Метод доктора хаксли кратко

Обновлено: 30.06.2024

Давайте признаемся, зубы мы чистим на автомате. И делаем зачастую это неправильно: чистим их движениями влево-вправо, шерк-шерк. При таком способе чистки мягкий налёт переносится с поверхности зубов в межзубные промежутки и забивается там. В итоге возникает опасность повреждения дёсен и появления клиновидного дефекта, особенно на выступающих зубах. Клиновидный дефект — это поражение зуба в районе соприкосновения его с десной. Имеет вид ступеньки, которая напоминает клин. Размеры могут быть от едва заметных до полного скола в перспективе.

Смотрите, что происходит, когда мы чистим зубы поперек их роста:

Стандартный метод чистки зубов Пахомова Г. Н.

Этот метод рекомендуют большинство российских стоматологов. Изобретен он был Г.Н. Пахомовым — профессором стоматологии.

Чистку начинают с верхней челюсти в следующем порядке — от коренных справа переходят на передние, затем заканчивают на левых коренных.
На нижней челюсти сначала очищают левые большие, после передние и в последнюю очередь — правые коренные.
Переднюю и заднюю поверхности чистят метущими движениями снизу-вверх, при этом головка щётки находится под углом 45° к десне.
Важно делать по 10 движений на каждый зуб.
Загрязнения с жевательной стороны убирают, передвигая головку вперед-назад.
Для чистки передних зубов щетку располагают вертикально и двигаются выметающими движениями.

Вспомогательные методы чистки зубной щёткой

Метод Фонеса

Принадлежит американскому дантисту Альфреду Фонесу, который считается одним из основателей гигиенической стоматологии. Метод подойдет взрослым, детям и людям, у которых нет заболеваний пародонта.

Для очищения внешних поверхностей зубы смыкают, щетинки щетки ставят перпендикулярно поверхности. Головка щетки делает круги с одновременным захватом зубов обеих челюстей и прилегающей к ним десны.
Такие же движения выполняют и для очищения внутренних поверхностей (раздельно для верхней и нижней челюстей).
Жевательные поверхности очищают также круговыми движениями.

Метод Басса

Метод предусматривает очистку и массаж дёсен вибрирующими движениями, а очищение жевательных поверхностей — горизонтальными движениями.

Достоинства: метод подходит для чистки зубов с оголенным корнем. Использовать можно только мягкую щётку.

Вывод

Изложенные выше методы — опыт зарубежных стоматологов, который Пахомов описал в своей монографии. Эти методы не являются оптимальными, так как делают акцент только на некоторых аспектах гигиены. Но с помощью вспомогательных методов можно адаптировать базовый метод чистки к вашим индивидуальным особенностям, с учётом состояния зубов и десён.

Любовь Петровна Малиновская — аспирант Новосибирского государственного университета, научный сотрудник лаборатории молекулярной цитогенетики птиц Института цитологии и генетики СО РАН. Область научных интересов — молекулярная цитогенетика птиц.

Анна Александровна Торгашёва — кандидат биологических наук, старший научный сотрудник, заведующая лабораторией молекулярной цитогенетики птиц Института цитологии и генетики СО РАН. Научные интересы связаны с молекулярной биологией мейоза, эволюционной цитогенетикой животных.

Виген Артаваздович Геодакян на съезде Вавиловского общества генетиков и селекционеров, проходившем в Московском государственном университете имени М. В. Ломоносова в июне 2009 г. Фото А. А. Торгашёвой

В этой статье мы хотим рассказать историю, которая, на первый взгляд, противоречит идеям Геодакяна. И на второй — тоже. Но как жаль, что его больше нет с нами. Почему-то нам кажется, что он и в ней нашел бы подтверждение своей теории. С теплыми воспоминаниями и светлой грустью мы посвящаем эту статью его доброй памяти.

Неправильное правило Хаксли — Холдейна

Гетерогаметный — значит, имеющий разные половые хромосомы: XY у самцов млекопитающих и двукрылых (включая комаров и муху дрозофилу) или ZW у самок птиц и бабочек. Соответственно, гомогаметным полом оказываются самки ХХ у первых и самцы ZZ у последних. т.е. правило Хаксли — Холдейна говорило не о самцах и самках, а о гетеро- и гомогаметном полах. В чем здесь фокус? Почему нужно блокировать рекомбинацию у гетерогаметного пола?

