Exista relatari despre maimute dresate care construiesc si opereaza modele
simbolice. Ele ar putea sa implementeze functia prin software. Totusi, aceste
exemple foarte singulare confirma in fapt incapacitatea lor de a evolua spre
modele simbolice.
Una dintre cele mai frapante caracteristici ale acestor animale este lipsa de
stabilitate in model. Cele mai inteligente maimute sunt cele care au capacitatea
de a ramine intr-un model in conditiile in care realitatea externa le da multe
prilejuri de a schimba modelul activ. Daca maimutele ar avea stabilitate intr-un
model, atunci ele ar putea sa aiba performante mult mai mari in domeniul
constructiei, sub controlul oamenilor, a modelelor simbolice.
Desi ipoteza aparitiei omului din maimuta nu este sustinuta de MDT, asemanarea
dintre unele comportamente ale maimutelor si ale oamenilor, numai pe model
imagine, bineinteles, este frapanta.
Delfinul
Delfinul este considerat un animal foarte inteligent, urmatorul in ordine dupa om.
Delfinul poate nu numai sa imite semnele facute de oameni dar poate sa le
integreze intr-un context mai larg.
De exemplu, daca gesturile facute de dresor sunt gesturi care sugereaza saltul
urmat de salut, atunci delfinul intelege ca trebuie sa sara si apoi sa salute
publicul. Totusi, desi delfinii par a intelege usor gesturile ei nu par a avea
abilitati de a asocia o actiune cu un mesaj simbolic.
Delfinul construieste foarte usor modele normale cu bataie lunga, nu doar modele
poveste cum fac unele animale. De asemenea, el ar putea atinge chiar nivelul 2 de
constiinta, daca s-ar dovedi ca el construieste modele proprii de corelare cu
grupul din care face parte (asa cum pare ca se intimpla cu delfinii dresati).
Observatie: exista multe specii de animale care vineaza corelat. De obicei acest
model de corelare se afla in PSM. Superioritatea unui animal este data de
capacitatea de a construi modele proprii de corelatie cu semenii lui sau cu alte
fiinte (oameni sau animale). Nu este usor de stabilit aceasta diferenta esentiala
deoarece comportamentul aparent poate fi la fel.
Teoria nu interzice posibilitatea nivelului 2 de constiinta, pe model imagine
(bineinteles) la delfini. Asta ar insemna, de exemplu, ca un delfin sa anticipeze
actiunile altui delfin si sa actioneze in avans, bazat pe predictie, in cadrul
unui model normal impus de dresor (nu un model din PSM cum ar fi modelele asociate
instinctelor). Si aici pot fi mari dificultati de a intelege ce se intimpla din
motivul aratat la observatia de mai sus.
Din teorie apar si altfel de lucruri. Astfel, caracteristica fundamentala a
mediului unde traieste delfinul este lipsa reperelor. Oricare ar fi capacitatea de
interactie cu realitatea externa, delfinul din marea libera nu poate face modele
ale mediului unde traieste pentru ca aceste repere nu exista. El nu poate marca
teritoriul pentru a folosi marcajele in constructia de modele ale teritoriului.
Chiar daca el ar putea face harti ale cimpului magnetic terestru, aceste harti nu
sunt suficient de precise pentru a avea repere exacte. Chiar daca ar avea repere
exacte (in apropierea coastei), ele ar putea fi folosite doar la navigatie locala.
Folosind terminologia teoriei mele, am spune ca delfinul sufera de schizofrenie
indusa de mediu.
Captivitatea ar trebui sa creasca nivelul de inteligenta al delfinilor din cauza
unui mediu cu repere. Acestea il pot stimula sa-si foloseasca creierul la o
capacitate mai apropiata de posibilitatile teoretice. Totusi, experientele facute
pina acum nu arata abilitati de constructie de modele simbolice, asa cum par sa
existe la unele maimute, desi pe model imagine creierul lor pare foarte avansat
pentru un animal.
Observatiile in legatura cu supravietuirea limitata a delfinilor in captivitate
poate fi legata si de faptul ca in captivitate delfinii ajung foarte repede sa
construiasca modelul exact al spatiului unde se pot misca. Dupa un timp (vezi
"stres"), spatiul prea bine invatat ar putea sa fie o cauza de stres. Un creier
puternic are nevoie mereu de informatii noi. Solutia ar fi un mediu mai mare si la
care, in plus, sa-i fie schimbata, din cind in cind, configuratia.
