности давайте определим, что имеется в виду под «самой глубинной точкой круга». Здесь есть те самые глубинные точки круга. Если бы ваш глаз обходил внешний периметр этой фигуры, то он пришел бы к трем местам, которь находятся ближе всего к центру. Именно эти «ближайшие к центру места» мы и называем самыми глубинными точками круга. Для модели Творения, которую создает такое движение духа, существует шесть самых глубинных точек круга.

Малый и большой тетраэдры в трех сферах

Помня об этом, дух начинает двигаться точно по экватору изначальной, или центральной сферы. Когда он проходит полностью 360 градусов и достигает исходной точки (всего будет шесть точек или движений) , он начинает следовать своему второму импульсу (или инструкции, если говорить об учениках школы мистерий): двигайся к самым глубинным точкам круга, которые теперь расположены на границе исходной сферы, где пересекаются два Рыбьих Пузыря. Проще говоря, это наиболее близкие точки к внешней поверхности. Такое непрерывное движение начинает формировать вихрь. Это вихревое движение создает одну за другой разные типы трехмерных форм, которые являются стро¬ительными блоками, или программами, для сотворения всей Реальности. Как только дух создал третью сферу, он двигается теперь к самой глубинной точке круга и проецирует еще одну сферу. Здесь тоже есть информация, но она слишком сложна для объяснения сейчас. Это четвертое движение (день Творения)очень интересное. Во многих существующих в мире Библиях говорится, что на четвертый день Творения была Завершена ровно половина всего Творения. Начиная с первого движения, образована как раз половина круга. Мы продвинулись ровно на 180 градусов от точки первого движения. Пятый день Творения представлен на рисунке. Информации прибавилось еще больше. И вот, на шестой день Творения возникает геометрическое чудо: последний круг образует полный цветок из шести лепестков. Это то, что имелось в виду в ранних версиях Библии, когда говорилось: «В начале было шесть». В нашей Библии сейчас говорится, что творение было совершено за шесть дней, и это то же самое. Таков узор Творения, такова его модель. Это начало той Вселенной, в которой мы живем. Эти первоначальные движения духа действительно важны. Вот почему я трачу столько времени на прохождение этого почти в самом начале нашего обучения. Позже мы перейдем к более сложному, а пока это начало того, как осуществлялось проявление Реальности. Скоро мы успешно освоим эти трехмерные формы, представленные на рисунках, одну за другой. Если бы их можно было сделать твердыми, вы могли бы их рассмотреть и подержать в своих руках. Мы начнем

«заземлять» для вас эту абстрактную информацию, привнося ее реальность. Затем мы разовьем эти формы дальше, чтобы показать вам, как в действительности они создают Реальность, в которой мы живем. Если вы будете изучать это самостоятельно, вы увидит некоторые чрезвычайно сложные аспекты творения, вытекающим из данного объяснения Реальности. Если бы вы строили эту геометрию сами, то вы провели бы где-нибудь в пространстве сакральной геометрии линию, которую создает Дух, двигаясь в Пустоте, это означало бы нечто удивительное, затем другую линию, и это означало бы что-то еще более удивительное. Жизнь начиналась просто, а потом создала сложный мир, в котором мы живем. Это не просто математика и не просто геометрия. Это живая карта творения всей Реальности. Вы должны понимать это, иначе вы запутаетесь и не поймете, к чему ведет эта книга. Мы делаем все это, чтобы левое полушарие вашего мозга могло понять единство всего творения. А это нужно для того, чтобы можно было выйти За пределы полярного сознания. Абстрактная лекция. Нанороботы и сознание.

Целью создания нанороботов является создание устройства, способного к манипулированию отдельными атомами. Таким образом, можно будет создавать структуры любой сложности с требуемыми свойствами. Нужно только писать соответствующие программы. Кроме того, Запрограммировав одного наноробота на копирование самого себя, мы получим практически бесплатное производство. Эти роботы смогут складывать из атомов и уникальные изделия, и предметы повседневного пользования, и чинить поломки человеческого организма. Однако, чтобы достичь всего этого, нужно ответить на множество вопросов. До сих пор неизвестен чертеж наноробота с детальной расстановкой всех его атомов. Неизвестно как сделать этот чертеж, чтобы атомы при сборке попросту не разлетелись. Общая схема ясна - робот должен иметь двигатель, располагать манипуляторами для перестановки атомов и иметь некоторый контейнер для переноски груза. Отдельные части этих конструкций уже созданы. Но как собрать их все вместе, да и создать недостающие элементы, пока непонятно - строгие методы проектирования не дают ответа, а экспериментальные требуют значительных финансовых затрат. Современные методы проектирования нанороботов представляют собой либо набор итераций по экспоненциально сходящимся алгоритмам, которые имеют чрезмерно большую трудоемкость, иногда требующую миллионы лет расчетов, либо набор экспериментальных методов, требующих больших финансовых и временных Затрат. А для создания проекта наноробота с минимальными временными и финансовыми затратами необходимо создание полиномиального по времени алгоритма с соответствующим программным обеспечением. Таким образом, оптимальное решение задачи необходимо определять на основе компромисса точных и вероятностных методов. Рассмотрим классический метод определения координат атомов и сил, воздействующих на них, - метод молекулярной динамики. В нем определяется структурные, термодинамические, транспортные свойства и их взаимосвязи. Точность результатов определяется размерностью (числом частиц) моделируемой системы. Порядок увеличения эффективности использования вычислительных ресурсов будет возрастать с возрастанием количества частиц в модели. Насколько сейчас понятно для ассемблера нужна модель порядка 1 ООО ООО атомов и соответственно учета их взаимодействий.Модель классической молекулярной динамики

В методе молекулярной динамики рассчитываются классические (ньютоновские) траектории движения атомов макромолекулы в силовом поле эмпирического атомного потенциала. Этому соответствует микроскопическая картина внутренней тепловой подвижности макромолекулы в субнаносекундных интервалах времен. Базу метода составляет численное решение классических уравнений Ньютона для

Мотор на основе АТФ

Физическая трактовка ветвления

На некотором текущем этапе в нашей конструкции есть некоторое текущее множество атомов (в самом начале нет ни одного атома или некоторые априорные жесткие конструкции, которые необходимо нарастить, например, углеродные нанотрубки, или набор шестеренок для манипуляторов наноробота, двигатель). Текущее множество атомов на текущем этапе в общем случае не обязано быть стабильным само по себе (в этом случае его целостность в реальности должно поддерживаться искусственно, что потребует применения спецаппаратуры или путем временной склейки текущей структуры с каким-нибудь хим. элементами, с последующим удалением всего лишнего). В целом же для более быстрой сборки конструкции более привлекательно (но менее реально) выглядят структуры, которые стабильны и без отдельных частей (к таким структурам в основном относятся полимеры). На этапе ветвления есть некоторое множество атомов (не меньше одного в общем случае, но возможны и попытки приклеить к текущей конструкции некоторые заранее известные своей пользой "хорошие" элементы - например те же шестеренки, лифты электронов и т.п.). Сам процесс принятия решения о попытке добавления в текущую структуру новых элементов (с соответствующим ветвлением дерева решений и Затратами на расчеты) представляет собой отражение априорных взглядов проектировщика на общую схему будущего наноробота (например, двигатель, пара наноманипуляторов, капсула с лекарством). Однако, даже приведенный алгоритм, несмотря на предварительно показанное улучшение сходимости, нуждается в создании новой сети распределенных вычислений. Это связано с тем, что даже полиномиально сходящейся алгоритм требует времени для создания базы данных молекулярных структур (фрагментов нанороботов). А пока подобные базы и технологии остаются доступными в основном западным организациям. Также нужно, к сожалению, констатировать, что российские проекты таких распределенных сетей остаются пока только проектами. Молекулярные ассемблеры сделают такую революцию, какой не было со времён появления рибосом - примитивных ассемблеров в клетке. Получающаяся в результате нанотехнология может помочь распространению жизни вне Земли - шаг, не имеющий аналогов, начиная с распространения жизни вне морей. Это может помочь машинам обрести разум - шаг, не имеющий параллелей, с тех пор как разум появился в приматах. И это может позволять нашим умам обновлять и переделывать наши тела - шаг, вообще не имеющий аналогов. Порядок может появляться из хаоса без чьих-либо распоряжений: хорошо организованные кристаллы конденсировались из бесформенного межзвездного газа намного раньше Солнца, Земли или появления жизни. Из хаоса также появляется кристаллический порядок и при более знакомых обстоятельствах. Вообразите молекулу, возможно - правильную по форме, а возможно - неравномерную и узловатую, как корень имбиря. Теперь вообразите большое число таких молекул, перемещающихся беспорядочно в жидкости, переворачиваясь и толкаясь, как алкоголики, в невесомости и темноте. Вообразите испаряющуюся и охлаждающуюся жидкость, что Заставляет молекулы быть ближе друг к другу, Замедляя их движение. Будут ли эти беспорядочно перемещающиеся молекулы странной формы просто собираться в беспорядочных "кучах"? В общем случае - нет. Обычно они будут устанавливаться в кристаллическую структуру, каждый аккуратно устраиваясь напротив своих соседей, формируя строки и столбцы, такие же совершенные, как шахматная доска, хотя часто более сложные. Врят ли кто из вас слышал об уроке в далёком прошлом, так вот читайте: В биологическом классе шумно: студенты спорят о целесообразности недавнего эксперимента с облучением ДНК, нового животного.Во время одной из лабораторных работ учащиеся поменяли местами две хромосомы в человеческой ДНК, а затем вырастили «из пробирки» неведомое животное: человеке - свинью. Хрюкающий великан имел 50 хромосом, скрученных в 12 спиралей ДНК. За счёт этого четырёхметровое чудовище было намного умнее и хитрее своих создателей. Человекообразный вепрь взломал ночью металлические двери камеры, в которой содержался, и при помощи гипноза вышел мимо охраны из школы. Кое-как его поймали в пригородных садах и, усыпив наркозом, доставили обратно. Потенциальную угрозу сверхумного зверя решено было нейтрализовать при помощи облучения его клеток быстрыми волнами. Сегодня учитель огласил результаты ультракороткого облучения: у человекообразной свиньи осталось 42 хромосомы и две спирали ДНК. Учитель высказал предположение, что из этого чудовища со временем получится хорошее и полезное домашнее животное. Нам явно нехватает манипулятора, который работает на основе других полей, всё по порядку. Этот процесс не включает ни волшебство, ни какие-то специальные свойства молекул и квантово-механических сил. Не требуется даже специальных соответствующих друг другу форм, которые позволяют молекулам белка самостоятельно собираться в машины. Кристаллы растут путём проб и удалением ошибок, путём варьирования и селекции. Никакие крошечные руки их не собирают. Кристалл может начинаться со случая молекул, собирающихся в группу: молекулы блуждают, сталкиваются и собираются в группы случайным образом, но группа держится вместе лучше всего, когда она упакована в правильную кристаллическую структуру. Далее в первоначальный маленький кристалл ударяются другие молекулы. Некоторые тыкаются в неправильные места или с неправильной ориентацией; они плохо прилипают и от колебаний вновь отваливаются. Другие случайно попадают нужным образом; они лучше прилипают и часто остаются. Слой строится на слое, расширяя кристаллическую структуру. Хотя молекулы сталкиваются случайным образом, они не прилипают случайно. В росте кристаллов каждый слой образует шаблон для следующего. Однородные слои накапливаются и формируют твердый блок. В клетках нити ДНК или РНК также могут служить в качестве шаблонов при помощи ферментов, которые действуют как молекулярные копировальные машины. Но элементы, из которых строятся нити нуклеиновых кислот, могут быть устроены во многих различных последовательностях, и нить шаблона может отделиться от копии. И нить, и её копия могут далее снова быть скопированы. Биохимик Сол Спиджельман использовал копировальные машины (белки из вируса) для экспериментов в испытательной пробирке. Говоря просто, безжизненная среда дуплицирует молекулы РНК. Представьте себе нить РНК, плавающую в испытательной пробирке вместе с копировальными машинами и элементами РНК. Нить кувыркается и изгибается, пока она не наталкивается на копировальную машину в правильном положении, чтобы слипнуться. Элементы толкутся вокруг, пока один нужного вида не встретит копировальную машину в правильном положении, которая соответствует нити шаблона. Как только соответствующие элементы ухитряются попасть в нужное положение, машина Захватывает их и привязывает их к растущей копии; хотя элементы сталкиваются случайным образом, машина связывает выборочно. В конце концов, машина, шаблон и копия разъединяются. Копировальные машины, однако, часто копируют неправильно нить РНК, вставляя, удаляя или неправильно сопоставляя элемент нити. Получающаяся в результате нить с мутациями тогда отличается по последовательности элементов или длине. Такие изменения довольно случайны, и изменения накапливаются по мере того как скопированные с ошибкой молекулы снова копируются с ошибкой. По мере того как молекулы размножаются, они начинают отличаться от своих предшественников и друг от друга. Это может выглядеть как рецепт, приводящий к хаосу. Биохимики нашли, что различающиеся молекулы РНК копируются с разными скоростями, в зависимости от их длин и структуры элементов. Потомки более быстрых репликаторов, естественно, становятся более распространёнными. Действительно, если один вид копируется только на 10 процентов быстрее, чем его собратья, то после одной сотни поколений каждый из более быстрого вида даст в 1000 раз большее число потомков. Малые различия в экспоненциальном росте накапливаются экспоненциально. Когда в испытательной пробирке заканчиваются элементы, экспериментатор может взять пробу его РНК и "заразить” новую пробирку.Процесс начинается снова, и молекулы, которые доминировали в первом раунде соревнования, начинаются с некоторой форой. Появляются маленькие изменения, по прошествии времени вырастая в большие. Некоторые молекулы размножаются быстрее, и их вид доминирует в смеси. Когда ресурсы исчерпываются, экспериментатор может взять пробу РНК и начать снова (и снова, и снова), сохраняя условия стабильными. Этот эксперимент показывает естественный процесс: независимо от того, с какой последовательности РНК начинает экспериментатор, кажущийся хаос случайных ошибок и копирование с систематическими ошибками выдвигает вперёд один вид молекул РНК (плюс-минус некоторые ошибки копирования). Его типичная версия имеет известную, четкую последовательность 220 элементов. Это лучший РНК-репликатор в этой среде, так что он перенаселяет другие и остаётся. Копирование, растянутое во времени, копирование с ошибками и конкуренция всегда дают те же самые результаты, независимо от длины или структуры молекулы РНК, с которой начинается процесс. Хотя никто не мог бы предсказать, какая структура выиграет, каждый может видеть, что изменение и конкуренция будут иметь тенденцию выдвигать единственного победителя. В такой простой системе могло бы произойти кое-что ещё. Если эти репликаторы сильно воздействуют друг на друга (возможно, путём выборочных атак или помощи друг другу), то результаты могли бы напоминать более сложную экологию. Но как есть, они просто конкурируют за ресурсы. В этом примере испытательной пробирки мы можем наблюдать эволюцию, раздетую до своих наиболее важных сущностных моментов и освобождённую от противоречий, окружающих эволюцию жизни. Репликаторы РНК и белковые копировальные машины - это хорошо определённые наборы атомов, подчиняющихся хорошо понимаемым принципам и эволюционирующих в воспроизводимых лабораторных условиях.Биохимики могут делать РНК и белки из химических веществ, взятых "с полки", без помощи жизни. Биохимики Заимствуют эти копировальные машины от какого- либо вида вируса, который инфицирует бактерии и использует РНК как генетический материал. Эти вирусы выживают, входя в бактерию, получая свои копии путём использования её ресурсов, и затем выходя наружу, чтобы инфицировать новые бактерии. Копирование вирусной РНК с ошибками производит вирусы с мутациями, и вирусы, которые копируют себя более успешно, становятся более распространёнными; это эволюция естественным отбором, очевидно, названная "естественной", потому что она включает части природы, не относящиеся к человеку. Но в отличие от РНК из испытательной пробирки, вирусные РНК должны делать нечто большее, чем просто скопировать себя как просто молекулы. Успешные вирусные РНК должны также направлять бактериальные рибосомы для построения белковых устройств, которые, во-первых, позволяют им выбираться из старых бактерий, потом выживать снаружи, и в конце концов входить в новые бактерии. Эта дополнительная информация делает молекулы вирусных РНК длиной около 4500 элементов. Чтобы копироваться успешно, ДНК больших организмов должны делать даже больше, направляя строительство десятков тысяч различных белковых машин и развитие сложных тканей и органов. Это требует тысяч генов, закодированных в миллионах или даже миллиардах элементов ДНК. История жизни - история гонки вооружения на базе молекулярных машин. Сегодня, в то время как эта гонка подходит к новой и более быстрой стадии, мы должны убедиться, что мы понимаем только, насколько глубокие корни имеет эволюция. Во времена, когда идеей биологической эволюции часто пренебрегают в школах, и она иногда подвергается нападкам, мы должны помнить, что доказательства её прочны как скала и также распространены, как клетки. Конструирование предполагает альтернативу эволюции, но проектирование вовлекает эволюцию двумя различными способами. Во-первых, развивается сама практика проектирования. Не только инженеры накапливают работающие конструкции, но они накапливают работающие методы проектирования. Они включают весь спектр, от изложенных в книжечке стандартов по выбору труб до управленческих систем для организации исследований и разработок. В общем, мы собираем велосипед по принципу: изобретение метода изобретений. Инженеры часто использует математические Законы, разработанные, чтобы описывать, к примеру, тепловые потоки и эластичность, чтобы проверять моделируемые конструкции, перед тем как их строить. Таким образом, намечают планы, далее цикл конструирования, вычислений, критики и изменения конструкции, избегая тем самым расходов по непосредственной обработке металла. Таким образом, создание конструкций происходит через нематериальную форму эволюции.

Например, закон Хука описывает, как металл гнётся и распрямляется: деформация пропорциональна приложенному напряжению; в два раза увеличивается напряжение, в два раза увеличивается растяжение. Хотя он только приблизительно правилен, он продолжает быть довольно точным, пока эластичность металла наконец не уступает напряжению. Инженеры могут использовать форму закона Хука для разработки бруса металла, который способен поддерживать груз без слишком большого изгиба, а затем сделать его только немного более толстым, чтобы учесть погрешности в законе и в своих конструкторских вычислениях. Также они могут использовать форму закона Хука для описания изгиба и скручивания крыльев самолёта, теннисных ракеток и автомобильных каркасов. Но простые математические уравнения не подходят прямо для таких изогнутых структур. Инженеры должны подгонять уравнения для упрощения форм (частей конструкции), и далее собрать эти частичные решения для описания изгиба в целом. Этот метод (называемый "анализ конечных элементов")обычно требует огромных вычислений, а без компьютеров он был бы невыполним. С компьютерами он стал

общеупотребительным. Мы всегда воображали последствия, в надежде и в страхе, когда нам нужно было выбирать курс действия. Человеческий разум, однако, намного более тонкая машина имитации, чем любая простая белковая машина или ассемблер. Голос, письмо и рисунок могут передать конструкции из разума к разуму прежде, чем они примут форму как аппаратные средства. Идеи, стоящие за методами разработки, ещё более тонкие: более абстрактные, чем аппаратные средства, они копируются и функционируют исключительно в мире разума и систем символов. Там, где гены эволюционировали в течение поколений и эпох, мысленные репликаторы пока эволюционируют в течение дней и десятилетий. Подобно генам, идеи расщепляются, объединяются и принимают многообразные формы (гены могут быть расшифрованы из ДНК в РНК и снова использованы; идеи могут быть переведены с языка на язык). Наука не может пока описать нейронные структуры, которые воплощают идеи в мозгу, но любой может видеть, что идеи мутируют, воспроизводятся и конкурируют. Идеи подвержены эволюции. Ричард Давкинс называет элементы воспроизводящихся мысленных структур "мимами" (англ. "тете"). Он говорит: "примеры мимов - мелодии, идеи,