Рекомбинация наряду с мутациями служит мощным генератором генетической изменчивости. Но между ними есть большая разница. Мутационный процесс — это своего рода проявление энтропии на молекулярно-генетическом уровне. За счет неизбежных ошибок удвоения и ошибочной репарации (исправления) этих ошибок в ДНК возникают мутации — искажения генетической информации, упорядоченной предшествующим отбором, т.е. мутации — это неизбежное нарастание хаоса.

Рекомбинация — это хорошо упорядоченная, запрограммированная и затратная генерация хаоса (рис. 1). В ходе рекомбинации в ДНК запрограммированно вносится множество вполне фатальных повреждений — двунитевых разрывов. Эти разрывы затем репарируются: иногда правильно — с восстановлением исходной информации, но чаще неправильно — не по той цепи, которой нужно, а то и вовсе крест-накрест. Эти перекресты приводят к тому, что родительские комбинации аллелей, которые, между прочим, позволили родителям дожить до брака и приступить к производству потомков, разрушаются. Вместо них возникают новые, ранее не опробованные комбинации, которые вполне могут оказаться как хуже, так и лучше родительских [4].

Рис. 1. Рекомбинация гомологичных хромосом [6]. Розовым цветом обозначена ДНК материнской хромосомы, синим — отцовской, зеленым — ДНК, достроенная в ходе репарации разрывов

Таким образом, от правила Хаксли — Холдейна осталось только то, что самцы отличаются от самок. Да и то оказалось, что половые различия в уровне рекомбинации сильно варьируют и в размахе (когда сильные, когда слабые, когда и вовсе отсутствуют), и в знаке (чаще всего больше у самок, но бывает и у самцов). И если эти различия есть, то они никак не связаны с гетерогаментостью. И все же, почему рекомбинация, как правило, выше у самок?

Половой отбор как универсальное объяснение всего на свете

Половой отбор — это красивая и остроумная теория. Но при чем здесь рекомбинация? Как пониженная рекомбинация у самцов может им помочь в борьбе за самок? Как может самка определить рекомбинационные способности самца и зачем ей это нужно? Уровень рекомбинации — это такой признак самца, который можно оценить, только скрестившись с ним и посмотрев на разнообразие полученных потомков. Но если потомки уже получены, значит выбор уже сделан и оценка рекомбинации уже никому не нужна. Но даже если бы самка могла определить способности самца заранее, почему ей должны нравиться мало рекомбинирующие самцы?

Рис. 2. Половой отбор убегающего признака и рекомбинация. А — аллель, контролирующий у самок предпочтение самцов с длинным хвостом; а — нет предпочтений у самок; Т — аллель, контролирующий у самцов развитие длинного хвоста; t — нормальный хвост у самцов

От моделей к фактам

Теорий, которые объясняют половые различия в рекомбинации (гетерохиазмию), более чем достаточно. С фактами ситуация гораздо хуже. Данных мало, и они довольно противоречивы. Теоретики по определению не занимаются экспериментами, а используют в своих моделях данные, полученные другими людьми и для других целей. В итоге довольно часто им приходится сравнивать, фигурально выражаясь, ужа и ежа просто потому, что других данных нет.

С птицами, которые интересны тем, что у них гетерогаметный пол — самки, ситуация не лучше. Данные по рекомбинации у обоих полов получены для девяти видов, которых тоже разделяют десятки миллионов лет независимой эволюции и отличают друг от друга множество особенностей их биологии. Половые различия по рекомбинации у птиц непредсказуемо варьируют: у близких видов они могут сильно различаться по знаку и размаху [10]. Поэтому мы решили получить собственные данные по рекомбинации для двух видов птиц, которые разошлись относительно недавно в ходе эволюции и сходны по всем особенностям биологии, кроме одной: у одного вида нет полового отбора, а у другого он доказан наблюдениями и экспериментами.

Две ласточки

Мы сравнили два вида ласточек — деревенскую ласточку (Hirundo rustica) и бледную береговушку (Riparia diluta) по параметрам рекомбинации у самцов и самок [11]. Современные цитологические методы позволяют выявлять точки рекомбинации прямо на препаратах хромосом (рис. 3).

