Еськов Валерий Матвеевич

Актуальность. Сегодня отсутствуют реальные модели эвристической деятельности мозга человека. В этой связи на основе накопленного экспериментального материала обсуждаются возможности моделирования двух базовых принципов работы реальных нейронных сетей мозга человека. Эти принципы были положены в основу работы нейроэмуляторов.

Цель. Доказать возможность применения нейроэмуляторов как реальных моделей эвристической работы мозга в режиме системного синтеза.

Методы. Мы предлагаем многократные повторения регистрации электроэнцефалограмм и в дальнейшем построение матриц их попарного сравнения. Для нейроэмуляторов мы предлагаем многочисленные повторения и хаотическое задание значений весовых коэффициентов w_i0для любых диагностических признаков x_i(две новые процедуры), что реализуется в реальных электроэнцефалограммах.

Выводы. Было показано, что эти две процедуры (реверберации и хаос) идентичны эвристической работе мозга. Мозг выбирает параметры порядка x_i*из всех x_i, и в этом случае возможен переход из фазового пространства размерности mк фазовому пространству меньшей размерности n(n<<m). Выбор этих x_i*является задачей системного синтеза (нахождение параметров порядка). Это сейчас реализовано нами (в режиме ревербераций и хаоса нейросетей) с помощью нейроэмуляторов в особом режиме их работы.

В текущем году исполняется 70 лет с момента выхода монографии Н.А. Бернштейна «О построении движений» и 60 лет с момента публикации его восьмого очерка «Назревшие проблемы регуляции двигательных актов». В этих работах впервые была поднята проблема неопределенности в организации (и динамике поведения) всех систем, которые мы теперь обозначаем как гомеостатические, или системы третьего типа, CTT, по классификации У. Уивера. Указанная проблема была озвучена Н.А. Бернштейном как гипотеза о «повторении без повторения», в рамках которой можно (это предлагалось Бернштейном) описывать любые двигательные акты. После детального изучения различных видов движения в биомеханике мы констатировали, что современная детерминистско-стохастическая наука подошла к своему рубежу развития в изучении живых систем, так как главный тезис о повторяемости и прогнозируемости состояния биосистемы (нейросетей мозга, психики человека) нарушается. Мы переходим к изучению систем, которые находятся в непрерывном хаотическом режиме изменений любых параметров x_i таких (нестабильных) систем. Эффект Еськова—Зинченко, который является количественным доказательством гипотезы Н.А. Бернштейна о «повторении без повторения», состоит в том, что подряд получаемые выборки x_i (в одном неизменном состоянии) демонстрируют калейдоскоп статистических функций распределения f(x), т.е. f_j(x_i)≠f_j+1(x_i) для двух соседних (от одного человека) регистрируемых выборок x_i (т.е. для j-й и j+1-й). Это стирает границы между произвольными и непроизвольными движениями с позиций их объективной, статистической оценки.  Статистическая неустойчивость любых получаемых выборок параметров x_i, которые описывают гомеостатические системы, требует новых понятий и новых моделей — моделей гомеостаза.

Согласно современным представлениям, понятие парадигмы ассоциируется с некоторым общим подходом в описании в естествознании большого класса процессов, объектов, систем. Если мы говорим о глобальных парадигмах, то это означает, что такие (глобальные) парадигмы должны охватывать и огромные классы объектов в природе и обществе. На сегодня мы выделяем три глобальные парадигмы во всей современной науке, которые охватывают три глобальных кластера всех процессов и объектов живой и неживой природы. Впервые об этом аргументированно и логично пытался сказать У. Уивер (W. Weaver) в 1948 г. в своей известной публикации “Science and complexity”. Уивер разделил все объекты и системы в природе на три гигантских кластера: простейшие системы (simplicity), которые описываются сейчас в рамках детерминистских теорий и моделей, неорганизованная сложность (стохастические системы) и системы третьего типа — организованная сложность (organized complexity). Под системой третьего типа (СТТ) он понимал все живые системы, но никаких особенностей в их организации не выделил и не изучил. Сейчас уже понятно, что этого он не мог бы сделать в рамках современной науки, так как для этого нужны другая (третья) парадигма и другая наука.

Демонстрируются ограниченные возможности применения стохастики при сравнении ее с новыми методами многомерных фазовых пространств. Количественной мерой являются параметры квазиаттракторов для оценки хаотической динамики на примере работы мышцы, отводящей мизинец. Методом многомерных фазовых пространств выполнено изучение и моделирование сложных психофизиологических систем (complexity). Состояние нервно-мышечной системы изучается в двух режимах: слабое напряжение мышцы и усиленное, практически двукратное напряжение мышц, что для группы девушек (15 человек) без физической подготовки можно интерпретировать как максимальное усиление. Используются объемы квазиаттракторов многомерных фазовых пространств, которые обеспечивают идентификацию реальных изменений параметров функционального состояния мышцы при слабом (F1=5 даН) и сильном (F2=10 даН) статическом напряжении. Анализ временнОй развертки x1(t) сигнала, полученного с электромиографа, и автокорреляционных функций A(t) сигнала показал их неповторяемость. Сравнительный анализ состояния биомеханической системы производился на основе регистрации объема квазиаттрактора, а также на основе анализа энтропии Шеннона Е. Объем квазиаттрактора перемещений x1(t) и скорости x2(t)=dx1/dt при слабой нагрузке несколько меньше аналогичных объемов перемещений вектора (х1, х2)Т при сильной нагрузке мышцы, отводящей мизинец. Значения энтропии Шеннона при сильной нагрузке статистически не изменяются, что доказывает нецелесообразность энтропийного подхода в оценке мышечных усилий и о невозможности применения теоремы Гленсдорфа—Пригожина (из термодинамики неравновесных систем) в психофизиологических исследованиях. В целом ограничения возможностей применения методов стохастики и возможности использования метода многомерных фазовых пространств были продемонстрированы в эффекте Еськова—Зинченко.

Представлено обсуждение важнейшей проблемы психофизиологии и естествознания в целом: имеются ли повторения измеряемых значений психофизиологических показателей (функций) человека. Показывается, что для тремора и электромиограмм (при попытках сохранения статических мышечных напряжений) невозможно получить произвольно по­вторение выборок, статистические функции распределения выборок f(x) непрерывно изменяются. Эта динамика характерна и для тремора (условно непроизвольное движение), и для электромиограмм, когда высшая нервная деятельность человека курирует усилие, развиваемое мышцей. Непро­извольное движение (тремор) демонстрирует число совпадений выборок электромиограмм (при произвольном мышечном напряжении) k, кото­рое подобно тремору в матрицах парных сравнений выборок. Энтропия К . Шеннона при этом статистически значимо не изменяется.