Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатова О.Е., Еськов В.В. Гипотеза Н.А. Бернштейна и реальный хаос гомеостатических систем в психологии // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. — 2017. — №3 — с. 22-38

В текущем году исполняется 70 лет с момента выхода монографии Н.А. Бернштейна «О построении движений» и 60 лет с момента публикации его восьмого очерка «Назревшие проблемы регуляции двигательных актов». В этих работах впервые была поднята проблема неопределенности в организации (и динамике поведения) всех систем, которые мы теперь обозначаем как гомеостатические, или системы третьего типа, CTT, по классификации У. Уивера. Указанная проблема была озвучена Н.А. Бернштейном как гипотеза о «повторении без повторения», в рамках которой можно (это предлагалось Бернштейном) описывать любые двигательные акты. После детального изучения различных видов движения в биомеханике мы констатировали, что современная детерминистско-стохастическая наука подошла к своему рубежу развития в изучении живых систем, так как главный тезис о повторяемости и прогнозируемости состояния биосистемы (нейросетей мозга, психики человека) нарушается. Мы переходим к изучению систем, которые находятся в непрерывном хаотическом режиме изменений любых параметров xi таких (нестабильных) систем. Эффект Еськова—Зинченко, который является количественным доказательством гипотезы Н.А. Бернштейна о «повторении без повторения», состоит в том, что подряд получаемые выборки xi (в одном неизменном состоянии) демонстрируют калейдоскоп статистических функций распределения f(x), т.е. fj(xi)≠fj+1(xi) для двух соседних (от одного человека) регистрируемых выборок xi (т.е. для j-й и j+1-й). Это стирает границы между произвольными и непроизвольными движениями с позиций их объективной, статистической оценки. Статистическая неустойчивость любых получаемых выборок параметров xi, которые описывают гомеостатические системы, требует новых понятий и новых моделей — моделей гомеостаза.

Разделы журнала: Теоретические исследования

Поступила: 15.09.2017

Принята к публикации: 26.09.2017

Страницы: 22-38

DOI: 10.11621/vsp.2017.03.22

Ключевые слова: хаос; стохастика; повторяемость; эффект Еськова— Зинченко

Доступно в on-line версии с 30.10.2017

Введение

Во всех естественных науках имеются объекты (системы, процессы), которые мы сейчас обозначаем как гомеостатические системы, или системы третьего типа (CTT), по классификации ученого с мировым именем — Уоррена Уивера (Weaver, 1948). Впервые проблему неопределенности в организации (и динамике поведения) всех таких гомеостатических систем поднял Николай Александрович Бернштейн. В текущем 2017 г. как раз исполняется 70 лет с момента выхода его монографии «О построении движений» (Бернштейн, 1997) и 60 лет с момента выхода его восьмого очерка «Назревшие проблемы регуляции двигательных актов» (Там же, с. 342—371). Эта проблема была им озвучена как гипотеза о «повторении без повторений», и в рамках этой гипотезы можно было (это предлагалось Бернштейном) описывать любые двигательные акты. Именно в восьмом очерке (а до этого и в монографии 1947 г.) он заговорил о том, что «рефлекс по схеме дуги есть лишь рудимент или очень частный случай физиологического реагирования» (Там же, с. 344). Н.А. Бернштейн подчеркивал главную идею ряда своих работ: «… упражнение есть своего рода повторение без повторения» (Там же, с. 463), которую мы сейчас представляем как гипотезу, так как количественного подтверждения этому утверждению мы не нашли ни у самого Бернштейна, ни у других авторов.