общеупотребительные выражения, мода в одежде, способы производства горшков и постройки арок. Так же, как гены размножаются в среде генов, перескакивая от тела к телу (от поколения к поколению) через сперму или яйца, так же и мимы размножаются в среде мимов, перескакивая из мозга в мозг посредством процесса, который в широком смысле может называться имитацией". Мимы копируются, потому что люди учатся и учат других. Они изменяются, потому что люди создают новые и неправильно истолковывают старые. Они подвергаются селекции (отчасти), потому что люди не верят или повторяют все, что слышат. Так же как молекулы РНК из испытательной пробирки конкурируют За ограниченные в количестве копировальные машины и строительные элементы, мимы должны конкурировать за ограниченный ресурс - человеческое внимание и усилия. Так как мимы формируют поведение, их успех или неудача - это жизненно важный вопрос. Начиная с древних времён, мысленные модели и способы поведения передавались от родителя ребенку. Мимические структуры, которые помогают выживанию и воспроизводству, имели тенденцию распространяться. (Ешьте этот корень только после приготовления; не ешьте те ягоды, их злой дух будет скручивать ваши кишки"). Год за годом, люди поступали по-разному и с разнообразными результатами. Год за годом кто-то умирал, в то время как остальные находили новые способы выживания и передавали их дальше. Гены построили мозги на принципе имитации, поскольку имитируемые структуры были в целом полезны: в конце концов их носители выживали и распространяли их. Сами мимы, тем не менее, встречают свои собственные вопросы "жизни" и "смерти": как репликаторы, они развиваются исключительно чтобы выживать и распространяться. Подобно вирусам, они могут воспроизводиться, не помогая выживанию или благосостоянию их хозяина. В действительности мим "жертвы во имя" может распространяться через сам факт убийства своего хозяина. Гены, подобно мимам, выживают, используя различные стратегии. Некоторые гены утки распространили себя, поошряя уток разбиваться на пары для заботы о твоих яйцах, несущих гены и молодняк. Некоторые гены утки распространили себя (находясь в самцах утки), поошряя насилие, а некоторые (находясь в самках утки), поошряя отложение яиц в гнёздах других уток. Ещё одни гены, обнаруживаемые в утках, - гены вируса, способные распространяться без того чтобы производить новых уток. Защита яиц помогает виду уток (и индивидуальным генам уток) выживать; насилие помогает одному набору утиных генов в ущерб другому; инфекция, в общем случае, помогает вирусным генам за счёт утиных генов. Как черви входят в другие организмы и используют их, чтобы выживать и копироваться, так же делают мимы. Действительно, отсутствие мимов, эксплуатирующих человека для своих собственных эгоистичных целей, было бы удивительно, это было бы признаком некоторой мошной, действительно, почти совершенной, умственной иммунной системы. Но мимы-паразиты явно существуют. Так же как вирусы научились побуждать клетки производить вирусы, так же слухи научились Звучать правдоподобно и пикантно, побуждая повторение. Спросите, не является ли слух правдой, а как он распространяется. Опыт показывает, что идеям, научившимся быть успешными репликаторами, нужно иметь лишь очень немного от правды. Паразиты заставили организмы развивать иммунные системы, такие как ферменты, которые используют бактерии для отражения вторгающихся вирусов, или блуждающие белые клетки крови, которые используют наше тело для уничтожения бактерий. Мимы-паразиты заставляют разум вступить на подобный путь разработки систем мимов, которые служат умственными иммунными системами. Старейшая и самая простая умственная иммунная система просто даёт команду: "верь старому и отбрасывай новое". Что-то вроде этой системы обычно удерживало племена от отказа от старого, проверенного пути в пользу безумства новых идей - таких как идея повиновения предполагаемым приказам призрака уничтожить весь скот и всё зерно племени, и что это принесёт каким-то образом чудесное изобилие пищи и армии предков выгонят чужеземцев. (Этот пакет мимов заразил племя Ксоза из Южной Африки в 1856 году; к следующему году 68 ООО умерли, большей частью от голода.). Многое из истории философии и науки может рассматриваться как поиск лучших умственных иммунных систем, лучших способов отклонять ложное, бесполезное и вредное. Лучшие системы уважают традицию, однако поощряют эксперимент. Они предлагают стандарты для оценки мимов, помогая уму различить паразитов и полезные инструменты. Что является генами машин?. Можно ли организм сделать бессмертным?. Я не раз думал об этом, но мне не хватало смелости затронуть столь необычную тему, даже в виде прогноза, и потому возможность достижения бессмертия я решался изображать только под маской фантастического гротеска. Скорее всего меня останавливала излишняя осторожность. Смертность - это, несомненно, доминирующая проблема человечества, отчего наш мозг развился даже до способности к самосозерцанию. До сегодняшнего дня ученые были уверены, что клеточный материал, из которого построены наши тела, должен изнашиваться. Несмотря на успехи в лечении новообразований или болезней сердца, человек не сможет жить дольше 120 лет, и потому мысль о бессмертии переметала человека в потусторонние миры, что Закреплено в различных религиях. Согласно опубликованным прогнозам, между 2050 и 2100 годом медицина достигнет такого прогресса, что люди смогут через, скажем, каждые десять лет получать порцию материнских клеток, способных восстанавливать различные органы. Эти клетки, по биологической терминологии тотипотентные, находятся в оплодотворенной яйцеклетке, и из них формируется единый живой человеческий организм. Уильям Хаселтайн (William Haseltine), руководитель фармакологической биохимической лаборатории в Бостоне, так определяет дальнейший путь развития медицины по направлению к бессмертию человека: сегодня, говорит он, мы научились Заменять изношенные коленные или бедренные суставы, но в XXI веке станет возможным производство копий человеческих органов с использованием материалов, формирующих органы с точностью до атомной совместимости. Перечень таких микропротезных приспособлений будет вестись от искусственных вен до сетчатки глаза и даже до искусственной памяти, хранящейся в чипах, построенных аналогично нейронам мозга. Начало этого будущего можно увидеть в Роквилле, где биотехнологические компании размножаются со скоростью колоний бактерий. Компания господина Хаселтайна, Human Genome Sciences, использует конвейер под управлением роботов, что превращает старую биологическую лабораторию в нечто, похожее на фабрику повозок. В одном крыле здания шеренги машин занимаются «расшифровкой» нуклеотидных спиралей человеческого генома. Несколько лет назад первое поколение этих машин могло анализировать тридцать шесть цепочек ДНК дважды в день. Сегодняшнее поколение успешно справляется уже с девяносто шестью цепочками четыре раза в день. Очередное - утроит достигнутую производительность. Таким образом, к сегодняшнему дню изучено два миллиона генных фрагментов и из них выделено сто двадцать тысяч различных генов, хранящихся в серых морозильниках. Двенадцать тысяч из них представляют собой «сигнальные молекулы», стимулирующие рост, обмен или смерть других клеток, и, следовательно, обладающие особыми свойствами, как потенциальные лекарства. Используя новаторский автоматизированный процесс, лаборатории создали три лекарства нового типа, их клинические испытания начались год назад. Одно лекарство Защищает костный мозг от вредного воздействия химиотерапии, другое помогает коже и расположенным под ней тканям быстро восстанавливаться после ожогов, а третье помогает восстановлению кровеносных сосудов. Даже если испытания будут успешными, придется подождать еще от двух до четырех лет внедрения этих лекарств на фармацевтический рынок. Все процессы, составляющие изложенную выше биотехнологическую картину, можно свести к замене изношенных элементов организма новыми. Первым анахроничным принципом является невозможность превзойти точность функций и строения человеческого тела. Вторая, несравнимо большая, проблема состоит в том, что каждая жизнь, и не только человеческая, имеет фундамент в виде множества процессов, необратимых во времени. Уже новорожденный, приходя в мир, несет в себе видимые для специалиста признаки будущей смерти. Они усиливаются и после периода созревания организма выходят на первое место, проявляясь в виде старения. Чтобы продлить, а может даже и повторить человеческую жизнь, следовало бы изменить биологическую динамику таким образом, чтобы она стала обратимой. Следует, однако, учесть, что смерть, будучи гибелью индивидуума каждого вида, одновременно является мотором, приводящим в движение эволюцию. Если бы не было смерти, никто, а скорей, ничто, кроме бактерий, не могло бы населять Землю. Я считаю, что внимания достойна следующая констатация, касающаяся практически всех ветвей науки. Высшим понятием, преобладающим в нашем познании, от космологии и астрофизики, через геологию, биологию, вплоть до атомной физики, является эволюция, понимаемая как развитие, которое не только протекает от состояний изначально простых до все более сложных, но, кроме того, является процессом в принципе необратимым во времени. Из газов, распыленных до атомного состояния в пространстве, в основном из водорода, возникают скопления, развивающиеся в спиральные галактики. Звезды, в свою очередь, возникают как конденсаты в объятиях спиральных галактик, гравитация же сжимает их до тех пор, пока в них не начинается ядерная реакция, рождающая все более тяжелые элементы вплоть до полного сгорания ядерного топлива, что приводит к коллапсу звезды, возникновению новой или сверхновой. Выброшенные такими взрывами элементы дают начало планетам, кружащимся вокруг звезд следующего поколения, которые также в конце концов должны погаснуть. Таким образом, мы видим, что космические процессы подчиняются эволюции. Она необратима и, как мы теперь уже знаем, ее бег никогда не остановится, пока через миллиарды лет вся Вселенная не погрузится в темноту. Жизненные процессы также в основном необратимы, они приводятся в движение обменом веществ, который, по сути дела, также является горением, только не ядерным и, по сравнению с огнем звезд, очень холодным. Поэтому нам очень трудно представить себе бессмертие как поворот вспять течения нормальных метаболических процессов. Если бы такая идея могла реализоваться, это означало бы, по моему мнению, наибольший триумф человека - победу над всеобщим законом, не дающим повернуть вспять эволюцию. Только тогда, если бы удалось такое дерзкое начинание, можно было бы подумать о значительном продлении индивидуальной жизни любого вида, и, прежде всего, - человека. Конечно, кроме тела человека можно скопировать его сознание, но это не в коем случае не будет бессмертием поскольку мы сталкиваемся с копией. Создав копию вы сделаете робота. Обучив его вы сделаете из него отдельное Я. Потом вы сделаете явную тупость вы их размножите (равносильно тому, что выдать всем оружие) и отправите в космос на освоение земель. Когда робот осознает себя как личность он направит полчища обратно на землю и скажет встречайте мы летим. А вы радостные обещанному прогрессу и встретить не сможете. Всё очень просто мозг человека это излучатель с помощью которого душа может выходить на связь с параллельными мирами Создав копию, глупая копия поверит тому кто будет на другом конце и управлять ей будет кто-то посильнее разумом, мало нам сатанистов, сектантов, откуда они берут такие бредовые идеи о детоубийстве неужто сами придумали или все стали шизофрениками, тогда что такое шизофрения?. А вы знаете как увеличить скорость мысли?. Нужно прежде всего употреблять ноотропные вещества и большое и: речь идет об аксоне - длинном отростке нейрона который отвечает За передачу информации органам и, сцепляясь с другими клетками, образует нервные волокна. Когда сигнал _иЗвне поступает в клетку через дендриты - многочисленные короткие отростки, а ответными действиями мозг командует с помощью этих самых аксонов, коих в одном нейроне не больше одного. Можно Заметить, что за формирование отвечает ген CRMP2 и если повысить интенсивность его работы то у клетки вместо одного аксона станут появляться множество длинных отростков.Невидимый мост временного пространства или единый информационный поток.Его можно назвать как проект космической разведки. Сигналы спутников должны суммироваться и создавать трёхмерное изображение, принцип инфракрасного слежения, как будто мы проходим сквозь стены. Повышая чувствительность телескопов с помощью мощных энергетических импульсов, импульсом можно влиять на свойство пространства. То есть можно найти способ сворачивать континуум или пространство. Я считаю пространство как плоский лист бумаги или слой внутри матрицы. Свет всегда проходит всегда путь между двумя точками, но пространство можно свернуть, приблизить цель создать так называемый мост Энштейна-Розена или проточину, поддерживая его гравитационным полем. Можно свернуть пространство и образовать стабильный канал между двумя удалёнными точками, но для этого нужна специальная энерго установка для поддержки Затрат на колоссальную энергию. Он реален как волна. Другая форма энтропии это свет в виде изменённого радио сигнала. Можно видеть наше прошлое и даже послать туда что-нибудь. Проблема в создании устройства мощного энерго излучателя. Энергоустановка сама по себе большая, но сам преобразователь выглядит как спичечный коробок. В качестве первоначального исследования я предлагаю исследовать кристаллы берилла. В основе которой, часть проекта, будет рассмотрена ввиде двух пластин берилла и импульсной волны с пятью нулевыми точками. Для точного восприятия нужно узнать точное информационное значение спиралей чёрного и белого цвета. Начиная исследовать кристаллы сначала нужно исследовать рентгенографическую структуру. Когда вы направляете рентгеновские лучи вдоль оси атомной матрицы кристалла или металла, вы получаете маленькие точки, указывающие точное расположение атомов. В данном случае, это кристалл берилла, который фактически являет структуру цветка. Можно увидеть как атомы выстраиваются в кубическую конструкцию. Интересно то, что во всех вариантах форм, проявленных в реальности, сами атомы - это сферы. Этот простой факт был упущен большинством исследователей, а ведь сфера - главная форма, от которой всё произошло с самого начала. Основа всего нашего существования выполнена из "шариков" - сфер всех возможных размеров. Мы находимся на сфере-Земле, сферы вращаются вокруг нас. Луна, Солнце, звёзды - это всё сферы. Вся вселенная - от макрокосма до микрокосма - создана из маленьких сфер тем или иным способом. Световые волны, двигающееся сквозь пространство, тоже являются сферами. Они распространяются сферически. Представьте себе куб в космическом пространстве и представьте, что от него исходит яркий свет, уходящий во всех направлениях. Что мы имеем? Имеем ли мы дело с расширяющимся кубическим световым полем? Первой вашей мыслью может быть, что это именно расширяющийся куб, становящийся всё больше, и больше, и больше. Но это не то, что происходит на самом деле. Световые волны радиально удаляются от своего источника со скоростью 300000 км/сек, поэтому, когда световая волна двигается от поверхности куба, то за одну секунду свет грани куба уже удалился на 300000 км. А волна, исходящая из угла куба, отстоящего несколько дальше от центра, чем грань, через секунду будет на 300000 км плюс, может быть, несколько сантиметров. Если вы можете увидеть несколько сантиметров на расстоянии 300000 км, то вы обладатель сверхзрения! И это только через секунду; через две форма расширилась на расстояние в два раза больше, а через минуту она просто невообразимо громадна. Итак у нас есть расширяющаяся сфера, удаляющаяся от начальной формы, которой был куб. Если объект окажется действительно большим, то световая волна сначала стремится принять форму этого объекта, но она медленно превращается в сферу по мере удаления, а объект становится всё меньше и меньше по сравнению с этим световым полем.

Итак мы имеем поток сфер света, двигающихся во всех направлениях и пересекающихся друг с другом. Когда вы видите свет вы видите свет, идущий прямо на вас, он белый. Но если он не движется прямо на вас, он чёрный. Фактически, всё ночное небо наполнено сверкающим белым светом, но мы видим свет, только когда он идёт прямо на нас. Мы не видим световые волны, которые двигаются в стороне от нас; мы просто видим чёрное. Если бы мы могли видеть весь свет, он был бы ослепительным. Свет повсюду, и нет места в пространстве, где бы его не было. Форма сферы присутствует буквально повсюду. Берилл в своём составе имеет октаэдр, тетраэдр, куб, додекаэдр, икосаэдр, сферу. Ещё одна задачка, если представить кристалл ввиде трубы, а снаружи сделать ромбические грани, более 8X8, то как раз пересечение углов может дать пересечение лучей. Пересечение лучей ничто иное, как скопление громадного количества энергии. А значит двигатель.

Следующая тема: Жреческие школы руты

Химическим путём с разными компонентами атланты получали эликсир долголетия, дарующий человеку Здоровье и физическое бессмертие. Химики тех времён получали одни известные элементы из других известных элементов при помощи законов, не открытых, а закрытых нашими учёными. С общественной точки зрения, трансмутация и метаморфоза всегда являлись истинной сутью Бога. Бог действительно способен менять природу вещей. Произнесённое слово обретает форму за счёт мысли, вложенной в это слово. И когда чистый человек дает название какой - то конкретной вещи, последняя действительно преобразуется в субстанцию, обозначенную данным названием. Концентрированное воображение облекает любую мыслеформу в плоть. И наоборот. Дух ценит не достижение вами цели, а количество энергии, затраченное на достижение цели. Важен сам процесс. Наши мысли материальны и с их помощью мы сможем заглянуть в затонувшую Атлантиду. При словосочетании «жреческие школы» нам представляются мрачные своды тайных монастырей, сырые подземные помещения для страшных обрядов и таинственных ритуалов. Ничего подобного в столице Руты не было. Жреческие школы напоминали современные университеты. Они располагались в огромных небоскребах, имеющих 100—150 этажей. Там, на Застекленных небесах, и были оборудованы видеотехникой и электроникой про¬сторные классы и прозрачные аудитории. Поэтому можно сказать в прямом и переносном смысле, что медицина в Атлантиде была на «высоком» уровне. Врачи трансплантировали руки, ноги и любые внутренние органы. В физическом мире в результате пересадки органов одного человека другому пациент превращался в бомбу замедленного действия. В астральном мире после такой пересадки есть двое, страдающие от того, что они являются «помесью». Один из них наполовину находится в астрале, то есть посещает астральный мир только во сне, другой же постоянно обитает в астрале. Но поскольку его сердце или другой орган все еще живет, между ним и человеком, которому принадлежит этот орган, существует симпатическая взаимосвязь посредством Серебряной Нити. Отторжение сердца донора проявлялось в ауре реципиента. Скорости вибраций аур двух людей несовместимы, поэтому обе души — и донор, и реципиент, обречены на невыразимые страдания. Они ослабляли друг друга, вносили ужасную дисгармонию в себя и окружающих. Нужным и богатым людям атланты при подобных операциях заменяли больные органы синтетическими. А бедным и ненужным иногда пришивали головы и другие части тел птиц, рыб и животных. Многочисленные летательные аппараты были совершенно иного типа, чем те, что используются теперь. Они работали на принципе антигравитации, энергия двигателя не расходовалась на преодоление силы тяжести, а шла на перемещение машины вперед. Для переноса вручную больших тяжестей использовались приборы, напоминающие современные безмены. На «крючок» подвешивался груз любого веса, но радостный человек прикладывал усилие для переноса предмета не более одного килограмма. Существовало несколько глобальных информационных сетей, что-то вроде нашего «Интернета». Только картинки в этих сетях были трехмерными, изображения предметов можно было пощупать, понюхать, лизнуть, укусить или заглянуть под них. Одноместные и многоместные летающие машины доставляли любомудрых учеников жреческих школ на любой этаж в считанные минуты. Широкие окна аудиторий служили входом и выходом студентов и преподавателей в небесный храм наук. Давайте ненадолго заглянем в некоторые классы и аудитории.

Медицина

В одном из прозрачных классов преподаватель и студенты облачены в белые одежды. Здесь проходит практическое занятие по оживлению тела умершего. Вначале жрец при помощи портативного устройства опросил присутствующих на предмет знания теории. Затем из холодильной камеры два лаборанта доставили бездыханное человеческое тело. Жрец вызвал к «доске» симпатичную худенькую девушку с черными вьющимися волосами. Девушка ярко волнуется. Она чертит правой рукой в воздухе вокруг посиневшего тела четыре марсианские звезды - пентакли. Затем заученно произносит нужные мантры, вызывающие духов четырех Элементов. Заклинания дружно не работают. Учитель объясняет всему классу ошибку, и девушка чертит звезды в ином порядке. После грассирующих заклинаний следуют бойкие пассы руками и над холодным телом сгущается синий туман. Это явилась по срочному вызову душа умершего, но по каким-то причинам она не может заселить тело. Горбоносый жрец нехотя отсылает привидение в «Сад ожида¬ния» и решает сам выяснить причину неудачи. Он велит навострившимся ученикам наблюдать за его пульсирующей душой через экраны компьютеров, работающих в высокочастотном режиме. Учитель ложится на стол, делает десяток глубоких вдохов и лихо расслабляется. На экране мониторов студентам хорошо видно, как душа Заводного учителя выходит из тела, специально задерживаясь на некоторых трудных моментах. Но вот она на цыпочках входит в другое тело и пытается его растормошить и поднять. Шевелится только половина тела, какие-то неполадки в нервной системе мешают жрецу управлять рычагами поверженной человеческой машины. Вот заморгали глаза, зашлепали губы и синяя голова спросила голосом учителя наморщенную аудиторию о причине сбоя в управлении телом. Учащиеся быстро Заиграли плясовую на белых клавишах компьютеров, сканируя нервную систему, сеть эфирных меридианов, работу 13 основных чакр распростертого человека. Первой «тянет руку» все та черноволосая девушка. Получив «добро», она переворачивает холодное тело, у которого в области шейных позвонков Зияет глубокая резаная рана. Напряженными взмахами рук черноголов создает светящиеся энергетические шары и «замазывает» им рану. Над телом встают белые столбы оживающих чакр. Он начинают медленно раскручиваться по часовой стрелке и делиться на множество цветных воронок. Тело белеет, желтеет, розог и, наконец, встает на трясущиеся ноги и объявляет голосом жреца получасовой перерыв. Ученики, толкаясь шутками и смехом, вскакивают с мест и старательно бегут наперегонки в спортивные и игровые Залы, расположенные небесами ниже

физика

В соседнем классе идет работа с лучами видимого спектра. Жрец в желтой мантии опрашивает студентов, как стать невидимым для глаз простолюдинов. «К доске» вызывается высокий молодой человек с коричневой кожей и курчавыми волосами. Усилием воли он приказывает своей ауре не пропускать отраженный от него свет наружу. Минута - и он становится невидим. Вторым выходит паренек туранского типа. Он создает мыслеформу эфирной перегородки, не пропускающей видимый свет между его телом и Зрителями. Третьей вызывается высокая белокурая девушка с голубыми глазами. Она напрягает зрение и гипнотизирует класс до такой степени, что уходит незамеченной и садится на место. Потом выходит краснокожий юноша атлетического сложения. Он становится между жрецом и аудиторией и раскручивает электромагнитные поля своего тела. Сначала исчезают его ноги, потом туловище, а затем и голова с легким потрескиванием меняет частоту вибрации своих атомов. Через минуту юноша вновь начинает появляться в том же порядке: с легким шипением появляется голова, потом руки, туловище и ноги. Учитель театрально машет руками. Он не Засчитывает красивый метод, как правильный ответ, так как студенты этого еще не проходили. Жрец достает ко¬робку, наполненную разными кристаллами и самоцветами. Краснокожий юноша выбирает драгоценные камни, симпатизирующие друг другу. Затем он раскладывает выбранные самоцветы по периметру шапки и надевает головной убор. Дружный смех Зала говорит о том, что у парня ничего не получилось. Жрец велит маленькой белокурой девушке исправить ошибку. Та быстро Заменяет в раскладе два камня

и, надев шапку, становится невидимой.

биология

Чтобы побывать на всех этажах жреческой школы и Заглянуть в ее аудитории, у вас не хватит времени, а у меня — ног и бумаги для описания. Поэтому выберем наиболее интересный класс -«Биология» - и на этом сегодня Закончим.

В биологическом классе шумно: студенты спорят о целесообразности недавнего эксперимента с облучением ДНК нового животного. Во время одной из лабораторных работ учащееся поменяли местами две хромосомы в человеческой ДНК, а Затем вырастили «из пробирки» неведомое животное: человеко - свинью. Хрюкающий великан имел 50 хромосом, скрученных в 12 спиралей ДНК. За счет этого четырехметровое чудовище было намного умнее и хитрее своих создателей.

В то время клетки атлантов содержали 46 хромосом и 8 спиралей. Человекообразный вепрь взломал ночью металлические двери камеры, в которой содержался, и при помощи гипноза вышел мимо охраны из жреческой школы. Затем, перепугав жителей столицы, монстр ускакал в Загородные рощи. Кое-как его поймали в пригородных садах и, усыпив наркозом, доставили обратно. Потенциальную угрозу сверхумного зверя решено было нейтрализовать при помощи облучения его клеток быстрыми волнами. Сегодня жрец огласил результаты ультракороткого облучения: у человекообразной свиньи осталось 42 хромосомы и две спирали ДНК. Учитель высказал предположение, что из этого чудища со временем получится хорошее и полезное домашнее животное.