Contrar a ceea ce se crede, animalele, inclusiv delfinii, ar trebui sa se simta
mai bine in interactie cu omul intr-un mediu controlat, decit in libertate.
Rechinul
Rechinul are aceleasi probleme de mediu ca si delfinul. Comportamentul sau este
atit de primitiv incit, in baza teoriei, el ar trebui sa aiba doar PSM, cu extrem
de putine modele noi, date de interactia cu realitatea externa. Mediul acvatic
pare cu adevarat un mediu relativ ostil dezvoltarii inteligentei.
Balena
Balenele pot naviga la mii de kilometri in marea libera si sa se reintoarca la
locul de plecare. De asemenea se stie ca ele par sa comunice prin sunete care
seamana cu un cintec.
Despre balene se crede ca pot folosi cimpul magnetic al fundului oceanului pentru
a construi o harta (model imagine). Daca ar fi asa, ele ar putea stabili pozitia
lor pe acesta harta primitiva. Totusi, daca aceasta harta va deveni incorecta din
cauza modificarilor in cimpul magnetic al fundului oceanului, ele ar putea sa
esueze pe plaje. Chiar mai mult, daca sunt duse inapoi in marea libera, vor esua
din nou pentru ca sistemul lor de navigatie le indica aceasi directie ca la prima
esuare. Pur si simplu, balenele se ratacesc si nu au nici un mijloc de recapatare
a pozitiei in ocean.
Ne putem hazarda si sa spunem ca daca informatiile de navigatie, asociate
cimpului magnetic terestru, ar fi inregistrate intr-un model poveste (echivalentul
unei harti), atunci balena ar putea sti cum sa se reintoarca la punctul de start,
derulind "banda" inapoi si comparind modelul poveste cu IR generat de interactia
directa cu realitatea externa.
Daca asta ar fi metoda, ar putea sa existe un transfer al acestui model de la o
balena care a facut acel drum la alta care nu l-a facut inca, prin acel "cintec".
Pare fascinant dar si verificabil experimental.
E.T.A. 28: Operatii extrem de complicate pe modele imagine
(mersul, sariturile, cataratul in copaci), la oameni
Se va aplica teoria pentru a vedea cum se desfasoara exact mersul, sariturile si
cataratul in copaci la oameni. Conform teoriei, o actiune asupra realitatii
externe (cum este mersul) presupune existenta unui model de actiune cu bataie
lunga (ZAM). Acest model contine planul aproximativ al actiunii. ZAM-ul va
construi si activa un numar practic nelimitat de modele locale (ZAM si AZM),
pentru a-si atinge obiectivele.
Un ZAM local va simula, deci, miscarea piciorului pentru primul pas. Daca, in urma
simularii, pasul se poate face cu succes, atunci ZAM va activa actiunea asupra
realitatii externe. Piciorul se va misca in acelasi fel in care s-a "miscat"
"piciorul" in timpul simularii. Nici o miscare nu se va face daca nu a fost
simulata cu succes mai inainte.
Sa vedem si cazul sariturilor. In fata unui obstacol care trebuie sarit, creierul
va face o simulare a sariturii. Daca saritura simulata reuseste, atunci ea poate
fi facuta si in realitatea externa, activind modelul care a facut saritura
simulata reusita. Daca simularea nu reuseste, nu va exista model care sa
activeze muschii corpului si deci, acea fiinta va fi blocata sa actioneze. Acest
lucru poate fi experimentat de oricine.
Exemplu: incercati sa sariti peste un obstacol. In mod instantaneu o sa stiti daca
saritura se poate face sau nu. Daca raspunsul este "nu", va exista un blocaj.
Orice incercare de a ne impotrivi deciziei interne va esua. Motivul este ca un
raspuns de tip "nu", inseamna, in mod esential, ca nu exista model care sa
activeze muschii corpului nostru, deoarece toate simularile au dat rezultate
negative. Daca raspunsul este "da", atunci exista o mare probabilitate ca saritura
sa fie un succes. Modelul care va controla saritura va fi exact acela pe care s-a
facut ultima saritura simulata reusita.
