Время, затраченное на принятие решения, зависит от длительности циклов работы блока управления, и это было рассмотрено выше.

Время, затраченное на срабатывание СФЕ, зависит от свойств самих СФЕ, таких как, например, скорость биохимических реакций в живых клетках, или скорость сокращения саркомера в мышечных клетках, что в немалой степени зависит от соотношения скорости расхода энергии этими СФЕ и скорости восстановления энергетического потенциала после срабатывания этих СФЕ. Эти скорости в основном являются характеристиками, присущими самим СФЕ, но также определяются сервисными системами, которые обслуживают эти СФЕ. Метаболическая, простагландиновая, гормональная и вегетативная нервная регуляция в живом организма призваны как раз для этой цели – в какой-то степени менять скорости биохимических реакций в клетках тканей и условия доставки энергоносителей путём регуляции сервисных систем дыхания и кровообращения.

Но понятие «в нужное время» означает не только время срабатывания в ответ на внешнее воздействие. Во многих случаях необходимо срабатывать раньше или после внешнего воздействия. Однако система с простым блоком управления начинает срабатывать лишь после появления внешнего воздействия. Для систем, особенно для живых, это очень большой (катастрофический) недостаток, поскольку если уже есть внешнее воздействие на какой-либо организм, то, возможно, его уже начали кушать. Будет лучше, если система начнёт действовать ещё до того, как это внешнее воздействие начнётся. Если внешняя ситуация угрожает появлением опасного воздействия, то оптимальные действия системы могут предохранить её от него. А для этого нужно знать внешнюю ситуацию, уметь её увидеть, оценить и знать, какие действия необходимо сделать в определённых случаях. Т.е., нужно осуществлять управление получения реального результата действия по упреждению, перед внешним воздействием. Для выполнения этих действий он должен содержать специальные элементы, которые могут это делать.

Простой блок управления может осуществлять управление только по рассогласованию (расхождению) реального результата действия с заданным, потому что система с простым блоком управления не может «знать» ничего о внешней ситуации до того момента, пока эта ситуация не начнёт воздействовать на систему. Знание внешней ситуации для простого блока управления недоступно, потому что у неё есть только анализатор-контактор, который реагирует только после того, как произошел контакт. Поэтому простой блок управления всегда начинает срабатывать с запаздыванием, когда уже может быть слишком поздно управлять. Если не знать внешней ситуации, то система (живой организм) не сможет сделать прогноз ситуации и не сможет поймать жертву или предупредить встречу с хищником. Таким образом, простой блок управления не может принимать решения о месте и об изменении времени срабатывания.

Для этого блоку управления нужен специальный анализатор, который может определять и анализировать внешнюю ситуацию и, в зависимости от различных внешних или внутренних условий, может вырабатывать решение о своих действиях. У этого анализатора должно быть понятие не только о времени, но и пространстве, в котором разыгрывается определённая ситуация, а также соответствующие информаторы (сенсоры с линиями связи между ними и этим специальным анализатором), которые дают информацию о внешней ситуации. У простого блока управления ничего этого нет и он такого дополнительного специального анализатора не содержит. Потому он и называется простым. У него есть только анализатор-контактор, который чувствует с помощью сенсора «Х» внешнее воздействие только тогда, когда это воздействие уже началось, измеряет свой результат действия с помощью ООС (сенсора «У») лишь тогда, когда этот результат уже появился и анализирует получаемую информацию уже после того, как был выдан результат действия, и для всех этих действий требуется время. Простой нализатор содержит «базу данных», в которой в явной или неявной форме «записана» таблица должных значений контролируемых параметров (данные), которые нужно сравнивать с данными измерений внешнего воздействия и результатов действия. Но у него нет знаний о возможных внешних ситуациях, которые могут быть значимыми для данной системы. Его алгоритм управления основан только на сравнении данных измерений, проводимых рецепторами «Х» и «У», с «базой данных». Если, рассогласование равно «М», то нужно сделать, например, меньше действия, если он равен «N», то больше действия. Простой блок управления не может менять решения об изменении уровня контролируемого параметра, времени включения или глубины ООС, потому что у него нет соответствующей информации. Для выполнения этих действий он должен содержать специальные элементы, которые могут дать ему эту информацию.