Жрец в голубой мантии поднял руку. Все Затихли. «Тема сегодняшнего Занятия, произнес учитель, создание «Тела Света». После этого жрец принялся чопорно расхаживать в разные стороны класса. Внезапно его тело покрылось облаком серебристого тумана. Когда оно рассеялось, вместо учителя по классу вышагивал огромный тигр. Едва ученики пришли в себя, как полосатый зверь покрылся синим туманом и превратился в мастодонта. Затем последовала цепь непрерывных превращений и различных животных: ящера, кентавра, птеродактиля, крысу и других. Каждое животное, прежде чем изменить свою форму, окутывалось густой туманной оболочкой. Наконец, блестящим глазам изумленной аудитории предстала фигура их старого учителя. В это время другой человек, как две капли воды похожий на учителя, вошел в класс и, тыча желтым ногтем указательного пальца в сторону жреца, хрипловатым голосом назидательно произнес: «Это и есть Тело Света. Оно создается из эфирной субстанции и может принимать любые формы. С помощью своего Тела Света вы можете делать следующее: никогда не догадаетесь.

В то время как политика рвётся в небо нельзя забывать о причинах и следствиях. Нам всегда невезло с политикой и сейчас не совершайте ошибки лучше похороните роботов здесь на земле иначе вы узнаете своего зеркального врага и он несомненно взорвёт весь ядерный запас всего земного шарика. Бойтесь вирусов, которые подобно чуме смогут пройти по земле и разрушения решётки земли кристаллами. Далее ДНК у некоторых евреев имеет особенный код - внутреннее строение спиралей. Путём наращивания спиралей можно увидеть разницу, ведь кровь ещё является накопителем и носителем особой энергии. Спирали - это не только носители энергии - это коды.

Ядро OLAP системы. Часть 1

принципы построения

Механизм OLAP является на сегодня одним из популярных методов анализа данных. Есть два основных подхода к решению этой задачи. Первый из них называется Multidimensional OLAP (MOLAP) - реализация механизма при помощи многомерной базы данных на стороне сервера, а второй Relational OLAP (ROLAP) - построение кубов "на лету" на основе SQL запросов к реляционной СУБД. Каждый из этих подходов имеет свои плюсы и минусы. Их сравнительный анализ выходит за рамки этой статьи. Мы же опишем нашу реализацию ядра настольного ROLAP модуля.

Такая задача возникла после применения ROLAP системы, построенной на основе компонентов Decision Cube, входящих в состав Borland Delphi. К сожалению, использование этого набора компонент показало низкую производительность на больших объемах данных. Остроту этой проблемы можно снизить, стараясь отсечь как можно больше данных перед подачей их для построения кубов. Но этого не всегда бывает достаточно.

В Интернете и прессе можно найти много информации об OLAP системах, но практически нигде не сказано о том, как это устроено внутри. Поэтому решение большинства проблем нам давалось методом проб и ошибок.

Схема работы

Общую схему работы настольной OLAP системы можно представить следующим образом

Алгоритм работы следующий:

Получение данных в виде плоской таблицы или результата выполнения SQL запроса.

Кэширование данных и преобразование их к многомерному кубу.

Отображение построенного куба при помощи кросс-таблицы или диаграммы и т.п. В общем случае, к одному кубу может быть подключено произвольное количество отображений.

Рассмотрим как подобная система может быть устроена внутри. Начнем мы это с той стороны, которую можно посмотреть и пощупать, то есть с отображений.

Отображения, используемые в OLAP системах, чаще всего бывают двух видов - кросс-таблицы и диаграммы. Рассмотрим кросс-таблицу, которая является основным и наиболее распространенным способом отображения куба.

Кросс-таблица

Рисунок 2 - Кросс-таблица

Таким образом, таблицу можно разделить на следующие элементы, с которыми мы и будем работать в дальнейшем:

Заполняя матрицу с фактами, мы должны действовать следующим образом:

. На основании данных об измерениях определить координаты добавляемого элемента в матрице.

Определить координаты столбцов и строк итогов, на которые влияет добавляемый элемент.

Добавить элемент в матрицу и соответствующие столбцы и строки итогов.

При этом нужно отметить то, что полученная матрица будет сильно разреженной, почему ее организация в виде двумерного массива (вариант, лежащий на поверхности) не только нерациональна, но, скорее всего, и невозможна в связи с большой размерностью этой матрицы, для хранения которой не хватит никакого объема оперативной памяти. Например, если наш куб содержит информацию о продажах за один год, и если в нем будет всего 3 измерения - Клиенты (250), Продукты (500) и Дата (365), то мы получим матрицу фактов следующих размеров:

Кол-во элементов = 250 х 500 х 365 = 45 625 000

И это при том, что заполненных элементов в матрице может быть всего несколько тысяч. Причем, чем больше количество измерений, тем более разреженной будет матрица.

Рассмотрим теперь, как можно определить координаты факта, зная соответствующие ему измерения. Для этого рассмотрим подробнее структуру заголовка:

При этом можно легко найти способ определения номеров соответствующей ячейки и итогов, в которые она попадает. Здесь можно предложить несколько подходов. Один из них - это использование дерева для поиска соответствующих ячеек. Это дерево может быть построено при проходе по выборке. Кроме того, можно легко определить аналитическую рекуррентную формулу для вычисления требуемой координаты.

Подготовка данных

При использовании такой структуры мы значительно снижаем потребность в памяти. Что довольно актуально, т.к. для увеличения скорости работы желательно хранить данные в оперативной памяти. Кроме того, хранить можно только массив элементов, а их значения выгружать на диск, так как они будут нам требоваться только при выводе кросс-таблицы.

Библиотека компонентов CubeBase

► TCubeEngine 4—1

TCubeGrid < TCubeChart —► TCubePivote

TCubeSource

Рисунок 6 - Структура библиотеки CubeBase

Описанные выше идеи были положены в основу при создании библиотеки компонентов CubeBase.

TCubeSource осуществляет кэширование и преобразование данных во внутренний формат, а также предварительное агрегирование данных. Компонент TCubeEngine осуществляет вычисление гиперкуба и операции с ним. Фактически, он является OLAP-машиной, осуществляющей преобразование плоской таблицы в многомерный набор данных.

Компонент TCubeGrid выполняет вывод на экран кросс-таблицы и управление отображением гиперкуба. TCubeChart позволяет увидеть гиперкуб в виде графиков, а компонент TCubePivote управляет работой ядра куба.

Сравнение производительности

Данный набор компонент показал намного более высокое быстродействие, чем Decision Cube. Так на наборе из 45 тыс. записей компоненты Decision Cube потребовали 8 мин. на построение сводной таблицы. CubeBase осуществил загрузку данных за 7сек. и построение сводной таблицы за 4 сек. При тестировании на 700 тыс. записей Decision Cube мы не дождались отклика в течение 30 минут, после чего сняли задачу. CubeBase осуществил загрузку данных за 45 сек. и построение куба за 15 сек.

На объемах данных в тысячи записей CubeBase отрабатывал в десятки раз быстрее Decision Cube. На таблицах в сотни тысяч записей - в сотни раз быстрее. А высокая производительность - один из самых важных показателей OLAP систем.

Ядро OLAP системы. Часть 2 — внутри гиперкуба

В предыдущем была рассмотрена архитектура и взаимодействие компонентов, которые могут быть использованы для построения OLAP машины. Теперь рассмотрим подробнее внутреннее устройство компонентов.

Загрузка данных в гиперкуб

Первым этапом работы системы будет загрузка данных и преобразование их во внутренний формат. Закономерным будет вопрос - а зачем это надо, ведь можно просто использовать данные из плоской таблицы, просматривая ее при построении среза куба. Для того чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим структуру таблицы с точки зрения OLAP машины.

Для OLAP системы колонки таблицы могут быть либо фактами, либо измерениями. При этом логика работы с этими колонками будет разная. В гиперкубе измерения фактически являются осями, а значения измерений - координатами на этих осях. При этом куб будет заполнен сильно неравномерно - будут сочетания координат, которым не будут соответствовать никакие записи и будут сочетания, которым соответствует несколько записей в исходной таблице, причем первая ситуация встречается чаще, то есть куб будет похож на вселенную - пустое пространство, в отдельных местах которого встречаются скопления точек (фактов). Таким образом, если мы при начальной загрузке данных произведем преагрегирование данных, то

есть объединим записи, которые имеют одинаковые значения измерений, рассчитав при этом предварительные агрегированные значения фактов, то в дальнейшем нам придется работать с меньшим количеством записей, что повысит скорость работы и уменьшит требования к объему оперативной памяти.

Для построения срезов гиперкуба нам необходимы следующие возможности - определение координат (фактически значения измерений) для записей таблицы, а также определение записей, имеющих конкретные координаты (значения измерений). Рассмотрим каким образом можно реализовать эти возможности.

Для хранения гиперкуба проще всего использовать базу данных своего внутреннего формата, Схематически преобразования можно представить следующим образом:

То есть вместо одной таблицы мы получили нормализованную базу данных. Вообще-то нормализация снижает скорость работы системы, - могут сказать специалисты по базам данных, и в этом они будут безусловно правы, в случае когда нам надо получить значения для элементов словарей (в нашем случае значения измерений). Но все дело в том, что нам эти значения на этапе построения среза вообще не нужны. Как уже было сказано выше, нас интересуют только координаты в нашем гиперкубе, поэтому определим координаты для значений измерений. Самым простым будет перенумеровать значения элементов. Для того, чтобы в пределах одного измерения нумерация была однозначной, предварительно отсортируем списки значений измерений (словари, выражаясь терминами БД) в алфавитном порядке. Кроме того, перенумеруем и факты, причем факты преагрегированные. Получим следующую схему:

Рисунок 2 - Проиндексированные данные измерений и фактов

Теперь осталось только связать элементы разных таблиц между собой. В теории реляционных баз данных это осуществляется при помощи специальных промежуточных таблиц. Нам достаточно каждой записи в таблицах измерений поставить в соответствие список, элементами которого будут номера фактов, при формировании которых использовались эти измерения (то есть определить все факты, имеющие одинаковое значение координаты, описываемой этим измерением). Для фактов соответственно каждой записи поставим в соответствие значения координат, по которым она расположена в гиперкубе. В дальнейшем везде под координатами записи в гиперкубе будут пониматься номера соответствующих записей в таблицах значений измерений. Тогда для нашего гипотетического примера получим следующий набор, определяющий внутреннее представление гиперкуба:

проверка наличия элемента в словаре;

добавление элемента в словарь;

поиск номеров записей, имеющих конкретное значение координаты;

поиск координаты по значению измерения;

поиск значения измерения по его координате.

добавление нового значения;

определение координаты по значению измерения;

При добавлении нового значения элемента нам необходимо проверить, есть ли у нас уже такое значение, и если есть, то не добавлять новое, а использовать имеющуюся координату, в противном случае необходимо добавить новый элемент и определить его координату. Для этого необходим способ быстрого поиска наличия нужного элемента (кроме того, такая задача возникает и при определении координаты по значению элемента). Для этого оптимальным будет использование хеширование. При этом оптимальной структурой будет использование хеш-деревьев, в которых будем хранить ссылки на элементы. При этом элементами будут строки словаря измерения. Тогда структуру значения измерения можно представить следующим образом:

PFactLink = ^TFactLink;

TFactLink = record

FactNo: integer; // индекс факта в таблице Next: PFactLink; // ссылка на следующий элемент

End;

TDimensionRecord = record

Value: string; // значение измерения Index: integer; // значение координаты

FactLink: PFactLink; // указатель на начало списка элементов таблицы фактов

End;

И в хеш-дереве будем хранить ссылки на уникальные элементы. Кроме того, нам необходимо решить задачу обратного преобразования - по координате определить значение измерения.

Для обеспечения максимальной производительности надо использовать прямую адресацию. Поэтому можно использовать еще один массив, индекс в котором является координатой измерения, а значение - ссылка на соответствующую запись в словаре. Однако можно поступить проще (и сэкономить при этом на памяти), если соответствующим образом упорядочить массив элементов так, чтобы индекс элемента и был его координатой.

Организация же массива, реализующего список фактов, не представляет особых проблем ввиду его простой структуры. Единственное замечание будет такое, что желательно рассчитывать все способы агрегации, которые могут понадобиться, и которые можно рассчитывать инкрементно (например, сумма).

Ядро OLAP системы. Часть 3 — построение срезов куба

Итак, в предыдущем мы описали способ хранения данных в виде гиперкуба. Он позволяет сформировать набор точек в многомерном пространстве на основе информации, находящейся в хранилище данных. Для того, чтобы человек мог иметь возможность работы с этими данными, их необходимо представить в виде, удобном для обработки. При этом в качестве основных видов представления данных используются сводная таблица и графики. Причем оба этих способа фактически представляют собой проекции гиперкуба. Для того, чтобы обеспечить максимальную эффективность при построения представлений, будем отталкиваться от того, что представляют собой эти проекции. Начнем рассмотрение со сводной таблицы, как с наиболее важной для анализа данных. Структура сводной таблицы достаточно подробно была рассмотрена в первом, посвященной разработке OLAP системы.

Найдем способы реализации такой структуры. Можно выделить три части, из которых состоит сводная таблица: это заголовки строк, заголовки столбцов и собственно таблица агрегированных значений фактов. Самым простым способом представления таблицы фактов будет использование двумерного массива, размерность которого самый простой способ будет самым неэффективным, потому что таблица будет сильно разреженной, и память будет расходоваться крайне неэффективно, в результате чего можно будет строить только очень малые кубы, так как иначе памяти может не хватить. Таким образом, нам необходимо подобрать для хранения информации такую структуру данных, которая обеспечит максимальную скорость поиска/добавления нового элемента и в то же время минимальный расход оперативной памяти. Этой структурой будут являться так называемые разреженные матрицы, про которые более подробно можно прочесть у Кнута. Возможны различные способы организации матрицы. Для того, чтобы выбрать подходящий нам вариант, рассмотрим изначально структуру заголовков таблицы.

При этом в качестве значения измерения логично хранить ссылку на соответствующий элемент таблицы измерений многомерного куба . Это позволит сократить затраты памяти для хранения среза и ускорить работу. В качестве родительских и дочерних узлов также используются ссылки. Тогда описанную структуру можно реализовать следующим пседокодом:

PHeaderTreeNode = ^THeaderTreeNode;

THeaderTreeNode = record Parent: PHeaderTreeNode; // родительский узел Value: PDimensionRecord; // значение измерения ChildCount: integer; // кол-во детей узла Childs: array of PHeaderTreeNode; // массив детей узла

End;

котором они используются для построения среза. При этом самый верхний узел дерева будет соответствовать полному итогу в сводной таблице.

Для добавления элемента в дерево необходимо иметь информацию о его местоположении в гиперкубе. В качестве такой информации надо использовать его координату, которая хранится в словаре значений измерения (см. предыдущую статью). Рассмотрим схему добавления элемента в дерево заголовков сводной таблицы. При этом в качестве исходной информации используем значения координат измерений. Порядок, в котором эти измерения перечислены, определяется требуемым способом агрегирования и совпадает с уровнями иерархии дерева заголовков. В результате работы необходимо получить список столбцов или строк сводной таблицы, в которые необходимо осуществить добавление элемента.

Рисунок 1 - Схема хранения столбцов сводной таблицы

В качестве исходных данных для определения этой структуры используем координаты измерений. Кроме того, для определенности, будем считать, что мы определяем интересующий нас столбец в матрице (как будем определять строку рассмотрим чуть позже, так как там удобнее применять другие структуры данных, причина такого выбора также см. ниже). В качестве координат возьмем целые числа - номера значений измерений, которые можно определить так, как описано в предыдущем. Тогда это можно реализовать процедурой, имеющей следующий вид:

// InpCoord - набор значений координат измерений

// OutCols - набор столбцов, в формировании значений которых используется данный

// факт

Var

xNode: PheaderTreeNode; // текущий узел дерева I: integer; // Номер текущего уровня дерева Begin

xNode := RootNode; // присваиваем значение текущего узла в корневой узел

for I := 0 to DimensionsCols.Count - 1 do

begin

OutCols[I] := xNode.MatrixCol; // это ссылка на столбец матрицы // проверяем, есть ли у нас соответствующий дочерний узел if xNode.Childs[InpCoord [I]] = nil then begin

inc(xNode).ChildCount; // увеличиваем счетчик потомков узла // теперь создаем новый узел - потомок xNode.Childs[InpCoord [I]] := new(TColHeaderTreeNode); SetLength(xNode.Childs[InpCoord [I]].Childs, DimensionsCols[I].Count); xNode.Childs[InpCoord [I]].ChildCount := 0; xNode.Childs[InpCoord [I]].Parent := xNode;

xNode.Childs[InpCoord [I]].Value := DimensionCols[I].Value[InpCoord [I]]; end;

// переходим к следующему узлу xNode := xNode.Childs[InpCoord [I]]; end;

End;

Итак, после выполнения этой процедуры получим массив ссылок на столбцы разреженной матрицы. Теперь необходимо выполнить все необходимые действия со строками. Для этого внутри каждого столбца необходимо найти нужный элемент и добавить туда соответствующее значение. Из того, что раньше не рассматривалось в процедуре встречается DimensionCols - это коллекция измерений, которые отложены в столбцах сводной таблицы. Для каждого из измерений в коллекции необходимо знать количество уникальных значений и собственно набор этих значений.

Теперь рассмотрим, в каком виде необходимо представить значения внутри столбцов - то есть как определить требуемую строку. Для этого можно использовать несколько подходов. Самым простым было бы представить каждый столбец в виде вектора, но так как он будет сильно разреженным, то память будет расходоваться крайне неэффективно. Чтобы избежать этого, применим структуры данных, которые обеспечат большую эффективность представления разреженных одномерных массивов (векторов). Самой простой из них будет обычный список, одно- или двусвязный, однако он неэкономичен с точки зрения доступа к элементам. Поэтому будем использовать дерево, которое обеспечит более быстрый доступ к элементам. Например, можно использовать точно такое же дерево, как и для столбцов, но тогда пришлось бы для каждого столбца заводить свое собственное дерево, что приведет к значительным накладным расходам памяти и времени обработки. Поступим чуть хитрее - заведем одно дерево для хранения всех используемых в строках комбинаций измерений, которое будет идентично вышеописанному, но его элементами будут не указатели на строки (которых нет как таковых), а их индексы, причем сами значения индексов нас не интересуют и используются только как уникальные ключи. Затем эти ключи будем использовать для поиска нужного элемента внутри столбца. Сами же столбцы проще всего представить в виде обычного двоичного дерева. Графически полученную структуру можно представить следующим образом:

Рисунок 2 - Дерево, используемое для определения строк сводной таблицы

Для определения соответствующих номеров строк можно использовать такую же процедуру, что и описанная выше процедура определения столбцов сводной таблицы. При этом номера строк являются уникальными в пределах одной сводной таблицы и идентифицируют элементы в векторах, являющихся столбцами сводной таблицы. Наиболее простым вариантом генерации этих номеров будет ведение счетчика и инкремент его на единицу при добавлении нового элемента в дерево заголовков строк. Сами эти вектора столбцов проще всего хранить в виде двоичных деревьев, где в качестве ключа используется значение номера строки. Кроме того, возможно также и использование хеш-таблиц. Так как процедуры работы с этими деревьями детально рассмотрены в других источниках, то останавливаться на этом не будем и рассмотрим общую схему добавления элемента в столбец.

В обобщенном виде последовательность действий для добавления элемента в матрицу можно описать следующим образом: Определить номера строк, в которые добавляются элементы

Определить набор столбцов, в которые добавляются элементы

Для всех столбцов найти элементы с нужными номерами строк и добавить к ним текущий элемент (добавление включает в себя подсоединение нужного количества значений фактов и вычисление агрегированных значений, которые можно определить инкрементально).

После выполнения этого алгоритма получим матрицу, представляющую собой сводную таблицу, которую нам было необходимо построить. Теперь пара слов про фильтрацию при построении среза. Проще всего ее осуществить как раз на этапе построения матрицы, так как на этом этапе имеется доступ ко всем требуемым полям,

и,кроме того, осуществляется агрегация значений. При этом, во время получения записи из кэша, проверяется ее соответствие условиям фильтрации, и в случае его несоблюдения запись отбрасывается.

Так как описанная выше структура полностью описывает сводную таблицу, то задача ее визуализации будет тривиальна. При этом можно использовать стандартные компоненты таблицы, которые имеются практически во всех средствах программирования под Windows.

Система нейронов зрительного анализатора человека построена так, что наблюдаемое изображение деформируется путем сжатия его периферийных областей. Сжатие, насколько можно судить, соответствует логарифму расстояния от центра поля зрения. Деформирование изображения происходит под совместным действием трех факторов: от центра к периферии сетчатки глаза уменьшается плотность расположения фоторецепторов; от центра к периферии сетчатки растет число рецепторов, посылающих сигналы в одно и то же волокно зрительного нерва; на входе зрительного нерва в ядро, называемое наружным коленчатым телом таламуса, наблюдается редкое явление - плотность расположения нервных окончаний оказывается наиболее

высокой на периферии пучка волокон и плавно уменьшается к центру.

К тому же сделано ещё одно открытие. Речь пойдёт о зеркальных нейронах.

и I \J

нейроны, которые, в силу специфики своего действия, получили название «зеркальных». Эти нейроны были впервые обнаружены итальянскими учеными Галлезе, Риццолатти и другими из Пармского университета. В начале 1990-х годов они начали изучать мозг мартышек. Вживляя в него электроды, они изучали активность нейронов в одной определенной зоне обезьяньего мозга — зоне Ф5.У человека ей соответствует зона Брока в левом полушарии, связанная, как сегодня считается, с процессом речи.