Prima data cind am avut clar in minte cum functioneaza creierul animal sau uman a
fost atunci cind am gasit un raspuns la intrebarea: "de unde stie creierul daca o
saritura se poate face sau nu?"
Concluzia care se poate trage din aceste analize este ca orice actiune asupra
realitatii externe este precedata de o simulare, mai mult sau mai putin elaborata.
Fara un model adecvat nu este posibila nici o actiune. In timpul actiunii, corpul
este controlat de modelul pe care s-a facut ultima simulare reusita. Rezultatul
este ca o activitate extrem de complicata, asa cum este mersul, se face cu o
precizie si o eleganta remarcabila.
La prima vedere mersul pare o activitate relativ simpla. La o analiza mai atenta
se poate constata o complexitate extrem de mare. Prima problema este pastrarea
echilibrului in mers. Stabilitatea in mers a omului dar si a animalelor este o
stabilitate dinamica. Asta inseamna ca, daca, de exemplu, am "ingheta" pozitiile
muschilor intr-o pozitie intermediara, corpul nu ar mai avea stabilitate si ar
cadea. In timpul mersului, modelele anticipeaza, prin simulare, miscarea corpului
si trimite comenzi adecvate in avans. Daca nu ar exista anticiparea evolutiei si
daca ne-am baza numai pe traductoare de pozitie si stabilitate, informatia ar
ajunge cu intirziere la modelul care ia decizia si deci sistemul ar avea
stabilitate redusa. In paranteza fie spus, asa functioneaza de obicei majoritatea
sistemelor de stabilizare electronica (asteapta ca ceva sa se intimple deja pentru
a face corectia).
In cazul creierului, informatiile de la traductoarele de pozitie si stabilitate
sunt folosite pentru a anticipa posibilele probleme din viitor si a lua masuri,
inainte ca ele sa apara. Aceasta este stabilitatea dinamica si, dupa cite cred eu,
acest tip de problema nu poate fi inca rezolvata in timp real, pe un sistem
complex, in viitorul previzibil, de nici un calculator existent, din cauza puterii
lor inca mult prea reduse.
De aici se poate vedea, extrem de usor, imensa capacitate de prelucrare a
informatiilor de care este capabil orice creier, cam de la mamifere in sus. Cele
mai primitive mamifere, cu creierul de citeva zeci de grame, sunt in stare de
performante inca si mai mari in domeniul mersului si stabilitatii in alergare si
in sarituri decit omul.
In aceasi ordine de idei sa ne gindim ca pentru mers este nevoie de comanda
corelata a mii de fibre musculare. In mod dinamic, adica in functie de
particularitatile fiecarei miscari in parte si in functie de comportamentul din
trecut si in functie de comportamentul anticipat si in functie de obiectivul care
trebuie atins si in functie de diversi factori perturbatori externi, se vor
activa/dezactiva intr-o ordine precisa, toate aceste fibre musculare, fiecare cu
forta adecvata rezolvarii problemei concrete. In fiecare moment se anticipeaza
problemele care ar putea sa apara si se fac corectii inainte ca problemele sa
ajunga sa se manifeste.
Exemplu: viteza de lucru a unui model
In legatura cu anticiparea prin simulare pe model, am vazut o fotografie cu un
jucator de base-ball. Jucatorul tocmai incerca sa prinda din zbor o minge rapida.
In fotografia de mare viteza se putea vedea mingea indreptindu-se direct in manusa
jucatorului. Senzationalul acestei fotografii era faptul ca ochii priveau acolo
unde a fost mingea cu ceva timp in urma. Modelul pentru prinderea mingii a
anticipat deci pozitia mingii in baza informatiei anterioare de la ochi astfel ca
actiunea a fost un succes chiar daca ochii nu au mai putut sa dea informatie
adecvata in timp real si chiar daca viteza cu care poate fi miscata mina nu este
prea mare. Acest exemplu ilustreaza imensul avantaj al constructiei si operarii de
modele. Viteza efectiva de actiune poate fi mult mai mare decit viteza intrinseca
de actiune a componentelor.
Cei care merg pe munte, pe poteci foarte accidentate si cu un rucsac greu, care
isi schimba usor pozitia in timpul mersului, stiu ca acest mers se poate face cu o
siguranta exceptional de ridicata. Din experienta mea directa, dupa 10 zile de
mers pe trasee montane de creasta, ma laudam ca nu am facut nici un pas gresit.
Totdeauna m-am minunat de imensele capacitati de prelucrare a informatiei si de
viteza cu care se fac aceste operatii neinchipuit de complicate.
In aceasi ordine de idei, am avut o situatie pe munte cind, avind rucsac greu in
spate, mi-a alunecat o piatra de sub picior si am cazut. Modelele active nu au
fost in stare sa anticipeze aceasta posibilitate. Aici, capacitatea de a face un
model nou, adecvat noii realitati externe, este putin probabila. Asa cum stim, in
aceasta situatie actioneaza PSM-ul. Totusi, si acum ma minunez de faptul ca in
urma cazaturii nu am patit absolut nimic rau (a fost practic o cazatura controlata
dar in afara constiintei mele). De obicei PSM-ul incearca sa salveze ce se mai
poate salva si aici exista si varianta ca el poate accepta ruperea unei miini ca
sa salveze ce este mai important.
In legatura cu aceasta problema concreta, mai exista si varianta ca s-a creat un
model paralel cu cel de mers. Acest model a facut predictia ca acea piatra va
aluneca si a construit un model de salvare in afara "liniei" PSM-ului. Totusi,
teoria prevede numai doua "linii". Una a PSM-ului si alta a ZM-ului care
controleaza activitatea globala. S-ar putea ca ZM-ul sa lase ZAM-ul din acel
moment sa actioneze si in paralel sa construiasca modele paralele pentru situatii
noi pe care sa le activeze in situatii speciale. Acest tip de comportament, desi
nu este propriuzis interzis de teorie, nu se intilneste intr-un mod suficient de
clar ca sa poata fi sustinut.
Totusi, ceea ce se stie este ca mai multe modele, total independente, pot fi in
activitate simultana, in orice creier. Asta este sustinut clar de faptul ca noi
avem idei care apar in legatura cu probleme care aparent sunt uitate. In orice
caz, in momentul in care avem o idee, este posibil sa desfasuram o activitate care
nu are nici o tangenta cu domeniul de unde a venit ideea. Problema este daca un
model care este element intr-un ZAM poate sa fie activ in timp ce un alt model al
aceluiasi ZAM poate fi de asemenea activ. In principiu acest lucru ar putea sa se
intimple dar problema de baza este daca ZAM-ul care controleaza activitatea
principala va sti sau nu ce model sa comute atunci cind un model nu mai face fata.
Atunci cind un model nu mai face fata interactiei cu o realitate externa data, asa
cum stim, se activeaza automat PSM-ul. Daca exista sau nu posibilitatea de a se
activa alt model, ramine o problema deschisa.
Problema mersului, a sariturilor si a alergarii (care este intermediara intre mers
si sarituri) este neinchipuit de complicata si nu cred ca, in viitorul previzibil,
robotii se vor apropia macar de performantele unui pui de gaina de citeva zile
care alearga pe un teren accidentat.
Cataratul in copaci, in cazul oamenilor, este o activitate si mai complicata decit
mersul si sariturile. Problema fundamentala este lipsa de informatii suficient de
precise despre rezistenta crengilor. Modelele care se construiesc vor fi in stare
sa faca o predictie de evaluare asupra rezistentei fiecarei crengi dar modelul va
avea si multe simulari in care creanga se poate totusi rupe. ZM-ul va trebui sa ia
in consideratie aceste multiple variante date de diverse modele locale, pentru a
face o strategie buna (un ZAM bun).
In aceasta situatie deci, stabilitatea in copac este data de capacitatea de a
construi permanent modele alternative care sa poata fi activate in cazul ruperii
unei crengi. Efortul care trebuie facut de creier pentru ca persoana sa fie
stabila in copac este imens. Nu orice creier are aceasta capacitate. In plus, ZM-
ul trebuie sa construiasca si un model de salvare in care, in fiecare moment sa
existe cel putin 3 puncte de sprijin, in ideea ca, daca macar doua se vor comporta
ca in simulare, sistemul va avea o siguranta acceptabila.
Mersul pe teren accidentat, sariturile si stabilitatea la catararea in copac sunt
teste care pot arata performantele globale la oameni, in domeniul modelelor
imagine. La animale, aceste functii se pot face chiar mai eficient decit la
oameni.