Рис. 3. Микрофотография сперматоцита деревенской ласточки после иммуноокрашивания белков осей хромосом (красный), центромер (синий) и рекомбинационных узелков (зеленый) [10]. Цифрами обозначены макрохромосомы, буквами — половые хромосомы. Фото Л. П. Малиновской

Почему мы выбрали именно эти виды? Потому что они состоят в относительно близком родстве (около 16 млн лет дивергенции) и довольно похожи в отношении экологии, образа жизни и систем размножения. У них сходны районы миграции и гнездования. Оба вида образуют большие колонии. Оба практикуют относительно строгую моногамию, совместное высиживание яиц и выкармливание потомков.

Различия между ними состоят в том, что у береговушек практически невозможно отличить самцов от самок, в то время как самцы европейского подвида деревенской ласточки (ареал которого доходит до Байкала) отличаются от самок большей яркостью оперения и, главное, большей длиной хвостовых направляющих перьев (косиц). По этому признаку у деревенской ласточки идет довольно интенсивный половой отбор. Самки отдают безусловное предпочтение самцам с более длинными косицами. Такие самцы оставляют больше потомков. Они раньше других находят себе пару, чаще других вступают во внебрачные отношения с соседними самками, а их собственные самки чаще производят две кладки в сезон. Эти различия в репродуктивном успехе были подтверждены как прямыми наблюдениями, так и экспериментами с искусственным удлинением или укорочением косиц [11].

Брачные пары деревенской ласточки (слева) и бледной береговушки. Фото Е. Шнайдер

Рис. 4. Половые различия по числу (вверху) и распределению (внизу) рекомбинационных узелков на хромосомах деревенской ласточки и бледной береговушки [10]

Рекомбинация на концах хромосом важна и полезна для правильного их расхождения в мейозе, но мало что дает для перетасовки аллелей. В то время как рекомбинация в средних частях хромосом дает широкий и разнообразный набор новых аллельных комбинаций в потомстве. За счет этих двух особенностей — более высокой частоты рекомбинации вообще и в средних частях хромосом в частности — самки деревенской ласточки разрушают старые комбинации аллелей и создают новые гораздо быстрее, чем самцы того же вида. При этом у бледной береговушки — морфологически мономорфного вида — мы не обнаружили значительных половых различий ни по числу рекомбинационных узелков, ни по их распределению. И, что особенно интересно, они очень похожи по этим признакам на самцов деревенской ласточки.

Логично допустить, что у общего предка наших двух видов ласточек самцы и самки были похожи друг на друга и по морфологии, и по уровню рекомбинации. Затем половой отбор у деревенских ласточек привел к возникновению полового диморфизма по обоим этим признакам. Но почему это произошло не за счет снижения рекомбинации у самцов, а за счет ее повышения у самок? Можно думать, исходно низкий уровень рекомбинации у обоих полов позволил возникнуть и закрепиться неравновесию по сцеплению между аллелями, контролирующими проявление вторичных половых признаков у самцов, и предпочтение к этим признакам у самок. Поскольку половая разница в рекомбинации у деревенской ласточки наиболее выражена в макрохромосомах, можно предположить, что именно там находятся гены, законсервированные половым отбором. Сильный отбор по тем районам хромосом, где они находятся, должен вести к накоплению вредных мутаций в этих и соседних районах. Увеличение частоты рекомбинации в макрохромосомах в женском мейозе может быть направлено на очищение от этих мутаций. И кроме того, вспомните, что самки любят самцов не просто с длинным хвостом, но с самым длинным. Отсюда следует, что самки должны интенсивно тасовать свои аллели, надеясь снабдить своих сыновей более длинными хвостами. Так что наши данные не так уж и противоречат идеям Геодакяна. Да, сами самки, по его теории, должны быть более мономорфными, чем самцы. Но при этом они могут генерировать более разнообразное потомство, чтобы их дочерям в следующем поколении было, из кого выбирать.

Конечно, эта гипотеза весьма умозрительна. Нам нужно больше данных о величине и направлении гетерохиазмии среди близких видов птиц с явным половым отбором и без него. Нам нужны данные о локализации генов, контролирующих вторичные половые признаки самцов и особенности половых предпочтений у самок. И нам очень не хватает Вигена Артаваздовича, чтобы обсудить с ним эти данные. Он бы обязательно придумал им правильное объяснение.