выстреливания сигналов тоже такой же. С другой стороны, зеркальные нейроны оказались весьма избирательными. Каждая их группа реагировала на какое -то определенное действие (и не реагировала даже на чуть-чуть отличные), причем реагировала строго определенным образом. Все это усиливало впечатление, что зеркальные нейроны — именно зеркальны: с их помощью мозг обезьян как бы постигал мозг экспериментаторов в его внешних проявлениях, в физических действии. Новая технология, выходящая сейчас из лаборатории, начинает превращать компьютер из фантастически быстрой вычислительной машины в устройство, которое подражает человеческому процессу мышления, давая машинам способность рассуждать, производить суждения, и даже учиться. Уже этот "искусственный интеллект” выполняет задачи, которые когда -то думали, что под силу только человеческому интеллекту... КОМПЬЮТЕРЫ появились из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считать и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся задачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исследователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут быть умными и с этим не соглашается все меньшее и меньшее количество людей. Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусственный интеллект, как полет на Луну. Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или умственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного интеллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста - гуманитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирования. Тем не менее, понимание как человеческий разум эволюционировал из бессознательной материи, прольет свет на то, как можно заставить машины думать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путем вариации и отбора. Разум действует. Не нужно изучать скиннеровский бихевиоризм, чтобы понять важность поведения, включая внутреннее поведение, называемое мышлением. А как устроено мышление в целом и в чём заключается ошибка использования лучшего корреляционного приёмника Зигерта - Котельникова. Я хочу доказать, что этого недостаточно для моего проекта, начнём. Для случая передачи изображений, в теории информации развито представление об идеальном приемнике сигналов, который способен с наименьшими среднеквадратическими ошибками выделять сообщение на фоне шумов (здесь используется критерий минимум речевой наилучший приемник назван приемником Зигерта - Котельникова. Сходный подход заключен в идее корреляционного приемника, работа которого основана на вычислении интеграла функции корреляции входного и эталонного изображений и сравнении его с порогом. Разработано также теоретическое представление об оптимальном или согласованном фильтре или иначе - о фильтровом приемнике. В этом случае оказалось, что наилучший результат имеет место, когда частотная характеристика фильтра комплексно сопряжена со спектром входного изображения. Исследования показали [Красильников, тысяча девятьсот семьдесят шестой год], что все три приемника (Зигерта - Котельникова, корреляционный и фильтровой) при выделении изображений на фоне шумов дают принципиально одни и те же результаты, так как реализуют, в конце концов, одно и то же правило принятия решений. Свойства идеальных приемников изображений были сопоставлены со свойствами всех потенциально применимых типов технических устройств. Выяснилось, что если сигналом является топологически упорядоченный двумерный массив информации (изображение или образ), то может быть назван только один класс устройств, позволяющий, в принципе, достичь идеала. Таким устройством оказался голографический коррелятор, когда его частотная характеристика комплексно сопряжена со спектром принимаемого изображения. Именно такую частотную характеристику приобретает прибор в результате прямого Фурье-преобразования входного изображения, перемножения полученного Фурье-образа на Фурье-образ эталонного массива и обратного Фурье - преобразования. с учетом Фазовых соотношений. Другими словами, при передаче образов оптимальным фильтром, корреляционным приемником или приемником Зигерта - Котельникова теоретически наилучшим является устройство. Превысить его - невозможно. А какие свойства проявляет мозг человека? Специалисты по распознаванию образов исследовали человека так, как если бы он был автоматическим распознающим устройством. Результат оказался потрясающим! Опыты показали, что человек-наблюдатель проявляет свойства оптимального Фильтра и полностью реализует параметры идеальной распознающей системы. С точностью до погрешности эксперимента, свойства человека совпали с параметрами единственной в своем роде, теоретически наилучшей распознающей системы, каким способен быть только голографический коррелятор! "При белом шуме человек-наблюдатель обеспечивает вероятности правильного опознавания зашумленных изображений, близкие к тем, которые обеспечивает приемник Зигерта - Котельникова ... Человек- наблюдатель практически полностью реализует потенциальную разрешающую способность системы ..." [Красильников, 1986] Какое-то время между специалистами не было единодушия в вопросе о том, какую роль в оптимальной фильтрации играет сетчатка глаза и какую - более высокие отделы мозга.

Чтобы ответить на этот вопрос, было исследовано восприятие изображений разного масштаба, построенных из небольшого числа дискретных элементов. Шум вводился путем хаотической замены некоторого числа черных элементов белыми и наоборот. При постоянных размерах зон суммации в сетчатке глаза (что обеспечивалось стабильностью освещения, расстояния до изображения и т.п.), вопреки изменению масштаба в 15 пятнадцать раз, неизменно наблюдалось усреднение шума по поверхности изображения (т.е. фильтрация помех), что указывало на фильтрацию не сетчаткой глаза, а более высокими отделами зрительной системы мозга. Об этом же говорила хорошая различимость шумовых пятен как на крупномасштабных, так и на мелкомасштабных изображениях, откуда следовало, что в данном эксперименте сетчаткой глаза шумовые пятна не усреднялись. Эти опыты дали еще один важный результат. Оказалось, что в зрительной системе человека компенсаторно происходит обмен между уровнем шума и площадью изображения [Красильников. 1986]. Это важно потому, что такой обмен возможен только в системах, осуществляющих оптимальную Фильтрацию! Примечание: Обмен заключается в том, что если одновременно увеличивать (или уменьшать) спектральную интенсивность шума и площадь изображения (соответственно, и число растровых элементов), то вероятность правильного опознавания его наблюдателем не изменится. Все эти данные могут интерпретироваться лишь одним способом - в мозге существует, по крайней мере, одна система, выполняющая преобразование Фурье, перемножающая Фурье - образ входного изображения на Фурье-образ эталонного сигнала и производящая обратное Фурье-преобразование с учетом фазовых соотношений. Сразу оговоримся, что из-за хаотичности нейронной структуры мозга невозможно представить себе вычисление двумерных преобразований Фурье по принципу "ассоциативной сети”. С другой стороны, очень сложные для дискретного вычисления двумерные преобразования Фурье предельно просто (одной сферической поверхностью) выполняются в оптической системе, использующей когерентные волны, а свойства таких систем можно увидеть в ядрах мозга. Кора мозга, четко проявляет свойства голографической памяти. Пучки волокон, неискаженно переносящие образы от ядер к коре и от коры к ядрам, замыкают цепочку совпадений между ожидаемой вычислительной структурой и реальностью. Так мы снова приходим к нейрокорреляторам. Эксперименты показали, что "алгоритм обработки зашумленных изображений в зрительной системе наблюдателя можно моделировать алгоритмом, в соответствии с которым работает приемник Зигерта - Котельникова, дополнив его "логическим ограничением уровня яркости" на выходе этого приемника" [Красильников, тысяча девятьсот восемьдесят шестой год, страница сто шестая]. Теперь становятся понятными вечные проигрыши электронных распознающих устройств в соревновании с человеком. Ни в одной из практических распознающих систем, в разработке которых участвовал или с которыми знакомился автор, голографические корреляторы не применялись. Дело в том, что голографический коррелятор, использующий лучи видимой части спектра, является очень деликатным прибором, которое трудно перенести из лаборатории в практику, а его электронно-вычислительные имитации работали медленно. Поэтому реальные устройства распознавания зрительных образов строились по иным схемам. Оттого-то они и были обречены на постоянный проигрыш перед человеком, в мозге которого реализована теоретически наилучшая, предельная по возможностям схема приемника Зигерта - Котельникова. В технических системах затемненение адреса записываемого или считываемого изОоражения, т.е. поворот опорного (или считывающего) пучка лучей относительно запоминающей среды, выполняется путем механического поворота фотопластинки, зеркала или другого элемента оптической схемы. Мозг, как известно, не содержит движущихся частей. Природа выбрала иной вариант управления направленностью волн, не требующий механических перемещений, а потому более быстрый и надежный. Она использовала хорошо известный в радиотехнике (особенно - в радиолокации) принцип фазированной антенной решетки. Его суть в следующем. Если расположить в ряд несколько антенн (например, ультра коротких волн - диполей) и подать на них одинаковый, строго фазированный сигнал, то волна излучения будет распространяться в пространстве перпендикулярно этому ряду. Если же изменить фазы подаваемых на диполи колебаний так, чтобы фаза сигналов антенны с более высоким номером отставала на определенную величину от фазы предыдущей антенны, то суммарный вектор излучения (вектор Пойнтинга) антенного ряда отклонится от перпендикуляра в направлении более высоких номеров антенн и наоборот. Угол отклонения растет с ростом разности фаз между соседними антеннами. При необходимости управления вектором Пойнтинга в двух взаимно перпендикулярных направлениях разработчики используют параллельно расположенные ряды антенн, т.е. двумерную антенную решетку. Чтобы управлять величиной фазового сдвига между элементарными антеннами, разработаны устройства, называемые фазовыми вращателями. Нервные окончания пучка волокон, приносящего волну-образ, например, к одному из участков коры больших полушарий, могут рассматриваться как элементарные излучатели (антенны) фазированной антенной решетки. Если немодулированный фронт опорной волны нервного возбуждения достигнет всех окончаний одновременно, в одной фазе, то общий вектор излучения окажется перпендикулярным поверхности решетки. Если же волна возбуждения появится у одного края решетки раньше, чем у другого, то вектор распространения возбуждения в тканях коры отклонится от перпендикуляра в сторону второго края решетки.

В зависимости от соотношения тормозных и возбуждающих воздействий, нейрон может возбудиться при подходе волны возбуждения или промолчать . Но молчание части нейронов вовсе не прекращает распространение волны возбуждения по ткани. Разница лишь в том, что в зоне торможения нервное возбуждение распространится не кратчайшими путями, а по лабиринту более редкой сети нейронов, сохранивших активность, на что потребуется больше времени. Это значит, что тормозное воздействие способно снизить среднюю скорость распространения возбуждения по нервной ткани. Поэтому мощное тормозящее воздействие вблизи зоны окончаний нервного пучка на поверхности коры способно, по принципу фазированной антенной решетки, отклонить в свою сторону вектор перемещения энергии (волны) нервного возбуждения - вектор Пойнтинга. На рисунке показана схема поворота (в одной плоскости) вектора излучения волны нервного возбуждения в коре мозга при изменении адреса записываемого или считываемого образа. Здесь показаны: 1 - пучок нервных волокон, подводящий к коре мозга немодулированную опорную волну нервного возбуждения при запоминании, или же считывающую волну - при считывании образа из памяти; 2 - пучок нервных волокон, подводящий волну-образ с сенсорной информацией ("предметную" волну - в терминах теории голографических систем); 3 и 4

сигналы тормозных воздействий, управляющие адресацией; 5 - область градиентного торможения, изменяющая направление волн нервного возбуждения в коре мозга; 6 - вектор Пойнтинга одной из опорных (или считывающих) волн; 7 - фронт одной из опорных (или считывающих) волн; 8 - фронт волны-образа с сенсорной информацией при записи; 9 - нервная ткань коры мозга, являющаяся голографической запоминающей средой: 10 - пучок нервных волокон, отводящий при считывании волну нервного возбуждения с извлеченной информацией. Представим себе, что в точке, куда подходит сигнал 3, приложено мощное тормозное воздействие, распространяющееся в области 5 и плавно уменьшающееся по мере удаления от точки приложения. Это приведет к неравномерному уменьшению скорости распространения волн нервного возбуждения при прохождении области 5 - снижение скорости окажется наиболее заметным вблизи тормозного воздействия и все менее ощутимым с удалением от него. Соответственно, вектор Пойнтинга и фронт опорной (или считывающей) волны окажутся повернутыми в сторону тормозного воздействия, что определит адрес голографической записи. Чем сильнее торможение - тем на больший угол отклонятся вектор и фронт волны.

The scheme of turn of a vector of radiation of a wave of nervous excitation In a bark of a brain at change of the address of record-reading.

В процессе восприятия или осмысливания сенсорной информации, при определении корреляции нового образа с данными, ранее записанными в

памяти, происходит одновременное сопоставление со многими образами, формируется двумерное поле результатов сравнения, содержащее многочисленные пики корреляционной функции. Важнейшим является пик максимальной высоты. Он указывает адрес образа, наиболее сходного с анализируемым.

Для извлечения из памяти (вспоминания) конкретного образа нужно направить

немодулированную считывающую волну точно по его адресу или, иначе говоря,

точно под таким углом, под каким проходила опорная волна при записи. За

жизнь человека мозг запечатлевает огромное количество волн-образов и, если

мы восторгаемся меткостью стрелка, попадающего в центр мишени, то не

меньшего восхищения заслуживает человек с хорошей памятью, ибо его мозг с

точностью снайпера направляет считывающие волны за нужной информацией

строго по нужным адресам. К сожалению, такая точность работы мозга

реализуется далеко не у всех людей.

Мысль-организованная группа волн

волна выполняет особую, индивидуальную функцию.

сосредотачивает взгляд на рассматриваемом предмете. Во-вторых, человек без малейшего напряжения узнает приблизившийся объект, если узнал его издали, тогда как для коррелятора это невозможно. Коррелятор работает только при том масштабе изображения, какой заложен в эталоне. Анализ показал, что объяснение этих противоречий заключено в особой анатомии глаза и зрительного нерва. Система нейронов зрительного анализатора человека построена так, что наблюдаемое изображение деформируется путем сжатия его периферийных областей. Сжатие, насколько можно судить, соответствует логарифму расстояния от центра поля зрения. Деформирование изображения происходит под совместным действием трех факторов:

от центра к периферии сетчатки глаза уменьшается плотность расположения фоторецепторов;

-от центра к периферии сетчатки растет число рецепторов, посылающих сигналы в одно и то же волокно зрительного нерва; на входе зрительного нерва в ядро, называемое наружным коленчатым телом таламуса, наблюдается редкое явление - плотность расположения нервных окончаний оказывается наиболее высокой на периферии пучка волокон и плавно уменьшается к центру. Реализуемая таким способом логарифмическая деформация входного изображения превращает первый голографический коррелятор зрительной системы в одну из его разновидностей, в так называемый коррелятор Меллина [Василенко, Цыбулькин, тысяча девятьсот восемьдесят пятый год]. Отличительной особенностью коррелятора Меллина является инвариантность к размерам анализируемого образа. Иначе говоря, коррелятор Меллина, как и наше зрение, способен распознавать знакомые объекты при различной угловой величине, т.е. на разном расстоянии, лишь бы они были хорошо различимы. Это достигается нелинейностью (логарифмическим масштабом) системы относительно центра поля зрения, что влечет за собой необходимость центрирования распознаваемого образа. Следовательно, свойства нашей зрительной системы, как распознающего устройства, точно соответствуют специфике того типа голографического коррелятора, к которому она должна быть отнесена на основании ее анатомических характеристик. Кстати, это

лишний раз подтверждает голографическую природу вычислений.

О мышлении в целом

Данные, говорящие о существовании в мозге, по крайней мере, одного

нейронного коррелятора. Но что говорит о существовании пирамидальной иерархической структуры из многих корреляторов? Подтверждение этому дало интересное общее свойство мозга, обнаруженное при исследовании условных рефлексов. Эксперименты выявили некую универсальную закономерность, понять природу которой исследователям не удалось.

1 - область специфических условно рефлекторных реакций;

2- область не специфических вегетативных эффекторных ответов;

3 - область электроэнцефалографического проявления активации биопотенциалов мозга без эффекторных ответов.

Figure Dependence of activation of biopotentials of a brain on change of parameters of a signal Atthe developed conditioned reflex [Kratin, etc., one thousand nine hundredeighty second].

- area of specific conditionally reflex reactions;

area nonspecific vegetative effektornyh answers;

- area elektroentsefalograficheskogo displays of activation of biopotentials of a brain without effektornyh answers.

только оптические информационные системы.

д) Внимание исследователей давно привлекло совпадение необычных свойств

памяти мозга и голографической памяти - раздельная запись разных информационных массивов в общем пространстве памяти; распределенная запись, мало чувствительная к шумам и локальным повреждениям; быстрый вызов любой информации, независимо от адреса; огромная скорость записи и считывания при медленных элементарных процессах, что говорит о записи за одну операцию целостных образов, а не последовательности данных .

голографического коррелятора - для коррелятора Меллина. Специфика данного коррелятора (инвариантность к масштабу и отсутствие инвариантности к сдвигу) демонстрируется и зрительной системой человека.

динамика работы мозга основана на тонких операциях с субатомными частицами, отчего главными законами мироздания для мозга оказываются законы квантового мира. Это объясняет все стороны феномена, замеченного и описанного Фритьофом Капрой. Становится понятно, почему в отрешенном состоянии человек ощущает себя слившимся со всей Вселенной. Это не ошибка, не иллюзия, он, действительно, слит с представившейся внутреннему взору Вселенной, потому что эта Вселенная - его собственный мозг.

все то. что воспринимает человек во время медитации, нереально.

Здесь будет рассмотрен вопрос о повышении оперативной памяти

Прежде всего, она может быть рационально использована лишь для соединения ограниченного типа микросхем (процессор, память, кэшпамять), где действительно требуется высокая скорость обмена.

Первое обстоятельство заключается в том, что рабочие частоты «внутри чипов» растут гораздо быстрее, чем «вне чипов». Подобное рассогласование создает еще одно «бутылочное горло» на пути к повышению системной производительности. Второе обстоятельство таково: в рамках существующих технологий плотность размещения элементов ввода/вывода (в данном случае контактов) на единицу площади имеет механические ограничения. Сейчас она составляет единицы контактов на квадратный миллиметр; в перспективе может достигнуть нескольких десятков. Если говорить о скорости передачи данных, то выполненные чипы по ноль целых тридцать пять сотых микронной технологии, шестнадцати разрядное соединение выдерживало безошибочную передачу на скорости двадцать один целых шесть десятых гига бит в секунду.

Кремниевый чип

процессов мозга. Мозг человека имеет две составляющих - базовую физику общую для всех млекопитающих и физику мышления, присущую только человеку. Развитие ментальной составляющей структурно-функциональной организации мозга в филогенезе связали с хиральным фактором внешней среды, а в онтогенезе -с социальным фактором. В основу чувствительности мозга к данным факторам положили одно связность его водной основы, механизм электромагнитной индукции и особенности термодинамики мозга в состоянии ночного сна. С целью унификации описания механизма электромагнитных процессов в мозгу ввели понятие квазифотона, объединяющее в себе все формы возбуждения электронных и молекулярно-клеточных структур мозга. Предложены эквивалентные схемы колебательных контуров элементов нейронные сети и макроструктур мозга. Сделаны оценки кинетических параметров (энергии активации, скорости) физических процессов, лежащих в основе энергоинформационного обмена мозга с внешней средой. Обсуждены механизмы работы оперативной (физической) и постоянной (химической) памяти мозга, включая модель нелокальных квантовых корреляций. Основным структурнофункциональным элементом мозга является нервная клетка. Она генерирует и проводит электрические импульсы - потенциалы действия.

Связанное с потенциалами действия движение зарядов индуцирует локальные вихри электромагнитного поля, которые, в принципе, можно определить как электромагнитные - кванты или квазифотоны. Метрика, принцип и скорость движения квазифотона будут определяться электрофизическими свойствами и структурными особенностями нейрона и окружающей его среды. За энергоинформационное обеспечение механизма генерации импульсов и за синтез метаболитов ответственно тело клетки, ее ядро и дендриты. Аксоны в симбиозе с нейроглиями (олигодендроциты, астроциты) транслируют метаболиты и импульсы, реализуя их энергию и информацию через синтез и действия нейромедиаторов в синапсах. Дееспособность нервной клетки обеспечивает энергия реакции окисления глюкозы, которая в митохондриях трансформируется в энергию макроэргических связей АТФ. В нервных клетках энергия АТФ преобразуется в энергию квазифотонов, в энергию химических связей синтезируемых веществ, в кинетическую энергию метаболитов и молекул среды (тепло). За счет этой же энергии осуществляется рост аксонов, развитие нейронных сетей и нейроглиальных связей, которые, в частности, отвечают за механическую целостность цитоскелета мозга. Физико-химические свойства воды, составляющей основу жидкостных систем мозга (ликвора, крови), в полной мере ответственны за электрофизику мозга и за его термодинамические свойства, как на микро, так и на макро уровнях его организации. Таким образом, поведение мозга как единой физической системы в первую очередь подчинено классическим законам электрофизики и термодинамики сплошных коллоидных сред. В рамках данных законов осуществляется метаболизм нейрона, и мозг исполняет свои базовые функции, управляя гомеостазом и своевременно запуская механизм полового размножения. Соответствующая данным функциям физика мозга будет одинакова для всех млекопитающих, поэтому ее можно считать базовой. Именно это и позволяет экстраполировать результаты исследования мозга животных на мозг человека. Однако только организм гоминида (homo erectus) на этапе прямохождения приобрел чувствительность к фактору филогенеза геокосмического масштаба, под влиянием которого в условиях социальной среды в его мозгу стали формироваться и развиваться структуры ответственные за речь и мышление. Анатомические различия мозга современного человека и обезьяны ярко выражены в строении и объеме лобно-височных долей неокортекса. Ключевую роль в физике мышления играет структурно-функциональная асимметрия полушарий мозга, которая отсутствует у животных и имеет расово¬половую дифференциацию у человека. Генезис данной асимметрии мог быть детерминирован перестройкой физики половых органов, рук, зрения и слуха на этапе прямохождения и в процессе развития навыков к сознательному труду. Исходя из этих данных, в основу когнитивных функций мозга положим физику лобно-височных долей неокортекса и хиральность коммуникаций мозга, как межполушарных и соматических, так и с внешней средой. Учитывая наличие в мозгу метастабильных и динамичных квазифотонов различных типов и энергий, можно предполагать их активное участие не только в метаболизме, но и в физике когнитивных функций в рамках законов классической квантовой механики. Природа внешнего универсального хирального фактора, как и природа хиральных квантов энергии в мозгу не обязательно должна совпадать с природой квазифотонов, метрика которых, тем не менее, может быть спиральной. Механизмы поглощения и действия в мозгу хиральных квантов энергии (например, нейтринной природы) тесно связаны с физикой самоорганизации и фазовых переходов в кооперативных хиральных системах.

