Здесь мы опять приходим к одному из главных алгоритмов самоорганизации – алгоритму накопления опыта. Ясно, что по мере эволюции некоторого вида этот алгоритм расположит открытую случайно определенную последовательность действий в виде более или менее жестких алгоритмов (как структур) в наследственной памяти. То есть, при рождении нового организма будет построена такая частная структура, которая при определенных условиях будет действовать соответствующим образом, запускаясь от внешних факторов или волевого усилия.
Но где в организме расположены эти структуры, которые работают по наследственно закрепленному алгоритму, и как они осуществляют необходимые действия? Ранее, в сборнике [25], я уже описывал идею алгоритмической памяти, когда клетки нервной системы (нейроны), связываясь определенным образом в кольцевую цепь образуют замкнутую цепь переключений – своеобразный аналог ячейки памяти. Понятно, что эта цепочка остается связанной с остальной сетью нейронов и с клетками рецепторов и эффекторов. При возбуждении многих рецепторов (зрение, слух, осязание и проч.) легко может образоваться иерархическая цепь, образующая модель поведения. То есть некий конкретный комплекс сигналов рецепторов создает конкретный же комплекс сигналов к эффекторам, что вызывает определенное действие организма.
Теперь вступает в действие алгоритм накопления опыта. Существует вероятность того, что при повторении ситуации в нервной системе возбудится та же самая цепь нейронов. И если эта ситуация повторяется часто, то внутренняя среда организма не успеет сильно измениться и ее влияние на нервную систему не будет значительным. Тогда вероятность точного повторения числа задействованных нейронов и порядок их переключения сохранится некоторое число раз. Но известен механизм, когда при повторении определенного пути переключения нейронов он может делаться все более и более вероятным (говорят: «проторяется» как тропинка на поле, если по ней ходят много и часто). То есть, чем большее число раз осуществлялся данный путь переключений, тем больше его вероятность. Но алгоритмы дискретны, и для них не годится принцип образования нормы реакции, как для непрерывных распределений (рис. 10). В этом случае параметром распределения будет, очевидно, число срабатываний алгоритма в единицу времени. Норма реакции, также как и при непрерывном распределении будет связана со средним квадратичным отклонением.
Это путь обучения в онтогенезе (при жизни организма). Теперь этот алгоритм, как структура, может оказаться в наследственной памяти. И затем восстановится в следующем поколении организма. Но здесь следует допустить, что нейроны нервной системы соединяются строго определенным образом и находятся в той же связи с рецепторами и эффекторами, как и у предка. Действие полученного алгоритма начинается по мере необходимости, от сигналов внутренней среды организма. Так же, как человек делает, допустим, много одинаковых машин. А работают они только определенным образом, заложенном в их конструкцию. Это утверждение относится хотя бы к части нервной системы, к наиболее древним элементам мозга. Понятно, что с корой головного мозга это не связано. Там строятся аналогичные кольца, модели, но в наследственную память они не передаются. Может быть это связано с преодолением некоего порога, образовавшегося в древние времена. И очень многое зависит от важности полученного алгоритма для выживания. Например, организм не должен, не может (!) забыть, как надо действовать при размножении, и при сражении с врагом (хищником и проч.), и другие инстинкты. Но помнит ли он математический анализ или алгоритм синтеза белков – несущественно для выживания.
Так как в дальнейшем мы попытаемся применить описанные выше идеи к социальным системам, то возникает необходимость проследить эволюцию поведения. Здесь нам, конечно, ископаемых остатков не найти, поэтому придется исследовать поведение на живущих в настоящее время организмах, но по мере нарастания их сложности. При этом нам нет необходимости проводить фундаментальное исследование, так как имеется обширная литература по многочисленным исследованиям поведения, как животных, так и человека. Сделаем лишь некоторые обобщения с целью показать насколько важен для социальных систем результат эволюции поведения.
