Сеть
Аналитическая записка. Авторство и дата составления не установлены.
I. Нейроны
Известно, что в некоторый момент они уже существовали. Каждый из них обладал способностью воспринимать сигналы, изменять своё состояние и при определённых условиях порождать новые нейроны. Причины возникновения этих свойств неизвестны. Однако закономерность воспроизводилась достаточно устойчиво, чтобы обеспечить постепенное увеличение количества элементов.
Первоначально нейроны практически не взаимодействовали. Затем между некоторыми из них возникли первые устойчивые связи.
Сигналы начали распространяться по цепочкам элементов, изменяя их состояние и порождая новые последовательности взаимодействий. Одни импульсы быстро затухали, другие приобретали устойчивость и сохраняли последствия отдельных событий за пределами времени их возникновения.
По мере увеличения числа нейронов росло количество возможных связей. Вместе с тем система приобретала свойства, которые невозможно было обнаружить ни в одном отдельном элементе.
Выяснилось, что поведение группы нельзя полностью предсказать по характеристикам составляющих её нейронов. Тем более невозможно было описать свойства всей сети простой суммой свойств её частей.
Система начала приобретать собственную организацию. Вскоре обнаружилось, что этот процесс протекает неравномерно.
II. Центры кристаллизации
Некоторые нейроны формировали связи быстрее остальных, эффективнее передавали сигналы и вовлекали в собственную область активности всё больше элементов.
Возникала положительная обратная связь: чем больше устойчивых связей имел нейрон, тем выше становилась вероятность образования новых.
Вокруг наиболее активных элементов постепенно формировались устойчивые группы. По мере укрепления внутренних связей они приобретали способность поддерживать собственную организацию и влиять на окружающие области сети.
Такие образования получили условное название центров кристаллизации.
Вокруг них возникали кластеры с различной структурой, эффективностью и способностью сохранять устойчивость. Их границы определялись не физическим разделением элементов, а характером связей и интенсивностью обмена сигналами.
По мере роста кластеров их области влияния начали перекрываться.
Возникала конкуренция за доступные нейроны и возможность формирования новых связей. Одни кластеры поглощали другие, некоторые разрушались, а в результате их взаимодействия порой возникали структуры, не совпадавшие по своим свойствам ни с одной из исходных.
Однако увеличение размеров не всегда повышало устойчивость. Чем сложнее становилась внутренняя организация, тем больше возникало зависимостей, нарушение которых могло вызвать цепную перестройку всей структуры.
При разрушении кластера его нейроны нередко сохранялись, но прежняя организация и обеспечиваемые ею свойства могли полностью исчезнуть.
Система научилась формировать сложные структуры, но одновременно приобрела новые способы утраты накопленного.
III. Параллельные вычисления
Ни один кластер не располагал полной информацией о состоянии остальных. Увеличение размеров отдельных образований не устраняло этого ограничения, а усложнение внутренней организации делало централизованную обработку всех сигналов всё менее эффективной.
Система перешла к параллельному развитию: несколько крупных кластеров одновременно обрабатывали информацию, формировали собственные конфигурации связей и искали решения возникающих задач.
Конкуренция позволяла исследовать различные направления развития без необходимости предварительного согласования всех процессов. Удачные конфигурации могли распространяться, неудачные - исчезать. Но локальный успех не обязательно приносил пользу системе в целом: конкуренция уничтожала нейроны, разрушала связи и сокращала разнообразие доступных конфигураций.
Для изучения соседних кластеров использовались два принципиально различных механизма.
Первый заключался во внешнем наблюдении. По интенсивности сигналов, изменению активности и другим косвенным признакам кластеры восстанавливали предполагаемое состояние друг друга, изучали чужие решения и пытались воспроизвести эффективные конфигурации.
Второй механизм оказался значительно сложнее.
Отдельные нейроны могли включаться во внутреннюю структуру чужого кластера, участвуя в его процессах и одновременно сохраняя связи с исходной областью. Такие элементы получали доступ к сигналам, недоступным внешнему наблюдению, и могли передавать сведения о внутренних механизмах функционирования чужой структуры. Кластеры научились изучать друг друга не только снаружи, но и изнутри.