Что же ему нужно для этого? Чтобы принять решение, данный блок должен «знать» ситуацию вокруг системы, которая может причинить определённое внешнее воздействие. Для этого он прежде всего должен «видеть» её, т.е., иметь для этого сенсоры, которые могут получать информацию на расстоянии и без прямого контакта (дистанционный информатор «С»).

Кроме этого он должен содержать специальный анализатор-классификатор, который может классифицировать внешнее окружение и выделять в нём не все объекты и ситуации, а лишь те, которые могут повлиять на выполнение его целей. И у него должны быть понятия о пространстве и времени.

Когда охотник стреляет в летящую утку, он стреляет не прямо в неё, а стреляет с упреждением, потому что знает, что пока пуля долетит до утки, она (утка) за это время переместится вперёд. Как система для поражения утки, он должен видеть всю ситуацию на расстоянии, он должен правильно оценить её, сделать прогноз, имеет ли смысл стрелять, и только на основе такого анализа он должен действовать, т.е., стрелять в утку. Он не может ожидать, пока утка коснётся его (чтобы сработал его рецептор «Х») и тогда он мог бы в неё выстрелить. Он должен сначала выделить утку как нужный объект на фоне других ненужных объектов, затем измерить расстояние до утки, пускай даже и «на глаз». Он делает это с помощью своего специального анализатора (зрительного), который не является рецептором «Х» или «У», а является дополнительным рецептором «С» (дополнительные специальные дистанционные рецепторы с афферентными путями). Такими рецепторами могут быть любые рецепторы, которые могут получать информацию на расстоянии – хемо-, тепло-, фоторецепторы и т.д. Зрительный анализатор охотника включает в себя фоточувствительные палочки и колбочки в глазу (фоторецепторы), зрительные нервы и различные мозговые структуры. Он должен распознать все окружающие предметы, классифицировать их и на их фоне выделить и определить местоположение утки (оценка ситуации). Кроме того с помощью реципрокной иннервации он должен так расположить своё тело, чтобы ружьё было направлено точно в то место впереди утки (упреждение), чтобы выполнить свою цель – попасть в утку. Всё это он делает с помощью своего дополнительного анализатора, который является анализатором-классификатором.

Игра рыбьих косяков и даже дельфиньих стай в окрестностях плывущего боевого корабля не может повлиять на его движение в целевое место назначения. Но «игра» вражеской подводной лодки в его окрестностях может очень существенно повлиять на выполнение его цели. Боевой корабль должен уметь видеть всё его окружение, выделить из всех возможных ситуаций, которые могут быть исходя из внешней ситуации, только те, которые могут создать такие внешние воздействия на него, которые могут помешать выполнению его цели. А для этого он должен «знать» возможные варианты ситуаций, которые могут повлиять на выполнение цели данной системы. Для этого он должен иметь «базу знаний» (классификацию объектов и ситуаций), в которой содержится описание всех тех ситуаций, которые могут оказать влияние на выполнение цели. Если в его «базе знаний» нет описания каких-либо объектов или ситуаций, то он не сможет распознать (классифицировать) эти объекты или ситуации и не сможет принять верное решение.

В «базе знаний» должна сохраняться информация не о параметрах внешнего воздействия, которые хранятся в «базе данных», а о ситуациях вокруг (вне) системы, которые могут привести к специфическому внешнему воздействию. «База знаний» может быть внедрена в блок управления в момент его «рождения» или внесена позже вместе с уставкой, причём внедряется в данный блок внешними системами по отношению к данной системе. Если в его «базе знаний» нет описания данной ситуации, он не сможет её распознать и классифицировать. «База знаний» содержит описание различных ситуаций и значимость этих ситуаций для системы. Зная значимость реальной ситуации для достижения цели система сможет сделать прогноз и принять решение о своих действиях в зависимости от прогноза.

Кроме «базы знаний» у него также должна быть и «база решений» – набор готовых решений, принимаемых блоком управления в зависимости от ситуации и от прогноза. (уставные решения, инструкции), в которой хранятся соответствующие решениях, которые необходимо принимать в соответствующих ситуациях. Если у него нет готовых решений на внешнюю ситуацию, он не может выполнить свою цель. Определив ситуацию и выработав решение он задаёт уставку (уставка «М» на рис. 28) для простого анализатора, который соответствующим образом активирует стимулятор.

Таким образом, блок управления усложняется за счёт включения как надстройки в его состав рецептора «С» и анализатора-классификатора, содержащего «базу знаний» и «базу решений» (рис. 28). Потому такие блоки управления называются сложными. Чем сложнее блок принятия решений, тем точнее может быть выбрано решение.