Главный вопрос физики мозга состоит в моделировании механизма психофизического изоморфизма, который, по сути, суммирует в себе следующие процессы: формирование на уровне атомно-молекулярной системы электромагнитной матрицы смысла-слова (мыслеформы); распознавание и вербализация другой системой атомов содержания мыслеформы. Пространственно - временная разделенность двух физических систем, участвующих в формировании и распознавании мыслеформы предполагает физическое обособление мыслеформы в виде связанной системы дискретных форм материи, изоморфной ЭМ-матрице мыслеформы. Физическая обособленность мыслеформы является необходимым условием и для адекватности обмена информацией по механизму нелокальных квантовых корреляций. Идеальным, в этом смысле, носителем мыслеформы могут быть простейшие формы материи, предшествующие квантам полей и элементарным частицам. Тогда задача согласования и стыковки физики мышления с физикой базовых функций мозга сведется к проблеме вербализации фундаментальной динамической формы материи, способной благодаря своему движению становиться носителем энергии и информации. Аксиоматику простейших форм материи (энергоформ) построили, опираясь на законы диалектики и экстраполируя достоверные положения классической и квантовой физики. Универсализм энергоформ позволяет их использовать для моделирования мыслеформ, квазифотонов и предшественников элементарных частиц. Взаимодействия энергоформ с веществом мозга идут при посредничестве квазифотонов, сочетая фрактально-резонансный принцип действия энергоформ с механизмом нелокальных квантовых корреляций. К энергоформам и их

конденсатам, по сути, относятся гипотетические «струны», «кварки», «вихри Абрикосова», «матрицы плотности» и другие абстрактные модели субэлементарных дискретных форм материи. В работе, при анализе термодинамики мыслительной деятельности мозга, на роль «рабочего тела» аппарата мышления был предложен газ гипотетических х - частиц (фермионов), распределенный, по нейронной сети коры мозга. Если попытка отнесения х - частиц к нейтрино безосновательна, то некоторые особенности термодинамики х- частиц приемлемы для биоактивных энергоформ и квазифотонов. Таким образом, физику мышления можно обособить в рамках физики базовых функций мозга, отнеся к ее ведению уникальную способность вещества мозга при нормальных условиях резонансно поглощать, генерировать, селектировать, комбинировать и сохранять дискретные формы материи (энергоформы и квазифотоны), распознавая в их действиях смысл - слова, психическую или иную ментальную информацию. С целью обоснования применения энергоформ и квазифотонов для моделирования физики мышления в настоящей работе проанализировали структурнофункциональные особенности мозга и сделали оценки энергий активации (электромагнитных - квантов) ключевых физико¬химических процессов, обеспечивающих энергоинформационный обмен внутри мозга и между мозгом и внешней средой, к которой относится также и тело человека. Результаты анализа и оценок использовали для проведения экстраполяций известных физических закономерностей на уровень физики энергоформ.

Электромагнитная индукция

Колебательный контур

rotE = - dB/dt, (1)

где Е и В - взаимно ортогональные вектора напряженности вихревых электрического и магнитного полей.

С помощью (1) для замкнутого контура с током получают уравнение для ЭДС самоиндукции (U):

U = - L (dJ/dt) = - dO/dt, (2)

Где L- индуктивность контура; J - ток, а Ф = L J - потокосцепление самоиндукции контура.

rotH = j + dD/dt, (3)

где

D = ео£ Е, В = цоцН, (4)

С = (£оИоГ1/2, V = С(£ц)-1/2 = С/п . (5)

Для идеального контура частота гармонических электромагнитных колебаний задается формулой:

wrfLC)-1/2. (6)

Трансформация колебательного контура путем раскрытия конденсатора и сжатия катушки показана на рисунке один. Состояние б) отвечает схеме антенны, которая может, в принципе, принимать и излучать фотоны радиоволнового диапазона. При этом вихревые Е и В-поля заполняют все пространство. Трансформация в) отвечает состоянию колебательного контура, когда энергия Е-поля перешла в энергию вихревого В-поля. Конфигурацию электромагнитного поля в состоянии в) можно отождествить с энергоформами (v/g-napa), связав ее импульс Р или энергию Е- поля, с импульсом тока до его закручивания в спирали катушки. Соответственно, вращательный момент тока или связанная с ним энергия В-поля будут отвечать моменту импульса энергоформ или ее эквивалентной массе (mg). При комбинации различных v/g-nap собираются кванты полей (фотоны, гравитоны), а при их конденсации числом, равным числу Авогадро (6 1023), образуются элементарные частицы.

Электромагнетизм нейрона

Параллельное соединение нескольких контуров, показанных на рисунке два, моделирует мембрану нейрона. Однако для модели нейрона центральной нервной системы, имеющего миелиновую оболочку, емкостной характеристики мембраны не достаточно. Действительно, в спиральной структуре миелина есть регулярные каналы (насечки) (рисунок три), которые в контексте эквивалентной электрической модели мембраны (рисунок два) вполне могут играть роль локальных катушек индуктивности. Число насечек на одном миелиновом сегменте волокна, тем больше, чем толще осевой цилиндр аксона.

Краевая структура миелиновых оболочек в области перехватов Ранвье образует катушки из спиралей паранодальных петлей длиной порядка одного микрометра, сообщающихся с аксоплазмой через специальные окна. Если эти образования рассматривать как катушки индуктивности (рисунок с пятого по седьмой), то они будут играть существенную роль в сальтаторном механизме проводимости аксона.

Различия электродинамических свойств аксоплазмы, мембраны и межклеточной жидкости, обусловленные различием их ионно- молекулярного состава и структуры, должны наложить свой отпечаток на механизм генерации потенциала действия. Стимул, запускающий перезарядку мембраны, может быть как физической, так и химической природы, а само перераспределение зарядов может в той или иной пропорции сочетать перенос ионов через мембрану и их адсорбцию на ее поверхностях. С ионными токами перезарядки поверхности мембраны аксона будут связаны импульсные токи смещения в паранодальных петлях и спиральных каналах насечек, что позволяет их уподобить магнитным диполям. С кинетикой нарастания и последующей релаксации мембранного потенциала коррелирует кинетика ионных токов и токов смещения в аксоне, мембране и паранодальных петлях миелиновой оболочки. Поскольку фаза нарастания потенциала действия длится около от ноль целых одной десятой до ноль целых двух десятых мили секунд, а время релаксации мембранного потенциала порядка около одной мили секунды, то и импульсные токи смещения, соответствующие фазе нарастания будут на порядок больше токов релаксации. Изменение заряда на внутренней стороне мембраны аксона в области перехвата Ранвье порождает волну поляризации или ток смещения в паранодальной области миелинового сегмента. Величина данного возмущения будет экспоненциально затухать с расстоянием, а скорость распространения не превысит скорости движения потенциала действия в немиелизированном нерве (порядка одного метра в секунду). Наличие окон связи паранодальных петель с аксоплазмой обеспечивает преобразование волны поляризации в кольцевой ток смещения в спиралях петель.Таким образом, генерирование потенциала действия в перехвате Ранвье сопряжено с индуцированием и излучением - отшнуровкой вихревых электромагнитных - квантов, метрику которых моделируют электромагнитные - вихри в...) и с...) на Рисунке один. Возможно, что именно в этом и заключается главная функция концевых катушек миелиновых оболочек и спиралей насечек. Направление вектора плотности потока электромагнитной - энергии (вектор Пойтинга) будет определяться знаком спирали. Данный фактор хиральности нейрона обеспечит односторонность распространения электромагнитного - кванта, а значит, и потенциал действия по миелизированному нерву. При достижении электромагнитного - кванта со скоростью V (5) концевой катушки миелинового сегмента он может сыграть роль стимула для генерации потенциала действия в следующем перехвате Ранвье. В данной модели сальтаторной проводимости нейрона скорость движения спайка будет лимитироваться процессом возбуждения тока в концевых катушках, время которого порядка десять в минус шестой степени секунд. При этом средняя скорость передачи потенциала действия с одного конца миелинового сегмента на другой при его длине порядка ста микрометров и определит скорость сальтаторного механизма проводимости около ста метров в секунду. Используя значение разности потенциалов, отвечающую потенциалу действия типичного нейрона (напряжение около семидесяти мили вольт), оценим величину электрической энергии, которая затрачивается на возбуждение потенциала действия в перехвате Ранвье при сальтаторном механизме проводимости нейрона. Для этого представим перехват в виде цилиндрического конденсатора, обкладки которого образованы из мембраны нейрона и длина равна длине перехвата (f). Изменение энергии конденсатора (W), можно оценить по формуле:

W = (U2C)/2 . (8)

С = (2пео£ f)/[ln(l+d/R)] » (2п£о£ fR)/d

а величина

W = (U2tx£o£ fR)/d . (9)

Подставим в (9) такие значения для нерва с R = 5 мкм : U ~ 0,07В; £0= 8,85 10“ 12 Ф/м; £ ~ 5; f ~ 10“7 м; d ~ 10“8 м , получим

W ~ 510~17 Дж или 3107 Дж/моль. (10)

Такая же величина W получится, если подставить в (8) значение С = 10-2 Ф/м2 при тех же параметрах перехвата Ранвье и величине U. Величина (10) сравнима с энергией, выделяемой при окислении около десяти молекул глюкозы и при гидролизе около десять в третьей степени молекул АТФ. Известно , что при гидролизе одной молекулы АТФ через мембрану проходят ~3 иона Na+ в обмен на два иона К+, а при возбуждении потенциала действия плотность потока ионов Na+ через мембрану перехвата составляет JNa около четыреста десять в третьей степени ионов на микрометр в квадрате. Тогда число вошедших в аксон ионов 1 \1а+ будет равно JNa (2nRf) около десяти в четвёртой степени, им соответствует около триста десяти в третьей степени молекул АТФ, суммарная энергия которых по порядку величины согласуется с (10). При концентрации АТФ в аксоплазме аксона кальмара около одного мили моль на один килограмм Н20, общее число молекул АТФ в цилиндре перехвата Ранвье (радиуса пять микрометров и длиной одного микрометра) будет равно около четыре умноженное на десять в седьмой степени молекул. Следовательно, величина W составит только ноль целых одну сотую процента от полного энергетического ресурса перехвата Ранвье. Очевидно, что энергия электромагнитного - кванта, играющего роль стимула генерации потенциала действия в перехвате Ранвье будет на один, два порядка меньше величины W. Например, за верхний предел энергии электромагнитного кванта можно взять энергию фотона с длиной волны шестьсот нано метров (четыре умноженное на десять в минус девятнадцатой степени джоулей), которой достаточно, чтобы возбудить сигнал в рецепторной клетке сетчатки глаза. Подчинение нейронной физики закону электромагнитной индукции можно формализовать, введя в эквивалентную электрическую схему мембраны нерва с миелиновой оболочкой вместе с конденсатором еще катушку индуктивности (Рисунок восемь). Такая модификация эквивалентной схемы, преобразуя ее в колебательный контур, существенно расши ряет диапазон электрофизических свойств нейрона.

Рисунок восемь.

Модифицированная электрическая схема мембраны нерва.

Rj. , U - ионный канал;

С - емкость мембраны;

L - индуктивность глиальных миелиновых спиралей мембраны; Rin - сопротивление аксоплазмы.

Помимо этого, введение катушек индуктивности в электрическую схему мембраны нерва позволяет смоделировать фактор хиральности нейрона и связать его с механизмом дифференциации нервных сигналов на возбуждающие и тормозящие. Сочетание фактора хиральности с биохимическим фактором (синаптические связи) наделяет логический элемент нейронных сетей возможностью кодировать сигналы «да» и «нет» (рисунок девять).

Кроме того, генерируемые в нейронные сети электромагнитные - кванты или квазифотоны можно объединить в динамичную квантовую систему (Бозе-газ) и представить мозг процессором, элементной базой которого служит вся совокупность многоуровневой иерархии нейрон-нейронных и нейроглиальных связей. При этом оперативность квантового уровня организации нейронные сети будет лимитироваться величиной V (5) и время передачи и обработки сигнала в масштабе нейронные сети от одного микрометра до десяти сантиметров будет меняться в диапазоне от десяти в минус пятнадцатой до десяти в минус десятой степени секунд. Первое значение сопоставимо с временем жизни синглетного электронновозбужденного состояния молекулы (оптический квазифотон), а второе с характерным временем жизни тетраэдрических кластеров воды.

Капсулированные нервные окончания

наблюдается на опыте. Отметим, что при отсутствии внешней деформации тельца Фатера

Метрика квазифотона

Основным механизмом движения квазифотонов будет их резонансное поглощение и переизлучение молекулами среды, метаболитами и надмолекулярными структурами. Главным элементом трехмерной метрики жидкой среды и большинства органических метаболитов служит тетраэдр, электронно-ядерной матрицей которого является зр -гибридизированная система электронных орбиталей атомов углерода, азота и кислорода. Следовательно, квазифотон, локализованный на том или ином метаболите, с наибольшей вероятностью будет иметь метрику изоморфную геометрии зр3- гибридизации. Используя представление о v/g-napax, покоящуюся энергоформу или локализованный квазифотон с тетраэдрической метрикой можно получить по схеме, показанной на Рисунке тринадцать. Правила комбинирования и конденсации энергоформ (v/g-nap) позволяют моделировать и рассчитывать метрику квазифотонов различных типов, в том числе изоморфных метрике sp- и зр -гибридизированных атомных орбиталей. Энергия квазифотонов, связанных с тт-электронами, будет меньше энергии квазифотонов, отвечающих колебательно-вращательным возбуждениям атомов или деформациям о- скелета. Низшие колебательные уровни молекулы углекислого газа (0=С=0), имея энергию от 10~21 до 10~20 Дж, могут заселяться за счет поглощения тепловых квантов (кТ).

Специфика расположения уровней допускает их инверсную заселенность, что позволяет использовать углекислый газ в качестве активной среды лазера (Л ~ 10 мкм). В жидких средах предрасположенных к самоорганизации молекула С02 может быть донором колебательных квазифотонов для молекул с карбоксильной группой (-НСО). Аналогично, молекулы с ароматическими циклами будут акцепторами квазифотонов, отвечающих конформационным колебаниям изоморфных им насыщенных углеродных циклов и гетероциклов. Высокая активность, например, стероидных гормонов производных холестерола, имеющих конденсированные гексановые цикла, может быть обусловлена насыщенностью их молекул квазифотонами с зр -метрикой (рисунок тринадцать). При этом изоморфные фрагментам гормонов ароматические молекулы (бензол, антрацен, пирен), эффективно дезактивируя гормоны и искажая их метаболические функции, могут инициировать канцерогенез .

химических связей, колебательно-вращательных и тепловых движений атомов и молекул энергию квазифотонов соответствующей метрики. Дееспособность мозга обеспечивает энергия ферментативные реакции окисления глюкозы в митохондриях и анаэробного ее гликолиза в глазном яблоке. В этих реакциях электромагнитная - энергия химических связей глюкозы и кислорода трансформируется в энергию макроэргических связей АТФ, которая в последующих реакциях гидролиза АТФ преобразуются в кинетическую и колебательно-вращательную энергию метаболитов и молекул среды. Химическая активность этих молекул реализуется затем через действия их энергии возбуждения, которую и моделируют квазифотоны соответствующей энергии и метрики.

С6И120б + 6 02 -> 6 С02 + 6 Н20 + 2800 (кДж/моль). (12)

АТФ -> АДФ + Р~Р + 36 (кДж/моль)

Р~Р -> Р + Р + 33,4 (кДж/моль).

Полная энергия макроэргических связей 38 тридцати восьми молекул АТФ равна

2640 кДж/моль, что составляет ~95% девяносто пять процентов от предельного

значения энергии сгорания одной молекулы глюкозы. Это говорит о высокой

эффективности ферментативных реакций трансформации квазифотонов,

соответствующих о-связям С-С, С-О-С, С-Н глюкозы в квазифотоны,

локализованные на двух макроэргических связях Р~0 - в АТФ.

~3 Ю-20 Дж, соответственно. Если к этим квазифотонам применить универсальное соотношение между энергией и характерным размером (г) дискретного элемента материи (v/g-napa, элементарная частица):

Е ~ fic/r, (13)

то для квазифотона, действующего в виде кванта метаболической энергии, получим радиус ~1 мкм, сравнимый с радиусом аксона. Метаболические квазифотоны могут принимать активное участие в ферментативном синтезе белков и нуклеиновых кислот, а также в репликации и транскрипции ДНК. Можно представить участие квазифотонов в расплетении двойной спирали ДНК следующим образом. В области репликативной вилки сахарофосфатный остов цепи ДНК резонансно поглощает метаболические квазифотоны колебательного типа. Возрастает упругость цепей, что и приводит к разрыву водородных связей между ними. Учитывая, что на два сахарофосфатных звена спирали ДНК приходится одна водородная связь и ее энергия равна ~19 кДж/моль (3 Ю- 0 Дж), получится, что для ее разрыва достаточно поглощения цепью ДНК одного метаболического квазифотона. Присутствие изоморфных аминокислотных фрагментов в пептидных цепях белка и в структуре нейромедиаторов (глицин, ацетилхолин, глутаминовая кислота, дофамин, серотонин и др.) позволяет предложить резонансный механизм передачи квазифотона колебательного типа при контакте

нейромедиатора с рецептором. Из-за наличия в структурах медиаторов электроно-, протонодонорных и акцепторных групп их основное электронное состояние характеризуется внутримолекулярным переносом заряда Здесь Д- аминогруппы, метоксигруппа, бензольное кольцо и А - карбонильная и гидроксильные группы, а С - цепочка из о-связей. Этот фактор и предрасположенность медиаторов к образованию водородных связей лежат в основе их физической и химической сорбции на рецепторах постсинаптических мембран. Рецептор, принимая или отдавая квазифотон при контакте с нейромедиатором, меняет свою конформацию, запирая или открывая при этом кальциевый канал мембраны.

dU= TdS - ndG + BdM + DdP + FdJ, (14)

кровеносная и лимфатические системы;

паренхима органов (легкие, печень, селезенка, яички, женская грудь);

подкожная клетчатка, соединительная и костная ткань.

Все перечисленные системы в норме функционируют в двух режимах - стационарном (квазиравновесном) и неравновесном. Первый характерен для бодрствующего состояния организма и мозга не занятого мыслительной работой, а второй режим соответствует состоянию сна или творческой работе. В первом режиме обмен энергией со средой происходит непрерывно, а во втором - квантуется. Механизм акцепции кванта внешней энергии в фазовом переходе кооперативной системы иллюстрируют процессы конденсации паров воды в точке росы и квантовой Бозе- конденсации.

возрастает в утренние часы до восхода солнца. В это время нейтринная составляющая солнечного излучения отфильтровывается от электромагнитного - излучения поверхностным сегментом коры земного шара. Важную роль в акцепции энергии стекловидным глазом играет полисахарид - гиалуроновая кислота. Почти половина всей гиалуроновой кислоты организма человека сосредоточено в его коже, где она располагается в соединительной ткани дермы между волокнами коллагена и эластина, а также в клетках рогового слоя корнеоцитах. В дерме содержится 70% воды, что составляет ~20% двадцать процентов всей воды организма. Поглощаемая организмом энергия, конденсируясь на метаболитах в составе жидких сред (кровь, спинномозговая жидкость), передается в мозг по нейрогуморальным и воздушным каналам (из легких).

Поглощение внешнего электромагнитного - кванта и формирование квазифотона из энергоформ в общем случае подчиняется фрактально - резонансному механизму и принципу изоэнергетичности. С учетом (13)

принцип изоэнергетичности для резонансных взаимодействий и фазовых переходов в кооперативных системах можно выразить соотношением:

hC/r - N (TiC/R), (15)

здесь г характеризует метрику квазифотона, a R - энергоформы и г = R/N; число N принимает любые значения меньшие числа Авогадро при

конденсации энергоформ в квазифотоны и достигает числа Авогадро при участии энергоформ в слабых взаимодействиях.

где ф/- какой-либо интенсивный параметр (температура, химический, электрический, гравитационный и др. потенциал); С,- соответствующий экстенсивный параметр (полная теплоемкость, число молей, заряд, масса и т.п.). Напротив, в случае спиновой системы в выражении со «спиновой теплоемкостью» Cf сопряженная величина, обратная абсолютной температуре. Отсюда следует, что законам типа этой формулы подчиняется не температура, а ядерная намагниченность М, относящаяся к иной степени свободы спиновой системы. Вместе с тем было бы также ошибочным сводить спин-спиновое взаимодействие к торсионному (порожденному различной плотностью углового момента вращения).

спиновой релаксации могут пролить новый свет на ряд не познанных до сих пор явлений. К ним относятся процессы воспроизводства или изменения структуры объектов живой и неживой природы, эффекты «памяти» воды (в том числе появление у нее лекарственных свойств при «перезаписи» на нее структуры этих лекарств), лечебный эффект приборов, генерирующих различные поля, или геометрических фигур, изменяющих диаграмму направленности разнообразных излучений, многочисленные проявления «фантомов» (призраков) отсутствующих тел и т.п. Однако рассмотрение этих вопросов выходит далеко за рамки темы.

ЗАВИСИМОСТЬ ОТ ТЕМПЕРАТУРЫ ОПТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ РАСТВОРОВ САХАРОВ

Исследована зависимость от температуры оптической активности водных растворов метаболических сахаров и определена энергия активации реакции их ассоциирования в надмолекулярные хиральные структуры. Ее величина оказалась близка к значениям энергии вращательного движения и биогенного микро волнового-излучения. Исходя из этого и учитывая зависимости оптической активности сахаров от времени и даты, места и ориентации прибора, приняли за основу механизма действия хирального фактора фило - и онтогенеза метаболический эффект реакции образования хиральных водно-сахарных ассоциатов. Оптически активные D-caxapa являются основным источником энергии метаболизма живых систем. Обязательное посредничество ахиральной молекулы аденозинтрифосфата (АТФ) в процессе метаболизации энергии химических связей сахаров нивелирует их хиральность, унифицируя тем самым энергию макроэргических связей АТФ. Однако роль сахаров в возникновении и развитии жизни не ограничилась их вкладом в биоэнергетику. В ходе эволюции усложнялись физико-химические свойства сахаров и, соответственно, возрастала их роль в энергоинформационном обмене живых систем с внешней средой.