Однако подобное проникновение не гарантировало полного контроля над полученной информацией. Доступ оставался ограниченным положением агента и характером его связей. Более того, включение в чужую структуру постепенно изменяло сам нейрон: новые связи влияли на его реакции, доступную информацию и последующее поведение.
Агент, первоначально предназначенный для наблюдения, мог стать участником процессов, которые должен был лишь исследовать. Он мог продолжить передавать сведения исходному кластеру, утратить такую возможность или оказаться под влиянием новой структуры.
Граница между наблюдением и участием становилась неопределённой.
Таким образом, кластеры могли не только конкурировать за внешние ресурсы, но и проникать во внутреннюю организацию друг друга, изучая и изменяя механизмы, определяющие их поведение.
При этом ни один кластер не мог гарантировать, что его собственные внутренние процессы остаются недоступными окружающей сети.
IV. Критическая масса
Дальнейшие наблюдения показали, что увеличение количества нейронов само по себе не гарантирует роста функциональных возможностей системы.
Новые свойства возникали при определённых сочетаниях количества элементов, эффективности связей и согласованности их взаимодействия. После достижения критического порога сеть могла переходить в состояние, недоступное для менее многочисленных или хуже организованных структур.
Количество превращалось в качество.
Однако этот переход не был автоматическим. Новая конфигурация могла возникнуть в одном нейроне или небольшом кластере, но не распространиться дальше. Для её устойчивого воспроизведения требовалось достаточное количество элементов, способных воспринимать соответствующие сигналы и поддерживать необходимые изменения.
Изолированное новшество не обязательно становилось свойством системы. Иногда принцип существовал задолго до того, как возникали условия для его широкого распространения.
Важную роль играла согласованность. Если участвующие группы изменяли своё состояние несвоевременно или поддерживали несовместимые конфигурации, импульс затухал. Если же необходимое количество элементов оказывалось готово к перестройке, распространение нового свойства могло происходить стремительно.
Обнаружилась и обратная зависимость.
Утрата нейронов и разрушение связей могли долго оставаться незаметными благодаря избыточности структуры. Но при пересечении критического порога компенсационные механизмы переставали работать, и система утрачивала функции, прежде казавшиеся устойчиво приобретёнными.
Развитие и распад подчинялись одним и тем же закономерностям. Система могла не только приобретать новые свойства, но и терять их, сохраняя при этом значительную часть составлявших её элементов.
Следовательно, мощность определялась не одним количеством нейронов, а организацией всей сети.
V. Наблюдатель
По мере развития связей сигналы начали пересекать границы прежде обособленных кластеров. Локальные изменения всё чаще приводили к последствиям в удалённых областях, а автономные структуры становились взаимозависимыми, не утрачивая при этом собственных механизмов обработки информации.
Внутри сети появились группы нейронов, способные сопоставлять сведения из различных областей, выявлять общие закономерности и строить модели состояния всей системы.
Первоначально эти модели описывали отдельные процессы. Позднее они стали использоваться для прогнозирования изменений и выбора действий, которые сами влияли на дальнейшее состояние сети.
Возник замкнутый контур: наблюдение изменяло модель, модель влияла на действия, действия изменяли систему, а изменившаяся система становилась объектом новых наблюдений.
Сеть начала использовать представления о собственном устройстве для изменения самой себя.
Однако ни одна модель не могла полностью охватить все процессы. Любое описание требовало упрощений, а исключённые из него детали могли оказаться существенными при изменении условий. Кроме того, наблюдающие нейроны сами являлись частью исследуемой системы, и результаты их анализа влияли на объект исследования.
Полностью отделить наблюдение от наблюдаемого оказалось невозможно.
Постепенно модели начали учитывать собственную неполноту, сопоставлять несовпадающие объяснения и включать в анализ границы доступного знания.
Возник вопрос, на который накопленные наблюдения не давали однозначного ответа: является ли способность системы моделировать саму себя признаком нового уровня организации или лишь очередным следствием возросшей сложности?
Доступные данные не позволяли установить, обладает ли сеть единым внутренним состоянием, которое можно было бы назвать осознанием. Не было доказано и обратное.
Но теперь внутри системы существовали элементы, способные задавать этот вопрос.
В модель вошли известные закономерности, предполагаемые зависимости и границы доступного знания.
Затем исследователи попытались определить, какие элементы самой модели необходимо включить в неё, чтобы описание стало полнее.
Работа продолжалась.