Начало >> Статьи >> Архивы >> Неопределенность в нервной системе

Заключительные замечания - Неопределенность в нервной системе

Оглавление
Неопределенность в нервной системе
История аналогов нервной системы
Центральная нервная система как телефонная станция
Самоуправляющиеся системы
Универсальные вычислительные машины
Каналы с шумом
Вероятность в периферических системах
Вероятность и сенсорные нейроны
Непроизвольные движения глаз; физиологический нистагм
Методы статистического анализа
Анализ двоичных записей
Средняя частота
Кросскорреляционная функция и постстимуляционная гистограмма
Анализ интервалов
Автокорреляционная функция
Синхронная машинная обработка данных
Неустойчивость случайных нервных сетей
Случайные сети в нервной системе
Неустойчивость нервных сетей
Функция случайных сетей в нервной системе
Мозг в целом, рассматриваемый как нервная сеть
Мера предсказуемости
Неопределенная реакция корковых нейронов
Пространственное представительство внешней среды
Временное представительство внешней среды
Универсальный и специфический коды
Оптические иллюзии
Телеологический подход к проблеме кодирования сенсорной информации
Передача информации в мозгу
Устойчивость корковых нейронов
Теория обучающихся машин
Ценность теоретических моделей
Свидетельства длительных изменений синаптической проводимости в центральной нервной системе
Прямое измерение синаптического сопротивления
Дальнейшие шаги
Другие перспективные методики
Более простые нервные системы
Культура нервной ткани
Заключительные замечания

Несмотря на свои недостатки, статистическая нейрофизиология уже позволила до некоторой степени приблизиться к пониманию функции нормальной нервной системы. Но все же это лишь одна из многих экспериментальных методик, и мне думается, что не следует переоценивать ее значение; сейчас она весьма популярна и достигла значительных успехов, но на этом основании не стоит преуменьшать полезность других методов. Мне кажется, что с применением статистических приемов сопряжена та же опасность, что и с применением любого метода, в котором используется сложная аппаратура. За последние десятилетия предусилитель и осциллограф в значительной степени заменили пружинный миограф и закопченный барабан, и наше теперешнее понимание нервных механизмов во многом зависит от этих электронных приборов. В то же время фотографировать экран осциллографа так легко, что многие ценные научные наблюдения оказались погребенными в лавине бессмысленных портретов нейронной активности. В такую же угрозу для научного прогресса может превратиться и статистическая нейрофизиология, если только не пользоваться ею с большей осторожностью, чем осциллографом. К сожалению, вводить в электронную вычислительную машину потенциалы действия и получать таким образом кипы графиков гораздо легче, чем разработать методику, которая на полезный вопрос дает точный ответ.
Хотя ясно, что хорошая экспериментальная методика— это такая методика, которая дает результаты, допускающие сравнительно немного возможных толкований, определить, что такое «полезный» научный вопрос, не так-то легко. Тем не менее в эпоху, когда все большая часть национального дохода тратится на научные исследования, важно попытаться это сделать, каковы бы ни были результаты. Безусловно, современная популярность ученых, работающих в учебных заведениях, исследовательских институтах и промышленности, прочно покоится на вере, что рано или поздно результаты научных исследований, как бы они ни были академичны, повысят уровень жизни. Быть может, из-за этой частично оправданной всеобщей веры ученых спрашивают об их намерениях реже, чем следовало бы. (Всего лишь двести или триста лет назад меня бы сожгли на костре за деяния, которые теперь оплачиваются из общественного кошелька; а мои занимающиеся искусством друзья, которым в наши дни повезло меньше, в те времена жили бы припеваючи под крылышком какого-нибудь богатого мецената.)
Один из способов определить полезное научное направление состоит в том, чтобы сформулировать тему, которая представляется бесполезной, и затем рассмотреть, что она собой представляет. Я полагаю, например, что вряд ли стоило бы тратить средства на исследование, озаглавленное «Связь между умом у кошек и числом волосков на их хвосте». Нет сомнения, что такое исследование выполнимо. Ум можно было бы условно определить как способность животного справляться с теми или иными задачами; кожу хвоста можно исследовать так, что число волосков будет подсчитано с небольшой экспериментальной ошибкой. Более того, нет основания считать a priori, что эти два параметра никак не связаны между собой. Предположим, что деньги на эту работу были отпущены и после двух-трех лет трудоемких исследований была установлена статистическая значимая корреляция. Что могли бы авторы сделать со своими результатами? Опубликовать их — а что потом? Мне кажется, что полезной можно считать только такую тему, которая ясно связана с установившимися научными воззрениями и работа над которой ведет к постановке новых полезных вопросов.
В защиту моего примера «бесполезной» темы можно было бы указать, что многие научные результаты, в которые когда-то было трудно поверить или которые было трудно понять, в конце концов составили важную часть какой-нибудь общепризнанной научной теории. Вероятно, именно такой оптимизм побуждает многих авторов публиковать свои результаты, предоставляя все тяготы интерпретации и понимания этих результатов своим несчастным читателям. Правда, иногда непереваренный фактический материал такого рода может оказаться полезным для следующих поколений ученых. Но все же это неэкономичный способ расширения наших знаний. «Случайная тема», которая ни из чего не вытекает и, по- видимому, никуда не ведет, — это дорогостоящий рецепт получения научных фактов. Вероятность того, что полученные таким образом результаты станут существенной частью некоторой системы знаний, слишком мала.
Мое собственное рабочее определение полезной научной темы состоит примерно в следующем:

  1. Должна существовать возможность сформулировать тему как вопрос или ряд вопросов, допускающих только два ответа — «да» или «нет». (Это снижает ценность таких тем, как «Соотношение между частотой сокращений сердца и частотой дыхания при физической нагрузке» или «Исследование ревматического артрита».)
  2. Эти вопросы должны быть сформулированы так, чтобы каждому слову можно было дать точное определение. («Локализуется ли сознание в ретикулярной системе таламуса?» — вопрос неприемлемый.)
  3. Тема может быть полезной только в том случае, если ответы на поставленные вопросы могут быть получены в реально осуществимом эксперименте.
  4. Вопрос имеет наибольшую ценность, когда возможные результаты опыта допускают наименьшее число толкований.
  5. Результаты должны приводить к расширению или изменению существующих научных представлений, т. е. к подтверждению ранее сделанных обобщений или к их замене.
  6. Возникающая в результате новая или видоизмененная гипотеза должна выдвигать новый ряд полезных научных вопросов.

Совершенно ясно, что к прикладным исследованиям не могут быть предъявлены такие же требования, так как прикладная наука в норме должна стремиться использовать существующие знания для решения какой-то практической проблемы. От результатов прикладного исследования не требуется, чтобы они давали толчок к новым вопросам. Его значение должно измеряться успешностью решения вопроса, поставленного теперешними нуждами общества. Но вместе с тем желание провести такое исследование никогда не должно доминировать над актуальностью выдвинутой проблемы для общества.
Краткий перечень критериев, предложенный мною для грубого определения ценности научных тем, легко раскритиковать. Нет сомнения, что жесткое применение этих требований на протяжении прошлого века лишило бы современную науку некоторых случайных, но полезных открытий. Но если читатель не согласится с моими мерилами полезности — а это вполне возможно, — моя главная цель все же будет достигнута: представление о том, что любые тщательно выполненные наблюдения имеют одинаковую научную ценность, будет подвергнуто сомнению.
Надо сказать, что иной раз даже бесспорно полезные устремления ученых связаны скорее с влиянием моды, чем с появлением новых методов исследования. Миновали дни «полоски торможения»; популярность «ретикулярной формации» и «клеточного ансамбля», вероятно, идет на убыль; нетрудно предсказать, что скоро станут очевидны недостатки статистической нейрофизиологии. Я думаю, что мода в науке — это неизбежный результат структуры нашего общества, в котором каждое новое поколение молодых ученых для получения финансовой поддержки должно апеллировать к предрассудкам старших. Делая это замечание, я, разумеется, не хочу сказать, что я мог бы предложить какую-нибудь более совершенную систему распределения общественных средств.
Если уж подвергать критике существующий порядок направления научных усилий, то можно сказать, что средний возраст членов комитетов, распределяющих ассигнования, часто слишком велик. (В данном случае возраст, пожалуй, нужно измерять годами, прошедшими после последней самостоятельной публикации.) Но каков бы ни был состав этих комитетов, ответственность за правильное распределение общественных средств, пожалуй, лежит на «ученых — администраторах». Общество избрало их для разумного удовлетворения научных интересов; но не менее важно, чтобы они создавали широкий рынок для спроса на науку. В связи с этим я хочу сказать, что, вероятно, государственные мужи от науки часто тратят слишком много времени на организацию и посещение непрерывных заседаний, основная цель которых— сообщить нам еще раз то, что мы уже читали.
Было бы, пожалуй, полезно изредка созывать совещания о том, чего мы не знаем. Публичное обсуждение незнания, маскируемого общепринятой терминологией, попытки сформулировать полезные вопросы, на которые можно ответить с помощью уже разработанных методов, — все это помогло бы разрушить власть моды над нейрофизиологией.



 
« Немецкая психиатрия   Неопухолевые хирургические заболевания пищевода, желудка и двенадцатиперстной кишки »