Моно- и полисахариды вошли в состав структурных элементов биомолекул, клеток, жидких сред, информационных систем, они регулируют иммунитет

высших организмов. Учитывая морфо - функциональную универсальность D- сахаров, можно предположить, что именно их физико-химические свойства обеспечивают высокую чувствительность механизма адаптации живых систем к внешнему постоянно действующему хиральному фактору.

упорядочивающих сил в живых системах лимитируют молекулярно¬кооперативные свойства воды.

которых являются ахиральные тетраэдры из молекул Si02. Очевидно, что в случае растворов сахаров энергия межмолекулярных взаимодействий (Е) будет определяться средним расстоянием между молекулами, то есть их концентрацией, а также их ориентацией относительно друг друга и геометрией надмолекулярных образований воды. При концентрации сахаров в растворах 20 - 40% (~2 моль/л) среднее расстояние между молекулами, равное ~10-7 см, сравнимо с их размерами. В этих условиях сахара должны ассоциировать, образуя упорядоченные надмолекулярные структуры под влиянием сил Ван-дер-Ваальса и при посредничестве динамичных водородных связей между молекулами воды. Процесс ассоциирования будет сочетать в себе вращательную корреляцию самих сахаров с пространственной корреляцией включенных вассоциат динамичных кластеров воды. Причем на обеих корреляциях будет сказываться хиральность электронной структуры молекулы сахара, в результате чего ассоциат и приобретает собственную хиральность, увеличивая тем самым суммарную оптическую активность раствора. Таким образом, влияние температуры на динамику ассоциирования сахаров может обусловить температурную зависимость а их высококонцентрированных растворов. Суммарный эффект кооперации сахаров и молекул воды будет

максимален при самой низкой температуре опыта, а значит, максимальным будет и значение а.

где Е- энергия взаимодействия или корреляции молекул. Наличие излома на некоторых температурных зависимостях при ~295К может быть связано с изломом в этой критической точке температурной зависимости динамической вязкости воды. Этот результат подтверждает зависимость динамики кооперативных взаимодействий растворенных молекул от степени упорядоченности самой воды, которая возрастает по мере приближения температуры раствора к критическим точкам ( ~22, ~36°С). О том же говорит увеличение величин Е при добавлении в растворы глюкозы и декстрана этанола, молекулы которого могут оказывать стабилизирующий эффект на водородные связи в динамичных кластерах воды. Известно, что ассоциирование стимулирует добавка NaCI и в согласии с этим величина Е для физраствора сахара больше, чем Е для его водного раствора. Был зафиксирован локальный скачок величины раствора ФР + ГК (0.8%) + сахар (20%) при неизменном значении, который явно не коррелировал с изменениями горизонтальных составляющих геомагнитного поля.

ЕМкв и ER В квант энергии порядка энергии макроэргической связи. В принципе, по такому же механизму кванты энергии порядка Е0 могут конденсировать в кванты тепловая критическая и Крутильные колебания больших молекул в момент пространственной корреляции однотипных электронных орбиталей в молекуле полисахарида, имеющей в своем основании гиалуроновую кислоту. Очевидно, что такие переходы идут в информационных системах живого организма, имеющих однородно множественную молекулярно-клеточную структуру, предрасположенную к гелеобразованию. Ew- крутильные колебания больших молекул в конденсированной фазе (w ~ 1011 с ЕРЕЗ -энергия резонансного возбуждения, Емкв. биогенное микро волновое излучение - излучение, ER_ реликтовое излучение, Е0- энергия нейтринных флуктуаций вакуума. К таким системам относятся, например, стекловидное тело глаза, цитоплазма аксона, синовия. Сами же фазовые переходы в информационных системах наиболее вероятны в состоянии сна, когда снижается температура организма. По-видимому, в основе парадоксальной фазы сна, характеризуемой быстрым движением глаз (фаза - быстрого движения глаз), тоже лежат фазовые переходы, обеспечивающие корректировку гомеостаза внешними и внутренними хиральными факторами.

Математический аппарат непрерывных генетических алгоритмов Результаты позволяют заключить, что предрасположенностьфизиологических

жидкостей содержащих метаболические сахара к фазовым переходам в

критических температурных точках воды, может лежать в основе механизма

адаптации живых систем к изменениям внешних физических условий, как в геологическом, так и в реальном масштабе времени. Перенос информации в организмах, чаще всего, выполняется волнами разной природы, при чем и волны, и методы переноса ими информации (способы модуляции) оказываются специфичными, не такими, как в технике. Биологические информационные системы являются системами молекулярного уровня. Сюда относятся наши сенсоры - зрение, слух, обоняние и т.д. Но сюда относятся и другие

информационные системы организмов - системы управления геномом, мозг, нервная система в целом. Поскольку биологические информационные системы основаны на процессах молекулярного уровня, эволюция четко привела их механизмы переноса информации к использованию медленно распространяющихся волн. Скорость распространения химических структурогенных волн в многоклеточных организмах, по расчетам, около 4 км/с. что в 75.000 раз меньше скорости электромагнитных волн в вакууме. Оболочка ядра преобразует энергию химических волн в энергию акустических колебаний, скорость распространения которых около 1.5 км/с. т.е. в 200.000 раз ниже

скорости света. Очень демонстративен выбор Природы в пользу медленно распространяющихся волн в нервной системе. Хотя аксон нейрона представляет собой заполненный электролитом капилляр с изолирующими стенками (шванновскими клетками с миелином) и это позволяет передавать по нему сигналы так же быстро, как по металлическому проводнику, естественный отбор не использовал такую возможность. У человека скорость распространения нервного импульса не превышает 150 м/с. а у многих животных - гораздо меньше. Скорость перемещения нервного импульса для нерва лягушки всего 30 м/с. Такая малая скорость казалась совершенно невероятной. Сегодня ясно, что здесь нет никакой случайности. Природа упустила бы богатые информационные возможности молекулярных процессов, если бы сигналы внутри Математический аппарат непрерывных генетических алгоритмов организмов передавались, скажем, со скоростью света - 3и00о0"им/с, как в сегодняшней электронной техникеГЕще заметнее эта тенденция проявляется в мозге. Скорость распространения нервных импульсов в ядрах и коре мозга на два порядка ниже указанной скорости 150 м/с. характерной для периферических

нервов человека. Если бы скорость волн нервного возбуждения возросла в мозге, например, вдвое, то для сохранения того же объема памяти и прочих информационных параметров линейные размеры мозга должны были бы увеличиться тоже вдвое, а объем и вес - в восемь раз!

Как уже отмечалось, при работе с оптимиза ционными задачами в непрерывных пространствах вполне естественно представлять гены напрямую вещественными числами. В этом случае хромосома есть вектор вещественных чисел. Их точность будет определяться исключительно разрядной сеткой тем компьютером, на котором реализуется real-coded алгоритм. Длина хромосомы будет совпадать с длиной вектора-решения оптимизационной задачи, иначе говоря, каждый ген будет отвечать за одну переменную. Генотип объекта становится идентичным его фенотипу.

Вышесказанное определяет список основных преимуществ real-coded алгоритмов:

Использование непрерывных генов делает возможным поиск в больших пространствах (даже в неизвестных), что трудно делать в случае двоичных генов, когда увеличение пространства поиска сокращает точность решения при неизменной длине хромосомы. Одной из важных черт непрерывных генетических алгоритмов является их способность к локальной настройке решений. Использование RGA для представления решений удобно, поскольку близко к постановке большинства прикладных задач. Кроме того, отсутствие операций кодирования/декодирования, которые необходимы в BGA, повышает скорость работы алгоритма.

Как известно, появление новых особей в популяции канонического генетического алгоритма обеспечивают несколько биологических операторов: отбор, скрещивание и мутация. В качестве операторов отбора особей в родительскую пару здесь подходят любые известные из BGA: рулетка, турнирный, случайный. Однако операторы скрещивания и мутации не годятся: в классических реализациях они работают с битовыми строками. Нужны собственные реализации, учитывающие специфику real-coded алгоритмов.

Оператор скрещивания непрерывного генетического алгоритма, или кроссовер, порождает одного или нескольких потомков от двух хромосом. Собственно говоря, требуется из двух векторов вещественных чисел получить новые векторы по каким - либо законам. Большинство real-coded алгоритмов генерируют новые векторы в окрестности родительских пар. Для начала рассмотрим простые и популярные кроссоверы.

Плоский кроссовер (flat crossover): создается потомок H=(h1,...,hk,...,hn), hk, k=l,

п - случайное число из интервала [еАСк2]* Простейший кроссовер (simple crossover): случайным образом выбирается число к из интервала (1.2 п-1} и генерируются два потомка

Hl=(c11,c21,...,ck1,ck+12,...,cn2) и H2=(c12,c22,...,ck2,ck+11,...,cn2).

Смешанный кроссовер (blend, BLX-alpha crossover): генерируется один потомок Н= ( 1А , . . . , hn) , где hk - случайное число из интервала [ сА-1 * alpha, cA + I* alpha] , CminAnA'C],2) , cmax=rnax(ck1,ck2) , I=cmax-cmin- BLX-0.0 кроссовер превращается в плоский.

Линейный кроссовер (linear crossover): создаются три потомка Hq=(h1q hkq hnq),

q=l,2,3, где hk1=0.5*Ck1+0.5*Ck2, hk2=1.5*Ck1-0.5*CiA hk3=-0.5*Ck1+1.5*Ck2. На этапе селекции в этом кроссовере отбираются два наиболее сильных потомка.

Дискретный кроссовер (discrete crossover): каждый ген hk выбирается случайно по равномерному закону из конечного множества {с^с^}.

Расширенный линейчатый кроссовер (extended line crossover): ген hk=ck1+w*(ck2”ck1)/w “ случайное число из интервала [-0.25;1.25].

Эвристический кроссовер (Wright's heuristic crossover). Пусть Cx - один из двух родителей с лучшей приспособленностью. Тогда hk=w*(ck1-ck2)+ck1/ w- случайное число из интервала [0;1].

Нечеткий кроссовер (fuzzy recombination, FR-d crossover) создаются два потомка Нх= (h11,...,hnx) , Н2= (h11,...,hn2) . Вероятность того, что в i-том гене появится число v± , задается распределением р (v±) Е {F (с^1) , F (ск2) } , где F(c]c1) F(ck2) - распределения вероятностей треугольной формы (треугольные нечеткие функции принадлежности) со следующими свойствами (с]с1<=с]с2 и 1= | с^-с^ |) :

Параметр d определяет степень перекрытия треугольных функций принадлежности, по умолчанию d=0.5.

Сложно сказать, что более эффективно в каждом конкретном случае, но многочисленные исследования доказывают, что непрерывные генетические алгоритмы не менее эффективно, а часто гораздо эффективнее справляются с задачами оптимизации в многомерных пространствах, при этом более просты в реализации из-за отсутствия процедур кодирования и декодирования хромосом. Рассмотренные кроссоверы исторически были предложены первыми, однако во многих задачах их эффективность оказывается невысокой. Исключение составляет BLX-кроссовер с параметром alpha=o. 5-OH превосходит по эффективности большинство простых кроссоверов. Позднее были разработаны улучшенные операторы скрещивания, аналитическая формула которых и эффективность обоснованы теоретически. Рассмотрим подробнее один из таких кроссоверов - SBX.

SBX кроссовер

В формуле и(0,1) - случайное число, распределенное по равномерному закону, пе [2,5] - параметр кроссовера.

Эксперименты автора SBX кроссовера показали, что он во многих случаях

эффективнее BLX, хотя, очевидно, что не существует ни одного кроссовера, эффективного во всех случаях. Исследования показывают, что использование нескольких различных операторов кроссовера позволяет уменьшить вероятность преждевременной сходимости, т.е. улучшить эффективность алгоритма оптимизации в целом. Для этого могут использоваться специальные стратегии, изменяющие вероятность применения отдельного эволюционного оператора в зависимости от его «успешности», или использование гибридных кроссоверов, которых в настоящее время насчитывается несколько десятков. В любом случае, если перед Вами стоит задача оптимизации в непрерывных пространствах, и Вы планируете применить эволюционные техники, то следует сделать выбор в пользу непрерывного генетического алгоритма.

Особенности при создании индуктивной катушки

Безмолвное повторение молитвы "Отче наш" усиливало функциональный дисбаланс между полушариями, что проявлялось в ускорении вращения тела человека, совершающего бег на месте. Причем величина и знак этого эффекта зависели от пола и возраста человека, а также от различных факторов внешней среды, в том числе и от факторов, которые можно отнести к действиям энерго форм гравитационной, электромагнитной и нейтринной природы. Возмущающее действие энерго форм на нейтрон, приводящее к его распаду на протон электрон и антинейтрино (Ь-распад). В энергетике зрения, электромагнитной по своей сути, большую роль играет энергия реликтового излучения, кроме того, в основе метаболизма стекловидного тела глаза лежит рудиментарный процесс расщепления глюкозы по механизму гликолиза,то есть безучастия кислорода. Несмотря на свою низкую эффективность по сравнению с процессом окисления глюкозы гликолиз в стекловидном теле глаза, очевидно, сохранился как "аварийный" режим энергообеспечения мозга, рассчитанный на те кратковременные ситуации, когда, по тем или иным причинам, возникает кислородно-глюкозное голодание мозга. Можно предположить, что именно благодаря энергетики глаз сохраняется возможность вывода мозга из состояния клинической смерти на протяжении пятнадцати минут.

Существует зеркальная асимметрия энерго форм, генерируемых в левом и правом глазном яблоке. Оптически активная среда стекловидного тела глаза в процессе онтогенеза может приобретать свойство хиральности под воздействием асимметричной энерго формы. Процесс конденсации фотоноподобных энерго форм (реликтовых) в стекловидном теле глаза эффективно идет в состоянии полудремы или на стадии сна с быстрыми движениями глаз, период которой близок к пятнадцати минутам. Данные энерго форм воспринимаются мозгом, как правило, при пробуждении в виде белого Света. Кроме того, хиральная метрика нейтринных энерго форм может отвечать за механизм "закручивания" потока фотонов в спираль. Винтовые траектории фотонов в потоке прописывают макрометрику нейтринных энерго форм эфира. Сам поток фотонов, приобретая момент импульса, заставляет вращаться мелкие бусины. Равенство плотностей электромагнитной и нейтринной энергий Вселенной согласуется с тем, что основной энергетической реакцией на всех этапах ее развития, включая момент ее сотворения, является бета-распад нейтрона. Всё это явиляется следствием закона сохранения импульса при бета- распаде, обеспечившим равенство импульсов антинейтрино и Т-фотона, захваченного электроном. Движение электрона, являясь результатом взаимодействия связанного с ним Т-фотона с электромагнитной метрикой эфира, реагирует на изменения последней, о чем свидетельствуют опыты по ускорению электронов и других заряженных частиц в ускорителях, а также эффект Аронова - Бома. Интерференция электронов, пролетающих мимо магнита может быть связана с тем, что даже при полном экранировании магнитного поля за экран выходят потоки эфира (Света), соответствующие электрической составляющей энерго форм эфира, образующих поток энергии магнитного поля. Взаимодействия Светов Т-фотонов электронов с электрической метрикой эфира, промодулированной Светами энерго форм магнитного поля, приведут к соответствующей корреляция пространственной плотности суммарного потока электронов, что и даст на экране интерференционную

Результаты опытов по изучению влияние экранированного магнитного поля на подвижность инфузорий и химическую реакцию свидетельствуют о том, что электрическая поляризация эфира или максимальный радиус Светов, образующих атомосферу замкнутого магнитного потока, в два три раза больше радиуса кривизны магнитных силовых линий. О чувствительности метаболизма инфузорий именно к действию Светов свидетельствует снижение их двигательной активности вблизи с экранированным магнитным полем тогда, как прямое воздействие на инфузории магнитного поля никак не сказывалось на их подвижности. Этот результат служит косвенным подтверждением ведущей роли электрической составляющей биоактивных энерго форм в акцепции внешних энерго форм по механизму квантового бутстрапа. Корреляция Светов косных квантовых систем, лежащая в основе кооперативных эффектов, возможна только при температурах близких к абсолютному нулю. В этом случае энергия Т- фотонов сравнима с энергией взаимодействия моментов импульса (спинов) частиц, что и обусловливает обобщение атмосфер отдельных частиц с формированием единой квантовой макросистемы Светов. Этот процесс иллюстрирует Бозе-конденсация, в результате которой гелий приобретает качество сверхтекучести, свойственное потокам энерго формам эфира. Коррелированную систему Светов можно сравнить с п-системой электронных орбиталей в органической молекуле. И также, как молекула с длинной п-системой поглощает видимый свет, так и квантовая макросистема через кооперативные эффекты приобретает повышенную чувствительность к внешним энерго формам различной природы. Примером такой системы могут служить магнитометры СКВИД, позволяющие измерять магнитные поля мозга, величина которых составляет 10'9 (десять в минус девятой степени), долю от величины магнитного поля земли. По тем же причинам спиново-поляризованные пучки частиц или охлажденный до Ю'10К (десять в минус десятой степени Кельвинов) газ из атомов натрия приобретают новые качества, которые манифестируют свойства энерго форм эфира. Явление магнитного резонанса используется для обнаружения и измерения электрических и магнитных взаимодействий электронов и ядер в макроскопических количествах вещества. Это явление обусловлено парамагнитной ориентацией электронного и ядерного токов внешним полем и их ларморовской прецессией относительно направления внешнего поля. Частота ларморовской прецессии пропорциональна напряженности магнитного поля, приложенного в области нахождения прецессирующего электрона или ядра. Когда соседние частицы дают вклад в локальное магнитное поле, он измеряется по сдвигу частоты прецессии. Дополнительный сдвиг частоты прецессии может произойти также за счет неоднородных электрических полей, создаваемых соседними частицами. Эксперименты, в которых прослеживается отклик атомов на магнитное поле, дают ключевую информацию об атомной механике. Ларморовская прецессия атомов и других частиц в магнитном поле состоит в том, что средний магнитный момент атомов периодически изменяет направление. Механическим аналогом прецессии служит вращающийся волчок.

Исследуемый образец помещается внутрь радиочастотной катушки или микроволнового резонатора, расположенных между полюсами магнита. Крайне высокая точность настройки установки и ее чувствительность при определении поглощаемой мощности - главное преимущество метода магнитного резонанса. В стандартной экспериментальной методике частота колебаний ш поперечного поля поддерживается постоянной и резонанс достигается с помощью изменения напряженности поля В0, что приводит к медленному изменению частоты прецессии уВ0. На экране осциллографа при этом можно наблюдать компоненту М, колеблющуюся либо в противофазе с управляющим поперечным полем Bxcos cot (то есть поглощаемую мощность), либо в фазе с ним.

Магнитный резонанс наблюдается по изменению магнитного момента М образца вещества, помещенного во внешнее поле. Вектор М равен сумме средних моментов <ц> всех атомных систем, составляющих данный образец, обычно наблюдаемые изменения вектора М обусловлены прецессией моментов <р> отдельных составляющих, например ядер атомов водорода. Средний магнитный момент <ц> атомной системы, возникающий в результате парамагнитной ориентации, обычно параллелен локальному полю60, которое мы считаем постоянным. Следовательно, если момент <ц> не отклоняется от направления В0 каким-либо возмущающим полем, то он не прецессирует вокруг б0. При отклонении момента <р> возникает прецессия с частотой уВ0, гиромагнитное отношение у предполагается известным из других экспериментов. Отклонение <ц> происходит при наложении переменного поперечного поля напряженности BKcos cot, если со совпадает с частотой прецессии уб0. Такое совпадение частот и обеспечивает возникновение магнитного резонанса. Появление прецессии наблюдается чаще всего по поглощению энергии переменного поперечного поля. Эксперименты по магнитному резонансу позволяют найти распределение поля в веществе в местах расположения токов, для которых наблюдается этот резонанс. Например, в типичном эксперименте по обнаружению резонанса спиновых токов в органических веществах определяются напряженности магнитного поля в местах нахождения различных атомов водорода. Если напряженности В„ поля в разных точках образца одинаковы, резонанс наблюдается на одной частоте, которая равна со при В,= В0 и отличается от нее на постоянную величину в противном случае. Изменение величины внутреннего поля от точки к точке приводит к возникновению резонанса на разных частотах. Химическим путём с разными компонентами атланты поуучали эликсир долголетия, дарующий человеку здоровье и физическое бессмертие. Химики тех времён получали одни известные элементы из других известных элементов при помощи законов, не открытых, а закрытых нашими учёными. С общественной точки зрения, трансмутация и метаморфоза всегда являлись истинной сутью Бога. Бог действительно способен менять природу вещей. Произнесённое слово обретает форму за счёт мысли, вложенной в это слово. И когда чистый человек дает название какой - то конкретной вещи, последняя действительно преобразуется в субстанцию, обозначенную данным названием. Концентрированное воображение облекает любую мыслеформу в плоть. И наоборот. Дух ценит не достижение вами цели, а количество энергии, затраченное на достижение цели. Важен сам процесс. Наши мысли материальны и с их помощью мы сможем заглянуть в затонувшую Атлантиду. При словосочетании «жреческие школы» нам представляются мрачные своды тайных монастырей, сырые подземные помещения для страшных обрядов и таинственных ритуалов. Ничего подобного в столице Руты не было. Жреческие школы напомина-ли современные университеты. Они располагались в огромных небоскребах, имеющих 100—150 сто - сто пятьдесят этажей. Там, на застекленных небесах, и были оборудованы видеотехникой и электроникой просторные классы и прозрачные аудитории. Поэтому можно сказать в прямом и переносном смысле, что медицина в Атлантиде была на «высоком» уровне. Врачи трансплантировали руки, ноги и любые внутренние органы

Этот код тестировался в DELPHI 7.

Здесь показан пример создания механического существа, на основе TImage, и как

приделать ему мозг и органы. Это не обычные насекомоподобные роботы.