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект 20-64-46021).

Литература
1. Геодакян В. А. Эволюционная роль половых хромосом (новая концепция) // Генетика. 1998; 34(8): 1171–1184.
2. Haldane J. B. S. Sex-ratio and unisexual sterility in hybrid animals // J. Genet. 1922; 12: 101–109. DOI: 10.1007/BF02983075.
3. Huxley J. S. Sexual difference of linkage in Gammarus chevreuxi // J. Genet. 1928; 20: 145–156. DOI: 10.1007/BF02983136.
4. Bishop D. K., Zickler D. Early decision; meiotic crossover interference prior to stable strand exchange and synapsis // Cell. 2004; 117(1): 9–15. DOI: 10.1016/s0092-8674(04)00297-1.
5. Sardell J. M., Kirkpatrick M. Sex differences in the recombination landscape // Am. Nat. 2020; 195: 361–379. DOI: 10.1086/704943.
6. Миллер Дж. Соблазняющий разум: Как выбор сексуального партнера повлиял на эволюцию человеческой природы. М., 2020.
7. Fisher R. A. The Genetical Theory of Natural Selection. Oxford, 1930.
8. Trivers R. Sex Differences in Rates of Recombination and Sexual Selection // The Evolution of Sex: an Examination of Current Ideas / Michod R. E. and B. R. Levin (eds). Sunderland, 1988; 270–286.
9. Mank J. E. The evolution of heterochiasmy: The role of sexual selection and sperm competition in determining sex-specific recombination rates in eutherian mammals // Genet. Res. 2009; 91: 355–363. DOI: 10.1017/S0016672309990255.
10. Malinovskaya L. P., Tishakova K., Shnaider E. P., Borodin P. M., Torgasheva A. A. Heterochiasmy and sexual dimorphism: The case of the barn swallow (Hirundo rustica, Hirundinidae, aves) // Genes (Basel). 2020; 11(10): 1119. DOI: 10.3390/genes11101119.
11. Møller A. P. Sexual Selection and the Barn Swallow. Oxford, 1994.

** См. например: Бородин П. М. Генетическая рекомбинация в свете эволюции // Природа. 2007. № 1. С. 14–22.

Обзор

Художественное представление нейронной сети

Автор

Редакторы

Спонсор конкурса — дальновидная компания Thermo Fisher Scientific. Спонсор приза зрительских симпатий — фирма Helicon.

Клетки-деревья

Однако один нейрон сам по себе не способен обеспечить сложное поведение, характерное для животных и тем более самого умного из них — человека. По оценкам ученых, в человеческом мозге около 100 миллиардов нервных клеток, которые соединены в сложнейшую сеть со 100 триллионами синаптических контактов между ними (рис. 1). При виде таких чисел в пору отчаяться и бросить попытки разобраться в том, как функционирует этот сложнейший природный объект. К счастью, ученые — люди не робкого десятка и продолжают упорно двигаться вперед.

Рисунок 1. Множество нейронов в срезе гиппокампа крысы. Клетки помечены различными флуоресцентными белками с помощью технологии Brainbow.

Моделирование вместо опыта

Один из главных вопросов изучения биологических нейронных сетей — каким образом при соединении нейронов относительно простое поведение отдельной единицы трансформируется в сложное поведение сети в целом. Однако полностью разобраться в этом мешают ограниченные возможности эксперимента: в настоящей нейронной сети практически невозможно измерить все сигналы со всех 100 миллиардов нейронов и отследить все процессы, происходящие в ней. Тут-то на помощь ученым и приходит компьютерное моделирование. Математические модели всегда помогали исследователям отвечать на подобного рода сложные вопросы. А после появления вычислительных машин возможности в этой области постоянно расширяются.

Одним из последних достижений в этой области является проект Blue Brain, возглавляемый Генри Маркромом [2], [3]. В рамках этой инициативы ученые пытаются воспроизвести поведение одной колонки кортекса, состоящей из сотен тысяч клеток, которые моделируются с максимальной степенью детализации. Колонки в новой коре являются ее важнейшим функциональным элементом, на уровне которых, по мнению многих ученых, происходят вычисления, которые являются основой высших психических функций, включая мышление. Именно поэтому детальное изучение этих структур является крайне важным.