Следовательно, сложный блок управления включает в себя анализатор-контактор, который имеет «базу данных», и анализатор-классификатор, который имеет «базу знаний» и «базу решений».

Не любая живая клетка обладает анализатором-классификатором. В классификации живого мира есть две крупнейшие группы – мир растений и мир животных. Растения, как и многие другие субъекты живого мира, такие как кораллы или бактерии, не обладают дистанционными рецепторами, хотя, в некоторых случаях, может создаться впечатление, что всё же у растений такие рецепторы есть. Например, подсолнечник поворачивает свои головки в сторону солнца, как-будто бы у него есть фототаксис. Но он поворачивает головку фактически не в сторону света, а в ту сторону, где больше нагревается его тело, а тепло идёт со стороны света. Тепло ощущается локально самим телом подсолнечника. Специальных инфракрасных рецепторов у него нет. Процесс же фотосинтеза не является процессом фототаксиса.

Поэтому растения являются системами с простым блоком управления. И хотя есть очень сложно устроенные растения, способные даже питаться субъектами животного мира, всё равно их блок управления является простым, реагирующим только на прямой контакт. Например, росянка питается насекомыми, она может заманить их к себе, приклеить к своему наружному желудку и даже сократить его створки. Она хищник и в этом она похожа на волка, акулу или медузу. Она может сделать много действий, подобно животному, но всё это она может делать только лишь после того, как насекомое сядет на неё. Росянка не может гоняться за своими жертвами, потому что она их не видит (нет дистанционных сенсоров) и у неё нет органов передвижения, хотя что-то, что сокращает её створки, у неё есть. Что бы ни село на неё, даже если это будет маленький камешек, она проделает все необходимые действия и попытается переварить его, потому что у неё нет анализатора-классификатора. Поэтому росянка растение, а не животное.

Рис. 28. Сложный блок управления (А) и алгоритм его работы (В).

«База знаний» определяется числом классов ситуаций, а «база решений» – числом действий, которые «знает» блок управления.

Клетки животных, включая одноклеточных, типа амёбы или инфузории, являются уже системами с сложными блоками управления, потому что обладают как минимум одним из пространственных анализаторов – хемотаксисом. У таких систем кроме понятия о времени есть также понятие и о пространстве. Чтобы иметь это понятие необходимо иметь как органы для его видения, так и органы для передвижения в нём. Наличием дистанционных сенсоров животная клетка отличается от любых объектов растительного мира, у которых таких сенсоров нет. Поэтому блок управления является определителем, к какому миру принадлежит данный живой объект. Медуза не является водорослью, а является животным, потому что у неё есть хемотаксис и у неё есть органы передвижения в пространстве. Дистанционный анализатор даёт представление о пространстве, в котором нужно передвигаться. Поэтому растения стоят на месте, а животные двигаются в пространстве.

Простой блок управления, включающий в себя только анализатор-контактор и анализатор-эффектор, является определителем мира минералов и растений. В чём различие между минеральным и растительным мирами, мы увидим ниже. Сложный блок управления, включающий в себя анализатор-классификатор, является определителем уже мира животных.

Амёба является таким же охотником, как волк, акула или человек. Она питается инфузориями. Чтобы поймать инфузорию, она должна знать, где та находится, и должна уметь двигаться. Она не может видеть свою жертву на расстоянии, но она может её почувствовать химическими органами чувств и стремиться к ней для захвата. У неё есть хемотаксис, вероятно, первый из дистанционных сенсорных механизмов. Но кроме хемотаксиса у амёбы также должно быть понятие о пространстве, в котором она существует, пусть даже и примитивное, и в котором она должна координировано и целенаправленно двигаться, чтобы поймать инфузорию. Кроме того, она должна уметь выделить инфузорию от других объектов, которые могут ей встретиться на пути. Её анализатор-классификатор намного проще, чем, например, у волка, или акулы, потому что у неё нет зрения и слуха и вообще нет нервных структур, но он уже может хоть как-то классифицировать внешнюю ситуацию. У неё есть уже сложный блок управления, включающий в себя информатор «С», поэтому амёба не растение, а животное.

