Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Модели нормального и нарушенного нервно-психического развития. Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 12 / 92 3 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

обстоятельств его давней и недавней жизни и вовсе невозможно. Достаточно представить себе, что реакция человека на укол будет зависеть от того, кто уколол, и где, и что при этом сказал, и как посмотрел, и в каких отношениях находятся испытуемый и экспериментатор и т. д., и т. п.

В этой связи уместно напомнить, что реагирует особь не на непосредственно осуществляемое нами воздействие, а на всю ситуацию, которую в реальном эксперименте мы полностью контролировать не можем.

1.2. Сложность поведения

Далеко не всегда есть возможность достаточно полно оценить дифференцированность реакций изучаемой особи. А иногда по тем или иным причинам вообще нежелательно проводить эксперименты с дополнительным воздействием на испытуемого. (Разумеется, какое-то воздействие среды неизбежно; мы не в состоянии полностью устранить его, но можем минимизировать или сделать незначимым.) В этих случаях нам остаётся только наблюдать за поведением и оценивать его с помощью доступных в таких условиях методов.

Количественно поведение можно оценивать разными методами. Но наиболее общую оценку позволит получить определение сложности поведения — сложности в математическом значении этого слова. Не погружаясь в эту область знания, договоримся оценивать сложность поведения количеством возможных векторов перехода от одного состояния в другое. Это очень грубая оценка, не учитывающая разной вероятности и, следовательно, предсказуемости таких переходов. Однако для начала такой подход представляется вполне оправданным.

Представьте себе, что система (в нашем случае живая) в начале периода наблюдения находится в состоянии «а» (рис. 1). Если это единственное состояние, в котором она может находиться, то сложность поведения нулевая. Возможность перехода в состояние «b» оценим единицей, обратно — двойкой. Получится, что система со сложностью поведения «2» может (но не обязана!) осуществлять переход «a→b» и «b→a» и нам хватит двух символов для сколь угодно долгой записи её поведения: «abababababababab…».

Рису нок 1. П оведение системы: два возможных состояния и два возможных

вектора перехода между ними. Слева гипотетический пример1, с права

его формальное математическое представление

Увеличение количества возможных состояний (рис. 2) приводит к увеличению и количества возможных векторов, хотя эти две величины связаны между собой отнюдь не жёстко: во многих реальных системах, в том числе живых, не из любого состояния можно перейти в любое. Обратите внимание, что из состояния «h» возможен переход только в состояние «b», а состояние «f» является для системы терминальным: из него перейти в какое-либо иное состояние уже невозможно.

Рис. 2

Рису нок 2. П оведение системы: два возможных состояния и два возможных

вектора перехода между ними. Слева гипотетический пример2, справа

его формальное математическое представление

Некоторые элементы изображения от https://ru.freepik.com

Таким образом, шкала для оценивания сложности поведения, как и шкала дифференцированности реакций, тоже имеет абсолютный ноль. И так же теоретически должна быть абсолютной дискретной, а на практике оказывается ранговой. В самом деле: мы не сможем так долго наблюдать за поведением достаточно развитого существа, чтобы зафиксировать все возможные вектора переходов между состояниями. Приходится ограничивать время наблюдения и довольствоваться весьма приближённой оценкой, и описывать поведение, вновь используя феноменологический подход.

Вернёмся к нашему примеру. Думаю, нетрудно сообразить, что возможных векторов перехода у червяка на много порядков меньше, чем у любого взрослого млекопитающего. Особенно, если учитывать все состояния и все возможные паттерны поведения, включая выражение эмоций, акты коммуникации и т. п. Большие возможности для генерации разнообразного поведения дают организму преимущества: больше шансов приспособиться к изменившимся условиям жизни. Подчеркнём только, что речь идёт о детерминированном поведении, поведении, обусловленном активностью нервной системы! В противном случае максимальную сложность мы обнаружим у броуновских частиц…

Воображение важнее знания, ибо знание ограничено, тогда как воображение охватывает весь мир, стимулирует прогресс и порождает эволюцию.

