Материалы

Компьютерное  моделирование нейропсихологических  функциональных  систем

Мирошников С.А.
Теоретические и прикладные вопросы психологии.
Выпуск 3, Часть 1.
Под общей редакцией доктора психол. наук А.А.Крылова.
Издательство С.-Петербургского университета, 1997.

Проблемы моделирования как метода психологии

Мысль о том, что метод моделирования будет становится всё более эффективным и широко используемым методом психологии, высказывалась в разное время многими учёными, среди которых Н.М. Амосов, Л.М. Веккер, А.Н. Кочергин, А.А. Братко-Кутынский, А. Ньюэлл, Г. Саймон и многие другие.

Как отмечалось в работах этих ученых, моделирование, и в особенности, компьютерное, значительно расширяет возможности других методов психологии:
  • модель даёт дополнительные возможности экспериментирования, предоставляя исследователю аналог психического явления, более доступный для манипулирования, чем его прототип;
  • модель может быть представлена в различных взаимосвязанных формах (знаковых и вещественных);
  • любое представление модели психического явления качественно отличается от простого описания тем, что помогает пониманию внутренней и внешней организации и обусловленности явления;
  • относительно самостоятельное поведение модели, а также отвлечение от её прототипа подсказывает новые гипотезы, поисковые и проверочные эксперименты, аналогии с другими явлениями;
  • функциональные компьютерные модели могут служить определённым критерием правильности реализованных в них положений и теорий, поскольку их ошибочность либо не позволит модели выполнять свои функции, либо быстро приведёт к результатам, явно отличающим её от прототипа;
  • модель по своей природе является единством теории и практики, поэтому она эффективно способствует формализации и уточнению данных о предмете исследования, облегчая построение и проверку психологических гипотез;
  • моделирование психологических функций не только позволяет, но и требует выражать психологические теории на точном и однозначном языке, опирающемся на новые для психологии понятия, отличающихся точностью определений;
  • в компьютерную модель может быть заложено значительно большее количество элементов и различных факторов, чем в любую теоретическую или другую вещественную модель (механическую, электрическую и т.д);
  • компьютерная модель функционирует более объективно, чем теоретические и концептуальные модели, функционирование которых обеспечивается рассуждениями исследователя.
Но несмотря на эти и многие другие преимущества, возможности моделирования как средства исследования психики пока используются очень ограниченно. Это связано с общими трудностями проникновения методов точных наук, к которым исходно и относилось моделирование, в гуманитарные науки. Решение этих проблем представляется возможным только с помощью приближения метода моделирования к особенностям моделируемых объектов живой природы. В настоящее время можно выделить два реально осуществимых направления такого приближения - переход от математического моделирования к системному, и от одноуровневого - к многоуровневому.

Переход от математического к системному компьютерному моделированию

Как показал всплеск работ 1950-1960-х г.г. по математическому и компьютерному моделированию психики, с помощью прямого приложения математических методов в психологии зачастую можно решить лишь второстепенные вопросы или же эти методы требуют столь жестких условий для своего применения, что становятся слишком далёкими от практической реализации.

Трудности приложения математики к реальному миру обусловлены в основном тем, что математика оперирует абстракциями - "математическими объектами". Числа, линии, геометрические фигуры не существуют в природе в том виде, в котором их изучает математика. Для приложения математических методов к реальным вещам последние необходимо представить в виде математических объектов. Эта задача математической формализации реальных объектов находится на стыке наук и в её решении большую роль играет интуиция исследователя.

По мере перехода от математизации объектов неживой природы к объектам гуманитарных наук задача формализации многократно усложняется. Становится всё более важным вычленение промежуточных звеньев между математическим и реальным объектами - формирование определённых системных представлений моделируемого объекта. При математическом моделировании сложных объектов именно предварительное представление их как систем позволяет привлекать математический язык и методы.

