Creierul, O Enigma Descifrata

Copyright (C) 2004 by Dorin Teodor Moisa.

CREIERUL, O ENIGMA DESCIFRATA (Traducerea in limba engleza)

Dorin T. MOISA
The Brain, a Decoded Enigma

Warning

This book contains a symbolic model associated to the basic function of the brain.

A symbolic model is a model based on logic only. So, this book is not recommended to individuals who has the tendency to understand the external reality based on imagination.

The book can be understand by persons between 12 and 20 years old who have special abilities in the field of positive sciences.

Also, the book is recommended to persons who already work in the field of positive sciences (mathematicians, phisicists, engineers and so on).

Introduction

This book contains my original theory, called MDT (Modeling Devices
Theory) on the basic hardware function of the brain (human or animal).

As any scientific theory, it is a symbolic model. Any symbolic model is based on a limited number of basic terms and a limited number of basic relations between the basic terms. For the basic terms and only for them, there are accepted descriptive definitions. All the others terms are generated by the model, together with their normal definitions. These definitions are generated by the model by logical and mathematical procedures.

These are the basic characteristics of any scientific theory and so, I follow the procedures described above, to make a theory on the basic hardware functions of the brain.

This theory is in a total opposition with all the actual sciences associated with the functions of the brain. The present sciences, associated with the functions of the brain, are not based on a single fundamental model. In this way, as my theory will be accepted, all what it was already written in the actual sciences associated with the functions of the brain, have to be re-written or forgotten.

This attempt of total revolution is necessary because the actual sciences on the brain don't use normal definitions of the terms. There are only descriptions associated with them.

In psychology, for instance, about any scientist has his/her own list of descriptive definition associated with the terms used by him/her. In this way, it is not possible to make a logical structure to integrate all the terms used in that field. So, the psychology, for instance, is not a positive science.

Example: Let's consider a classical positive science, as Newton's Mechanics is. In this symbolic model, all terms have exactly the same definition for all the scientists. These definition are not changed since 340 years ago when they were generated by the symbolic model of Mechanics. For instance, the term "speed" is defined as v=s/t. That is, "speed" means that the "space" is divided by "time". This definition is a normal definition generated by the symbolic model of Mechanics and so, that term is not introduced by description.

Let's suppose now that a symbolic model associated with the basic hardware function of the brain is already created or it will be created. The first consequence is that all the terms used in association with the functions of the brain will be generated by the model by logical and mathematical procedures, together with their normal definitions. There is no reason to suppose that any descriptive definition which is already used in the present sciences of the brain will be compatible with the definitions generated by that symbolic model.

So, all what is already created in the present sciences associated with the brain has to be re-written or forgotten.

Regardless of the fact that MDT theory will be accepted or not, a symbolic model which covers the basic hardware function of the brain will produce this total revolution in all the sciences associated with the brain, including psychology, psychiatry, gnoseology, epistemology, many parts of social sciences.

Let's consider that a symbolic model to cover the basic functions of the brain is created and is accepted. The persons who already work in these fields have to re-start everything about from zero. Their opposition will be enormous and I have no illusion in this direction.

This theory was created about 10 years ago. Based on my personal experience, the theory is easily understood by persons with special orientation on positive sciences, including children's over 12 years old. Also, the persons who already work with symbolic models (mathematicians, physicists, engineers and so on) have a high capacity to understand it.

Let's see what MDT offers. First of all, MDT treats the brain as a device which processes the information. In this way, MDT has no direct connection with the medicine. MDT is concerning only with the basic functions associated with information processing and it is not interested by problems as "what part of the brain is doing something" or "how a function is implemented". MDT is a theory associated with the processing of the information and so it has no direct interference with the physical brain.

As a symbolic model associated with the basic function of the brain, it generates precise definition, based on logic, of all the terms used in association with the functions of the brain. In this way, all the terms are logical correlated between them.

Examples: MDT generates normal definitions for: knowledge, consciousness, to imagine, to think, intelligence, emotion, to be irritate, love, happiness and many others. E.g. the "consciousness" is the facility of a brain to make and operate a model which contains the being itself as an element. MDT defines, than, 6 different types of consciousness which are, of course, defined in the same precise way. Even more, based on MDT, it is possible to design a logical structure to implement the function called "consciousness".

MDT explains the basic functions of the brain up to the level to make a logical design to synthesize all the brain's functions (human or animal). Of course, a technological implementation of that functions is not possible now because the computers, for example, have yet a very low power to process the information and this situation will last, I think, at least in the next 25 years.

In fact, the brain is treated by MDT as a technological product. So, there are defined the main design goals and also, the main deficiencies (by design or given by technological implementation).

There is analyzed the problem if, by evolution, it is possible or not to evolve from animal brain to human brain.

There are analyzed the design and technological problems, including the functional illnesses of the brains.

The theory treats also the paranormal phenomenon and suggest some methods to develop such activities.

The Application section contains also many items as a history of the evolution of the brain, the evaluation of the problems of psychological tests and performance tests for a brain, some problems associated with the present and future levels of evolution of the brain, some long range problems associated with the development of the human society (including the terrorism) and many others. The basic elements of MDT occurs in 1993 and the first written form (on WEB) in 1997. The process of developing is continuing.

Dorin T. MOISA moisa@zappmobile.ro EXPLICATIE

Aceasta' versiune a ca'rtzii este scrisa' i'n i'ntregime cu caractere ASCII. Totushi, eliminarea diacriticelor poate sa' creeze ambiguita'tzi. Asha cum deja atzi observat, diacriticele se i'nlocuiesc cu nishte caractere speciale. Astfel, "s" cu coditza' se i'nlocuieshte cu "sh" iar "t" cu coditza se i'nlocuieshte cu "tz". Pentru "i" cu ca'ciula' se foloseshte "i'" iar pentru "a" cu ca'ciula' se foloseshte "a'", asha cum deja atzi observat.

Totusi, sunt putine cazuri cind eliminarea diacriticelor poate sa creeze ambiguitati. Din cauza aceasta, acest text va folosi notatia speciala de mai sus numai si numai in situatiile in care ar putea sa apara ambiguitati.

Astfel, nu vom scrie "i'nva'tza'mi'nt" deoarece scrierea "invatamint" nu creaza ambiguitati dar vom scrie "casa" sau "casa'" in functie de articolul hotarit/nehotarit cerut de sensul frazei.

Aceasta carte se adreseaza numai celor care percep realitatea externa pe baza de logica. Acesti cititori vor avea tendinta naturala sa accepte eliminarea diacriticelor din scriere. In Germania exista' deja o forma oficiala de scriere a limbii numai cu caractere ASCII si care a fost impusa de guvern cu toate protestele populatiei. Poate ar trebui ca aceasta problema sa fie pusa, in mod serios, si la noi. Aici este deci o propunere. Pentru cei care nu agreeaza aceasta scriere, exista si o versiune W'97 a cartii, cu diacritice. Dorin Teodor MOISA

CREIERUL, O ENIGMA DESCIFRATA

Dorin Teodor MOISA moisa@zappmobile.ro

ATENTIONARE

Aceasta carte contine un model simbolic asociat functiilor de baza ale creierului.

Un model simbolic este un model bazat in exclusivitate pe logica. In consecinta, cartea nu este recomandata persoanelor care au tendinta de a intelege realitatea externa pe baza de imaginatie.

Cartea poate fi inteleasa cel mai usor de persoane intre 12 si 20 de ani, cu inclinatii speciale pentru stiintele exacte. De asemenea, cartea este recomandata persoanelor care lucreaza deja in domeniile stiintelor exacte (matematicieni, fizicieni, ingineri, etc.).