Как блоки управления могут быть любой степени сложности, так и рефлексы могут быть любой степени сложности – от простейших аксон-рефлексов, до рефлексов, включающих в себя работу коры головного мозга (инстинкты и условные рефлексы). Число рефлексов живого организма огромно, для каждой системы организма существуют собственные рефлексы. Более того, организм не только сложный сам по себе, но в силу своей сложности он имеет возможность строить дополнительные, временные системы, необходимые на данный момент для какого-либо специфического конкретного случая.

Например, система плача является временной системой, которую организм строит на короткий промежуток времени. Блок управления системы плача является примером сложного блока управления. Цель плача – продемонстрировать свои страдания и вызвать жалость к себе. Эта система включает в себя в качестве составных исполнительных элементов другие системы (подсистемы), достаточно удалённые друг от друга как в пространстве, так и в функциональном отношении (слёзные железы, дыхательные мышцы, альвеолы и бронхи лёгких, голосовые связки, мимические мышцы и т.д.).

Сначала определяется внешняя ситуация и в случае необходимости по определённой программе начинает срабатывать рефлекс плача (сложный рефлекс, инстинкт), который включает в себя управление подачей голоса определённого тембра (управление дыхательными мышцами и голосовых связок), всхлипывания (серия прерывистых вздохов), слёзовыделения, определённой мимики и т.д. Все эти удалённые элементы объединяются сложным блоком управления в единую систему, в систему плача, с очень конкретной и специфической целью продемонстрировать свои страдания другой системе. Рефлекс плача может быть реализован на всех уровнях нервной системы, начиная от высших центральных мозговых структур, включая вегетативную нервную систему, подкорку и вплоть до коры головного мозга. Но мы рассматриваем только детский плач, который реализован в нервных структурах не выше подкорки (инстинктивный плач).

После того, как цель была достигнута (страдания были однозначно продемонстрированы, а была ли вызвана жалость, это выяснится потом) рефлекс прекращается, данный сложный блок управления исчезает и система распадается на свои составные части, которые продолжают функционировать уже в составе других систем организма. Система же плача исчезает (рассыпается).

Откуда блок управления (на уровне подкорки) знает, что сейчас нужно плакать, а в другой момент не нужно? Для этого он распознаёт ситуацию (выделяет её и классифицирует). Этим занимается анализатор-классификатор. Его «база знаний» заложена в подкорку с рождения (инстинкты).

Такие действия простой блок управления выполнить не может. Все действия систем, управляемых простейшими и простыми блоками управления, будут автоматическими. Биологическим аналогом простейшего блока управления являются аксон-рефлексы, работающие по закону «всё или ничего», а простого блока управления – безусловные рефлексы, когда в ответ на определённое внешнее воздействие будет определённая автоматическая, но градуированная реакция. Простой блок управления будет лучше адаптировать действия системы, чем простейший, потому что он учитывает не только само внешнее воздействие, но и результат действия системы, который появился в ответ на это внешнее воздействие. Но он не может распознавать ситуации.

Такие действия может выполнить сложный блок управления. Он реагирует не на внешнее воздействие, а на определённую внешнюю ситуацию, которая может дать определённое внешнее воздействие. Биологическим аналогом сложного блока управления являются сложные рефлексы, или инстинкты. Во время внутриутробного развития в мозг плода «внедряются знания» («база знаний») о возможных ситуациях. Объём этих знаний огромный. Цыплёнок сразу может бегать, едва он вылупится из яйца. Крокодил, акула или змея сразу после рождения становятся хищниками, т.е., знают и умеют делать всё, что требуется для этого. Это говорит о том, что у них есть достаточная для этого врождённая «база знаний» и «база решений». В этих случаях мы говорим, что у животного есть инстинкты.

Таким образом, система со сложным блоком управления является объектом, который может реагировать на определённую внешнюю ситуацию, в которой может быть это воздействие. Но он может реагировать только на фиксированное (конечное) число внешних ситуаций, описание которых содержится в его «базе знаний» и у него есть конечное число решений на эти ситуации, описание которых содержится в его «базе решений». Для определения внешней ситуации он имеет информатор «С» и анализатор-классификатор.

В остальном он похож на систему с простым блоком управления. Он также может реагировать на определённое внешнее воздействие и его реакция обусловлена типом и числом его СФЕ. Результат действия системы также градуированный. Число градаций определяется числом исполнительных СФЕ в системе. Он также имеет анализатор-контактор с «базой данных», ППС с (информатор «Х») и ООС (информатор «У»), которые через стимулятор (эфферентные пути) управляют системой.