Более того, как отмечал А.И.Уемов, системное представление объекта может служить не только подготовительной фазой к созданию математической модели, но и заменять эту модель. Ценность математической модели определяется тем, что результаты производимых над ней операций могут затем переносится на её прототип. Аналогичную роль может выполнять и системное представление, то есть, системная модель объекта. При этом условия применимости системной модели могут быть менее жесткими, чем условия применимости модели, построенной с помощью средств математики.

По сравнению с системной, одним из основных преимуществ математической модели является возможность её непосредственного переложения на язык программ для ЭВМ, с последующим проведением над полученной компьютерной моделью необходимых экспериментальных операций. Но если в своё время успехи новых отраслей математики позволили перейти к её использованию в гуманитарных науках, то в настоящее время успехи компьютерных технологий позволяют перейти к построению системной модели объекта (в виде определённым образом взаимосвязанных элементов) без значительной промежуточной математизации, и тем самым объединить преимущества математической и системных моделей.

Уровневый аспект моделирования

Основной причиной поиска промежуточного "системного" звена между математической моделью и её прототипом была явная оторванность математических моделей от соответствующих объектов живой природы. Если для объектов неживой природы этот разрыв был незначительным и модели достаточно точно отражали свойства моделируемых объектов, то при переходе к живой природе разрыв возрос настолько, что математические модели объектов живой природы многими рассматриваются как неизбежно упрощённые механистические конструкции, неспособные достаточно точно отобразить свойства живого.

Отмеченный выше "разрыв" между математической моделью и прототипом имеет место и при предварительном системном представлении моделируемого объекта. Это позволяет предположить, что кроме указанной выше абстрактности и "неестественности" математических объектов как средств моделирования, другой важной причиной ограниченности моделей живого был упрощённый перенос содержания этапа системного исследования моделируемого объекта для физических предметов и устройств - на подходы к системному представлению объектов живой природы.

Все эти подходы основывались на количественном, символическом или ином выражении и копировании свойств живого как целостной системы. В частности, А.А.Братко в своём обзоре различных подходов к моделированию делал общий вывод о том, что сущностью технического моделирования психики является только переведение более совершенных (психических) операций на уровень более "грубых" (машинных) при сохранении способов их комбинаций, выработанных мозгом.

В психологии таким образом моделировались как внешне наблюдаемые психические процессы и явления - имеющие "вход" и "выход" (например, рассуждения, решение задач, психомоторные реакции и т.п.), так и взаимосвязи между ними, по своему содержанию также относящиеся к психологическим явлениям.

Тот же самый подход реализован и в работах на более глубоком, нейрофизиологическом уровне, где создавались модели отдельных нейронов и их систем, как правило, без конкретного их соотнесения с явлениями других уровней биологической системы, в том числе - психологического уровня.

Анализ работ, нацеленных на моделирование либо нейронного, либо психического уровня биосистем показывает, что развитие таких моделей и их совершенствование по мере развития техники, позволяет приблизить к оригинальным результаты, получаемые на "выходе" модели (например, рекомендации "интеллектуальных" экспертных систем). В некоторых случаях возможно даже превышение полученных моделью результатов над теми, на которые способен моделируемый объект (пример этому - победа машины над человеком в игре в шахматы). Но все успехи на этом пути практически не приближают нас к познанию сущности психических явлений, потому что основной задачей таких моделей является не воссоздание структуры психической деятельности, а только получение определённого результата на "выходе".

Образно говоря, продвижение вперёд здесь есть, но оно идёт в обход психики - по направлению к другим целям, которые, возможно, вообще легче достигнуть с помощью систем, деятельность которых организована совершенно иначе, чем психическая деятельность животного или человека. Что же касается именно исследовательского моделирования психических явлений, то после всплеска работ 1950 - 1960 г.г. здесь не наблюдается значительных и принципиально новых результатов. Как можно предположить, эта остановка вызвана именно отсутствием эффективного подхода к проблеме - подхода, соответствующего особенностям поставленной задачи.

Выводы о необходимых характеристиках подхода к компьютерному моделированию в психологии

Обобщая результаты разных работ, проведённых в области моделирования психических явлений, можно сделать некоторые выводы об общем характере подхода, используемого здесь до настоящего времени, и о необходимых направлениях его развития.