Они отличаются тем, что действия органов находит мозг, а не программист.

unit Moths; interface

uses Basic, Brain,

Graphics, Classes, ExtCtrls, Controls, Windows, Forms;

var AllowMotion: boolean= true; { menu switcher }

type

{Исходный класс для механических и обучающихся существ}

TBallClass= class of TBall;

TBall= class(ExtCtrls.TImage)

constructor Create(AOwner: Classes.TComponent); override;

destructor Destroy; override;

procedure MouseDown

(B: Controls.TMouseButton; S: TShiftState; X, Y: integer); override;

procedure MouseMove(S: TShiftState; X, Y: integer); override;

procedure MouseUp(B: TMouseButton; S: TShiftState; X, Y: integer); override;

private

solid: boolean;

V{velocity, pixel/move}, A{drive acceleration, 0..1},

F{face view, body oientation}: TVector;

Vmax{pixel/move},

Ta{acceleration to Vmax, moves}, Td{decceleraion to 0, moves}: real;

MouseGrab: boolean; Xgrab, Ygrab: integer;

function TouchBy(image: TImage): boolean;

function FindNear(body: TBallClass): TImage;

function DirTo(image: TImage): Real;{угол, направление к объекту image}

procedure SetHint;

procedure rndJump;

public

procedure Action; virtual;{расчёт перемещения}

end;

{Простая перемещающаяся мишень. Используется для обучения следить за целью.}

TTarget= class(TBall)

constructor Create(AOwner: TComponent); override;

private

hIcon: Windows.hIcon;{Изображение мишени}

public

procedure Action; override;

end;

{Эта мишень не движется, а исчезает и появляется в другой точке}

TRose=class(TBall)

constructor Create(AOwner: TComponent); override;

private

hSmall, hBig, hNormal: Windows.hIcon;

t0: real;{счётчик времени жизни}

public

procedure Action; override;

end;

{Снабжаем TBall мозгом}

TSensing= class(TBall)

constructor Create(AOwner: TComponent); override;

destructor Destroy; override;

private

Pleasure: real;

Brain: TBrain;

procedure CreateOrgans(Brain: TBrain); virtual; abstract;

procedure ChangeBrainBy(otherBrain: TBrain);

end;

{Существо, которое видит объекты TBall, и получает удовольствие при касании

любого объекта}

TEye= class(TSensing)

constructor Create(AOwner: TComponent); override;

destructor Destroy; override;

private

{изображения при разных углах поворота тела}

ib: array[0..15] of Graphics.TBitMap;

Touch: TOrgan;{Орган касания}

BallVision: TOrgan; {left|right to current Direction of view }

Drive: TOrgan; { Turn left|right to current Direction of body orientation }

procedure MakeBitmaps;

protected

procedure BallVisionSensation;

procedure TurnAction;

procedure CreateOrgans(Brain: TBrain); override;

public

procedure Action; override;

end;

{Видит только Розу}

TButterfly= class(TSensing)

constructor Create(AOwner: TComponent); override;

private

hIcon: Windows.hIcon;

Touch: TOrgan;

RoseVision: TOrgan; {SideVision left|right to current D }

Drive: TOrgan; { Turn left|right to current D of motion }

protected

procedure RoseVisionSensation;

procedure TurnAction;

procedure CreateOrgans(Brain: TBrain); override;

public

procedure Action; override;

end;

{Пример существа с одним мозгом и несколькими телами.

Используется для отладки подбора масок}

TMultiBody= Class(TBall)

destructor Destroy; override;

constructor Create(AOwner: TComponent); override;

private

CommonBrain: TBrain;

B: array of TBall;

public

procedure Action; override;

procedure newBody(Body: TBallClass);

end;

procedure Register;

implementation

const maxV=8;

procedure Register; { Placing the components onto the Delphi's Pallete }

begin

RegisterComponents('Moths', [TButterFly, TRose, TTarget, TEYE]);

end;

procedure TMultiBody.Action;

var i: integer; P: Real;

begin

{Складываем удовольствия, полученные каждым телом}

P:= 0;

for i:= 0 to High(B) do if B[i] is TSensing then

with B[i] as TSensing do begin P:= P+Pleasure; Pleasure:= 0; end;

{Передаём действие мозгу}

CommonBrain.Pleasure:= P;

CommonBrain.Action(DebugLevel);

end;

destructor TMultiBody.Destroy;

var i: integer;

begin

for i:= 0 to High(B) do B[i].Destroy; CommonBrain.Destroy;

inherited;

end;

constructor TMultiBody.Create(AOwner: TComponent);

begin

inherited;

CommonBrain:= TBrain.Create;

SetHint; CommonBrain.Name:= Hint;

{Это невидимый объект. Видны только подключенные тела}

Hide;

end;

{Подключение нового тела. Подключение органов к общему мозгу.}

procedure TMultiBody.newBody(Body: TBallClass);

var i: integer;

begin

i:= Length(B);

SetLength(B, i+1);

B[i]:= Body.Create(Owner);

if B[i] is TSensing then

(B[i] as TSensing).ChangeBrainBy(CommonBrain);

B[i].Hint:= B[i].Hint+'(at_'+Hint+')';

end;

{ TBall }

procedure TBall.Action;

var dt: real; image: TImage; Vc, dx: TVector;

ball: TBall; L,T: integer; sbl: boolean;

begin

if MouseGrab then exit;

dt:= 1; L:= Left; T:= Top;

{ interaction with a window's wall }

if Left<0 then begin L:= 0; if V.X<0 then V.X:= -V.X; end;

if Left+Width>Parent.ClientWidth then

begin L:= Parent.ClientWidth-Width; if V.X>0 then V.X:= -V.X; end;

if Top<0 then begin T:= 0; if V.Y<0 then V.Y:= -V.Y; end;

if Top+Height>Parent.ClientHeight then

begin T:= Parent.ClientHeight-Height; if V.Y>0 then V.Y:= -V.Y; end;

if (L<>Left) or (T<>Top) then SetBounds(L, T, Width, Height);

{ interaction with balls }

image:= FindNear(TBall);

if solid then

if image is TBall then if TouchBy(image) then

begin

ball:= image as TBall;

Vc:= TVector.Create;

Vc.SetXY(0.5*(V.X+ball.V.X), 0.5*(V.Y+ball.V.Y));

V.SetXY(V.X-Vc.X, V.Y-Vc.Y);

ball.V.SetXY(ball.V.X-Vc.X, ball.V.Y-Vc.Y);

dx:= TVector.Create;

dx.SetXY(ball.Left-Left, Ball.Top-Top);

sbl:= (dx.X*V.X+dx.Y*V.Y)>0;

dx.Destroy;

if sbl then

begin

V.Fi:= V.Fi+pi;

ball.V.Fi:= ball.V.Fi+pi;

V.SetXY(V.X+Vc.X, V.Y+Vc.Y);

ball.V.SetXY(ball.V.X+Vc.X, ball.V.Y+Vc.Y);

end;

Vc.Destroy;

end;

{ mechanical forces }

V.R:= V.R+(A.R*cos(A.Fi-V.Fi)-V.R/Ta-Vmax/Td)*dt; if V.R<0 then V.R:=0;

V.Fi:=V.Fi+DirectionTo(V.R, A.R*dt*sin(A.fi-V.fi));

{ reset A.R after it is used }

A.R:=0;

SetBounds(round(Left+V.X*dt), round(Top+V.Y*dt), Width, Height); // move done

end;

constructor TBall.Create(AOwner: TComponent);

begin

inherited;

V:= TVector.Create;{скорость}

A:= TVector.Create;{ускорение}

F:= TVector.Create;{ориентация тела (взгляда)}

Parent:= TWinControl(AOwner);

ControlStyle := ControlStyle + [csOpaque];

AutoSize:= true; ShowHint:= true; Enabled:=true; Show; SetHint;

Transparent:= true;

Ta:=20; Td:=200; Vmax:= 20;

solid:= {true}false;

end;

destructor TBall.Destroy;

begin

V.Destroy; A.Destroy; F.Destroy;

inherited;

end;

function TBall.DirTo(image: TImage): Real;

begin

if Image<> nil then dirTo:= DirectionTo(Image.Left-Left, Image.Top-Top)

else dirTo:= rnd1*pi;

end;

{поиск ближайшего объекта заданного типа}

function TBall.FindNear(body: TBallClass): TImage;

var i, x, minDistance: integer; t: TBall; image: TImage;

begin

image:= nil;

minDistance:= maxInt;

for i:= 0 to Owner.ComponentCount-1 do

if Owner.Components[i] is body then

begin

t:= Owner.Components[i] as TBall;

if t <> Self then if t.Visible then

begin

x:= sqr(Left - t.Left)+sqr(Top - t.Top);

if x < minDistance then begin image:= t; minDistance:= x; end;

end;

FindNear:= image;

end;

{хватаем объект мышкой}

procedure TBall.MouseDown(B: TMouseButton; S: TShiftState; X, Y: integer);

begin

inherited;

MouseGrab:= true;

Xgrab:= X;

Ygrab:= Y;

end;

{перемещаем объект вместе с мышкой}

procedure TBall.MouseMove(S: TShiftState; X, Y: integer);

begin

inherited;

if MouseGrab then SetBounds(Left+X - Xgrab, Top+Y - Ygrab, Width, Height);

end;

procedure TBall.MouseUp(B: TMouseButton; S: TShiftState; X, Y: integer);

begin

inherited;

MouseGrab:= false;

end;

{перемещение в случайную точку}

procedure TBall.rndJump;

begin

SetBounds(rnd(0,Parent.ClientWidth)-Width,

rnd(0,Parent.ClientHeight)-Height, Width, Height);

end;

{задаём имя объекта для отладки}

procedure TBall.SetHint;

var i, c: integer; st: string;

begin

c:= 0;

for i:= 0 to Owner.ComponentCount-1 do

if Owner.Components[i].ClassName=ClassName then inc(c);

st:= ClassName+ro(c); delete(st, 1, 1);

Hint:= st;

end;

{Поверка наложения двух прямоугольников, касания}

function TBall.TouchBy(image: TImage): boolean;

begin

if image= nil then TouchBy:= false else

TouchBy:= (Left+Width >= image.Left) and (Left <= image.Left+image.Width) and

(Top+Height >= image.Top) and (Top <= image.Top+image.Height);

end;

{ TTarget }

procedure TTarget.Action;

begin

inherited;

if hIcon=0 then

begin

hIcon:= LoadIcon(hInstance, 'BULL');

Picture.Icon.Handle:= hIcon;

end;

Td:= Parent.ClientHeight; Ta:=100*Td;

if not AllowMotion then V.R:= 0;

if AllowMotion and (V.R<Vmax/1e5) then

begin

V.R:= Vmax/2; V.Fi:= rnd1*pi;

end;

constructor TTarget.Create(AOwner: TComponent);

begin

inherited;

SetHint;

if csDesigning in ComponentState then

Picture.Bitmap.LoadFromResourceName(HInstance, 'TTARGET');

SendToBack;

rndJump;

end;

{ TSensingBall }

procedure TSensing.ChangeBrainBy(otherBrain: TBrain);

begin

Brain.Destroy;

Brain:= nil;{это нужно, так как будет проверяться при удалении объекта}

CreateOrgans(otherBrain);

end;

constructor TSensing.Create(AOwner: TComponent);

begin

inherited;

Brain:= TBrain.Create;

end;

destructor TSensing.Destroy;

begin

if Brain<>nil then Brain.Destroy;

inherited;

end;

{ TBallFly }

procedure TEye.Action;

begin

inherited;{Ball motion}

{вычисление картинок. Делается один раз} MakeBitMaps;

if Brain<>nil then

begin

Brain.Pleasure:= Pleasure; Brain.Action(DebugLevel-1);

end;

Pleasure:= 0;

TurnAction;{action by effectors}

{sensation by sensors: }

Touch.Value:= 0;

if TouchBy(FindNear(TRose)) then

begin Touch.Value:= 1; Pleasure:= Pleasure+10; end;

BallVisionSensation;

end;

constructor TEye.Create(AOwner: TComponent);

var i: integer;

begin

inherited;

CreateOrgans(Brain); SetHint;

for i:= Low(ib) to High(ib) do ib[i]:= Graphics.TBitMap.Create;

if csDesigning in ComponentState then

Picture.Bitmap.LoadFromResourceName(HInstance, 'TEYE');

Brain.Name:= Hint;

rndJump;

end;

procedure TEye.CreateOrgans(Brain: TBrain);

begin

Touch:= Brain.newOrgan;

BallVision:= Brain.newOrgan;

Drive:= Brain.newOrgan;

Drive.Demands(BallVision);

{Demands означает, что при поиске команды для органа Drive мозг должен

учитывать процесс, регистрируемый органом BallVision. Это не обязательно.

Ускоряет обучение, когда много органов.}

end;

procedure TEye.TurnAction;

const dFa=pi/8;

var turn, i: integer; fi: real;

begin {rate of learning depends on consistency of this algorithm}

turn:= round(Drive.Value) and 1; // correction of drive.value

Drive.Value:= turn;

F.R:=1;

{Поворот корпуса на угол dFa}

if turn=0 then F.fi:=F.fi-dFa else F.fi:=F.fi+dFa;

{сила действует вдоль ориентации корпуса F}

A.Add(F);

{расчёт новой картинки}

fi:= NormPi(F.Fi)+pi;{0..2pi}

i:= round((High(ib)-Low(ib)+1)*fi/(2*pi));

if i>High(ib) then i:= Low(ib);

Picture.Bitmap:= ib[i];

end;

procedure TEye.BallVisionSensation;

begin

if NormPi(DirTo(FindNear(TBall))-A.fi)>0 then BallVision.Value:=0

else BallVision.Value:=1;

end;

destructor TEye.Destroy;

var i: integer;

begin

for i:=Low(ib) to High(ib) do ib[i].Destroy;

inherited;

end;

{ TRose }

procedure TRose.Action;

const lifetime=10;

var touch: boolean; t: real;

begin

inherited;

if hSmall=0 then hSmall:= LoadIcon(hInstance, 'SMALL_FLOWER');

if hNormal=0 then hNormal:= LoadIcon(hInstance, 'NORMAL_FLOWER');

if hBig=0 then hBig:= LoadIcon(hInstance, 'BIG_FLOWER');

{ checking touch and making simple reaction to the touch }

V.R:= 0;

touch:= TouchBy(FindNear(TButterfly));

t:= RunTime-t0;

if (t<1) or (t>(lifetime+3)) then Picture.Icon.Handle:= 0 else

if (t<2) or (t>(lifetime+2)) then Picture.Icon.Handle:= hSmall else

if (t<3) or (t>(lifetime+1)) then Picture.Icon.Handle:= hNormal else

Picture.Icon.Handle:= hBig;

if touch then if (t>4) and (t<lifetime) then t0:=RunTime-lifetime;

if t>(lifetime+4) then begin rndJump; t0:= RunTime; end;

end;

constructor TRose.Create(AOwner: TComponent);

begin

inherited;

SetHint;

if csDesigning in ComponentState then

Picture.Bitmap.LoadFromResourceName(HInstance, 'TROSE');

SendToBack;

rndJump;

solid:= false;

t0:=RunTime;

end;

{ TButerflyFly }

procedure TButterfly.Action;

begin

inherited;{Ball motion}

if hIcon=0 then

begin

hIcon:=LoadIcon(hInstance, 'BLUE_SHADOW_BUTTERFLY');

picture.icon.Handle:= hIcon;

end;

if Brain<>nil then

begin Brain.Pleasure:= Pleasure; Brain.Action(DebugLevel-1); end;

Pleasure:= 0;

TurnAction;{action by effectors}

{sensation by sensors: }

Touch.Value:= 0;

if TouchBy(FindNear(TRose)) then

begin Touch.Value:= 1; Pleasure:= Pleasure+10; end;

RoseVisionSensation;

end;

constructor TButterfly.Create(AOwner: TComponent);

begin

inherited;

CreateOrgans(Brain); SetHint;

if csDesigning in ComponentState then

Picture.Bitmap.LoadFromResourceName(HInstance, 'TBUTTERFLY');

Brain.Name:= Hint;

rndJump;

end;

procedure TButterfly.CreateOrgans(Brain: TBrain);

begin

Touch:= Brain.newOrgan;

RoseVision:= Brain.newOrgan;

Drive:= Brain.newOrgan;

Drive.Demands(RoseVision);

end;

procedure TButterfly.RoseVisionSensation;

begin

if NormPi(DirTo(FindNear(TRose))-A.fi)>0 then RoseVision.Value:=0

else RoseVision.Value:=1;

end;

procedure TButterfly.TurnAction;

const dFa=pi/8;

var turn: integer;

begin {rate of learning depends on consistency of this algorithm}

turn:= round(Drive.Value) and 1; // correction of drive.value

Drive.Value:= turn;

F.R:=1;

if turn=0 then F.fi:=F.fi-dFa else F.fi:=F.fi+dFa;

A.Add(F);

end;

{вычисление картинок. Делается один раз}

procedure TEye.MakeBitmaps;

const CircleColor=$F0F0F0; R0=16;

var i, x, y, Rc, r: integer; fi: real;

begin

if ib[0].Width=0 then

begin

picture.Icon.Handle:=LoadIcon(hInstance, 'BLUE_SHADOW_BUTTERFLY');

for i:=Low(ib) to High(ib) do with ib[i] do

begin

fi:= 2*pi*(i-Low(ib))/(High(ib)-Low(ib)+1);

Height:= 2*R0;

Width:= 2*R0;

Rc:= R0 div 2;

with Canvas do

begin

Ellipse(0, 0, Width, Height);{eyeball}

Brush.Color:= CircleColor;

FloodFill(Width div 2, Height div 2, Pen.Color, fsBorder);

x:= Width div 2 - round(Rc*cos(fi));

y:= Height div 2 - round(Rc*sin(fi));

r:= Rc;

Ellipse(x-r, y-r, x+r, y+r);{blue eyepiece}

Brush.Color:= clBlue;

FloodFill(x, y, CircleColor, fsSurface);

r:= r div 2;

Ellipse(x-r, y-r, x+r, y+r);{center of the eyepiece}

Brush.Color:= clBlack;

FloodFill(x, y, clBlue, fsSurface);

end;

end.

TDEBUGLIST 0I

TPF0

TDebugList DebugList Left е Top Width Height ЩActiveControlBitBtnColor clBtnFace

Font.CharsetDEFAULT_CHARSET

Font.ColorclBlack

Font.Heightх Font.NameMS Sans Serif

Font.Style

fsBold

OldCreateOrderOnClose FormCloseOnResize

FormResizeOnShow

FormResizePixelsPerInch`

TextHeight TMemo Memo Left Top Width ъHeight ѕAlignalClientLines.StringsYou may close this window.It is for debugging works. ReadOnly TabOrder TBitBtnBitBtn Left Top4Width ‰ HeightCaptionContinueDefault TabOrder OnClick

BitBtnClick

Glyph.Data

unit Basic; interface

uses Forms, SysUtils, Math, Dialogs, Controls, Buttons, StdCtrls, Classes;

const cr= #10; tab= #9; bigReal= 9e9; eps=1e-6;

type

TDebugList= class(TForm)

BitBtn: TBitBtn;

Memo: TMemo;

procedure FormResize(Sender: TObject);

procedure BitBtnClick(Sender: TObject);

procedure FormClose(Sender: TObject; var Action: TCloseAction);

private

f: TextFile; FileOpen: boolean;

public

procedure Add(const s: string);

end;

TVector= class

private

_X, _Y, _R{value}, _Fi{angle, 0-right, pi/2-down}: real;

procedure WriteX(const Value: real);

procedure WriteY(const Value: real);

procedure WriteR(const Value: real);

procedure WriteFi(const Value: real);

procedure SetPolar;

procedure SetDescart;

public

procedure SetXY(X,Y: real);

procedure Add(V: TVector);

property X: real read _X write WriteX;

property Y: real read _Y write WriteY;

property R: real read _R write WriteR;

property Fi: real read _Fi write WriteFi;

end;

TISet=class {Sorted Array Of Integer}

private

M: array of integer;

function ReadElement(index: integer): integer;

public

function maxIndex: integer;

function View: string;

function GE(I: TISet): boolean;

function EQ(IntSet: TISet): boolean;

procedure AssignTISet(IntSet: TISet);

procedure Include(e: integer);

procedure Exclude(e: integer);

function Contains(e: integer): boolean;

function Empty: boolean;

property Element[index: integer]: integer Read ReadElement; default;

end;

function ro(x: Real): string; { Float to String }

function ro2(x: Real; Width: byte): string;

function rnd(b1, b2: integer): integer;

function rnd1: real;{-1..+1}

function P1to(i: integer): boolean; {true with probability P=1/i}

function DirectionTo(x{ right }, y{ down }: Real): Real; { dir. to point x, y }

function NormPi(Angle: Real): Real; { ranges angle to - pi...+pi }

function RunTime: Real; {seconds}

var DebugList: TDebugList; Debuglevel: byte= 3;

implementation

{$R *.DFM}

const txtOk= 'Ok'; txtStop= 'Stop'; txtContinue= 'Continue';

var StartTime: TDateTime= -1;

function NormPi(Angle: Real): Real; { ranges angle to - pi...+pi }

begin

while Angle < -pi do Angle:= Angle+2*pi;

while Angle > +pi do Angle:= Angle-2*pi;

NormPi:= Angle;{-pi..+pi}

end;

function RunTime: Real; {seconds}

const day=24*3600;

begin

if StartTime<0 then StartTime:= Time;

RunTime:= (Time-StartTime)*day;

end;

procedure TDebugList.BitBtnClick(Sender: TObject);

begin

if BitBtn.Caption= txtOk then Visible:= false else

if BitBtn.Caption= txtContinue then BitBtn.Caption:= txtStop else

if BitBtn.Caption= txtStop then BitBtn.Caption:= txtContinue;

end;

procedure TDebugList.Add(const s: string);

var st: string; i: integer;

begin

if not Visible or (BitBtn.Caption= txtContinue) then exit;

BitBtn.Caption:= txtStop;

if not FileOpen then

begin

st:= 'synt';

for i:= 1 to 4 do st:= st+ char(rnd(ord('a'),ord('z')));

st:= st+'.txt';