CUPRINS

Introducere 2
Functiile de baza ale creierului 4
Termeni fundamentali 4
Definitiile asociate termenilor fundamentali 4
Celula functionala fundamentala de hardware 6
Probleme de principiu 11
Exemplificarea detaliata a constructiei de modele M-YM-ZM 13
Creierul uman (introducere) 15
Creierul uman fata de creierul animal 16
Creierul uman: evolutie sau interventie externa 20
Deficiente de proiectare ale creierului 23
Structura creierului: modelul PSM 25
Structura creierului: facilitati functionale si tipuri de modele 26
Fenomene paranormale 32
Creierul uman normal 33
Rezumatul facilitatlor functionale ale unui creier 35
Facilitati functionale de ordinul 2 36
Personalitatea (la oameni) 37
Constiinta ( la oameni) 40
Rezumat: dictionar de modele 43

Exemple, Teste, Aplicatii (ETA) 45
ETA 1: Model 45
ETA 2: Adevar, realitate, comunicatie 47
ETA 3: Probleme fundamentale asociate cunoasterii stiintifice 49
ETA 4: Limba de comunicatie generala (GCL, General Communication Language),
Dictionar 51
ETA 5: Modelul NUL 57
ETA 6: Timpul 58
ETA 7: Muzica 59
ETA 8: Cinematograful 62
ETA 9: Fundamentalismele lumii in care traim 63
ETA 10: Terorismul 64
ETA 11: Problemele de evolutie ale creierului omenesc 66
ETA 12: Sarpele cu clopotei 67
ETA 13: Principalele boli psihice: paranoia si schizofrenia 68
ETA 14: Sinuciderea 72
ETA 15: Teste de normalitate 73
ETA 16: Visele 74
ETA 17: Istoria evolutiei speciei umane conform cu MDT 76
ETA 18: Organizarea societatii omenesti 84
ETA 19: Complexul schizofrenico-paranoic (XSPC) 85
ETA 20: Paranoia indusa (XIP) si complexul paranoico-schizofrenic (XPSC) 86
ETA 21: Dizarmonii in functionarea creierului 87
ETA 22: Mesaj subliminale 87
ETA 23: Cum functioneaza o stiinta exacta 88
ETA 24: Mica si marea schizofrenie 90
ETA 25: Demonstratie directa asupra functiei de creare de modele imagine 97
ETA 26: Citiva parametrii de baza ai creierului
in vederea masurarii performantelor 98
ETA 27: Animalele 100
ETA 28: Operatii extrem de complicate pe modele imagine (mersul, sariturile,
cataratul in copaci) la oameni 104
ETA 29: Creierul evolueaza sub ochii nostri 106
ETA 30: Efecte negative de principiu asociate cu functionarea creierului 107
ETA 31: Poporul roman 109
ETA 32: Masoneria 113
ETA 33: Probleme asociate scenelor filmate 116
ETA 34: Perspectiva optica si calitatea constructiei de modele imagine 117
ETA 35: Uneori agresivitatea poate sa combata schizofrenia de tip XS1 117
ETA 36: Sexul 119
ETA 37: Corpul intern 120
ETA 38: Spiritul european 121
Postfata 127
Bibliografie 130

INTRODUCERE

Aceasta carte contine teoria mea originala, numita MDT (Modeling Devices Theory), asupra functiilor hardware de baza ale unui creier (animal sau uman).

Fiind o teorie stiintifica, ea este de fapt un model simbolic. Orice model simbolic trebuie sa contina un numar foarte limitat de termeni fundamentali si un numar foarte limitat de relatii fundamentale intre termenii fundamentali. Pentru termenii fundamentali si numai pentru ei, se accepta' definitii bazate pe descrieri. Toti ceilalti termeni sunt generati de model, odata cu definitiile lor, prin operatii logico-matematice. Acestea sunt caracteristicile fundamentale ale oricarei teorii stiintifice. Teoria prezentata urmeaza aceste reguli de baza.

Aceasta teorie se afla' in totala opozitie cu toate stiintele actuale care studiaza functionarea creierului si care stiinte nu se bazeaza pe un singur model simbolic. In acest fel, aceasta teorie descalifica' din start tot ce s-a creat in ultimele citeva sute de ani in domenii cum ar fi psihologia, psihiatria, gnoseologia, epistemologia, stiintele comportamentelor animalelor, partial stiintele sociale si alte domenii conexe.

Aceasta incercare de revolutie totala este necesara si justificata de urmatoarea situatie, care situayie exista' independent de existenta sau nu a teoriei mele.

In psihologie, de exemplu, se folosesc o serie de termeni (constiinta, realitate, adevar, perceptii, emotii, etc.) care nu au definitii universal acceptate. In fapt, fiecare psiholog are propriile variante de definitii descriptive asupra tuturor termenilor folositi de el. Psihologia nu este o stiinta exacta, lucru universal acceptat. Atunci cind va aparea o stiinta exacta care sa acopere si domeniul psihologiei, atunci tot ce s-a scris deja in psihologie trebuie abandonat sau rescris in baza acelei teorii stintifice.

Intr-o stiinta exacta cum ar fi Mecanica lui Newton, toti termenii folositi au exact aceleasi definitii pentru oricine, oriunde si oricind, fara nici o modificare de aproximativ 340 de ani de cind au fost creati.

De exemplu, termenul "viteza" are o definitie generata de modelul simbolic. Acesta definitie este v=s/t (se imparte spatiul la timp). Termenul "viteza" nu este deci introdus prin descriere.

Sa presupunem acum ca cineva a creat sau va crea un model simbolic fundamental (o stiinta exacta) care explica' functionarea creierului in mod acceptabil. Prima consecinta a aparitiei acestui model este ca absolut toti termenii folositi in domeniile acoperite de acel model, vor fi definiti pe baza modelului. Rezultatul este cel care a fost enuntat mai sus si anume, tot ce s-a scris in ultimii citeva sute de ani in asa zisele stiinte asociate creierului, va trebui abandonat sau rescris.

Indiferent daca teoria prezentata in aceasta carte va fi sau nu acceptata, mai repede sau mai tirziu, tot va aparea un model simbolic fundamental care sa explice functionarea creierului si deci, mai repede sau mai tirziu, tot se va intimpla aceasta revolutie.

Aici apare insa o problema suplimentara. Pseudo-stiintele actuale asociate creierului sunt sustinute de o puternica structura academica si cu caracter aplicativ/lucrativ. Oamenii care sustin aceasta structura nu au cum sa accepte nici o teorie bazata pe un singur model simbolic, deoarece asta inseamna' sa ia totul de la zero.

Consecinta este faptul ca, chiar daca ar aparea un model simbolic fundamental "absolut corect ", opozitia care ar aparea ar fi enorma. Nu-mi creez nici o iluzie ca cineva care deja lucreaza in domeniile acestor pseudo-stiinte va accepta sau chiar va lua in considerare aceasta teorie sau oricare alta de acest fel.

Bazat pe experienta de peste 10 ani de cind exista' aceasta teorie, ea a avut succes la persoanele care lucreaza deja in domeniul stiintelor exacte (matematicieni, fizicieni,..) dar si la tinerii intre 12 si 20 de ani. Mai precis, la tinerii care nu sunt inca remorcati de sistemul social-economic actual. Un student care a primit deja o tema de lucrare de diploma, va trebui sa urmeze linia trasata de profesorii lui. El nu are cum sa-si riste viitorul aventurindu-se intr- un domeniu neinteles de profesorii lui.

Sa vedem ce ofera aceasta teorie. In primul rind, fiind un model simbolic, ea este bazata pe logica. Ea da definitii extrem de precise si neinterpretabile tuturor termenilor folositi in asociatie cu functionarea creierului.

Teoria explica' principiul de functionare al creierului, animal sau uman, pina la a fi in stare sa faca un proiect logic functional, adica un proiect de dispozitiv logic, care poate sintetiza functiile de baza ale creierului animal sau uman.

De fapt, creierul este tratat ca un produs tehnologic. Astfel, se definesc cerintele fundamentale dar si deficientele fundamentale de proiectare. Sunt explicate problemele si solutiile legate de implementarea tehnologica a creierului, in multiplele lui variante.

Teoria sugereaza faptul ca proiectantul, in decursul zecilor de milenii, a facut mai multe variante tehnologice care se pot recunoaste in realitatea externa. Se analizeaza daca prin evolutie se poate trece sau nu, de la un creier de animal la un creier de om.

Sunt tratate si problemele de proiectare sau tehnologice, cunoscute sub denumirea de deficiente/boli psihice (in forme patologice sau nu).

Teoria trateaza intr-un mod stiintific si asa zisele fenomene paranormale si sugereaza metode pentru dezvoltarea abilitatilor in acest domeniu.

Cartea are doua parti. Prima prezinta teoria generala impreuna cu citeva aplicatii considerate mai importante. In a doua parte sunt prezentate mai detaliat, un numar de exemple, teste si aplicatii, care sa sustina intelegerea teoriei generale.

Din cauza ca teoria, numita de mine MDT (Modeling-Devices Theory), a fost scrisa initial in limba engleza (din 1997 elemente ale ei se afla pe WEB), un mare numar de termeni sunt prescurtati folosind terminologia engleza.

Elementele de baza ale teoriei au aparut cam in 1993 si prima forma scrisa in 1995. De atunci teoria a fost perfectionata si dezvoltata si procesul continua. In anul 2003 o versiune foarte apropiata de aceasta a fost publicata la editura Cosmos din Sibiu. Aceasta versiune poate fi considerata ca o editie imbunatatita si adaugita a cartii din 2003.

FUNCTIILE DE BAZA ALE CREIERULUI

REZUMAT Teoria, numita de mine MDT (Modeling-Devices Theory), considera' ca functiile fundamentale de hardware ale oricarui creier, animal sau uman, sunt constructia si operarea de modele imagine (analogice), asociate realitatii externe. In acest cadru, numai pentru creierul uman, exista' facilitatea aditionala de a construi si opera modele simbolice.

TERMENI FUNDAMENTALI

Model imagine (sau model analogic), model simbolic, simulare pe model, informatie, adevar, realitate, realitate de intrare (IR), realitate externa, imagine, armonie, logica, limba de comunicatie generala (G.C.L.), limbajul logico-matematic.

DEFINITIILE ASOCIATE TERMENILOR FUNDAMENTALI

Aceasta teorie este un model simbolic. Un model simbolic contine un numar foarte limitat de termeni fundamentali pentru care se accepta' definitii descriptive. O definitie descriptiva este, in general, imprecisa. Motivul principal este ca ea foloseste cuvinte care la rindul lor ar trebui definite. Cuvintele care se folosesc in definirea cuvintelor folosite in definitia principala ar trebui la rindul lor sa fie definite. Acest proces pare fara sfirsit.

In stiintele exacte se accepta definitii descriptive numai pentru un numar foarte limitat de termeni, numiti termeni fundamentali.

De exemplu, in modelul simbolic numit "Mecanica lui Newton", termenii fundamentali sunt masa, spatiul si timpul. Nici unul din acesti termeni nu are definitie normala (generata de modelul simbolic). Ei se introduc prin descriere.

Odata ce termenii fundamentali au fost introdusi prin descriere, absolut toti ceilalti termeni trebuie sa aiba definitii normale, generate de model, prin operatii logico-matematice cu termenii deja definiti. Aceasta este metoda folosita in orice stiinta exacta si aceasta este deci metoda folosita si in constructia teoriei MDT asupra functiilor de baza ale creierului.

Vom vedea in continuare definitiile termenilor folositi de teoria MDT.

Model: acesta este un termen folosit pe scara foarte larga in stiinta si tehnologie. Teoria accepta' definitia din aceste domenii.

Prin model se intelege o colectie de elemente si de relatii intre elemente. Elementele pot fi de orice fel (obiecte fizice, reprezentarile lor sub forma de desene sau simboluri matematice de orice fel, orice fel de reprezentari informationale, etc.). Elementele au o serie de proprietati care trebuie specificate intr-o forma implicita sau explicita. Intre elemente exista' citeva relatii fundamentale care trebuie de asemenea sa fie date.

Un model imagine (sau model analogic) contine un numar nespecificat de elemente si o colectie nespecificata de relatii intre elemente. Un model imagine (analogic) poate fi doar "dat", ca un intreg, fara a putea explicita elementele si relatiile intre elemente decit intr-un mod foarte aproximativ.

Exemple de modele imagine: hartile, machetele de orice fel, un asamblu de machete combinate cu orice alte elemente materiale (apa, aer etc.), precum si orice reprezentare de acest fel, in orice forma informationala.

Un model simbolic foloseste ca elemente litere, cifre sau cuvinte. Relatiile intre elemente sunt de natura logico-matematica.

Cel mai important model simbolic este limba de comunicatie generala (General Communication Language, GCL). Elementele sunt, in principal, substantivele iar relatiile intre elemente sunt, in general, verbele.

Observatie: GCL nu este un model propriuzis. GCL inseamna elemente (in principal substantivele) si relatii intre elemente (in principal verbele). Cu GCL se pot construi modele simbolice cu ajutorul acestor elemente si relatii. Astfel, orice propozitie este un model simbolic. Totusi, pentru a nu complica expunerea, peste tot in aceasta teorie, GCL este considerat, prin extensie, ca fiind model simbolic.

Odata ce un model este dat, pe el se pot face simulari de evolutie. Pentru aceasta, in model se face o modificare. In urma acestei modificari, intreg modelul va suferi o serie de modificari, din cauza ca toate elementele sunt legate intre ele. Acest proces se numeste simulare pe model.

Orice informatie, implicita sau explicita, obtinuta prin simulare pe model, se numeste adevar. Orice adevar trebuie deci sa fie asociat cu modelul care l-a generat. Aceasta este definitia termenului "adevar" in aceasta teorie.

Totalitatea adevarurilor care sunt sau ar putea fi generate, in mod implicit sau explicit, de un model dat, prin simulare pe model, se numeste "realitatea" asociata acelui model. Aceasta este definitia termenului "realitate" in aceasta teorie. Si aici se vede ca inainte de a prezenta realitatea trebuie sa declaram modelul.

Am folosit aici termenul "informatie". El nu are definitie normala, fiind un termen fundamental. Teoria accepta' definitia descriptiva din GCL si din stiintele exacte.

Observatie: in legatura cu termenul "informatie", ceva este declarat ca fiind "informatie" numai dupa ce acel "ceva" este prelucrat, cumva, de un dispozitiv de prelevare si prelucrare a informatiei. Totusi, pina la clarificarea acestei probleme, exterioara teoriei, vom percepe termenul "informatie" in modul in care o facem curent, pe baza de intuitie. Oricum, acest termen fundamental nu pune, in general, probleme.

Se vor mai introduce doi termeni noi: "armonia" si "logica".

Am aratat ca odata ce un model este dat, pe acest model se pot face simulari pentru a vedea posibilele evolutii ale acestui model. Pentru simulare, se modifica sau se adauga/elimina un element sau o relatie. Modelul va intra intr-o stare tranzitorie de instabilitate. Pentru un model imagine (analogic) evolutia spre stabilitate se bazeaza pe legile armoniei. Un model imagine are tendinta de a redeveni armonic in urma unei perturbatii.

Daca se face o perturbatie pe un model simbolic, modelul simbolic va redeveni stabil in baza legilor logicii.

Intrucit unele situatii din realitatea externa se pot modela atit pe model imagine cit si pe model simbolic, exista', uneori, o corespondenta intre armonie si logica. Aici avem, intr-o forma implicita, o definitie a logicii si a armoniei ca fiind metode de a asigura stabilitatea unui model simbolic respectiv imagine. Notiunea de "definitie implicita" inseamna ca, desi nu stim sa explicitam ce este logica si armonia, stim sa recunoastem efectul lor intr-o structura de informatii.

Suntem acum in situatia de a prezenta functia fundamentala de hardware a oricarui creier, folosind termenii deja definiti.

Functia de baza de hardware a oricarui creier, uman sau animal, este de a construi modele imagine asociate realitatii externe si de a simula posibilele evolutii ale modelului. Totalitatea informatiilor care sunt sau ar putea fi generate de un astfel de model, este realitatea asociata acelei realitati externe.

Am folosit aici un termen care nu au fost inca definit: "realitatea externa". Acest termen inseamna' o "sursa de informatii" care nu este localizata in structura de modele ale unui creier dat. Este important de specificat ca "realitatea externa" nu este o sursa de informatii propriuzisa, dar o tratam ca si cind ar fi o sursa de informatii, exterioara structurii de modele (vezi mai sus termenul "informatie").

Principala cerinta de proiectare a creierului este de a construi modele ale realitatii externe si de a face predictii (prin simulare pe model) asupra evolutiei acelei realitati externe.

Asa cum am spus, realitatea este totalitatea informatiilor care sunt sau ar putea fi generate de un model asociat realitatii externe. Asta inseamna ca noi reflectam realitatea externa prin realitatea generata de modelul asociat ei.

Exemplu: in fata aceleasi realitati externe, fiecare om are propria realitate asociata acestei realitati externe. Oamenii gindesc si actioneaza in baza realitatii si nu in baza realitatii externe. In ultima instanta, realitatea externa este o inventie a creierului pentru a-si explica structura sa de modele.

CELULA FUNCTIONALA FUNDAMENTALA DE HARDWARE

Sa vedem acum celula hardware fundamentala a oricarui creier (animal sau uman). Se presupune existenta unor modele imagine de tip M, care sunt legate direct de organele de simt. Aceste modele functioneaza in legatura cu o colectie preexistenta de modele concept de tip YM.

Exemplu: modele imagine de tip concept YM: "ciine", "masa", etc.

Modelele M vor descoperi cit mai multe elemente in realitatea externa si vor incerca sa atribuie fiecarui element descoperit cite un model YM. Odata ce o entitate a fost asociata, preliminar, cu un YM, M va face o predictie bazata si pe acel YM. De exemplu, daca unui element i-a fost atribuit modelul "ciine", M va face o predictie asupra comportamentului unui ciine in acel model. Aceasta predictie este comparata cu informatia obtinuta din realitatea externa. Aceasta informatie obtinuta de M din realitatea externa se numeste "realitatea de intrare" (input reality, IR).

S-a introdus deci un nou termen: "realitatea de intrare" sau IR. IR este informatia obtinuta de un model din exteriorul sau (din realitatea externa sau de la alte modele). IR este folosita pentru a compara predictia modelului cu o referinta externa modelului (nu neaparat din realitatea externa).

Daca acea predictie se verifica cu ajutorul lui IR, se incearca alta predictie pentru a creste siguranta atribuirii corecte sau acceptabile. Daca una sau mai multe comparari dau rezultate negative, se va cauta alt model YM si procesul se repeta pina cind toate elementele descoperite vor fi integrate, in mod armonic, in model (toate predictiile sunt compatibile cu datele deja existente in model).

Aceasta este functia principala a modelelor de tip M. Scopul functiei este constructia preliminara si rapida a unui model stabil asociat unei sectiuni a realitatii externe.

Exemplu: un model M interactioneaza cu o realitate externa. Modelul M va fi o "macheta" construita informational prin analogie cu acea realitate externa. Totusi, intrucit ce se construieste este un model, acea "macheta" este construita astfel ca toate elementele sale sa se integreze in acea "macheta" in mod armonic. Asta inseamna ca, prin simulare pe model, s-a verificat armonia (stabilitatea) generala a modelului. Vom reveni pe larg asupra acestei probleme.

Informatiile generate de modelele M vor fi folosite de alte modele, de tip ZM care continua procesul de modelare a realitatii externe prin identificarea avansata a elementelor si corelarea predictiilor pe baza unor alte modele preexistente, cu bataie lunga.

Vom vedea acum modul de folosire a informatiilor generate de modelele de tip M. Asa cum stim, exista un model imagine M care reflecta preliminar realitatea externa, care functioneaza asa cum a fost deja descris mai sus. La descrierea modelelor M, am vazut ca ele identifica elementele realitatii externe in baza unor modele YM preexistente. Deci, pentru ca prima functie sa-si atinga obiectivele, alaturi de modelele M (asociate organelor de simt) trebuie sa existe o colectie bogata de modele de tip YM, in general, modele de tip concept, obtinute in decursul timpului, prin experienta. Modelele M, in general, se opresc la nivelul de identificare bazat pe modele concept YM, de tip imagine.

Exemplu: daca vedem un autocar plin cu persoane care merg undeva, modelele M ne transmit aceasta informatie dar numai in urma unei prelucrari ulterioare, realizata de modelele ZM, putem sa intelegem daca este vorba de o excursie sau de un transport normal de persoane.

In consecinta, alaturi de modelele de tip YM (cu bataie scurta) folosite de modelele M, mai exista si modele ZM cu bataie lunga.

Modelele ZM sunt modelele principale prin care reflectam realitatea externa.

Daca, de exemplu, stam cu ochii inchisi, modelul M asociat ochilor nu transmite nimic. Totusi, unul sau mai multe modele de tip ZM continua, in baza predictiilor, sa reflecte realitatea externa.

Unul sau mai multe modele de tip ZM preiau informatiile de la modelele M si continua procesul de modelare. Acest proces inseamna continuarea identificarii elementelor si corelarea oricarei informatii astfel obtinute cu informatiile deja existente in alte modelele ZM.

Procesul de modelare pe modele de tip M este absolut independent de procesele de modelare pe modele de tip ZM. Asta inseamna ca in timp de modelele M se auto- actualizeaza continuu, unul sau mai multe modele de tip ZM vor folosi aceste informatii pentru actualizarea lor si pentru a face predictii de evolutie ale realitatii externe, tot mai bune.

Sa facem un rezumat preliminar, pina aici. Se presupune existenta unor modele imagine de tip M, conectate direct la organele de simt disponibile. Aceste modele au ca scop constructia de modele imagine preliminare ale realitatii externe. Modelele M se auto-actualizeaza continuu in functie de realitatea externa.

Nivelul 2 de intelegere al realitatii externe se bazeaza pe modele ZM cu bataie lunga. Modelele de tip ZM acopera sectiuni importante din realitatea externa. Astfel, avem modele ZM asociate rudelor importante, cunoscutilor, casei si localitatii unde traim, profesiei, diverselor abilitati personale, etc., etc.).

Modelele ZM cu bataie lunga sunt in general modele concept. Ele ne permit sa integram o informatie generata de modelele M intr-un context general. De asemenea, modelele cu bataie lunga de tip ZM permit sa prezicem si mai bine evolutia realitatii externe.

Exemplu: un model M ne transmite informatia ca in fata noastra se afla un ciine. Un model ZM se va activa automat si va obtine informatii suplimentare legate de acel ciine, de la oricare alt model al creierului. Chiar daca acel ciine nu a mai fost intilnit, un model ZM poate sa faca evaluari de comportament a rasei careia ii apartine acel ciine sau in functie de comportamentul lui asa cum este reflectat de modelele M dar si in functie de alte modele ZM existente.

Pe nivelul 2 deci, modelele ZM cu bataie lunga sunt in stare sa integreze informatiile date de modelele M.

Aici putem deja sa dam definitiile a doi termeni foarte importanti: cunoasterea si constiinta.

Cunoasterea este capacitatea de a prezice evolutia realitatii externe pe baza unei structuri de modele armonice/logice asociate acelei realitati externe. Aceasta structura de modele a generat deja un mare numar de predictii deja confirmate. Asta inseamna ca singura garantie a predictiei corecte este increderea in structura de modele disponibile. Vom reveni la aceasta problema.

Constiinta este capacitatea de a construi si opera unul sau mai multe modele ZM, asociate sau nu realitatii externe, in care propria persoana apare ca element. Si asupra acestei probleme vom mai reveni.

Cunoasterea este deci capacitatea de a prezice corect evolutia realitatii externe, pe baza unei structuri de modele armonice/logice.

Aici avem o problema asociata definitiei termenului "corect". In citeva locuri este precizat ca a prezice "corect" inseamna sa existe o diferenta acceptabil de mica intre predictie si IR. Asta este una dintre posibilele definitii ale cuvintului "corect". Mai exista' insa o definitie care este strins legata de termenul "cunoastere".

Teoria MDT este asociata functiilor de baza de hardware. Odata ce descriem structura de hardware, tot ce teoria sustine se bazeaza pe functiile disponibile de hardware. In acest fel, ceea ce sustine MDT despre cunoastere nu este o alta teorie asociata subiectului ci este asociata cu ceea ce structura de hardware poate sa faca.

Astfel, orice experienta presupune un model preexistent care va face acea experienta. Modelul care organizeaza experimentul ne va spune si ce facem si ce am obtinut. Tot ce putem face prin experienta este de a imbunatati structura de modele deja existente. Modelele perfectionate prin experienta vor face predictii mai bune.

In acest fel este posibila unificarea celor doua intelesuri date mai sus termenului "corect". Astfel, in prima acceptiune, daca prin compararea predictiei unui model cu IR rezulta ca predictia este asemanatoare cu IR, atunci spunem ca predictia este corecta. In a doua acceptiune se spune ca orice predictie a unei structuri de modele este corecta prin definitie deoarece o structura de modele a trecut deja un foarte mare numar de teste si deci putem avea incredere in aceste predictii.

Deci, daca facem o predictie, aceasta este "corecta" prin definitie. Indiferent daca predictia se confirma sau nu, structura de modele de dupa experienta va fi mai buna. In aceasta situatie, chiar daca vom avea o alta colectie de predictii, acestea vor fi din nou "corecte". Predictiile pot fi incorecte cel mult un timp scurt dupa compararea predictiei cu IR. De indata ce s-a facut compararea, modelele se vor modifica pentru a fi din nou "corecte". Teoria deceleaza deci doua acceptiuni pentru termenul "corect" si sugereaza o posibla unificare a lor fara a sustine neaparat aceasta unificare de sensuri.

Singura cunoastere admisa de MDT este deci cunoasterea bazata pe predictia unei structuri de modele adecvate realitatii externe date. Odata ce avem o structura de modele asociate unei realitati externe, este posibil sa facem predictii de evolutie a acelei realitati externe, pe baza modelelor existente.

Singura garantie de corectitudine a predictiei este calitatea acelei structuri de a fi armonica/logica. Pentru a fi armonica/logica, structura a trecut un foarte mare numar de verificari interne si in interactie cu realitatea externa si asta este tot. Nu exista' nici un fel de alta garantie de corectitudine asociata cunoasterii.

Sa mai aducem citeva precizari asociate conoasterii. Astfel, am aratat ca un experiment care sa verifice sau sa infirme o afirmatie, se poate desfasura numai in cadrul unui model. Modelul ne spune atit ceea ce facem cit si ceea ce vedem. Este de observat ca experimentul, fiind bazat pe un model, va perfectiona acest model. Daca la acel experiment mai participa si alte persoane, rezultatul experimentului va fi interpretat de fiecare persoana pe baza propriilor modele. Asta reconfirma ceea ce s-a spus deja si anume ca in fata aceleasi realitati externe, fiecare persoana construieste propria realitate.

Se accentueaza din nou ca aceste consideratii sunt generate de modelul de hardware al creierului. MDT nu este o teorie a cunoasterii ci o teorie a structurii de hardware. Ceea ce teoria prezice in legatura cu cunoasterea sunt consecinte logice ale functionarii structurii de hardware a creierului.

Exemplu: in urma cu citeva sute de ani, toata lumea stia ca Pamintul este centrul Universului. Acest lucru era sustinut de o robusta structura de modele si era confirmat zilnic prin interactia directa cu realitatea externa. In plus, in Biblie, cel putin intr-o forma implicita, apare ca Pamintul este centrul Universului. In acea perioada deci, idea ca Pamintul este centrul Universulul era corecta.

In orice moment deci, creierul va considera "corecte" toate predictiile pe care le face structura de modele, chiar daca structura este modificata in urma experientei.

Acest mod de a vedea lucrurile ar putea fi considerat inacceptabil de catre epistemologi, de exemplu, dar asta este ceea ce rezulta din analiza functiilor de hardware ale creierului. Indiferent daca ne place sau nu, creierul nu poate face decit ceea ce este posibil tehnic, pe baza principiului sau de functionare.

Termenul "gresit" poate sa puna ceva probleme. Daca, de exemplu, un model face predictii gresite asta nu inseamna, de obicei, ca modelul are probleme de constructie. Un model care face predictii gresite poate fi un model perfect armonic sau logic. Termenul "gresit" asociat cu un model se refera doar la faptul ca acel model nu este adecvat acelei realitati externe. Totusi acel model ar putea fi adecvat altei realitati externe.

Exemplu: Modelul lui Newton este gresit in reflectarea comportamentului obiectelor care se misca cu viteze comparabile cu viteza luminii (face predictii gresite) desi el este corect (adecvat) reflectarii lumii mecanice la viteze foarte mici in comparatie cu viteza luminii.

Termenii "corect/gresit" trebuie deci totdeauna sa fie raportati la un model sau la o structura de modele.

Prima facilitate fundamentala a creierului este deci de a genera cunoasterea si constiinta, asa cum ele au fost deja definite.

Vom continua acum cu a doua facilitate fundamentala a oricarui creier si anume, actiunea asupra realitatii externe. Astfel, in baza modelelor deja existente, un model de tip ZM poate sa construiasca un model ZAM, artificial si invariant. Un model artificial este un model care nu a aparut prin interactie directa cu realitatea externa, asa cum se intimpla' cu modelele M, YM si ZM. Model invariant inseamna un model care nu poate fi modificat prin interactie cu realitatea externa. Acest model ZAM, cu bataie lunga, este model de referinta in modificarea realitatii externe. Pentru ca realitatea externa (reflectata de modelele M-ZM) sa fie asemanatoare cu modelul ZAM, acest model ZAM va construi/activa o colectie de modele AZM care pot actiona asupra realitatii externe. Procesul se incheie atunci cind modelele M-ZM transmit o informatie compatibila cu modelul invariant ZAM.

Modelele AZM pot activa organele care pot actiona asupra realitatii externe.
Astfel realitatea externa este modificata de modelele ZAM, prin actiunea modelelor
AZM, pentru a indeplini specificatiile generate de modelul invariant ZAM.

Modelele AZM sunt modele de actiune directa asupra realitatii externe si ele sunt asociate in general miinilor, picioarelor, gurii (pentru a minca sau a vorbi), etc. Ele pot de asemenea sa fie create, pentru aplicatii specifice de orice model ZAM sau ZM.

Vom descrie acum modul de implementare a acestei facilitati. Astfel, de indata ce un model ZAM a fost construit sau activat de un model ZM, acest model ZAM va simula actiunea care trebuie facuta. In urma unui set de simulari, va rezulta daca acea actiune se poate face sau nu. Daca se poate face, se va gasi, prin simulare, solutia optima. Dupa ce simularea actiunii a reusit, modelul ZAM va folosi modelele AZM pentru a actiona asupra realitatii externe. Modelele AZM vor actiona exact asa cu au actionat in simulare. Daca prin simulare nu s-a reusit sa se atinga obiectivul, creierul va fi blocat in executarea acelei actiuni.

Exemplu: daca trebuie sa sarim peste un obstacol, modelul ZAM asociat actiunii, folosind modele AZM, va simula acea saritura. Daca saritura simulata reuseste, exact acea saritura se va face si in realitatea externa. Daca saritura simulata nu reuseste, creierul va fi blocat sa actioneze. In acest fel se explica, de exemplu, de ce in fata unui obstacol care trebuie sarit, noi stim extrem de repede daca saritura se poate face sau nu. Daca raspunsul este "da" atunci se va face o saritura identica cu ultima saritura simulata reusita, cu foarte mari sanse de succes. Daca raspunsul este "nu" atunci, neexistind model, creierul este blocat sa execute acea actiune.

Nici o actiune a creierului nu se poate face, deci, decit daca acea actiune a putut fi executata prin simulare, cu succes. Actiunea va fi exact ca aceea care a avut succes la simulare. Acest mod de interactie cu realitatea externa este urmat in absolut orice actiune, indiferent daca ea se refera la actiunea imediata asupra realitatii externe sau la o actiune care este planificata in viitor.

Mai este de adaugat ceva in legatura cu frecventa si viteza de executie. Astfel, cind mergem pe un teren absolut plan, creierul va continua sa simuleze fiecare pas in parte inainte ca pasul sa fie executat in realitatea externa. In fapt, chiar in aceasta situatie extrem de simpla, din cauza imperfectiunilor fiecarui pas si din cauza schimbarii centrului de greutate a persoanei si in functie de diverse cauze interne sau externe si in functie de orice alte cauze, fiecare pas va fi un unicat adica, pentru fiecare pas in parte se va face cel putin un model ZAM.

Daca mergem pe un teren accidentat, nu numai ca fiecare pas va fi un unicat, dar, chiar in timp ce un pas este executat, pot sa apara schimbari in functie de situatia concreta din fiecare moment. De exemplu, daca un pas este in executie si daca apare un factor perturbator (piciorul aluneca usor la start, de exemplu, sau simularea a avut erori, etc.), modelul ZAM se va reactualiza, va simula noua situatie, va gasi solutia optima si va reactiva alt set de functii.

Rezultatul este ca o activitate extrem de complicata, cum este mersul pe teren accidentat, se face extrem de sigur si chiar elegant, datorita simularii repetate pe model a fiecarui pas, chiar in timpul desfasurarii acelui pas. Problema este reluata pe larg in sectiunea de aplicatii.

Asa cum am spus, acest procedeu de simulare continua in avans a oricarei activitati, este folosit in orice activitate a creierului (animal sau uman), nu numai in actiunea asupra realitatii externe. In plus, metoda este folosita atit in actiunea imediata asupra realitatii externe cit si in orice actiune care se va desfasura in viitor.

Sa trecem in revista tipurile de modele care au fost deja descrise.

M: modele asociate simturilor.

YM: modele, in general de tip concept, asociate tuturor elementelor realitatii externe care deja au fost descoperite de un creier dat. Ele sunt folosite de toate modelele creierului pentru diverse scopuri. Modelele M, de exemplu, folosesc modelele YM pentru a face un model imagine preliminar asociat unei realitati externe date.

ZM: modele cu bataie lunga asociate activitatilor generale ale creierului. Ele genereaza, printre altele, cunoasterea si constiinta. De asemenea ele construiesc toate celelalte tipuri de modele (exceptind modelele M si unele modele AZM care sunt asociate implementarii de hardware). Totusi, desi modelele M si AZM sunt gata construite la nastere, ele sunt perfectionate si dezvoltate de modelele ZM.

ZAM: modele artificiale si invariante, construite de modelele ZM, folosite pentru a modifica realitatea externa. Un model "artificial" este un model care nu a aparut prin interactie directa cu realitatea externa. Un model "invariant" este un model care nu poate fi modificat prin interactie directa cu realitatea externa.

AZM: modele asociate organelor care pot actiona asupra realitatii externe. Ele sunt gata construite la nastere dar sunt perfectionate si dezvoltate de modelele ZM si ZAM. De asemenea, oricit de multe modele AZM pot fi create in orice moment de modelele ZM si ZAM.

Este important de specificat ca aceste modele sunt asociate principalelor functii de hardware. Vom vedea la descrierea implementarii tehnologice a creierului si alte tipuri de modele care apar la implementarea software a diverselor tipuri tehnologice de creiere.

PROBLEME DE PRINCIPIU

Vom continua cu probleme de principiu asociate cu acest mod de functionare al creierului (animal sau uman).

La activare, un model M nu are de unde sa stie cite elemente se afla in realitatea externa. Chiar mai mult, modelele M nu au de unde sa stie care sunt elementele acelei realitati externe. Dispozitivul de modelare va incerca sa descopere cit mai multe dar nu exista nici o garantie si nici o referinta absoluta pentru a sti daca am descoperit toate elementele si toate relatiile si daca am atribuit bine elementelor descoperite, modelele YM adecvate.

Aceasta deficienta de principiu este speculata de oameni si animale prin camuflaj si disimulare. In acelasi timp, nu exista' nici o interdictie ca sa nu descoperim toate elementele si relatiile.

Sa vedem procesul ceva mai in detaliu. Orice model are tendinta de a fi armonic cu el insusi deci de a fi stabil. Asta inseamna ca, dupa orice modificare, modelul trebuie sa evolueze singur pentru ca orice simulare pe acel model sa reconfirme toate datele acelui model (asta inseamna ca modelul este stabil).

Daca, in urma unei simulari, modelul are o dizarmonie, modelul trebuie sa se corecteze singur, bazat sau nu pe IR, pentru a elimina acesta dizarmonie.

Asa cum am spus, un model are tendinta de a fi armonic cu el insusi. Faptul ca un model este armonic nu inseamna, numai datorita acestui lucru, ca modelul reflecta corect realitatea externa asociata. Un model armonic inseamna doar ca, in baza tuturor informatiilor obtinute din realitatea externa, nu se detecteaza o dizarmonie in constructia acelui model, nimic mai mult.

Un model armonic este un model stabil. Asta inseamna ca orice simulare pe un model dat va reconfirma modelul in aceasi forma.

Aceasta este una dintre multele deficiente de proiectare ale creierului. Realitatea a fost definita ca totalitatea informatiilor care sunt sau ar putea fi generate de un model dat. Garantia realitatii este armonia modelului iar armonia nu este o garantie ca realitatea externa este reflectata corect de model, oriunde si oricind. Armonia este doar o garantie ca toate informatiile disponibile au fost corelate astfel ca, orice informatie confirma orice alta informatie generata de model si asta e tot.

Proiectantul a atenuat aceasta deficienta de proiectare prin existenta multor modele integrate intr-o structura complexa, in mod armonic. Orice model nou va fi acceptat in structura de modele daca se poate integra in mod armonic. Intreaga structura de modele trebuie sa fie armonica pentru a fi stabila. Asta inseamna, de exemplu, ca orice adevar generat de un model trebuie sa fie acceptat in mod armonic de orice alt model al creierului. De fapt, asta este conditia de hardware ca un model nou sa fie integrat in structura de modele existente.

Exista insa si probleme date de aceasta structura. Astfel, daca un model nou are probleme de integrare, de obicei modelul cel nou ar trebui sa fie modificat pentru a fi compatibil cu structura de modele. Din nefericire, atunci cind noul model este cel "corect" si structura de modele este "gresita", creierul are mari dificultati de restabilire a armoniei.

Exemplu: problema pe care a avut-o Copernic in incercarea de a impune conceptia heliocentrica. Aproape toti contemporanii lui aveau o structura armonica de modele bazate pe ideea ca Pamintul este centrul Universului. Acea structura de modele desi era "gresita", facea predictii corecte asupra miscarilor majoritatii absolue a corpurilor ceresti (prevedea precis aparitia eclipselor, de exemplu). Imensa rezistenta la impunerea conceptiei heliocentrice este explicata deci foarte usor de MDT.

Aici vom face o observatie generala care va fi tratata ceva mai in detaliu intr-o aplicatie. Este vorba de faptul ca, datorita modului anormal de aparitie a limbii de comunicatie generala (GCL), definitiile celor mai multe cuvinte asociate functionarii creierului sunt imprecise sau ambigue. Una din deciziile fundamentale facute de mine in constructia acestei teorii este de a nu inventa, pe cit posibil, cuvinte noi. Din cauza asta, o serie de cuvinte existente au trebuit sa fie redefinite in conditiile in care cuvintele aveau deja una sau mai multe definitii descriptive, date de dezvoltarea spontana a limbii, in decursul timpului. Teoria are un capitol despre definitii, in sectiunea de aplicatii.

Orice modificare intr-un model inseamna', practic, refacerea de la zero a modelului. Un model "gresit" (adica neadecvat unei realitati externe date) se poate corecta doar prin reconstructie totala, de la zero.

Un model odata integrat in structura de modele, este imposibil de a fi sters si aproape imposibil de modificat. Din aceasta cauza, modelele ZM sunt in general modele concept (foarte generale) care sunt particularizate, in mod dinamic, la realitatea externa concreta, prin actiunea modelelor M.

Exemplu: un posibil model ZM este modelul propriei noastre case. De cite ori ne intoarcem acasa, este posibil sa vedem ceva mici schimbari in casa, facute de alti membrii ai familiei. Acest lucru nu schimba modelul ZM-general dar duce la constructia sau reconstructia de alte modele locale, asociate micilor schimbari.

In functionarea curenta a creierului, un model ZM are acces simultan la toate modelele M (asociate simturilor) astfel ca el poate sa genereze o realitate extrem de complexa prin corelarea diverselor informatii date de diverse modele M. In acelasi timp, pot exista mai multe modele ZM care au, fiecare in parte, acces la toate modelele M. Totusi, in interactia complexa cu realitatea externa, va exista un singur model ZM care are controlul intregii fiinte externe la un moment dat. Acest model este numit de obicei model ZM-local sau ZM-activ.

In functie de evolutia realitatii externe, modelele ZM se pot comuta, pentru a face, secvential, mai multe feluri de activitati in acelasi timp. Totusi, comutarea de la un model la altul se face in general cu greutate si cu riscuri de erori. Motivul principal este ca la dezactivarea unui model trebuie sa retinem informatia care ne va folosi la reactivarea lui. O parte a informatiei ar putea sa se piarda iar, pe de alta parte, intre timp, realitatea externa ar putea sa se modifice astfel ca modelul trebuie sa-si gaseasca singur noile conditii de reactivare.

Modelul ZM-local va fi in orice situatie acel model care face cele mai bune predictii de evolutie a realitatii externe actuale. Dificultatile legate de comutarea de la un model la altul va face, totusi, relativ dificila desfasurarea de mai multe activitati simultan.

La aceasta sectiune despre probleme de principiu vom reveni la termenul "cunoastere". Nu exista garantie ca o structura de modele care este "corecta" (dupa definitia deja data), va continua sa fie corecta oricind si oriunde in acea realitate externa.

A cunoaste ceva inseamna ca, in baza predictiilor intregii structuri de modele, rezulta unul sau mai multe comportamente evolutive probabile ale realitatii externe si asta e tot. Cunoasterea este asociata cu structura de modele disponibile si nu, in mod direct, cu realitatea externa, asa cum ne-ar place.

Este de asemenea fundamental de observat ca, fara a declara structura de modele, "cunoasterea" este un nonsens. In paranteza fie spus, aceasta este o conditie foarte rar indeplinita in viata de zi cu zi, inclusiv in domeniile stiintelor care nu sunt stiinte exacte. In domeniul stiintelor exacte, bazate deci pe un singur model simbolic, conditia este indeplinita totdeauna.

EXEMPLIFICAREA DETALIATA A CONSTRUCTIEI DE MODELE M-YM-ZM

In fata unei realitati externe date, creierul construieste o structura de modele, unele asociate direct cu realitaea externa, altele luate din structura de modele existente.

Vom exemplifica aceasta functie pe o situatie concreta: cum se construieste un model imagine nou, asociat unei realitati externe de tip fotografic (asa cum este ea generata de ochi). Functia este exemplificata pentru un creier normal, matur.

Notiunea de "creier normal" va fi analizata mai tirziu. Aici prin creier normal se intelege un creier care executa corect functiile fundamentale, asa cum ele au fost deja descrise.

Un creier "matur" este un creier care are o colectie bogata de modele de tip YM si ZM, obtinute prin interactie cu realitatea externa un timp suficient de lung. Avem deci un creier la care fiecare model este armonic construit (este stabil) si structura de modele este armonica (deci stabila).

O imagine este o informatie care este receptionata asa cum este, in acelasi mod in care ea este generata de o camera de televiziune, de exemplu. O astfel de informatie bruta si total lipsita de orice semnificatie, trebuie sa fie integrata de creier sub forma unui model imagine.

Procesul de prelucrare incepe cu incercarea de a gasi elementele acestei imagini.

Observatie: Se foloseste uneori in aceasta teorie termenul impropriu de element al realitatii externe. Ceva este element numai daca se afla inclus intr-un model. Pentru realitatea externa ar putea fi folosit termenul de entitate a realitatii externe care, odata decelata, ar deveni element al modelului asociat. Totusi, pentru a nu complica expunerea, se va folosi uneori si termenul de "element al realitatii externe" chiar daca el trebuie inteles asa cum este explicat aici.

In cazul unei imagini de tip fotografic, creierul are ca prim obiectiv constructia unui model imagine tridimensional, care sa reflecte realitatea externa. Se foloseste aici faptul ca are la dispozitie doua imagini plane, date de cei doi ochi, cu care se va construi un model de tip M, tridimensional (o imagine stereo). Acest model M preliminar va da un prim set de informatii in legatura cu posibilele elemente ale imaginii. Se mai folosesc orice alte informatii suplimentare cum ar fi culoarea, contrastul de culoare, de luminozitate sau de forma precum si miscarea unor entitati.

In orice caz, primul scop este de a gasi posibilele entitati care vor deveni elemente ale modelului imagine M. Odata ce o entitate este decelata si evaluata (ca forma, dimensiune, pozitie in spatiu, etc.) creierul va cauta sa atribuie preliminar acestei entitati, un model imagine YM. In acel moment acea entitate va fi asociata cu un YM si va fi tratata ca element al modelului M.

De exemplu, daca se descopera un element rotund, creierul va incerca sa vada daca este o minge (model YM-minge) sau un mar (model YM-mar), sau orice altceva, in conformitate cu setul sa'u de modele concept YM.

Odata ce un element a fost identificat preliminar, el este "scris" in modelul imagine M si se incearca identificarea altui element. Din motive de eficienta, este foarte probabil ca urmatorul element va fi unul care are deja o relatie cu primul element identificat. De indata ce avem doua elemente, se pot face predictii asupra relatiilor posibile intre ele. Astfel, elementul A trebuie sa se afle intr- o relatie cu B care trebuie sa fie compatibila cu relatia lui B cu A.

De exemplu, marul sta' pe masa; masa va fi al doilea element identificat, in acest exemplu posibil. Daca marul sta' pe masa atunci din proprietatile mesei trebuie sa rezulte ca aceasta masa poate sa sustina un mar iar din proprietatile mediului a mesei si a marului trebuie sa rezulte ca marul nu se va rostogoli de pe masa. Daca, in alt exemplu, un mar-fruct se afla' pe o creanga foarte subtire, din proprietatile prezise ale crengii nu rezulta ca ea ar putea sustine marul si deci unul sau altul dintre elemente are proprietati neconforme cu modelele YM alese.

Odata ce avem doua elemente, se poate vedea relatia intre ele si asta poate da informatii suplimentare asupra identificarii corecte sau nu.

Algoritmul poate fi foarte variabil deoarece teoria nu spune nimic despre implementarea functiei. Ca orice teorie fundamentala, MDT nu este preocupata prea mult de implementarea tehnologica a functiilor descrise. Indiferent de algoritm, teoria ramine valabila.

Pina la urma, creierul trebuie sa identifice cit mai multe elemente si cit mai multe relatii intre aceste elemente, in cadrul unui model preliminar.

Asa cum am aratat la descrierea functiei de baza, procesul de constructie si verificare fac parte din acelasi proces. Chiar dupa ce, aparent, modelul este stabilizat (toate simularile arata' ca modelul este armonic si de asemenea este sustinut de celelalte modele), procesul de reactualizare va continua la nesfirsit atit timp cit acel tip de realitate externa va continua sa existe in fata ochilor.

Ceea ce se obtine in urma interactiei creierului cu o imagine de tip fotografic este un model imagine preliminar M, unde fiecare element este asociat cu un model concept YM. Intrucit fiecare model YM asociat fiecarui element face o serie de predictii, aceste predictii trebuie sa fie compatibile cu absolut toate predictiile tuturor celorlalte modele YM. In acest fel, modelul imagine principal de tip M, asociat cu imaginea fotografica, trebuie sa fie armonic deci stabil. Ceea ce se vede este deci ceea ce contine acest model. Asta este realitatea preliminara asociata acelei imagini din realitatea externa.

In continuare, dar nu secvential ci practic simultan, un model de tip ZM preia informatiile generate de M si face predictii cu bataie lunga in timp ce modelul M continua sa fie cuplat la realitatea externa. Aceste procese, desi aici au fost prezentate secvential, se desfasoara quasi-simultan astfel ca modelul ZM poate corecta modelul M (un model YM atribuit de M poate fi schimbat cu altul prin actiunea lui ZM) asa cum M corecteaza modelul ZM. In plus, la acelasi model M i se pot asocia mai multe modele ZM, fiecare cu interesul sau.

De asemenea, in mod normal, exista' mai multe modele M active, asociate vazului, auzului, mirosului etc. Un model ZM dat poate corela informatiile care vin de la mai multe modele de tip M. Procesele acestea sunt atit de strins legate intre ele incit pot fi numite procese M-(YM)-ZM in care toate modelele M sunt in permanent schimb de informatii cu mai multe modele ZM.

In fata aceleasi realitati externe, fiecare creier construieste propriile lui modele imagine M-ZM, deci propria sa realitate. Pentru fiecare in parte, realitatea este construita in baza unor modele imagine care au trecut toate testele de armonie posibile. Asa cum am mai aratat, de aici nu rezulta obligatoriu ca realitatea reflecta in mod corect realitatea externa.

Exemplul 1: in fata aceleasi realitati externe, fiecare creier va construi propria lui realitate. Daca un pictor si un inginer silvic privesc un copac, fiecare va construi alte modele M-ZM (alta realitate) asociata aceleiasi sectiuni din realitatea externa. Pentru fiecare, realitatea este "corecta" si fiecare va actiona in baza propriei lui realitati.

Exemplul 2: Atunci cind urmarim strada dintr-o masina in mers, modelul M asociat ochilor va construi modelul tridimensional al realitatii externe. Modelul ZM activ preia informatiile transmise de diversele modele M precum si informatii de la alte modele ZM si se auto-perfectioneaza in mod dinamic, pentru a face predictii tot mai bune asupra posibilei evolutii a realitatii externe. Aceste informatii pot fi preluate de alte modele ZM pentru a avea o si mai buna cunoastere a acelei realitati externe.

Daca, de exemplu, cautam o anumita casa despre care exista doar date incomplete, un model de tip ZM va avea aceste date despre casa cautata. Modelul ZM activ va prelucra portiuni din modelul M pentru a identifica acel element. In acest fel, din cind in cind si pe sectiuni ale realitatii externe reflectate de M-ZM-local, vom "vedea" mai mult decit ne transmit modelele M-ZM-local.

Oarecum corelat cu exemplul de mai sus, se poate spune ceva si despre suprasolicitarea creierului. De exemplu, conducem o masina cu viteza foarte mare. Desi modelele M-ochi transmit cam aceeasi informatie indiferent de viteza de deplasare, modelele ZM care contribuie la conducerea efectiva a masinii vor fi fortate sa prelucreze portiuni din ce in ce mai mici din modelele M, din cauza capacitatii limitate de prelucrare a informatiei. Acest fenomen este cunoscut sub numele de "ingustarea cimpului constiintei" si el apare ori de cite ori creierul este suprasolicitat.

Tot ce s-a prezentat pina acum este principial identic la oameni si la animale.
Vom vedea mai jos diferenta fundamentala dintre creierul uman si cel animal.

CREIERUL UMAN (introducere)

Diferenta fundamentala dintre creierul animal si cel uman este capacitatea pe care o are numai creierul uman de a construi si opera modele simbolice, in cadrul general deja descris. Evident, aceasta facilitate noua este un adaos la capacitatea de a construi si opera modele imagine. Acest adaos marcheaza granita dintre ce ne aseamana si ce ne deosebeste de animale. Animalele nu pot, nici macar in forme primitive, sa construiasca modele simbolice. Vom reveni la aceasta problema.

La modul de interactie dintre o imagine si creierul animal sau uman am vazut procedura prin care o imagine este reflectata de un model imagine. In cazul modelelor simbolice, procesul este total diferit. La nivelul modelelor M nu exista' totusi diferente de principiu. Evident ca va exista o colectie aditionala de modele YM, specifice formelor literelor si cifrelor, in cazul textelor scrise de exemplu. La nivelul integrarii elementelor in modele de tip ZM, diferentele sunt fundamentale. Astfel, creierul omului are modele ZM asociate atit auzului cit si vazului, care pot sa identifice cuvinte rostite sau scrise, in baza unor modele YM si ZM specializate.

Acest modele simbolice fundamentale, care integreaza deja toate elementele simbolice, sunt incluse in limba de comunicatie generala (GCL). Exista' o limba vorbita si o limba scrisa, in doua modele MZM asociate intre ele. Totusi, pentru a nu complica acest text, vom folosi termenul GCL (General Communication Language) atit pentru limba vorbita cit si pentru limba scrisa. Aceasta afirmatie este corecta numai pentru zonele culturale care folosesc alfabete (vom reveni la aceasta problema in cadrul unei aplicatii specifice).

In fata unui text, de exemplu, noi avem deja toate elementele explicitate sub forma de cuvinte si avem GCL care le integreaza in mod logic.

Un mesaj este deci integrat de creier sub forma unui model simbolic. De data asta stabilitatea se verifica prin logica. Un model trebuie sa fie logic pentru a fi stabil (inteles).

Exemplu: Propozitia "marul cade din pom". Avem elementul simbolic "mar" si elementul simbolic "pom". Relatia intre aceste elemente este data de verbul "cade". Intrucit pe model imagine avem deja modelul unui mar care cade din pom, acest model simbolic ["mar", "cade", "pom"] este dublat de un model imagine. In acest fel, logica a aparut in actiunea de translatare a modelelor imagine in modele simbolice. Odata ce un model imagine este stabil in baza legilor armoniei, modelul simbolic asociat va fi stabil in baza legilor logicii. Aici, asa cum se vede, avem o definitie implicita a logicii. Nu stiu daca se poate explica/defini logica si in alt fel.

Se reaminteste ca stabilitatea unui model inseamna ca, oricare ar fi simularile facute pe model, absolut toate trebuie obligatoriu sa reconfirme absolut toate datele despre model.

In sectiunea care urmeaza voi prezenta in detaliu diferentele intre creierul animal si uman, in baza unei ipotetice evolutii de la creierul animal la cel uman.

CREIERUL UMAN FATA DE CREIERUL ANIMAL

Desi procesul de interactie intre un creier si realitatea externa are loc pe baza a doua functii independente (ale modelelor M si ale modelelor ZM), peste tot se va vorbi despre acest proces ca si cind ar fi un singur proces. Asta este asa si pentru a nu complica descrierea dar si pentru ca aceste doua procese (M-ZM) sunt strins corelate.

Pentru orice fel de realitate externa, creierul va face un model imagine. Aceasta functie este in principiu identica la oameni si la animale.

In realitatea externa se pot intilni foarte multe elemente asemanatoare.

De exemplu, un ciine ar trebui sa construiasca multe modele YM ale altor ciini cu care trebuie sa interactioneze.

Aceste multe modele asemanatoare incarca creierul cu o cantitate imensa de informatie inutila (un model YM pentru fiecare ciine intilnit, in acest exemplu).

Primul nivel de evolutie al creierului este constructia de modele concept. Un model concept este un model simplificat. El se potriveste, in mod aproximativ, la foarte multe elemente asemanatoare. In loc sa se construiasca un model imagine pentru fiecare element asemanator intilnit, se va construi un singur model concept, urmind ca fiecarui element particular sa-i fie atasate (in M-ZM) informatii particulare de identificare/particularizare.

Observatie: aparitia modelelor concept nu inseamna' ca modelele imagine pure nu mai sunt utilizate. Modelele imagine pure sunt cele care sunt asociate numai cu o singura entitate din realitatea externa si ele se construiesc pentru situatii speciale. De exemplu, un pui de ciine ar putea sa aiba un model pur imagine al mamei lui.

Modelele concept cresc viteza de operare a modelelor M (din cauza modelelor YM simplificate) si reduc foarte mult efortul unui creier de a intelege realitatea externa (scade drastic cantitatea de informatie care trebuie prelucrata). Acesta este nivelul 1 de evolutie, atins, probabil, de toate animalele.

Urmatorul nivel al evolutiei este constructia de "etichete" care sa activeze direct un model ZM, folosind informatii foarte simplificate date de modelele M. Acesta este nivelul 2. Pentru animale, aceste etichete sunt de obicei modele imagine de tip sonor sau olfactiv (termenul "imagine" este asociat peste tot in aceasta teorie, cu orice fel de informatie de tip analogic inclusiv sunete sau mirosuri).

Astfel, atunci cind un model M contine o informatie de tip eticheta, un model ZM se activeaza fara a astepta ca modelul M sa construiasca un model preliminar complet. Modelul ZM care se activeaza poate sau nu sa fie legat de modelul ZM- local, asociat lui M.

Exemplu: multe animale lasa anumite substante cu mirosuri specifice in diverse locuri. Alt animal poate simti acest miros si va activa un model ZM asociat (daca acest model exista'). Acest model ZM nu este asociat direct cu modelele M-ZM active in acel moment.