Сейчас, после детального изучения различных видов движения в биомеханике, мы приходим к констатации научного факта в виде эффекта Еськова—Зинченко, который является количественным доказательством гипотезы Н.А. Бернштейна о «повторении без повторения» (Белощенко и др., 2017; Betelin et al., 2017; Eskov, Eskov et al., 2017b). Это дает в руки психологам и психофизиологам определенный математический аппарат, который раскрывает сущность этих двух понятий: «повторение» и «без повторения». О каких повторениях мы можем сейчас говорить в психологии, физиологии и биомеханике и о каких «неповторениях» следует говорить в организации движения? Что следует вкладывать в термин «неповторение» с позиций детерминисткой науки, стохастики и новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС), где реально отсутствуют статистические повторения выборок любых параметров биосистемы (Буданов и др., 2017; Майстренко, Майстренко, 2017; Степин, 2013; Степин и др., 2016; Zilov et al., 2017).

Напомним, что в своей монографии Н.А. Бернштейн говорит именно об организации движений, выделяя в ней особым образом основные системы (A, B, C, D, E). При этом он указывает на возможность их «игры», если мы будем повторять отдельные (разовые) движения, т.е. представлять их в виде некоторых повторяющихся (например, в ходе тренировок) видов движений. Но при этом в своей гипотезе Н.А. Бернштейн никак не раскрывает количественные аспекты этих самих «повторений» (или их неповторений). В рамках разрабатываемой сейчас новой ТХС мы раскрыли фундаментальное значение самого понятия «неповторений» и показали количественные аспекты реального хаоса в организации как произвольных, так и не произвольных движений человека (Гавриленко и др., 2017; Зинченко и др., 2016; Eskov, Bazhenova et al., 2017), находящегося в различных физиологических, физических или психических состояниях. Оказалось, что проблема «неповторения» выходит далеко за рамки психологии и психофизиологии, она приобретает фундаментальный характер для всей современной науки, которая занимается изучением живых систем, гомеостатических биосистем, или СТТ, по классификации Уоррена Уивера (Weaver, 1948). Для понимания этой проблемы необходимо разобраться с понятием «статистическая неустойчивость», которое раскрывает смысл «неповторений» Н.А. Бернштейна и лежит в основе эффекта Еськова—Зинченко (Галкин и др., 2017; Еськов, 2017; Еськов, Филатова и др., 2017).

Прежде чем раскрыть реальный смысл эффекта Еськова—Зинченко, который мы из биомеханики перенесли на все гомеостатические системы, мы хотели бы особым образом выделить некоторые выдающиеся работы нобелевского лауреата И.Р. Пригожина. Он, как и Н.А. Бернштейн, очень близко подошел к проблеме неопределенности в динамике поведения объектов всей живой и некоторых (отдельных) объектов неживой природы (Prigogine, 1997). При этом необходимо выделить и раскрыть главный тезис: такие уникальные (неповторимые) системы (объекты, процессы), как СТТ-complexity, не являются объектами современной науки. Этот тезис сам Пригожин представил в своей итоговой работе (незадолго до ухода из жизни) и именно этот тезис мы положили в основу новой ТХС и создания третьей (глобальной) парадигмы естествознания (см., напр.: Еськов, Зинченко, Филатова, 2017). Подчеркнем, что в своем фундаментальном труде (итог нескольких десятилетий работы своего коллектива) «Конец определенности…» Пригожин определил этот конец (для всей науки, а не только для науки о живом) в виде завершения эпохи детерминизма (функционального анализа) и крайней необходимости перехода к миру стохастики (и динамического хаоса Лоренца). Как показали сейчас наши исследования, это было заблуждением (ошибкой) и не только Пригожина, но и второго нобелевского лауреата — М. Гелл-Манна (Gell-Mann, 1997), так как динамический хаос не имеет места в описании динамики СТТ (Зилов и др., 2017; Eskov, Gudkov et al., 2017; Khadartsev et al., 2017).