Первая модель работы нейрона была создана еще в 1907 году французским физиологом Льюисом Лаписиком [4] — задолго до того, как был изучен механизм формирования нейроном потенциала действия [5]. Модель была очень простой: согласно ей нейрон как конденсатор накапливает напряжение до определенного порогового значения, после чего генерирует потенциал действия. Стоит отметить, что концепция работы нейрона как порогового интегратора почти не изменилась после публикации работы Льюиса Лаписика, но было выяснено множество важнейших деталей.

Нобелевская премия за кальмара

Однако наибольшее распространение получила модель Ходжкина-Хаксли, построенная на основе экспериментов с гигантским аксоном кальмара [5] (рис. 2). Тут мы позволим себе небольшое отступление, чтобы рассказать о том, почему нейроны именно этого живого организма оказались такими удобными для исследований.

Рисунок 2. Гигантский аксон кальмара в чашке Петри. Может быть, на первый взгляд он и не кажется таким уж большим, но по сравнению с аксонами нейронов головного мозга, которые невозможно увидеть невооруженным глазом, он просто огромен.

Огромный, по клеточным меркам, диаметр аксонов кальмара стал настоящим подарком для ученых, которым удалось ввести электрод прямо внутрь аксона и наблюдать потенциал действия изнутри. А еще экспериментаторы научились выдавливать из аксона цитоплазму и заменять ее на солевые растворы разного состава, что позволило установить, какие именно ионные токи участвуют в проведении нервного импульса.

Исследования позволили выяснить, что волна тока ионов формируется за счет потенциал-чувствительных натриевых каналов [6]. Эти каналы открываются, когда потенциал на мембране [7] достигает определенного порогового значения. Поток ионов натрия в клетку вызывает дальнейшее быстрое повышение потенциала в ней. Затем с небольшой задержкой открываются калиевые каналы, которые возвращают потенциал к исходному значению. При этом для избежания повторной активаци натриевые каналы инактивируются, а затем восстанавливаются для генерации следующего потенциала действия.

Рисунок 3. Схема электрической цепи модели Ходжкина—Хаксли гигантского аксона кальмара, за которую была получена Нобелевская премия в 1963 году. C_m — емкость мембраны нейрона, E_Na+, E_K+, E_Cl− и E_Leak — потенциалы реверсии токов натрия, калия, хлора и утечки, а g_Na+, g_K+, g_Cl− и g_Leak — соответствующие проводимости ионных каналов. V_m — трансмембранный потенциал.

От подневольного труда к искусственному интеллекту

Первые упоминания об искусственных разумных существах можно обнаружить еще в греческой мифологии. Согласно легендам, Гефест по просьбе Зевса создал бронзового гиганта Талоса (рис. 4), который охранял Елену на острове Крит. В средние века появились предания о гомункулусах и Големе — созданных человеком разумных существах.

Рисунок 5. Монстр Франкенштейна (а), Карел Чапек (б) и Алан Тьюринг (в)

До середины XX века разговоры о разумных машинах носили чисто теоретический характер, но уже в 1956 году разработка искусственного интеллекта приобрела статус научной дисциплины. Произошло это благодаря появлению электронных вычислительных машин, а также прорыву в нейробиологии. Наука о мозге помогла понять, что нервная система функционирует благодаря обмену нейронов электрическими импульсами, а вычислительные машины позволили описывать эти процессы с помощью программ.

Идея теста заключается в том, что экзаменатор общается в текстовом режиме с двумя испытуемыми, один из которых — машина, а другой — человек. Цель экзаменатора — определить, кто есть кто. Тест считается успешным, если машине удается обмануть эксперта. Несмотря на кажущуюся простоту, ни одной программе до сих пор не удалось его пройти.

Хотя настоящего думающего робота создать пока не удалось, различные современные подходы позволяют непрерывно расширять область задач, которые способны решать компьютеры, даже в тех сферах, которые всегда считались доступными лишь людям — например, работа с символами и написание научных статей.

Символьный подход

Весьма ограниченный успех логического подхода продемонстрировал одну важную вещь: интеллект — это не только способность логически мыслить. Поэтому для решения сложно формализуемых задач (например, распознавания образов) пришлось отказаться от красоты и стройности формальной логики.

