О пользе лени. Инструкция по продуктивному ничегонеделанию. Эндрю Смарт

от начальных условий впоследствии возрастают и вызывают в системе колоссальные перемены. И чем более отдаленные предсказания вы пытаетесь сделать, тем менее точными они становятся. Вдобавок незначительный сигнал на входе может вызвать мощный отклик на выходе, а может не вызвать никакого. Лучший пример нелинейной системы – погода. Мы оцениваем вероятность некоего погодного явления в будущем, и текущее состояние системы является функцией ее прошлых состояний (то есть у нее есть память), но мы все равно не способны предсказать ее поведение с полной уверенностью. К счастью для нас и к несчастью для ученых, мозг нелинеен. В природе, за пределами неорганического мира, линейных систем не существует.

      Порог: это значение, по достижении которого система теряет свою нормальную динамическую траекторию и входит в возбужденное или активное состояние. Мы сталкиваемся с этим феноменом каждый день. Термостат – хороший пример прибора, в котором используется пороговый принцип. Вы устанавливаете термостат на определенное значение, и когда температура в системе падает ниже этой отметки, включается обогрев. Значение, которое вы задаете на термостате, – и есть порог. Нейроны, напротив, – нелинейные пороговые устройства. Каждый нейрон имеет порог возбудимости для потенциала действия. Нейроны пребывают в состоянии покоя, а порог определяется электрическими и химическими качествами каждой конкретной клетки. Более того, пороговые значения в каждом нейроне непостоянны. Опишу процесс в общих чертах: сигналы, приходящие от других нейронов, встречаются в одной клетке, и если за определенный промежуток времени их оказывается достаточно и все они – нужного типа, возбуждение достигает порогового значения и нейрон выдает ответ. Затем клетка вступает в период невозбудимости – восстанавливается после «выстрела». Иными словами, существует верхний предел частоты пиковых потенциалов.

      Самоорганизация: жутковатая способность нелинейной системы перестраиваться для создания широких временных и пространственных связей. Возьмем колонию муравьев: перед нами пример предельной структурированности и организованности. Каждый муравей в колонии общается лишь с собратьями в непосредственной близости от себя. Ему дела нет до целой колонии, но, тем не менее, она существует именно благодаря рядовым взаимодействиям. Так же и с нейронами. Ни один нейрон в мозге знать не знает, что является его частью и уж тем более – частью «Я». Вся соль в том, что самоорганизация рождается из внутренней динамики системы без внешнего «обучающего сигнала». Такое возможно лишь в нелинейных системах, например, в мозге, обществе, экономике и – в колонии муравьев. Тогда из взаимодействия простых элементов, кирпичиков самоорганизованной системы, может возникнуть очень сложное поведение. Некоторые колонии муравьев насчитывают миллионы особей, что не мешает им вести себя сложно и крайне упорядоченно. Сообщества обучаются со временем. Однако отдельно взятый муравей – относительно простое существо,