полная версия

Василий Алексеевич Сычев
Общая когнитивная теория

Глава 10. Математикам. Какие математические инструменты нужно добавить в теорию графов, чтобы адекватно описать граф зооморфного интеллекта. Как создать полноценную модель психики

Помните, ещё в самом начале наших размышлений мы разработали малую модель культуры и говорили о необходимости вернуться к данному вопросу и определить вехи разработки более полной модели? Теперь, когда входящие сигналы от зрительных рецепторов активировали элементы первого уровня, отвечающие за распознавание букв, а эти элементы, в свою очередь, благодаря тому что входят в состав элементов более высокого уровня, активировали их, что привело к активации мемстинкта первой главы :– скорее всего, да, вспомнили. Ну что ж, не будем обманывать свои ожидания (а они у нас есть, ведь мы продолжили наши размышления, значит, нам это интересно, или, другими словами, в данный мемстинкт входит целевой элемент) и попробуем составить более полную модель человеческой культуры или, если угодно, модель человеческой психики как копии части всей культуры.

Для этого нам нужно будет обратиться господам математикам. Здравствуйте, господа математики. Не откажите в помощи двоюродным братьям своим гуманитариям, ведь мы хотим и наши науки добавить в список точных наук. Что ж, попробуем представить, из чего могла бы состоять большая модель человеческой психики. Для представления мы будем использовать системный подход и теорию графов. Начнём с самых маленьких частей нашей системы. Наверное, чтобы не потеряться в деталях, нам стоит остановиться на элементах мемстинктов первого уровня и не учитывать более мелкие части, такие как отдельные нейроны или даже молекулы, их составляющие, хотя наиболее полная модель, конечно, должна начинаться с молекулярного уровня или хотя бы учитывать процессы, происходящие внутри и снаружи клетки. Итак, вершинами графа, представляющего модель человеческой психики, будут являться элементы мемстинктов первого уровня.

Существующий инструментарий теории графов идеально подходит для описания существующих систем слабого искусственного интеллекта и не очень хорошо подходит для описания самоподдерживающихся процессов естественного интеллекта. Мы можем предположить, что как раз существующий инструментарий и оказал значительное влияние на дизайн существующих систем слабого искусственного интеллекта.

Граф зооморфного интеллекта состоит из отдельных графов нейронных сетей мемстинктов и элементов мемстинктов. Давайте назовём такие графы м-графами. М-графы весьма специфичны. Мы с вами говорили ранее о разделении разных нейронных сетей. Это разделение осуществляется разными способами, в том числе торможением соседних нейронов, но, пожалуй, основной способ разделения нейронных сетей – это отсутствие прямых связей между элементами одного уровня. Представить, как это работает, можно, посмотрев на гиперколонки первичной сенсорной коры, которые в нашей теории частично ассоциируются с элементами первого уровня. Ассоциативные волокна соединяют их в большей мере с другими частями коры и в меньшей мере друг с другом. Другие части коры – это как раз и есть элементы более высоких уровней. В итоге мы видим, что м-граф состоит из нескольких элементов низкого уровня и одного элемента высокого уровня, причём элементы низкого уровня не соединены между собой рёбрами, но соединены рёбрами с элементом более высокого уровня. М-граф – весьма необычный граф, ведь не все его вершины равнозначны. Вершина высокого уровня, в которой сходятся рёбра, соединяющие её с вершинами низкого уровня (инцидентные с вершинами низкого уровня ребра), управляет последовательностью воспроизведения элементов низкого уровня. Её даже можно рассматривать как некий орган управления в системе элемента мемстинкта высокого уровня. Давайте назовём эту вершину управляющей вершиной.

Управляющая вершина м-графа – это вершина, вес которой хранит информацию о порядке возбуждения вершин графа.

Еще одна особенность м-графа – это упорядоченность возбуждения вершин по времени. В теории графов существует понятие пути и направленности рёбер, но в м-графе последовательно возбуждаются вершины, не соединённые напрямую рёбрами. Выражаясь образно, можно сказать, что это некий путь во времени. Давайте назовём эту характеристику м-графа, информацию о которой содержит вес управляющей вершины, в-путём.