Нейронные сети

Разработчики искусственных нейронных сетей были вдохновлены работой настоящих нейронов в мозге. Только вместо реальных клеток в сетях используются уравнения, моделирующие их работу (рис. 6).

Рисунок 6. Схема искусственной нейронной сети. На входные нейроны подается стимул, затем он обрабатывается в нейронах скрытого слоя (таких слоев может быть несколько) и результаты предоставляются на выходных нейронах.

Конечным этапом обработки информации в нейросети являются выходные нейроны, активность которых интерпретируется как результат: преобразованный входными нейронами сигнал от рецепторов попадает в сеть, затем переходит к следующим нейронам и преобразуется за счет взаимодействий между ними через синапсы. Например, если сеть занимается распознаванием букв алфавита, то после успешного обучения на выходе будут активны нейроны, соответствующие этим буквам.

Для того чтобы сеть могла правильным образом классифицировать входной сигнал, связи между нейронами должны быть правильно подобраны. В 1943 году нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт создал модель, которая называется перцептрон (от лат. perceptio — восприятие) [9]. Она работает следующим образом: в начале обучения связи между нейронами являются одинаковыми, затем сети предъявляются различные буквы по нескольку раз, и если буквы классифицируются на выходных нейронах правильно, то связи, приводящие к правильной классификации, усиливаются, а если нет, то ослабляются [13]. Таким образом, после предъявления большого количества стимулов сеть учится их распознавать. При этом, чем больше букв необходимо выучить сети, тем бóльшим должно быть количество нейронов. В качестве результата сеть может распознавать буквы, которые лишь отдаленно напоминают те, которые использовались при обучении. Более того, буквы могут быть повреждены или написаны другим шрифтом, но сеть все равно будет способна их распознать!

На самом деле многие программы в компьютере используют такой подход: например, программа Fine Reader, которая распознает изображение и переводит его в текст, использует в своей работе нейросети. По такому же принципу работает распознавание рукописного ввода на смартфонах и планшетах.

Генетические алгоритмы

Еще одним подходом в программировании, вдохновленным биологией, являются эволюционные алгоритмы (рис. 7). В рамках этого подхода занимаются моделированием процесса биологической эволюции, только вместо живых организмов используются программы [10]. На первый взгляд у алгоритмов и животных мало общего, но, если присмотреться, можно увидеть похожее.

Под алгоритмом в общем случае подразумевают последовательный набор действий, который приводит к желаемому результату за конечное число ходов. Например, чтобы прийти в университет, необходимо: 1) проснуться, 2) умыться, 3) одеться, 4) позавтракать, 5) собраться, 6) пойти. Конечно, детали алгоритмов могут быть разными: например, кому-то не нужно собирать вещи, потому что они были собраны вчера. Но важным является то, что в любом случае выполняется последовательность действий, приводящая к нужному результату.

Рисунок 7. Принцип работы генетических алгоритмов. В начале рассматривается популяция алгоритмов, которые выполняют определенную задачу. Затем вводится правило, в соответствии с которым селективно выбираются только те из них, которые способны выполнить задачу лучше других. Затем алгоритмы обмениваются отдельными частями, чтобы получить новые на этапе рекомбинации. После этого на этапе мутаций в алгоритмы вносятся небольшие случайные изменения, чтобы увеличитель их разнообразие. Затем процедура выбора алгоритмов повторяется много раз, и на завершающем этапе остаются только те алгоритмы, которые выполняют задачу наилучшим образом.

Для того, чтобы алгоритмы могли эволюционировать, их разделяют на отдельные части, которые можно менять между собой. Например:

проснуться—умыться—одеться—позавтракать—собраться—пойти;
проснуться—собраться—одеться—позавтракать—умыться—пойти и т.д.

После этого оценивают работу каждого алгоритма и выбирают наилучший. К примеру, в случае с походом в университет лучшим алгоритмом будет самый быстрый. Затем производится обмен их частей между собой и внесение мутаций (добавление и/или видоизменение действий), после чего появляются новые алгоритмы, которые снова оцениваются. Таким образом, через несколько поколений отбираются именно те, которые справляются с задачей лучше всего. Такие алгоритмы часто используют в биоинформатике, инженерном деле и многих других приложениях, чтобы находить наилучшие решения.

Во что играть против робота?