В компьютерном и вообще техническом моделировании по разным причинам пока не ставилась специальная задача отражения в модели уровневой структуры системы, поэтому в целом этот подход можно определить как "одноуровневое" моделирование объекта, часто вообще сводимое к моделированию чисто внешних его проявлений. Этот подход показал свою эффективность при моделировании объектов неживой природы и практически без изменений использовался затем при исследовании живого.

Но объекты неживой природы являются более просто организованными и, в частности, не имеют специализированных уровней, реализующих сложную переработку информации, существенную для внешних свойств и поведения объектов в целом. Учёт этих особенностей требует применения значительно более глубокого и специализированного многоуровневого системного исследования. Как можно предположить, объективной причиной многих неудач при переходе от математического моделирования неживых объектов к объектам живой природы был именно многоуровневый характер объектов живой природы при существенных различиях в специфике уровней.

Мысль о необходимости разработки нового подхода в моделировании, учитывающего многоуровневую организацию живых объектов, неоднократно высказывалась в работах разных исследователей, сталкивающихся с ограничениями одноуровневого математического и компьютерного моделирования. В частности, в работе Л.М.Веккера "Восприятие и основы его моделирования" показано, что построение полной и однозначной психологической теории невозможно без выхода за рамки системы специфических психологических понятий, без создания "синтетического языка", позволяющего рассматривать психические, физиологические и машинные процессы как рядоположные, как различные формы информационных процессов. Сложная работа по созданию такого языка не может быть выполнена без попытки конкретных и формализованных описаний, что возможно лишь в процессе практического применения метода моделирования. Не исключено, что этот язык будет в чём-то приближен к современным языкам программирования - как уже реально существующим эффективным средствам описания информационных процессов.

Касаясь перспектив теоретико-информационного подхода к проблеме восприятия, Л.М.Веккер отмечал, что теория восприятия требует конструктивного применения общей теории сигнала как множества элементарных состояний носителя информации, упорядоченного адекватно её источнику. Благодаря этому психофизиология, опираясь на общую теорию информационных процессов, получает возможность сопоставить перцептивный образ, как сигнал, и нервный процесс, как сигнал, в рамках одной теории, ведущей от общих принципов организации сигнала (информации) к специфическим характеристикам его различных частных форм (нервной и нервно-психической). В более широком плане этот многоуровневый подход является перспективным и в приложении к другим психическим процессам, определяющим переработку воспринимаемой информации и поведение организма в целом.

Описанные выше теоретические выводы и анализ результатов экспериментально-прикладных работ, проведённых в области моделирования психики, позволяет заключить, что для приближения этого метода к особенностям живых объектов, необходима разработка соответствующего подхода к моделированию - многоуровневого. Этот подход должен опираться на отражение в модели не только общесистемного уровня моделируемого объекта, но и его более глубоких уровней, организация содержания которых и обеспечивает все специфические свойства объекта в целом.

В связи с этим первоочередной задачей работы над моделью будет отображение определённого относительно глубокого уровня объекта. Это должен быть тот уровень, на котором находятся не целостные подсистемы, а элементы исследуемого объекта. Эти элементы не имеют свойств системы, но благодаря своей организации создают все свойства системы и её подсистем как сложных, но целостных объектов.

При таком системном многоуровневом подходе к моделированию многие ограничения математических моделей (а также компьютерных, рассматриваемых как разновидности или производные от математических) снимаются тем фактом, что из математических объектов моделируется не непосредственно исследуемый объект, а его субстрат - определённый физический (анатомический, физиологический или другой) объект. Его модель в целом по своим системным свойствам уже является не абстрактным математическим, а скорее физическим объектом того или иного вида. Поэтому и при создании из него более общих моделей они будут объективно уже не математическими, а менее абстрактными моделями, намного более приближенными к оригиналу.

При таком подходе общепринятая схема исследования, включающего моделирование, подвергается нескольким существенным изменениям.

Во-первых, возникает дополнительный этап - построение математических и компьютерных моделей элементов исследуемой системы. Это может быть множество одинаковых или разных моделей, соответствующих разным элементам моделируемой системы.