В-путь – это последовательность возбуждения вершин м-графа, отражённая в весе управляющей вершины.

М-граф – это граф, все вершины которого инцидентны только одной управляющей вершине, вес которой содержит информацию о в-пути всех остальных вершин.

Вид графа, необходимый для описания всего зооморфного интеллекта, тоже отсутствует в существующей теории графов. Наиболее подходящий вид графа – гиперграф – представляет собой вид графа, в котором каждое ребро может связывать различное количество вершин; другими словами, каждая вершина может входить одновременно в разные подграфы, но в нашем случае вершинами графа элементов следующего уровня являются графы элементов низкого уровня. Повторим ещё раз: наш граф состоит из управляющих вершин, которые сами являются графами, и так как минимум три раза. Поскольку такой вид графа используется нами для описания интеллектуальных систем, давайте назовём его и-графом.

И-граф – это граф, вершины которого являются м-графами. Вершины и-графа первого уровня являются пустыми графами. Вершины и-графа второго уровня являются м-графами первого уровня и т.д. Таким образом, элемент мемстинкта третьего уровня является м-графом, управляющие вершины которого входят вместе с вершинами второго уровня в граф второго уровня, вершины которого, в свою очередь, являются управляющими вершинами, входящими в графы первого уровня.

По всей вероятности, специфической особенностью любой интеллектуальной системы и уж точно нашего мозга является возможность создавать самоподдерживающиеся процессы. В нашем мозге такие процессы организованы путём наличия самовозбуждающихся систем, являющихся друг для друга положительной обратной связью. Например, нейронная сеть мемстинкта может поддерживать возбуждение нейронной сети инстинкта, а та, в свою очередь, может поддерживать возбуждение нейронной сети мемстинкта и т.п. По сути своей большинство основных процессов в нашем мозге поддерживают активность друг друга, являясь друг для друга положительными обратными связями. Кроме того, процессы способны создавать структуры, которые, в свою очередь, могут поддерживать активность процессов. Например, набор входящих афферентных сигналов может запустить процесс консолидации нового мемстинкта, который затем сможет возбуждаться самостоятельно при возбуждении одной из его частей и поддерживать возбуждение других нейронных сетей. Некоторые процессы в человеческом мозге могут поддерживаться на протяжении периодов, сопоставимых с периодом жизни. Значительная часть мемстинктов реконсолидируются на протяжении всей жизни, некоторые регулярно под воздействием внешней среды, но значительную роль в возбуждении и последующей реконсолидации могут играть и процессы самовозбуждения. Например, наличие сильного целевого элемента, связанного с игрой в казино, может заставлять человека регулярно искать данный тип развлечения, или, например, наличие у учёного сильного целевого мемстинкта, связанного с научной работой, способно развивать этот мемстинкт на протяжении лет, десятилетий, а может и всей жизни, способствуя появлению новых открытий. Мы говорили о том, что загрузка в существующие системы слабого искусственного интеллекта разнородных данных, то есть данных, построенных не на основе ограниченного количества (алфавита) элементов первого уровня, принципиально не может позволить данным системам обладать характеристикой самоосознания, но, пожалуй, основное отличие существующего слабого искусственного интеллекта от естественного заключается в отсутствии самовозбуждающихся внутренних процессов. В существующих интеллектуальных системах изменение внутренних структур происходит только (или в основном) на этапе обучения, а возбуждение процессов после этого происходит только за счёт внешнего воздействия. Такие системы напоминают нейронную сеть инстинкта «стукнул здесь – дёрнулось там»: загрузил фото – получил обработанное фото и т.д. В естественном интеллекте значительная часть процессов, происходящих в каждый конкретный момент, – это самоподдерживающиеся процессы, и информация о них составляет суть моделирования внешней среды. Да, основные процессы естественного интеллекта практически полностью прерываются во время медленной стадии сна, но и поступление внешней информации также практически прерывается. Наша система как бы не работает, находится в выключенном состоянии. В любой другой момент основная часть процессов возбуждается не за счёт внешнего воздействия, а за счёт самоподдерживающаяся процессов.