В 1994 году программа Chinook стала чемпионом мира по шашкам, впоследствии защитив этот титул в 1996 году. В 2007 году команда разработчиков Chinook закончила полный анализ всех возможных комбинаций этой игры, и Chinook стала непобедимой. На сегодняшний день шашки — самая сложная полностью проанализированная игра; в ней имеется 5×10 20 возможных комбинаций фигур на игровом поле.

Но не стоит отчаиваться, потому что все еще существуют игры, в которых человек легко побеждает компьютер [11]. Например, к ним относится китайская игра го (рис. 8). Выглядит она достаточно просто: поле состоит из сетки 19×19 и двух видов шашек: черных и белых. Целью игры является захват территории — это чем-то напоминает игру в точки. Однако, несмотря на простоту правил, ней существует огромное количество возможных комбинаций. Если в шахматах после четвертого хода от начала партии может возникнуть несколько сотен тысяч различных вариантов, то в го их число превышает шестнадцать миллиардов. Так что пока человек все еще непобедимый соперник в некоторых играх против компьютера.

Рисунок 8. Игра го считается одной из наиболее сложных логических игр для освоения компьютером. Уже средние игроки легко побеждают любые существующие на данный момент компьютерные программы.

Заменят ли роботы ученых?

Разумные роботы уже рядом

Итак, полным ходом идет работа над созданием искусственного интеллекта — программ, обладающих, хотя бы частично, свойствами человеческого интеллекта. Пока что лучше всего ученым удается решение конкретных специализированных задач, таких как распознавание образов, автоматизированное написание финансовых отчетов или описание итогов спортивных игр на основе статистических данных о ходе игры.

ЖАНРЫ 360
АВТОРЫ 282 485
КНИГИ 670 741
СЕРИИ 25 837
ПОЛЬЗОВАТЕЛИ 621 564

В шестнадцать лет у меня случился острый приступ Keratitis punctata [1], и через восемнадцать месяцев, в течение которых я пребывал в состоянии, близком к слепоте (пришлось осваивать Брайля [2], а на прогулках послушно следовать за поводырем), один мой глаз был способен разглядеть только двухсотфутовую букву в таблице Снеллена [3], и то с расстояния лишь в десять футов, другой же едва отличал день от ночи.

Бедственность моего положения обуславливалась в основном помутнением роговицы; но были еще и гиперметропия [4], и астигматизм… [5]

Первые несколько лет врачи рекомендовали мне использовать для чтения сильное увеличительное стекло. Затем на смену пришли очки. С их помощью удавалось разбирать семидесятифутовую строку (опять-таки с расстояния всего в десять футов!) и довольно сносно читать – при условии, что зрачки расширены атропином до такой степени, что на роговице вокруг помутненного центра образовывались своего рода чистые "окна". Разумеется, ценой этого было непомерное напряжение, и порой я чувствовал себя буквально выпотрошенным.

Но хоть и так, а я мог читать, и радовался.

Все это продолжалось до 1939 года, когда я вдруг обнаружил, что и с мощнейшими очками читать все сложнее и утомительнее.

Сомнений не было: моя и без того ущербная способность видеть стремительно падает. И как раз, когда я с тревогой задумывался о том, какая жизнь меня ждет, если чтение станет недоступным, кто-то заговорил о зрительном переобучении. Выглядело оно довольно безобидно, внушало надежды, и я, которому нечего было терять, решился попробовать.

Через пару месяцев я уже читал без очков и, что еще удивительней, без напряжения и усталости. Более того, появились очевидные признаки, что помутнение роговицы, сопутствующее мне более двадцати пяти лет, начало проясняться. Сейчас мое зрение, пусть и далекое от нормального, практически в два раза острее, чем было тогда, когда я носил очки и еще ничего не знал о методиках исправления зрения; роговица очистилась настолько, что глаз, который с трудом различал, где свет, а где тьма, распознает десятифутовую строку с расстояния в один фут.

Это-то и подтолкнуло меня сесть за книгу; ее написанием я хочу вернуть долг и выразить признательность пионеру зрительного переобучения покойному доктору У. Г. Бейтсу и его последовательнице госпоже Маргарет Д. Корбетт, педагогическому таланту которой я обязан своим зрением.