Неопределенность живых систем оказалась более сложным и действительно трудно описываемым (моделируемым) процессом не только в рамках детерминизма (функционального анализа), но и в рамках всей стохастики и динамического хаоса Лоренца (Еськов, Филатова, Полухин, 2017; Шакирова и др., 2017; Eskov, Eskov et al., 2016, 2017a). Сейчас мы доказали, что ни модели в рамках функционального анализа (уравнения, линии и траектории на графиках и т.д.), ни модели в рамках стохастики (в виде статистических функций распределения f(t), спектральных плотностей сигнала (СПС), корреляций и автокорреляций A(t), фрактальных размерностей и т.д.) не имеют ничего общего с организацией движения в биомеханике и в психологии в целом. Все такие сложные (гомеостатические) системы не могут быть объектом современной детерминистской или стохастической науки (ДСН). Если говорить точно, то их описание в рамках ДСН весьма проблематично (Eskov, Eskov, 2014, 2015; Khadartsev et al., 2017; Zilov et al., 2017), так как нет никакой возможности произвольно повторить два раза подряд выборки xi, описывающие любые психические функции человека (Зинченко и др., 2016; Майстренко, Майстренко, 2017).

Более того, любое уравнение (описывающее динамику биопроцесса) или любая статистическая функция распределения (любого параметра xi) f(xi) для единичной (разовой) выборки параметра xi в психологии или психофизиологии имеет только ретроспективный характер. Они (функции, уравнения, f(x), СПС, A(t) и т.д.) описывают уже свершившийся факт (т.е. уникальный процесс), но сам Пригожин подчеркивал, что уникальные системы — это не объект ДСН (Prigogine, 1997). На следующем интервале времени Δt2 мы получим другие функции f(x), СПС и т.д., которые будут отличны от результатов, полученных на предыдущем интервале Δt1. При этом имеет место (при Δt1=Δt2 и неизменном гомеостазе биосистемы, т.е. с психикой испытуемого ничего не происходит!) неравенство fj(xi)≠fj+1(xi) для j-й и j+1-й выборки xi. В этом случае организм человека, его психика совершенно не изменяются, но выборки параметров xi, их статистические функции распределения fj(xi) непрерывно и хаотически изменяются.

Конкретные исследования

Мы сейчас приходим в рамках ТХС и новой, третьей глобальной парадигмы (Буданов и др., 2017; Еськов, Филатова и др., 2017; Еськов, Зинченко и др., 2017; Степин и др., 2016) к выводу о хаотической динамике поведения любых параметров организма человека, его психики, при этом с человеком ничего существенного не происходит. Испытуемый находится в неизменном состоянии (в гомеостазе). Проверить это утверждение очень просто на примере организации любого двигательного акта. Например, мы можем зарегистрировать многократно (подряд) выборки треморограмм (ТМГ) как здорового человека (обычный постуральный тремор), так и человека, больного паркинсонизмом (здесь речь идет только о непроизвольных движениях). И в первом, и во втором случае мы можем легко построить матрицы парных сравнений получаемых подряд (в неизменном гомеостазе) выборок ТМГ в виде некоторой координаты xi=xi(t), которая описывает положение пальца испытуемого.

Характерные матрицы парных сравнений выборок ТМГ для здорового и больного испытуемого (при 15 повторах регистрации ТМГ, по 5 сек каждая выборка xi) представлены в табл. 1 и 2. Подчеркнем, что это рядовые параметры из тысячи других подобных матриц, которые были получены от разных испытуемых. В ряде случаев мы у одного и того же испытуемого повторяли подобные измерения по 15 серий (в каждой такой серии по 15 выборок ТМГ). Для всех 225 выборок у одного испытуемого (полученные в одном гомеостазе) мы регистрировали число k пар совпадений выборок ТМГ для каждой серии (из всех 15 серий экспериментов). Оказалось, что эти числа k удовлетворяют статистической устойчивости, т.е. мы можем получить некоторые статистические закономерности (т.е. найти среднее значение <k> для каждого набора из 15 серий регистрации ТМГ) в режиме многократных повторений.

Матрица парных сравнений выборок xi ТМГ у здорового испытуемого (при подряд полученных выборках), число пар совпадений k1=5