Ещё одна важная причина, по которой существующий инструментарий теории графов не очень подходит для описания естественного интеллекта, – сложность моделирования самоподдерживающихся процессов внутри графа.

При моделировании мы должны учитывать то, что на вход может подаваться не любая информация, а лишь информация, состоящая из ограниченного набора состояний датчиков (рецепторов внешней среды). Живой организм имеет ограниченное количество рецепторов, передающих сигналы через ограниченное количество нервов. Мы можем считать единицей условной кодировки сигналов сигнал, приходящий в подкорковые отделы мозга по одному афферентному аксону. Афферентных сигналов значительно меньше, чем внешних рецепторов в организме. Таким образом, в модели мы можем подавать на вход не функции, а последовательность дискретных сигналов 0 и 1. Причём определённый набор сигналов будет всегда активировать определённый элемент мемстинкта первого уровня и (или) инстинкт. Для упрощения модели мы можем рассматривать только наборы входящих сигналов, активирующих нейронные сети. Ограниченное количество таких наборов составит алфавит естественного интеллекта.

Признав, что на вход могут поступать только наборы сигналов, активирующие «алфавит интеллекта», мы с вами упростили процесс моделирования.

Поскольку наши вершины (элементы первого уровня) могут одновременно возбуждаться из нескольких источников, а каждая вершина в каждый конкретный момент времени может находиться в нескольких стадиях возбуждения, для простоты давайте считать их окрашенными в разные цвета. Мы должны учитывать минимум три стадии возбуждения. Не возбуждены – вершины синего цвета, умеренно возбуждены – вершины красного цвета, стали эпизодом сознания – вершины оранжевого цвета. Это немного усложняет нашу модель, но входящие сигналы по-прежнему могут увеличивать стадию возбуждения только на одну единицу.

Вес ребра в нашей модели характеризует нейронные связи между вершинами. Вес ребра может быть маленьким, и тогда соединяемые им вершины не будут активироваться одновременно; он может быть большим – соединяемые вершины будут возбуждаться одновременно, если находятся на верхних стадиях возбуждения; и он может быть максимальным, тогда соединяемые вершины будут возбуждаться всегда при возбуждении одной из них. Вес ребра вырастает вместе с ростом интервала времени, в течение которого соединяемые вершины находятся в возбуждённом состоянии. То есть чем дольше возбуждены соседние вершины, тем больше вес ребра между ними.

Элемент высокого уровня (управляющий элемент) содержит информацию о порядке возбуждения входящих в него элементов низкого уровня. Как мы уже говорили, соединяя напрямую с помощью рёбер в отдельный граф элементы низкого уровня, мы не сможем получить и-граф. Для примера воспользуемся опять аналогией из языка, ведь, как мы уже неоднократно замечали, устройство языка совершенно не случайно похоже на устройство системы мемстинктов психики. Если мы соединим элементы первого уровня – фонемы – в слова напрямую, то у нас получится очень ограниченный набор слов, ведь, как мы помним, в и-графе подграф, состоящий из вершин, соединённых ребрами с большим весом, становится обособленным и приобретает свойства вершины элемента высокого уровня, то есть его вершины могут активироваться только вместе, а значит, не могут иметь смежных вершин на своём уровне. То есть, другими словами, если мы имеем набор элементов, соответствующий алфавиту, в котором есть только один элемент, соответствующий букве «а», только один элемент, соответствующий букве «б», один элемент, соответствующйй букве «в», и т.д., то мы сможем составить из такого набора букв очень ограниченное количество слов (как при игре в «Эрудит» с использованием только одного набора букв). Если же мы имеем возможность создать элемент высокого уровня (вершину высокого уровня), хранящий запись о последовательности букв, пределы нашего словарного запаса сразу увеличиваются до количества всех возможных комбинаций отдельных букв алфавита. Вершина и-графа высокого уровня имеет вес, характеризующий в-путь (последовательность воспроизведения) обособленного подграфа низкого уровня, связанного с ней.

В нашем мозге функцию поддержания последовательности воспроизведения элементов низкого уровня во время периода консолидации нейронной сети (сохранение веса управляющей вершины), по всей вероятности, выполняет гиппокамп, по крайней мере это одна из структур, которая точно участвует в данном процессе.

Таким образом, устройство и-графа позволяет нам активировать, а значит, сохранять практически бесконечное число комбинаций ограниченного количества наборов входящих сигналов.

Мы с вами описали один способ возбуждения элементов нашего и-графа – возбуждение входящими сигналами, или возбуждение снизу, но как мы, помним вершины нашего и-графа могут иметь несколько степеней возбуждения и могут активироваться одновременно из нескольких источников. Благодаря этому мы можем организовать протекание самовозбуждающихся процессов без внешнего возбуждения.

Благодаря устройству и-графа одна и та же вершина низкого уровня может одновременно входить в состав м-графа более высокого уровня, и поскольку рёбра, соединяющие вершину низкого уровня с управляющей вершиной высокого, не являются строго направленными, любая вершина низкого уровня может быть одновременно возбуждена от нескольких управляющих вершин более высокого уровня. Дополнительное возбуждение вершина может получать также, если она связана с инстинктом, то есть является целементом, болементом, или от структур гиппокампа. В результате в каждый конкретный момент времени мы имеем определённое количество вершин, находящихся на разных стадиях возбуждения. Совокупность вершин, которые в данный момент времени находятся на высокой стадии возбуждения, являются историей сознания, могут соединяться с вновь созданной управляющей вершиной высокого уровня, и если возбуждение будет поддерживаться определённое время, рёбра, связывающие её с элементами низкого уровня, увеличат свой вес и вновь созданная управляющая вершина может сохраниться.

Итак, на данный момент наша модель психики выглядит следующим образом. В начале работы модели мы имеем и-граф, состоящий из м-графов нескольких уровней. Вершины низкого уровня связаны рёбрами только с вершинами более высокого уровня и с вершинами более низкого уровня, но не своего уровня.

При длительной активности ребра его вес увеличивается. Вес ребра может быть близок к нулю, и тогда при возбуждении одной вершины вторая, присоединённая данным ребром, не возбуждается. Вес ребра может быть средним, и тогда при возбуждении одной вершины вторая, соединённая с ней данным ребром, может возбуждаться. Вес ребра может быть высоким, и тогда при возбуждении одной вершины вторая, соединённая с данным ребром, возбуждается всегда.

Вертикальная направленность связей между различными уровнями интуитивно понятна нам, ведь она напоминает устройство языка. Отсутствие рёбер на своём уровне позволяет на следующем уровне реализовать большее количество комбинаций «алфавита» низшего уровня. В мозге данный принцип реализован с помощью разделения коры на различные зоны. Количество связей внутри зоны ограничено. Например, гиперколонки первичной зрительной коры имеют ограниченное количество связей между собой и увеличенное количество связей с вторичной зрительной корой. Таким образом, мы можем физически разделить различные элементы одного уровня друг от друга. С точки зрения нашего и-графа решается проблема одновременного возбуждения всех рёбер одного уровня. Мы помним, что при одновременной активности двух вершин вес ребра между ними возрастает; также мы помним, что вершины, соединённые рёбрами с большим весом, всегда возбуждаются одновременно. Ограниченное количество элементов, составляющих «алфавит» вершин низкого уровня, приводит к тому, что многие из них активны одновременно, и если бы они были соединены рёбрами, в течение короткого срока вес всех рёбер одного уровня стал бы максимальным, то есть все вершины возбуждались бы одновременно.

Вершина более высокого уровня хранит информацию о последовательности возбуждения (в-пути) соединённых с ней вершин более низкого уровня. Помимо вершин первого уровня, соединённых с рецепторами и способных принимать входящие сигналы, существуют отдельные вершины первого уровня (элементы воли), соединённые с исполнительными механизмами и другими вершинами разных уровней, способные генерировать исходящие сигналы на исполнительные механизмы или исходящие сигналы, способные возбуждать другие вершины разных уровней. В каждый отдельный момент времени существует конкретная совокупность вершин, имеющих одинаковую степень возбуждения. Совокупность синих вершин, совокупность красных вершин, совокупность оранжевых вершин. Мы можем считать, что в каждый конкретный момент времени мы имеем три виртуальных графа, вершины которых связаны как бы в другом измерении, в измерении цвета. При этом все вершины синего виртуального графа будут обособлены, поэтому мы можем считать, что виртуальных рёбер синего цвета нет, то есть это пустой граф. Виртуальные графы красного и оранжевого цветов, напротив, будут иметь виртуальные рёбра.

