Что представляет собой память в данной модели? Болезненность, являющаяся основой повышенной связности, становится постоянной. В неврологических терминах подобная повышенная связность может быть достигнута энзимными изменениями, фиксацией новых протеинов или физическим привлечением дополнительных дендритов (щупальцев). Можно перечислить основные характеристики рассматриваемой системы.

1. Активность одного осьминога способна стимулировать активность других осьминогов, если между ними имеется связь (атрибутом активного состояния осьминога является изменение его окраски на ярко-желтую).

2. Общий размер группы активных осьминогов ограничивается посредством действия обратной связи, оказывающего подавляющий эффект (неприятный запах).

3. Фактор усталости или скуки подразумевает переход состояния активности от одной группы к следующей готовой к возбуждению группе.

4. Стимуляция осуществляется на пороговой основе и является нелинейной функцией.

5. Всякие осьминоги, активизированные в одно и то же время, будут характеризоваться повышенной связностью/ассоциативностью (эффект болезненности).

С учетом данных простых свойств системы ей присущи следующие характеристики поведения.

1. Неразделенное внимание.

2. Распознавание и реконструкция паттернов.

3. Объединение различной вводимой информации.

4. Создание последовательных паттернов с использованием пережитого опыта.

5. Создание циклически повторяющихся паттернов.

6. Реагирование по-разному на стимуляцию в зависимости от фоновой деятельности (или химической базовой линии).

Все это важные характеристики. Вместе они образуют часть поведения самоорганизующейся системы, создающей и использующей паттерны (паттерн-системы). Они также являются частью общего механизма восприятия.

Теперь мы перейдем от объяснения модели системы к рассмотрению ее поведения, с тем чтобы показать, что означенные характеристики имеют прямое отношение к пониманию человеческого восприятия.

КАК РАБОТАЕТ ВОСПРИЯТИЕ

Я описал очень обширный тип самоорганизующихся информационных систем, составленных из нейронов. Данная система полностью отвечает тем знаниям, которыми мы ныне располагаем в области строения и работы мозга человека. Компьютерная симуляция (работа М.X. Ли и его коллег) в основном соответствовала прогнозу. Что теперь?

Время от времени я получаю пространные письма от людей со своеобразным взглядом на вещи. Описать что-либо можно бесчисленными способами. Я мог бы вам сказать, к примеру, что чашка перед вами на столе на самом деле состоит из триллионов микроскопических существ, которые прекратили свое хаотическое движение, чтобы превратиться в чашку. Возникает полезный в этой связи вопрос: «Что теперь?» Я не отвечаю своим респондентам подобным образом, потому что это может быть оскорбительным, однако, имея дело с любым описанием или моделью, мы желаем знать, какая от них польза. Как сказал бы великий американский прагматист Уильям Джеймс, «какая у всего этого денежная стоимость?».

Назначение науки не только в анализе или описании, но и в создании полезных моделей этого мира. Модель является полезной, когда дает нам возможность использовать ее с пользой. Использование не ограничивается составлением прогнозов поведения. Например, использование модели, которую я описал выше, позволило однажды сэкономить 300 миллионов долларов.

Описанная мною модель является универсальной по характеру. Она охватывает целое многообразие самоорганизующихся систем. Мы можем со временем выявить некоторые некорректные детали. Может обнаружиться, что на деле мы используем несколько «мозгов» сразу или несколько независимых слоев мозга (что соответствует моим представлениям), но все это не изменит общей картины. Важнейшим элементом науки является создание по возможности универсальной модели, которая охватывала бы большое количество реальных систем.