А. Эйнштейн, физик

1.3. Креативность

Казалось бы, используя столь фундаментальные и безупречно описываемые математически показатели, можно более ни о чём не заботиться. Раз есть такой надёжный ориентир, в нужное время следует только обеспечить требуемую точность, и результат уже в руках. Однако недаром нервную систему мы называем «системой»: как любая система, она обладает свойствами, которые не являются простой суммой свойств отдельных её частей. И даже если мы научимся получать достаточно точные оценки дифференцированности

реакций и сложности поведения, обеспечиваемых нервной системой, в случае высокоразвитых животных этого не будет достаточно для решения многих задач (как научных, так и сугубо прикладных). Это обусловлено их высокой эмерджентностью, то есть наличием у системы свойств, которые невозможно предсказать, зная только её состав и принципы взаимодействия компонентов.

Из этой ситуации есть два не исключающих друг друга выхода. Первый — разработать математическую модель функционирования интересующей нас нервной системы. Второй — вводить дополнительные показатели, позволяющие оценивать те функции, которые присущи только нервным системам наиболее развитых существ. И вновь мы вынуждены признать, что для первого пути у нас слишком мало знаний и слишком слабые технические возможности. Несмотря на робкие попытки, мы очень далеки от создания пусть не полноценной, но сколь-нибудь пригодной для использования в практических целях модели сложной, развитой нервной системы. Пока что одна из ближайших научных задач в этой области — создание коннектома (полного описания межнейронных связей) нервной системы дождевого червя и на её основе соответствующей модели функционирования.

Остаётся второй путь. Вновь отнюдь не безупречный, но вполне применимый для решения практических задач. Именно так мы поступали и поступаем во множестве подобных ситуаций, когда имеем дело с эмерджентными системами в самых разных областях — от высокой науки до искусства, когда не удаётся «поверить алгеброй гармонию». Вводим новые понятия и оцениваем, в том числе количественно, новые характеристики. При этом прекрасно сознаём, что и те, и другие определены нечётко, из-за чего вероятны противоречия, расхождения результатов и т. п. В этом суть феноменологического подхода, который здесь становится основным.

В качестве примера такого подхода введём понятие креативности как способности находить способ решения задачи, который, с одной стороны, не является непосредственно детерминированным генетически и, с другой стороны, не приобретён в процессе обучения. Под обучением будем понимать направленное воздействие на особь с целью передать ей определённые знания и/или выработать у неё определённый навык. Такое широкое определение креативности позволяет использовать это понятие далеко за пределами тех обла-

стей, в которых мы привыкли его встречать. Разумеется, применимо это понятие для описания функционирования не только человека, но и многих других животных с развитой нервной системой.

Креативность в указанном значении является необходимым условием появления и существования культуры. В отличие от наиболее распространённой традиции использования этого понятия, под культурой в животном мире мы будем понимать приобретённое поведение, передаваемое из поколения в поколение без использования наследственного аппарата. Для появления культуры необходимы: во-первых, способность обучаться (с учителем или на собственном опыте) и, во-вторых, проявлять креативность. Благодаря этому новые, до того не наблюдавшиеся в этой популяции поведенческие паттерны — способы решения каких-либо задач — будут перениматься другими особями популяции, закрепляться и проявляться в поколениях до тех пор, пока не будет разорвана поведенческая связь между ними.

Культура как явление наблюдается не только у человека, хотя люди создали наиболее развитую и сложную культуру из всех, которые нам известны. Не стоит забывать, что под введённое выше понятие культуры подпадает вся материальная и нематериальная культура человечества, включая не только живопись, музыку и т. п., но и использование отвёртки, умение нецензурно выражаться, приготовить яичницу, показать язык, рассчитать вероятность падения капли дождя на голову мухи и т. д. Культуру демонстрируют многие высшие животные. Наиболее яркие примеры — другие (помимо человека) приматы, псовые, врановые, китообразные, некоторые грызуны. Формирование культуры — это наиболее сложный и развитый способ адаптации популяции к меняющимся условиям среды.