Вершины красного виртуального графа могут поддерживать процесс консолидации, в результате которого настоящие, невиртуальные рёбра, соединяющие эти вершины с управляющими вершинами другого уровня, увеличивают свой вес в каждый момент возбуждения. Вершины, входящие в оранжевый виртуальный граф, являются историей сознания и могут создавать управляющую вершину более высокого уровня. К слову сказать, наша модель позволяет понять, почему для появления сознания в реальной нейронной сети требуется время, превосходящее время, необходимое для возбуждения её только с помощью входящих сигналов. Процесс возбуждения реальных нейронов требует определённых затрат времени, поэтому первичное возбуждение (через входящие сигналы и дальше к элементам более высокого уровня) занимает 200–300 миллисекунд; в это время вершина становится красной, если использовать нашу терминологию. Ещё через 200–300 миллисекунд может подключиться другой источник возбуждения, например другая вершина более высокого уровня, и наша вершина станет оранжевой, то есть в ней появится сознание.

Разделение на два условных измерения – измерения вертикальных рёбер между уровнями и измерения цветовых виртуальных графов – позволяет нам развести по разным условным измерениям процессы, протекающие в нашем и-графе, то есть само моделирование среды (оно будет протекать в условном измерении цвета) и сохранение информации об этих процессах, которое происходит в условном измерении вертикальных связей.

Именно в условном измерении цвета происходят процессы, фиксируемые как сети покоя: красный виртуальный граф, все процессы с коррелятами сознания, зеркальными нейронными сетями и вообще все процессы, связанные с мышлением, сознанием, эмоциями и т.д. То есть все процессы, связанные с активацией нейронных сетей, все процессы, фиксируемые с помощью современных методов, в том числе вся волновая активность мозга.

В условном измерении вертикальных связей происходят все процессы, связанные с изменением структуры, то есть реальные процессы, изменяющие физическую структуру нашего и-графа (мозга), то есть все процессы, связанные с хранением информации и памятью.

Итак, мы имеем два условных измерения. Первое условное измерение – вертикальных связей, или нейронных сетей, или синапсов, или структурных изменений. Давайте назовём его с-измерением. Ещё раз повторим, что в нём фиксируются все физические изменения нашего графа (реальных нейронных сетей). То есть именно в нём появляются нейронные сети – м-графы, вершины которых связаны рёбрами с большими весами и которые способны возбуждаться все вместе при возбуждении части такого графа (нейронные сети). Именно эти нейронные сети (м-графы) мы увидим, если будем препарировать неживой мозг, именно их можно назвать коннектомом; но из-за того, что в живом активном мозге возможно одновременное возбуждение нейронных сетей из разных источников, совокупность возбуждённых до определённого уровня вершин редко совпадает с совокупностью вершин нейронной сети. Совокупность вершин истории сознания (оранжевого виртуального графа) состоит из вершин, входящих в большинстве случаев в разные нейронные сети, в разные м-графы, но оранжевый виртуальный граф объединяет не все вершины этих графов. Так же, как и совокупность вершин реконсолидируемой нейронной сети (красный виртуальный граф) не совпадает с совокупностью вершин исходного графа (нейронной сети реконсолидации). Да, мы можем математически просчитать совокупность вершин оранжевого и красного виртуальных графов, поэтому пространство, в котором существуют данные графы, мы и называем условным измерением, но вершины в нём объединены не потому, что соединены рёбрами, имеющими определённый вес, а благодаря тому, что в определённый момент времени имеют определённый уровень возбуждения, то есть в некотором смысле объединены во времени. В этом условном измерении происходят все волновые процессы мозга, происходят процессы включения внутриклеточных каскадов фиксации памяти, процессы выделения нейромедиаторов и процессы возбуждения нейронов. Давайте назовём это условное измерение в-измерением. В нём мы можем условно объединить вершины, имеющие одинаковую степень возбуждения, в горизонтальную нейронную сеть условными виртуальными рёбрами. Наша условная виртуальная нейронная сеть вершин, имеющих одну степень возбуждения (один цвет), состоит из последовательно возбуждающихся вершин одного уровня; между ними, как мы уже говорили, нет реальных рёбер, но именно эта информация, содержащая последовательность возбуждения вершин одного уровня (последовательность возбуждения элементов будущего мемстинкта), и сохраняется затем в виде формулы веса управляющей вершины высокого уровня, имеющей реальные рёбра со всеми данными вершинами нижнего уровня. То есть именно в этом измерении моделируются процессы внешней среды путём создания временных совокупностей вершин одного уровня.

