Creierul, O Enigma Descifrata | Page 9

si viteza de executie. Astfel, cind mergem pe un teren absolut plan, creierul va continua sa simuleze fiecare pas in parte inainte ca pasul sa fie executat in realitatea externa. In fapt, chiar in aceasta situatie extrem de simpla, din cauza imperfectiunilor fiecarui pas si din cauza schimbarii centrului de greutate a persoanei si in functie de diverse cauze interne sau externe si in functie de orice alte cauze, fiecare pas va fi un unicat adica, pentru fiecare pas in parte se va face cel putin un model ZAM.
Daca mergem pe un teren accidentat, nu numai ca fiecare pas va fi un unicat, dar, chiar in timp ce un pas este executat, pot sa apara schimbari in functie de situatia concreta din fiecare moment. De exemplu, daca un pas este in executie si daca apare un factor perturbator (piciorul aluneca usor la start, de exemplu, sau simularea a avut erori, etc.), modelul ZAM se va reactualiza, va simula noua situatie, va gasi solutia optima si va reactiva alt set de functii.
Rezultatul este ca o activitate extrem de complicata, cum este mersul pe teren accidentat, se face extrem de sigur si chiar elegant, datorita simularii repetate pe model a fiecarui pas, chiar in timpul desfasurarii acelui pas. Problema este reluata pe larg in sectiunea de aplicatii.
Asa cum am spus, acest procedeu de simulare continua in avans a oricarei activitati, este folosit in orice activitate a creierului (animal sau uman), nu numai in actiunea asupra realitatii externe. In plus, metoda este folosita atit in actiunea imediata asupra realitatii externe cit si in orice actiune care se va desfasura in viitor.
Sa trecem in revista tipurile de modele care au fost deja descrise.
M: modele asociate simturilor.
YM: modele, in general de tip concept, asociate tuturor elementelor realitatii externe care deja au fost descoperite de un creier dat. Ele sunt folosite de toate modelele creierului pentru diverse scopuri. Modelele M, de exemplu, folosesc modelele YM pentru a face un model imagine preliminar asociat unei realitati externe date.
ZM: modele cu bataie lunga asociate activitatilor generale ale creierului. Ele genereaza, printre altele, cunoasterea si constiinta. De asemenea ele construiesc toate celelalte tipuri de modele (exceptind modelele M si unele modele AZM care sunt asociate implementarii de hardware). Totusi, desi modelele M si AZM sunt gata construite la nastere, ele sunt perfectionate si dezvoltate de modelele ZM.
ZAM: modele artificiale si invariante, construite de modelele ZM, folosite pentru a modifica realitatea externa. Un model "artificial" este un model care nu a aparut prin interactie directa cu realitatea externa. Un model "invariant" este un model care nu poate fi modificat prin interactie directa cu realitatea externa.
AZM: modele asociate organelor care pot actiona asupra realitatii externe. Ele sunt gata construite la nastere dar sunt perfectionate si dezvoltate de modelele ZM si ZAM. De asemenea, oricit de multe modele AZM pot fi create in orice moment de modelele ZM si ZAM.
Este important de specificat ca aceste modele sunt asociate principalelor functii de hardware. Vom vedea la descrierea implementarii tehnologice a creierului si alte tipuri de modele care apar la implementarea software a diverselor tipuri tehnologice de creiere.
PROBLEME DE PRINCIPIU
Vom continua cu probleme de principiu asociate cu acest mod de functionare al creierului (animal sau uman).
La activare, un model M nu are de unde sa stie cite elemente se afla in realitatea externa. Chiar mai mult, modelele M nu au de unde sa stie care sunt elementele acelei realitati externe. Dispozitivul de modelare va incerca sa descopere cit mai multe dar nu exista nici o garantie si nici o referinta absoluta pentru a sti daca am descoperit toate elementele si toate relatiile si daca am atribuit bine elementelor descoperite, modelele YM adecvate.
Aceasta deficienta de principiu este speculata de oameni si animale prin camuflaj si disimulare. In acelasi timp, nu exista' nici o interdictie ca sa nu descoperim toate elementele si relatiile.
Sa vedem procesul ceva mai in detaliu. Orice model are tendinta de a fi armonic cu el insusi deci de a fi stabil. Asta inseamna ca, dupa orice modificare, modelul trebuie sa evolueze singur pentru ca orice simulare pe acel model sa reconfirme toate datele acelui model (asta inseamna ca modelul este stabil).
Daca, in urma unei simulari, modelul are o dizarmonie, modelul trebuie sa se corecteze singur, bazat sau nu pe IR, pentru a elimina acesta dizarmonie.
Asa cum am spus, un model are tendinta de a fi armonic cu el insusi. Faptul ca un model este armonic nu inseamna, numai datorita acestui lucru, ca modelul reflecta corect realitatea externa asociata. Un model armonic inseamna doar ca, in baza tuturor informatiilor obtinute din realitatea externa, nu se detecteaza o dizarmonie in constructia acelui model, nimic mai mult.
Un model armonic este un model stabil. Asta inseamna ca orice simulare pe un model dat va reconfirma modelul in aceasi forma.
Aceasta este una dintre multele deficiente de proiectare