Даже из приведённых примеров видно, что креативность и основанная на ней культура могут быть выражены в разной степени. Следовательно, они могут оцениваться количественно. Шкала для оценивания креативности будет иметь абсолютный ноль: хоть и непросто, но возможно экспериментально показать, есть у представителей того или иного вида поведенческие паттерны, передача которых следующим поколениям прерывается, если их представители были лишены возможности непосредственно контактировать друг с другом.

А вот выбрать единицу и способ измерения креативности, доступные для приемлемого уровня стандартизации, мы пока не умеем.

В количестве решённых задач «на сообразительность»? Но они все разные, разной сложности, да и багаж соответствующих навыков у любых двух людей (или ворон, или дельфинов) разный. В отклонениях поведенческого паттерна отдельной особи от среднего в популяции? Непосильная пока задача, если мы рассматриваем чрезвычайно сложное поведение высокоорганизованных животных.

Получается, что и шкала для оценивания креативности (которая в теории должна быть абсолютной дискретной) на практике оказывается не просто ранговой, но ещё и довольно слабой: как только мы попытаемся усилить шкалу для получения большего количества значений (рангов), мы упрёмся в недоступность адекватных инструментов для измерения. Согласитесь, только в случае явных различий между двумя, например, учениками в классе, мы можем сказать, кто из них «сообразительнее». И то сразу начнём сомневаться, делать оговорки, ссылаться на недостаточное знание об их жизни вне школы. Тем не менее креативность можно оценивать количественно, и эту оценку можно использовать как показатель уровня развития нервной системы.

1.4. Интегральный показатель

Итак, мы ввели три количественных показателя, пригодных для того, чтобы с их помощью оценивать уровень развития нервной системы как уровень её функциональных возможностей. Два из них сугубо математические, точнее, они математически определены и позволяют сухо и чётко, без оговорок получать требуемую характеристику каждой интересующей нас особи. По крайней мере, так должно быть в теории, однако в простейших случаях это возможно и на практике. Третий показатель не так хорош, но без него в сложных случаях нам не обойтись: упустим то важное, что не умеем ещё исчерпывающе описать математически.

Достаточно ли этих трёх показателей? Зависит от решаемой нами задачи, от того, насколько значимы для нас надёжность, устойчивость, точность получаемых оценок. Если результат нас устраивает, отлично, можем обойтись одним или несколькими из этих показателей. Если нет, придётся дополнять арсенал новыми, более или менее теоретически обоснованными, более или менее удобными для практического использования.

Однако пока остановимся на трёх уже введённых показателях: иначе рискуем потонуть в море разнообразных оценок функционирования нервной системы. Для построения самых простых моделей удобно свести эти показатели в один, чтобы дальше использовать одно число, строить один график, а не несколько сразу. Для этого трём количественным шкалам надо сопоставить одну — для той величины, которую дальше мы и будем использовать как некий интегральный показатель уровня развития нервной системы или, точнее, уровня функциональных её возможностей. Для высших животных эту величину мы будем называть уровнем нервно-психического развития, подчёркивая тем самым единство нервных и психических процессов. Граница между ними условна, обусловлена традицией и будет существовать до тех пор, пока психические процессы мы не научимся изучать и описывать так же ясно и точно, как те, которые называем сейчас «нервными».

За неимением универсальной модели функционирования нервной системы, а также из-за небезупречности таких понятий, как креативность, для получения новой шкалы придётся использовать простую сумму рангов с эмпирически подобранными весовыми коэффициентами для каждого. Таким образом итоговая шкала также получится ранговой, будет иметь абсолютный ноль (что само по себе очень ценно) и унаследует достоинства и недостатки, присущие своим предшественницам.

Введение весовых коэффициентов необходимо, иначе мы рискуем «переоценить» один показатель, например, сложность поведения, и «недооценить» другой, например, креативность. Представьте себе: полугодовалый ребёнок демонстрирует очень сложное поведение, но решить простую логическую задачу и достать спрятанную игрушку не может. А сорока с более простым поведением может! Подбор весовых коэффициентов позволит нам получить интегральную оценку, примерно соответствующую нашим же представлениям о том, возможности какой нервной системы мы считаем более высокими, а какой менее. Это не совсем честно: так мы подгоняем результат под уже сложившиеся представления. Для строгой классической науки это недопустимо, но, как уже было не раз сказано, пока что мы не можем исчерпывающе математически описать функционирование нервной системы и для решения прикладных задач вынуждены использовать вспомогательные инструменты.