Можно посмотреть и с другой стороны. В с-измерении вершины объединяются в граф потому, что соединены рёбрами, имеющими одинаковый вес, а в в-измерении – потому, что в конкретный момент времени имеют одинаковую стадию возбуждения.

Как мы уже говорили выше, оранжевый граф состоит в основном из элементов реконсолидируемых в данный момент мемстинктов, которые входят в красный граф и дополнительно возбуждаются благодаря ассоциативному возбуждению, но дополнительное возбуждение может происходить и из других источников, например, красные вершины могут становиться оранжевыми благодаря намеренному возбуждению с помощью элементов воли.

Как мы уже упоминали выше, масштаб времени процессов изменения и-графов (реконсолидации мемстинктов) в с-измерении соответствует дням, десяткам дней и более, а изменение процессов в в-измерении происходит за десятки и сотни миллисекунд, десятки минут и более.

Некоторые процессы, протекающие в в-измерении, запускают процессы в с-измерении, которые, в свою очередь, заканчиваются физическим изменением структуры (увеличением веса рёбер); но далеко не все процессы, происходящие в в-измерении, служат причиной запуска процессов в с-измерении, и это в числе прочих причин позволяет нам разделить их на разные группы.

Благодаря наличию вершин воли и исполнительных механизмов оранжевый виртуальный граф может генерировать исходящие сигналы, которые, в свою очередь, могут быть входящими сигналами для другого и-графа. Таким образом, организуется культурный граф, назовём его к-графом, вершины которого соответствуют вершинам высокого уровня и-графа (элементы мемстинктов высокого уровня и мемстинкты). Кроме того, вершинами к-графа являются искусственные мемстинкты. И искусственные, и естественные мемстинкты в нашей модели можно представить формулой, содержащей информацию о последовательности элементов низкого уровня (в-путь) вплоть до первого уровня. Другими словами, в нашей модели и искусственные, и естественные мемстинкты будут равнозначны и могут быть представлены вершинами к-графа, имеющими вес, характеризующий последовательность элементов низкого уровня. Рёбрами к-графа являются каналы коммуникации или процесс создания искусственных мемстинктов. К-граф можно подразделить на подграфы, объединяющие копии одной вершины.

Итак, наш к-граф может моделировать нашу культуру. Теоретически мы можем составить «алфавит» входящих и волевых элементов первого уровня. Поскольку любой и-граф будет получать входящий сигнал от другого и-графа, входящие и волевые элементы первого уровня во всех и-графах окажутся связанными уже на втором уровне. То есть «алфавиту» входящих элементов можно будет сопоставить «алфавит» волевых элементов. Кроме того, теоретически копии одного мемстинкта содержат очень похожее описание последовательности элементов «алфавита». Ни «алфавит», ни описание не будут математически точными в разных и-графах, потому что при такой сложной системе копирования неизбежно будут накапливаться ошибки, да и физическая структура носителей может различаться и допускать ошибки при копировании, но они будут очень похожими, особенно благодаря тому, что система способна перманентно верифицировать копии описания (в-путь).