Во-вторых, изменяется содержание этапа построения модели собственно исследуемого объекта. Теперь здесь необходимо работать не с подсистемами и свойствами целого (отображая их в математических величинах, символах или других аналогах), а с моделями элементов целого, вообще не имеющими характерных для него свойств.

Основной задачей построения модели, вместо прямого воссоздания определённых свойств прототипа, становится отображение в ней организации элементов исследуемого объекта. Тем самым осуществляется организация моделей элементов в единую систему, которая уже будет соответствовать исследуемому объекту в целом.

В области психологии такой подход требует моделирования целостных многоуровневых нейропсихологических функциональных систем, с проведением работы как на нейрофизиологическом, так и на психологическом уровнях. Данное направление исследовательской, а в перспективе и прикладной, работы можно рассматривать как интеграцию и развитие работ, изолированно друг от друга проводящихся в нейрофизиологии и психологии - работ, нацеленных на моделирование либо нейронного, либо психического уровня биосистем. Определяющей особенностью этого интегративного подхода должно быть признание многоуровневого характера организации биосистем, заложенное как в его теоретические основания, так и во все процедуры практической реализации моделирования.

Таким образом, исследование на основе многоуровневого системного моделирования требует проведения работы в нескольких взаимосвязанных направлениях:
  • нейрофизиология - анализ функционирования нервных клеток и их сетей, математическое их описание;
  • психология - анализ элементарных психических явлений, их соотнесение с целостными единицами нейрофизиологических процессов;
  • философия и теория информации - анализ содержания и различных форм информации, форм её передачи и переработки, специфики форм информации в биологических системах;
  • программирование - разработка и отладка программного обеспечения для реализации модели на рассматриваемых уровнях организации её прототипа.
Первые три направления работы являются в первую очередь теоретическими, хотя могут содержать и прикладные элементы, связанные с проведением экспериментов на моделях в аспекте их нейрофизиологического, психологического или информационного содержания. Последнее направление является преимущественно практическим, и его реализация является определённым критерием успешности работы, проводимой во всех указанных теоретических направлениях.

Опыт практической реализации системной многоуровневой модели

Раскрытые выше теоретические положения, являющиеся основанием теоретической разработки метода многоуровневого системного моделирования, послужили отправной точкой ведущейся в настоящее время прикладной работы по компьютерному моделированию нейропсихологических функциональных систем.

Для этих целей разработана компьютерная программа, устанавливаемая в среде Windows. На текущем этапе работы это программное обеспечение позволяет моделировать базовые функции, реализуемые элементами нервной системы, а также простые виды взаимодействий разным образом организованных элементов (например, латеральное торможение). В частности, реализованы функции получения возбуждающей и тормозной импульсации от других элементов, обработки сигналов в соответствии с собственным порогом возбуждения/торможения, и передачи импульсации другим элементам. Уже на этом начальном этапе в модели реализованы возможности экспериментирования, отсутствующие в работе с реальными биологическими системами. Это, например, регулирование связей между элементами (нейронами), изменение пороговых и других характеристик элементов, добавление новых элементов с установкой необходимых их характеристик и связей с другими элементами.

Экспериментатор может наблюдать графическое представление состояний элементов модели и всех связей как между ними, так и с внешней средой модели, взаимодействия между элементами одновременно на разных уровнях организации модели, а также общее поведение модели. Последнее предъявляется уже на наиболее общем, системном уровне и представляет собой передвижение изображения модели на ограниченном поле, где находятся также отображаемые моделью "пища" и "препятствия", на которые она реагирует в соответствии с их "биологическим смыслом" и организацией её "нервной системы", созданной экспериментатором.

Независимо от успешности реализации относительно удалённых, перспективных планов разработки данного подхода в моделировании, уже сейчас разработанное программное обеспечение может использоваться для учебных и исследовательских целей в области общей психологии, нейропсихологии, зоопсихологии и в других областях, где изучаются разные аспекты развития и функционирования нейропсихологических систем.