1.5. Нормированные шкалы

Есть другой, отличный от только что описанного, подход к получению интегрального показателя. Это нормирование значений и использование нормированных шкал для всех используемых и подлежащих объединению показателей.

Нормирование заключается в приведении диапазона значений показателя к некоторым удобным границам. Например, от нуля до единицы (или 100%). Ноль в нашем случае означает отсутствие функции (способности, навыка), а единица — её максимальную выраженность. Максимум может быть абсолютным (достижимым в течение жизни) или возрастным (достижимым в этом возрасте).

Если все объединяемые показатели нормированы таким образом, то можно обойтись без рискованного сложения рангов с эмпирически подобранными весовыми коэффициентами. Ведь ноль и еди ница будут означать минимум и максимум для каждого показателя.

В тех областях знания, где можно определить естественные минимум и максимум для интересующей величины, нормирование избавляет от многих проблем. В нашем же случае естественного максимума нет, его придётся вводить тоже эмпирически: кто же может точно сказать, каков предел возможностей нервной системы человека?

Тем не менее нормирование — весьма полезный приём и к нормированным шкалам мы ещё вернёмся, когда будем обсуждать трёхмерные модели развития.

Нервная система обеспечивает полезные поведенческие реакции на изменения условий среды.

Чем выше дифференцированность нервных реакций, тем больше преимуществ имеет особь.

Большие возможности для генерации сложного детерминированного поведения дают организму адаптационные преимущества.

Чем выше креативность особей, тем больше возможностей у популяции приспособиться к меняющимся условиям.

Интегральный показатель функционирования нервной системы представляет собой ранговую оценку с абсолютным нулём и требует использования весовых коэффициентов для своих составляющих.

В некоторых случаях полезно нормировать шкалу, однако в биологии для этого часто приходится вводить эмпирический максимум оцениваемого показателя.

2. Двухмерные модели с абсолютным

показателем развития

Никакое существо с нервной системой не появляется полностью сформированным. Нервной системы это касается в особенности: на её развитие влияет множество как наследственных, так и средовых факторов, действующих в онтогенезе. Причём среди них есть не только жёстко детерминированные, но и те, что зависят от случайного стечения обстоятельств. Поэтому, кстати, даже монозиготные близнецы не полностью идентичны, хотя и очень похожи.

Для полноценного описания развития нервной системы нужно рассматривать и её структуру, и её функцию: функции без структуры не существует, а структура, которая не функционирует, нас сейчас не интересует. Однако рассматривать модели структурной организации нервной системы мы здесь не будем: эта чрезвычайно интересная тема требует использования большого количества морфологических (гистологических и анатомических) терминов и увела бы нас от основной цели — понять и научиться описывать возможности, которые даёт существу его нервная система. Поэтому морфология будет упоминаться только для того, чтобы подчеркнуть единство структуры и функции и пояснить, чем обусловлены те рамки, за пределы которых развивающаяся нервная система выйти не может.

Таким образом, дальше мы будем рассматривать модели, отражающие изменение функциональных возможностей нервной системы, опуская (но не забывая!) их морфологическую основу. И начнём с наибо лее простых — двухмерных — моделей, в которых участвуют две переменные: одна независимая и одна зависимая. Математически такие модели представляют собой функцию вида F(x), графически отображаемые в прямоугольной системе координат на плоскости с двумя осями.

2.1. Независимая переменная

Словом «развитие» мы обозначаем процесс, развёрнутый во времени. Поскольку над временем мы не властны и изменять его течение не можем, естественным выбором на роль независимой переменной будет время, которое далее мы будем традиционно обозначать буквой t.

<<< < Предыдущая 12 / 92 3 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]