В начале процесса моделирования мы имеем граф с условно неразмеченными рёбрами и полное отсутствие виртуальных графов. В нашем графе имеются вершины – инстинкты, реагирующие на наборы входящих сигналов, соответствующих «алфавиту» вершин первого уровня (элементов первого уровня). Набор вершин инстинктов в разных и-графах очень похож. Все вершины инстинктов имеют связи со всеми вершинами первого уровня. После начала моделирования вес рёбер будет меняться, и вследствие этого, а также вследствие одновременного возбуждения из разных источников будут появляться вершины разных цветов; если переносить аналогию на реальный мозг, появятся волновая активность, сети покоя и корреляты сознания, которые будут фиксироваться в физической структуре сети (оставаться в памяти) за счёт изменения веса реальных рёбер. Расшифровка полного коннектома человека, безусловно, поможет нам сократить количество первичных рёбер в пустой модели и сделает её проще, но увидеть волновые процессы, протекающие в мозге, мы сможем только в условном измерении цвета. Мы видим, что наша с вами теория опять объединила две, казалось бы, противоположные точки зрения. С одной стороны, безусловно прав оказался выдающийся российский нейрофизиолог Константин Анохин, утверждающий, что расшифровка коннектома не позволит нам увидеть все процессы, протекающие в мозге; с другой стороны, правы и сторонники необходимости скорейшей расшифровки коннектома мозга, ведь она действительно поможет нам глубже понять нашу психику.

Вершины первого уровня возбуждаются определёнными наборами входящих сигналов, а вершины второго и следующих уровней возбуждаются последовательностью активации вершин первого уровня, то есть, по сути, тоже набором определённых входящих сигналов. Причём если вертикальные рёбра имеют большой вес, то есть наш мемстинкт часто реконсолидируется (ситуация часто повторяется), имеет сильную связь с поддерживающим его инстинктом (очень важное событие), активация этого графа (мемстинкта) может вызываться неполным набором входящих сигналов.

Вершины (элементы) одного уровня, особенно если они относятся к одной модальности, часто территориально расположены близко друг к другу в реальном мозге, поэтому объёмная активация соседних нейронов растекающимися по межклеточной среде нейромедиаторами способна нарушать порядок возбуждения и состав вершин, входящих в один мемстинкт. Поэтому избыточное количество некоторых нейромедиаторов или их агонистов может вызывать галлюцинации и другие нарушения работы нервной системы. Ассоциативное возбуждение нейронных сетей, то есть возбуждение за счет вхождения одного элемента в разные мемстинкты, очень важно, но не следует забывать, что очень важная роль во взаимном возбуждении нейронных сетей принадлежит именно паре «мемстинкт – инстинкт». В реальном мозге именно возбуждение нейронных сетей через активный болемент или целемент является, наверное, важнейшим источником возбуждения, прежде всего, конечно, потому, что нейронная сеть инстинкта врождённо умеет ритмично возбуждаться. Именно поэтому, например, уменьшение активности связи целевого элемента с целевым инстинктом с помощью нейролептиков (блокирующих в основном дофаминовые D2-рецепторы) позволяет снизить общее перевозбуждение мозга и улучшить состояние при многих психических заболеваниях. При моделировании работы мозга не следует забывать о важности перманентного возбуждения бодрствующего мозга вершинами инстинктов.

Ещё раз отметим особенность и-графа: он является динамической системой, то есть меняется каждый момент времени. Каждый момент времени изменяются виртуальные графы в условном измерении цвета, и каждый момент времени изменяется вес реальных рёбер в условном измерении вертикальных связей, сохраняя модель внешней среды. Время протекания процессов в в-измерении – от десятков миллисекунд до десятков минут. Время протекания процессов в с-измерении – от десятков минут до десятков лет.

К-граф тоже является динамической системой. В нём регулярно меняется количество копий одного мемстинкта и регулярно происходят процессы верификации различных копий, то есть, с одной стороны, происходит развитие мемстинктов, с другой стороны, происходит постоянное исправление «ошибок», внесённых внешней средой в каждый индивидуальный и-граф. Время протекания культурных процессов – от десятков минут до десятков тысяч лет.