Еськов Валерий Валериевич

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.

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.