Существуют и другие работы на тему зрительного переобучения; среди них прежде всего упомяну следующие: "Совершенное зрение без очков" д-ра Бейтса (Нью-Йорк, 1920), "Как улучшить ваши глаза" госпожи Корбетт (Лос-Анджелес, 1938) и "Улучшение зрения естественными методами" К. С. Прайса (Лондон, 1934). Каждая из них по-своему ценна; но ни в одной (по крайней мере, из прочитанных) я не встретил попытки соотнести методы зрительного переобучения с новейшими достижениями психологии и философии. Этот пробел я и собираюсь восполнить; моя задача состоит в том, чтобы продемонстрировать: эти методы есть ни что иное как практическое применение определенных теоретических принципов, полагаемых за истинные.

Могут спросить: а почему традиционные офтальмологи не применили на практике эти общепризнанные принципы? Ответ прост. С того момента, как офтальмология стала наукой, врачи обращали внимание лишь на физиологическую сторону сложного зрительного процесса. Они занимались глазами и забывали о разуме, использующем глаза, чтобы смотреть и видеть. Меня лечили люди, занимающие высочайшее положение в своей профессии; но ни один из них даже не обмолвился, что у зрения может быть и умственная сторона, или же, что существуют неправильные способы использования глаз и разума, – так же, как существуют и правильные. После проверки моих больных глаз, – надо признать, с мастерством и виртуозностью, они прописывали мне искусственные линзы и отпускали. Использовал ли я свой разум и глаза в очках хорошо или плохо, было для них совсем несущественным. Для д-ра Бейтса же, напротив, такие вопросы и ответы на них отнюдь были небезразличны, и он за долгие годы экспериментов и клинической практики разработал свою собственную методику зрительном переобучения. То, что эта методика правильна, доказано ее действенностью.

Пример со мною ни в коей мере не уникален; тысячи других таких же страдальцев извлекли пользу, следуя простым правилам улучшения зрения, которым мы обязаны д-ру Бейтсу и его последователям. Сделать эти правила и способы широко известными – конечная цель данной книги.

Medicus curat, natura sanat – врач лечит, природа излечивает… Этот старый афоризм прекрасно определяет возможности медицины и ее задачу: обеспечить страдающему организму такие условия, чтобы раскрылись его собственные саморегулирующие и восстанавливающие силы. Не будь vis medicatrix naturae, природных исцеляющих сил, медицина была бы беспомощной, и любое, даже небольшое расстройство, сразу же убивало или приводило к хроническому заболеванию.

Когда условия благоприятны, страдающий организм стремится избавиться от недуга при помощи присущих ему сил самоисцеления. Если избавления не происходит, это означает, что либо случай безнадежный, либо неблагоприятны условия, т. е., иными словами, применяемое медициной лечение не достигает той цели, которую призвано достичь адекватное лечение.

Обычное лечение нарушенного зрения

В свете этих основных принципов давайте проанализируем, как современная медицина лечит нарушения зрения. В подавляющем большинстве единственным способом лечения признается подбор искусственных линз, предназначенных для коррекции конкретной ошибки рефракции [6], которая рассматривается как ответственная за нарушение. Medicus curat; и чаще всего пациент вознаграждается немедленным улучшением зрения. А как, между прочим, насчет природы и ее исцеляющего действия? Устраняют ли стекла причину нарушенного зрения? Получают ли органы зрения возможность к восстановлению нормального функционирования? Ответ на эти вопросы один: НЕТ. Искусственные линзы нейтрализуют симптомы, но не устраняют причины нарушений. Более того, глаза, снабженные этими приспособлениями, приобретают тенденцию к прогрессивно возрастающему ослаблению и требуют все более и более сильных линз для нейтрализации обнаруженных симптомов. Словом, medicus curat, natura non sanat [7]. И тут приходится выбирать одно из двух: либо нарушения зрительных органов неизлечимы в принципе и могут быть только смягчены механическими средствами, либо неверна сама современная методика лечения.

Традиционная офтальмология делает выбор в пользу первого, абсолютно пессимистического положения, и настаивает на том, что механическая нейтрализация симптомов является единственным способом лечения. (Я не имею в виду особые случаи, когда требуется незамедлительное хирургическое вмешательство, я говорю лишь о тех широко распространенных нарушениях, которые в настоящее время лечатся искусственными линзами).

Читайте также: