Для раннего дарвинизма, до появления генетики, все эти действия, в частности, инстинкты, рассматривались как обычные признаки, подверженные естественному отбору. Но затем оказалось, что признаки структуры организмов представимы в виде генов, расположенных в ДНК. Но как представить там «расположение различных действий» – тех же инстинктов? Это кажется невозможным по простой причине огромного количества таких действий. Но алгоритмы «спасают» нас и здесь. Необходимо воссоздать не сами действия, а некоторые структуры, которые будут действовать, работать необходимым образом, по соответствующему алгоритму. Приведем пример опять с автомобилем. Мы, люди создаем конструкцию, которая действует вполне определенным образом, в соответствии с заложенным в неё принципом действия, т.е. алгоритмом. Например, двигатель автомобиля работает по строгому, дискретному алгоритму, который связан с нашей старой знакомой – термодинамикой.
Здесь мы опять приходим к одному из главных алгоритмов самоорганизации – алгоритму накопления опыта. Ясно, что по мере эволюции некоторого вида этот алгоритм расположит открытую случайно определенную последовательность действий в виде более или менее жестких алгоритмов (как структур) в наследственной памяти. То есть, при рождении нового организма будет построена такая частная структура, которая при определенных условиях будет действовать соответствующим образом, запускаясь от внешних факторов или волевого усилия.
Но где в организме расположены эти структуры, которые работают по наследственно закрепленному алгоритму, и как они осуществляют необходимые действия? Ранее, в сборнике [25], я уже описывал идею алгоритмической памяти, когда клетки нервной системы (нейроны), связываясь определенным образом в кольцевую цепь образуют замкнутую цепь переключений – своеобразный аналог ячейки памяти. Понятно, что эта цепочка остается связанной с остальной сетью нейронов и с клетками рецепторов и эффекторов. При возбуждении многих рецепторов (зрение, слух, осязание и проч.) легко может образоваться иерархическая цепь, образующая модель поведения. То есть некий конкретный комплекс сигналов рецепторов создает конкретный же комплекс сигналов к эффекторам, что вызывает определенное действие организма.
Теперь вступает в действие алгоритм накопления опыта. Существует вероятность того, что при повторении ситуации в нервной системе возбудится та же самая цепь нейронов. И если эта ситуация повторяется часто, то внутренняя среда организма не успеет сильно измениться и ее влияние на нервную систему не будет значительным. Тогда вероятность точного повторения числа задействованных нейронов и порядок их переключения сохранится некоторое число раз. Но известен механизм, когда при повторении определенного пути переключения нейронов он может делаться все более и более вероятным (говорят: «проторяется» как тропинка на поле, если по ней ходят много и часто). То есть, чем большее число раз осуществлялся данный путь переключений, тем больше его вероятность. Но алгоритмы дискретны, и для них не годится принцип образования нормы реакции, как для непрерывных распределений (рис. 10). В этом случае параметром распределения будет, очевидно, число срабатываний алгоритма в единицу времени. Норма реакции, также как и при непрерывном распределении будет связана со средним квадратичным отклонением.
