Однако на путях развития этого направления нейрокибернетики появились неожиданные, но существенные трудности. Для того чтобы выяснить их причины, вернемся к рассмотрению уже описанной ранее модели обучающегося автомата, созданного студентами Московского энергетического института. На основе использования теории автоматов достаточно просто построить модель формирования цепей условных рефлексов. Была создана структура типа «обучающихся матриц». Но при этом оказалось необходимым повторять схему выработки условного рефлекса много раз. Это приводило к дублированию элементов и в то же самое время к ограничению числа возможных используемых действий. Таким образом, схема была далека от совершенства.
Возникали и другие доводы, говорящие о том, что схемы, созданные при разработке «обучающихся матриц», не могли быть эффективно использованы как теоретическая основа для изучения мозга. Дело в том, что если в этой системе исключить работу какого-либо элемента, то это приведет к строго локальным изменениям в формировании поведенческих реакций. Как известно, подобное явление при разрушении частей мозга отсутствует. В этом случае происходит компенсация функций, и часто даже при значительных поражениях нервной, ткани видимых изменений в поведении человека и животного не наблюдается.
Наиболее существенные недостатки автомата заключались, как мы уже говорили, в том, что эта модель не обеспечивала возможности формирования целесообразного поведения в сложных условиях внешней среды. Следовательно, ее устройство не отражало основных принципов функционирования реальных механизмов работы мозга. При этом трудности были связаны не с решением задачи реализации заданного поведения в структуре автомата, а в необходимости раскрытия алгоритмов работы мозга. Теория автоматов не решала эту проблему.
Теория автоматов действительно обеспечивает возможность представления любого поведения в виде физического устройства. Однако возникает вопрос, что именно нужно реализовать в структуре автомата, чтобы получить элементы искусственного интеллекта — конкретное поведение человека или животного, например поведение обезьяны, строящей пирамиды из ящиков? Такой автомат можно было создать, но его работа будет отражать только один из частных результатов внешнего проявления процесса мышления, а не действительные механизмы работы мозга обезьяны. Можно было реализовать в автомате правила выработки условного рефлекса или системы условных рефлексов. Но мы видели, что при этом также не удавалось получить достаточно эффективных моделей работы мозга.
Напрашивался вывод, что, прежде чем начать применять теорию автоматов, нужно выявить ту информационную основу (алгоритмы), которая должна быть реализована на физико-химическом субстрате. Сначала необходимо изучить алгоритмы и информационные механизмы работы мозга. Именно они, а не частное поведение, проявляющееся в различных ситуациях, должны стать основой для построения кибернетических моделей.
Для того чтобы можно было осуществить успешное построение теоретических гипотез об организации сети нейронов, нужно было прежде всего выяснить, какие именно задачи решаются исследуемым отделом мозга и какие алгоритмы лежат в основе решения.
Между тем исследователи, пытающиеся использовать теорию автоматов, как правило, не располагают такими сведениями. Они основываются на использовании таких понятий, как обучение, формирование рефлексов. Однако эти виды деятельности являются результатом работы всего мозга в целом и. не отражают тех локальных задач и процессов, которые составляют .основу работы исследуемых отделов нервных центров.