AssignFile(f, st); Rewrite(f); FileOpen:= true;

st:= 'SYNT log file: '+st+cr+DateToStr(Date)+' '+TimeToStr(Time)+cr;

writeln(f, st);

end;

writeln( f, s);

if Memo.Lines.Add(s)=0 then;

end;

procedure TDebugList.FormResize(Sender: TObject);

begin BitBtn.SetBounds(ClientWidth-BitBtn.Width, ClientHeight-BitBtn.Height,

BitBtn.Width, BitBtn.Height);

end;

function rnd(b1, b2: integer): integer;

begin

if b2>b1 then rnd:= b1+random(b2-b1+1)

else rnd:= b2+random(b1-b2+1);

end;

function ro(x: Real): string; begin ro:=Format('%g',[x]); end;

function ro2(x: Real; Width: byte): string;

begin

ro2:= Format('%-*.*g',[Width, 2, x]);

end;

procedure TDebugList.FormClose(Sender: TObject; var Action: TCloseAction);

begin

if FileOpen then begin CloseFile(f); FileOpen:=false; end;

end;

procedure TISet.AssignTISet(IntSet: TISet);

begin

SetLength(M, Length(IntSet.M));

move(IntSet.M[0], M[0], Length(M)*SizeOf(M[0]));

end;

function TISet.EQ(IntSet: TISet): boolean; var i: integer; ok: boolean;

begin

ok:= Length(M)=Length(IntSet.M);

if ok then for i:=0 to High(M) do

if M[i]<>IntSet.M[i] then begin ok:= false; break; end;

EQ:= ok;

end;

procedure TISet.Exclude(e: integer); var i, j: integer;

begin j:= High(M);

for i:=0 to j do if M[i]=e then

begin

if j>i then move(M[i+1], M[i], (j-i)*SizeOf(M[0]));

SetLength(M, j); break;

end;

procedure TISet.Include(e: integer); var i, j: integer;

{}procedure insert;

begin j:= Length(M); SetLength(M, j+1);

if j>i then move(M[i], M[i+1], (j-i)*SizeOf(M[0]));

M[i]:= e;

end;

begin

i:= 0;

while i<=High(M) do begin if M[i]>=e then break; inc(i); end;

if i>High(M) then insert else if M[i]>e then insert;

end;

function TISet.ReadElement(index: integer): integer;

begin

ReadElement:= M[index];

end;

function TISet.View: string;

var st: string; i: integer;

begin st:= '';

for i:= 0 to High(M) do st:= st+ro(M[i])+':';

View:= st;

end;

function TISet.Empty: boolean; begin Empty:= Length(M)=0; end;

function TISet.maxIndex: integer; begin maxIndex:= High(M); end;

{procedure TDebugList.Run; begin BitBtn.Caption:= txtStop; end;}

function TISet.GE(I: TISet): boolean;

var j: integer;

begin

GE:= false;

for j:= 0 to High(I.M) do if not Contains(I[j]) then exit;

GE:= true;

end;

function TISet.Contains(e: integer): boolean;

var i: integer;

begin

Contains:= true;

for i:=0 to High(M) do if M[i]=e then exit;

Contains:= false;

end;

function rnd1: real;{-1..+1} begin rnd1:= (2*random-1); end;

function P1to(i: integer): boolean; begin P1to:=rnd(1,i)=i; end;

function DirectionTo(x{ right }, y{ down }: Real): Real; { dir. to point x, y }

var a, d: Real;

begin

d:= sqrt(sqr(x)+sqr(y)); { distance }

if d=0 then a:= rnd1*pi{-pi..+pi}

else a:= Math.ArcCos(x/d);{0..+pi}

if y<0 then a:= - a;{- pi..+pi}

DirectionTo:= a; { 0 - right, pi/2 - down, +-pi - left, -pi/2 - up }

end;

{ TVector }

procedure TVector.Add(V: TVector);

begin

if V.R=0 then exit;

_X:=_X+V._X;

_Y:=_Y+V._Y;

SetPolar;

end;

procedure TVector.SetDescart;

begin

_X:=_R*cos(_Fi);

_Y:=_R*sin(_Fi);

end;

procedure TVector.SetPolar;

begin

_R:= sqrt(sqr(_X)+sqr(_Y));

_Fi:= DirectionTo(_X, _Y);

end;

procedure TVector.SetXY(X, Y: real);

begin

_X:=X;

_Y:=Y;

SetPolar;

end;

procedure TVector.WriteFi(const Value: real);

begin

_Fi:= Value;

SetDescart;

end;

procedure TVector.WriteR(const Value: real);

begin

_R:= Value;

SetDescart;

end;

procedure TVector.WriteX(const Value: real);

begin

_X:= Value;

SetPolar;

end;

procedure TVector.WriteY(const Value: real);

begin

_Y:= Value;

SetPolar;

end;

end.

unit Basic; interface

uses Forms, SysUtils, Math, Dialogs, Controls, Buttons, StdCtrls, Classes;

const cr= #10; tab= #9; bigReal= 9e9; eps=1e-6;

type

TDebugList= class(TForm)

BitBtn: TBitBtn;

Memo: TMemo;

procedure FormResize(Sender: TObject);

procedure BitBtnClick(Sender: TObject);

procedure FormClose(Sender: TObject; var Action: TCloseAction);

private

f: TextFile; FileOpen: boolean;

public

procedure Add(const s: string);

end;

TVector= class

private

_X, _Y, _R{value}, _Fi{angle, 0-right, pi/2-down}: real;

procedure WriteX(const Value: real);

procedure WriteY(const Value: real);

procedure WriteR(const Value: real);

procedure WriteFi(const Value: real);

procedure SetPolar;

procedure SetDescart;

public

procedure SetXY(X,Y: real);

procedure Add(V: TVector);

property X: real read _X write WriteX;

property Y: real read _Y write WriteY;

property R: real read _R write WriteR;

property Fi: real read _Fi write WriteFi;

end;

TISet=class {Sorted Array Of Integer}

private

M: array of integer;

function ReadElement(index: integer): integer;

public

function maxIndex: integer;

function View: string;

function GE(I: TISet): boolean;

function EQ(IntSet: TISet): boolean;

procedure AssignTISet(IntSet: TISet);

procedure Include(e: integer);

procedure Exclude(e: integer);

function Contains(e: integer): boolean;

function Empty: boolean;

property Element[index: integer]: integer Read ReadElement; default;

end;

function ro(x: Real): string; { Float to String }

function ro2(x: Real; Width: byte): string;

function rnd(b1, b2: integer): integer;

function rnd1: real;{-1..+1}

function P1to(i: integer): boolean; {true with probability P=1/i}

function DirectionTo(x{ right }, y{ down }: Real): Real; { dir. to point x, y }

function NormPi(Angle: Real): Real; { ranges angle to - pi...+pi }

function RunTime: Real; {seconds}

var DebugList: TDebugList; Debuglevel: byte= 3;

implementation

{$R *.DFM}

const txtOk= 'Ok'; txtStop= 'Stop'; txtContinue= 'Continue';

var StartTime: TDateTime= -1;

function NormPi(Angle: Real): Real; { ranges angle to - pi...+pi }

begin

while Angle < -pi do Angle:= Angle+2*pi;

while Angle > +pi do Angle:= Angle-2*pi;

NormPi:= Angle;{-pi..+pi}

end;

function RunTime: Real; {seconds}

const day=24*3600;

begin

if StartTime<0 then StartTime:= Time;

RunTime:= (Time-StartTime)*day;

end;

procedure TDebugList.BitBtnClick(Sender: TObject);

begin

if BitBtn.Caption= txtOk then Visible:= false else

if BitBtn.Caption= txtContinue then BitBtn.Caption:= txtStop else

if BitBtn.Caption= txtStop then BitBtn.Caption:= txtContinue;

end;

procedure TDebugList.Add(const s: string);

var st: string; i: integer;

begin

if not Visible or (BitBtn.Caption= txtContinue) then exit;

BitBtn.Caption:= txtStop;

if not FileOpen then

begin

st:= 'synt';

for i:= 1 to 4 do st:= st+ char(rnd(ord('a'),ord('z')));

st:= st+'.txt';

AssignFile(f, st); Rewrite(f); FileOpen:= true;

st:= 'SYNT log file: '+st+cr+DateToStr(Date)+' '+TimeToStr(Time)+cr;

writeln(f, st);

end;

writeln( f, s);

if Memo.Lines.Add(s)=0 then;

end;

procedure TDebugList.FormResize(Sender: TObject);

begin BitBtn.SetBounds(ClientWidth-BitBtn.Width, ClientHeight-BitBtn.Height,

BitBtn.Width, BitBtn.Height);

end;

function rnd(b1, b2: integer): integer;

begin

if b2>b1 then rnd:= b1+random(b2-b1+1)

else rnd:= b2+random(b1-b2+1);

end;

function ro(x: Real): string; begin ro:=Format('%g',[x]); end;

function ro2(x: Real; Width: byte): string;

begin

ro2:= Format('%-*.*g',[Width, 2, x]);

end;

procedure TDebugList.FormClose(Sender: TObject; var Action: TCloseAction);

begin

if FileOpen then begin CloseFile(f); FileOpen:=false; end;

end;

procedure TISet.AssignTISet(IntSet: TISet);

begin

SetLength(M, Length(IntSet.M));

move(IntSet.M[0], M[0], Length(M)*SizeOf(M[0]));

end;

function TISet.EQ(IntSet: TISet): boolean; var i: integer; ok: boolean;

begin

ok:= Length(M)=Length(IntSet.M);

if ok then for i:=0 to High(M) do

if M[i]<>IntSet.M[i] then begin ok:= false; break; end;

EQ:= ok;

end;

procedure TISet.Exclude(e: integer); var i, j: integer;

begin j:= High(M);

for i:=0 to j do if M[i]=e then

begin

if j>i then move(M[i+1], M[i], (j-i)*SizeOf(M[0]));

SetLength(M, j); break;

end;

procedure TISet.Include(e: integer); var i, j: integer;

{}procedure insert;

begin j:= Length(M); SetLength(M, j+1);

if j>i then move(M[i], M[i+1], (j-i)*SizeOf(M[0]));

M[i]:= e;

end;

begin

i:= 0;

while i<=High(M) do begin if M[i]>=e then break; inc(i); end;

if i>High(M) then insert else if M[i]>e then insert;

end;

function TISet.ReadElement(index: integer): integer;

begin

ReadElement:= M[index];

end;

function TISet.View: string;

var st: string; i: integer;

begin st:= '';

for i:= 0 to High(M) do st:= st+ro(M[i])+':';

View:= st;

end;

function TISet.Empty: boolean; begin Empty:= Length(M)=0; end;

function TISet.maxIndex: integer; begin maxIndex:= High(M); end;

{procedure TDebugList.Run; begin BitBtn.Caption:= txtStop; end;}

function TISet.GE(I: TISet): boolean;

var j: integer;

begin

GE:= false;

for j:= 0 to High(I.M) do if not Contains(I[j]) then exit;

GE:= true;

end;

function TISet.Contains(e: integer): boolean;

var i: integer;

begin

Contains:= true;

for i:=0 to High(M) do if M[i]=e then exit;

Contains:= false;

end;

function rnd1: real;{-1..+1} begin rnd1:= (2*random-1); end;

function P1to(i: integer): boolean; begin P1to:=rnd(1,i)=i; end;

function DirectionTo(x{ right }, y{ down }: Real): Real; { dir. to point x, y }

var a, d: Real;

begin

d:= sqrt(sqr(x)+sqr(y)); { distance }

if d=0 then a:= rnd1*pi{-pi..+pi}

else a:= Math.ArcCos(x/d);{0..+pi}

if y<0 then a:= - a;{- pi..+pi}

DirectionTo:= a; { 0 - right, pi/2 - down, +-pi - left, -pi/2 - up }

end;

{ TVector }

procedure TVector.Add(V: TVector);

begin

if V.R=0 then exit;

_X:=_X+V._X;

_Y:=_Y+V._Y;

SetPolar;

end;

procedure TVector.SetDescart;

begin

_X:=_R*cos(_Fi);

_Y:=_R*sin(_Fi);

end;

procedure TVector.SetPolar;

begin

_R:= sqrt(sqr(_X)+sqr(_Y));

_Fi:= DirectionTo(_X, _Y);

end;

procedure TVector.SetXY(X, Y: real);

begin

_X:=X;

_Y:=Y;

SetPolar;

end;

procedure TVector.WriteFi(const Value: real);

begin

_Fi:= Value;

SetDescart;

end;

procedure TVector.WriteR(const Value: real);

begin

_R:= Value;

SetDescart;

end;

procedure TVector.WriteX(const Value: real);

begin

_X:= Value;

SetPolar;

end;

procedure TVector.WriteY(const Value: real);

begin

_Y:= Value;

SetPolar;

end;

end.

object Field: TField

Left = 7

Top = 139

HorzScrollBar.Visible = False

VertScrollBar.Visible = False

AutoScroll = False

Caption = '01 Jan 2003'

ClientHeight = 138

ClientWidth = 169

Color = clBtnFace

Font.Charset = DEFAULT_CHARSET

Font.Color = clWindowText

Font.Height = -13

Font.Name = 'System'

Font.Style = []

Menu = MainMenu

OldCreateOrder = True

ShowHint = True

Visible = True

OnCreate = FormCreate

OnDestroy = FormDestroy

PixelsPerInch = 96

TextHeight = 16

object MainMenu: TMainMenu

object m_Control: TMenuItem

Caption = 'Control'

OnClick = mControl

object m_Motion: TMenuItem

Caption = 'Allow Target Motion'

Enabled = False

OnClick = mMotion

end

object m_div2: TMenuItem

Caption = '-'

end

object m_Listing: TMenuItem

Caption = 'more detailed listing'

Enabled = False

OnClick = m_ListingClick

end

object m_ResetListing: TMenuItem

Caption = 'reset listing'

Enabled = False

OnClick = m_ResetListingClick

end

object m_div3: TMenuItem

Caption = '-'

end

object m_Exit: TMenuItem

Caption = 'Exit'

OnClick = mExit

end

object m_Info: TMenuItem

Caption = 'Info'

object m_Teaching: TMenuItem

Caption = 'Teaching the butterfly'

OnClick = mTeaching

end

object m_Consist: TMenuItem

Caption = 'What does the butterfly consist of?'

OnClick = mConsist

end

object m_Know: TMenuItem

Caption = 'What does the brain know?'

OnClick = mKnow

end

object m_Sensors: TMenuItem

Caption = 'What do the sensors do?'

OnClick = mSensors

end

object m_Flower: TMenuItem

Caption = 'Is the flower alive?'

OnClick = mFlower

end

object m_div4: TMenuItem

Caption = '-'

end

object m_About: TMenuItem

Caption = 'About...'

OnClick = mAbout

end

object Timer: TTimer

Interval = 100

OnTimer = TimerTick

Left = 32

end

Этот код тестировался в DELPHI 7.

unit World; interface

uses Basic, Moths,

Dialogs, Forms, Menus, Classes, SysUtils, Graphics, Controls,

StdCtrls, ExtCtrls;

type

TField= class(TForm)

MainMenu: TMainMenu;

Timer: TTimer;

m_Info: TMenuItem;

m_About: TMenuItem;

m_Teaching: TMenuItem;

m_Consist: TMenuItem;

m_Know: TMenuItem;

m_Sensors: TMenuItem;

m_Flower: TMenuItem;

m_Motion: TMenuItem;

m_Control: TMenuItem;

m_div2: TMenuItem;

m_div3: TMenuItem;

m_div4: TMenuItem;

m_Exit: TMenuItem;

m_Listing: TMenuItem;

m_ResetListing: TMenuItem;

procedure TimerTick(Sender: TObject);

procedure mAbout(Sender: TObject);

procedure mTeaching(Sender: TObject);

procedure mConsist(Sender: TObject);

procedure mKnow(Sender: TObject);

procedure mSensors(Sender: TObject);

procedure mFlower(Sender: TObject);

procedure mMotion(Sender: TObject);

procedure mControl(Sender: TObject);

procedure mExit(Sender: TObject);

procedure FormCreate(Sender: TObject);

procedure FormDestroy(Sender: TObject);

procedure m_ListingClick(Sender: TObject);

procedure m_ResetListingClick(Sender: TObject);

private

TMBody: TMultiBody;

BRose: TRose;

Butterfly: TButterfly;

procedure Action;

procedure SetDebug(level: integer);

end;

var Field: TField;

implementation {$R *.DFM}

const pre='=== '; suf=' ==='+cr+cr;

resourcestring

rsabout=

'(c) Eugeny Kornienko, 1998-2003'+cr

+'http: //webcenter.ru/~korn/'+cr+cr

+'The program demonstrates self-learning of a dynamic associative brain.';

rsteaching=

'Make the window small. It is easyer for the Butterfly to learn.'+cr+cr

+'Place the Flower near the Butterfly. The closer the Flower, the faster '

+'self-learning.'+cr+cr

+'Normally it needs about a thousand steps the Butterfly to guess '

+'how its Pleasure relates to the Flower.';

rsconsist=

'The Butterfly has sensors, effectors and a brain.'+cr+cr

+'Each moment the brain generates behavior that is merely numbers.'+cr+cr

+'For Effectors these numbers are directions of the Butterfly''s motion.';

rsknow=

'After some experience the Butterfly gets to know how and why it may fly '

+'to the Flower.'+cr+cr

+'The brain does not know what "motion" '

+'or "direction" mean. It is only trying to associate its input, output and '

+'the Butterfly''s Pleasure. The Pleasure is a goal function for the brain.';

rssensors=

'Vision.'+cr

+'Measures the direction to the Flower. It sends a number of the direction '

+'to the brain.'+cr+cr

+'Touch.'+cr

+'Checks touch of the Flower. While touching the Flower it increases '

+'Pleasure. Beyond the Flower the value of the Pleasure is small.';

rsflower=

'The Flower is merely a picture.'+cr+cr

+'Unlike normal flower it can jump or move to teach the Butterfly.';

procedure TField.TimerTick(Sender: TObject);

var t: real; dt0, dt: integer;

begin

dt0:= Timer.Interval;

Timer.Interval:= 0; //disabling timer

t:= RunTime;

Action;

dt:= 50*round(1000*(RunTime-t)+1);{ms}

if dt>dt0 then dt:= 2*dt0;

Timer.Interval:= dt;

Field.Caption:= ro(round(t))+'s dt='+ro(dt)+'ms';

if Debuglevel >= 2 then DebugList.Add(' ');

end;

procedure TField.mAbout(Sender: TObject);

begin ShowMessage(pre+'The self-learning Butterfly.'+suf+rsabout); end;

procedure TField.mTeaching(Sender: TObject);

begin ShowMessage(pre+m_Teaching.Caption+suf+rsteaching); end;

procedure TField.mConsist(Sender: TObject);

begin ShowMessage(pre+m_Consist.Caption+suf+rsconsist); end;

procedure TField.mKnow(Sender: TObject);

begin ShowMessage(pre+m_Know.Caption+suf+rsknow); end;

procedure TField.mSensors(Sender: TObject);

begin ShowMessage(pre+m_Sensors.Caption+suf+rssensors); end;

procedure TField.mFlower(Sender: TObject);

begin ShowMessage(pre+m_Flower.Caption+suf+rsflower); end;

procedure TField.mMotion(Sender: TObject);

begin

AllowMotion:= not AllowMotion;

end;

procedure TField.mExit(Sender: TObject); begin Close; end;

procedure TField.m_ResetListingClick(Sender: TObject); begin SetDebug(0); end;

procedure TField.mControl(Sender: TObject);

begin

m_Motion.Checked:= AllowMotion;

end;

procedure TField.Action;

var i: integer;

begin

for i:= 0 to ComponentCount - 1 do

begin

if Components[i] is TBall then (Components[i] as TBall).Action else

if Components[i] is TBall then (Components[i] as TBall).Action;

end;

procedure TField.m_ListingClick(Sender: TObject);

begin

SetDebug(DebugLevel+1);

end;

procedure TField.SetDebug(level: integer);

begin

Debuglevel:= level;

DebugList.Caption:= 'Debuglevel '+ro(Debuglevel);

if DebugLevel<=0 then DebugList.Hide else DebugList.Show;

end;

procedure TField.FormDestroy(Sender: TObject);

begin

TMBody.Destroy;

BRose.Destroy;

Butterfly.Destroy;

end;

procedure TField.FormCreate(Sender: TObject);

var i: integer;

begin

TMBody:= TMultiBody.Create(Field);{all MultiBody Flyes obey to a common brain}

for i:= 1 to 0 do TMBody.newBody(TEye);

BRose:= TRose.Create(Field);

Butterfly:= TButterfly.Create(Field);

Этот код тестировался в DELPHI 7.

Проект содержит следующие файлы:

SYNT.DPR 1 040 02.10.03 21:26

SYNT.RES 24 400 15.09.03 19:33

BASIC.PAS 7 062 02.10.03 20:14

BRAIN.PAS 13 070 02.10.03 20:37

MOTHS.PAS 16 350 02.10.03 20:20

WORLD.PAS 5 586 02.10.03 21:01

WORLD.DFM 2 245 02.10.03 20:52

BASIC.DFM 2 653 30.06.03 16:35

MOTHS.DCR 4 380 02.10.03 16:09

program Synt;

uses

Forms,

Basic in 'BASIC.PAS' {DebugList},

Brain in 'BRAIN.PAS',

Moths in 'MOTHS.PAS',

World in 'World.pas' {Field};

{$R synt.RES}

begin

Randomize;

Application.Title := 'tmpbrain v.3';

Application.CreateForm(TField, Field);

Application.CreateForm(TDebugList, DebugList);

Application.Run;

end.

Выберите действие

ПСИХОТРОНИКА ЦИФРОВАЯ КОПИЯ СОЗНАНИЯ

Множественные источники дохода

Меняющийся мировой порядок

Какую стратегию выбрать осторожному инвестору

Семь принципов инвестирования от Чарльза Шваба

ЦИФРОВОЕ СОЗНАНИЕ И ДНК

Как я накопила на мечту: 52 недели до поездки в Таиланд

Сколько стоит отдохнуть с детьми в Беларуси (2024)

Бюджетный Крым 2024

Три Альткоина: LINK, DOT и LTC — стоит ли набирать в текущем цикле?

Выпускник «Метода»

Разбор Bitcoin, Альтсезон и метрики!