Читать онлайн книгу "Как работает мозг"

Как работает мозг
Стивен Пинкер


Книга Стивена Пинкера, выдающегося ученого, специализирующегося в экспериментальной психологии и когнитивных науках, в увлекательной и доступной форме рассматривает, какие факторы воздействуют на сознание человека, как формируется интеллект взрослого человека и чем он отличается от детского, чем человеческое мышление отличается от мышления животных вообще и приматов в частности, особенности искусственного разума.

Пинкер поддерживает идею о комплексной человеческой природе, состоящей из множества адаптивных способностей разума. Он считает, что человеческое сознание работает отчасти при помощи комбинаторной манипуляции символами.





Стивен Пинкер

Как работает мозг



Steven Pinker

HOW THE MIND WORKS









Предисловие


Любая книга с таким названием – «Как работает мозг» – непременно должна начинаться с пояснения, а я начну сразу с двух. Во-первых, мы ничего не знаем о том, как работает мозг, – мы не знаем и сотой доли того, что нам известно о работе тела, и уж подавно наших знаний недостаточно для того, чтобы создать утопию или излечить от несчастья. Зачем же тогда я выбрал такое амбициозное название? Лингвист Ноам Хомский как-то сказал, что наше незнание можно разделить на проблемы и тайны. Если мы сталкиваемся с проблемой, то можем не знать ее решения, но у нас есть интуитивные догадки, постепенно накапливающиеся знания и хотя бы примерное представление о том, что мы ищем. Но когда мы сталкиваемся с тайной, нам остается только смотреть на нее в изумлении и недоумении, даже не представляя, каким может быть ее объяснение. Я написал эту книгу потому, что десятки тайн нашего мышления – от ментальных образов до романтической любви— в последнее время были переведены в разряд проблем (хотя нужно сказать, что некоторые тайны остались тайнами!). Вполне вероятно, что все идеи до одной в этой книге окажутся неверными, но и это будет прогрессом, потому что наши старые идеи были слишком банальными для того, чтобы оказаться неверными. Во-вторых, то немногое, что мы все-таки знаем о работе нашего мозга, открыл не я. Лишь немногие из идей в этой книге принадлежат мне. Из целого ряда дисциплин я выбрал теории, которые, как мне показалось, дают возможность понять наши мысли и чувства с новой стороны; теории, которые соответствуют фактам, позволяют прогнозировать новые факты и при этом отличаются последовательностью в содержании и стиле изложения. Моей целью было вплести эти теории в единую канву, используя две более масштабных теории (тоже не мои): вычислительную теорию сознания и теорию естественного отбора репликаторов.

В первой главе представлена картина в целом: я пишу о том, что мышление – это система органов вычисления, созданных естественным отбором для решения проблем, с которыми сталкивались наши предки, занимавшиеся собирательством и охотой. Каждой из этих двух важнейших идей – вычислению и эволюции – далее посвящается по отдельной главе. Я подробно рассматриваю ключевые способности мышления в главах, посвященных восприятию, логическому рассуждению, эмоциям и социальным отношениям (таким, как семья, любовь, соперничество, дружба, приятельство, знакомство, союзничество, вражда). В заключительной главе речь идет о таких высоких материях, как искусство, музыка, литература, юмор, религия и философия. Отдельной главы, посвященной языку, нет: я подробно рассматриваю эту тему в своей предыдущей книге «Язык как инстинкт».

Данная книга предназначена для всех, кому интересно, как работает мышление. Я написал ее не только для профессоров и студентов; однако и так называемая популяризация науки тоже не была моей единственной целью. Я надеюсь, что общая картина мышления и роли, которую оно играет в жизни человека, будет полезна как ученым, так и широкому кругу читателей. При взгляде с этой точки зрения разница между специалистом и непосвященным не имеет особого значения, потому что в наше время мы, специалисты, в большинстве наших собственных областей – не говоря уже про соседние – оказываемся не сильнее простых смертных. Я не делаю исчерпывающий обзор всей литературы и не привожу мнения всех сторон по тому или иному вопросу, потому что в противном случае книгу было бы очень сложно читать – да что там, ее и сдвинуть с места было бы сложно. Свои выводы я делаю на основе оценки сходности данных, полученных в разных научных областях и разными методами; я привожу множество ссылок, чтобы читатели могли обратиться к первоисточникам.

Я обязан в интеллектуальном плане многим моим учителям, студентам и коллегам, но больше всего – Джону Туби и Леде Космидес. Это они осуществили синтез эволюции и психологии, благодаря которому стала возможной эта книга, и это им принадлежат многие из теорий, которые я здесь представляю (и многие из самых лучших шуток). Благодаря их приглашению провести год в качестве сотрудника Центра эволюционной психологии Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, я получил идеальную возможность думать и писать, а также их бесценную дружбу и советы.

Я глубоко признателен Майклу Газзанига, Маркусу Хаузеру, Дэвиду Кеммереру, Гэри Маркусу, Джону Туби и Марго Уилсон за то, что они прочитали всю мою рукопись, за их неоценимые рекомендации и поддержку. Другие коллеги также сделали множество полезных замечаний по главам, относящимся к их сферам компетенции: Эдвард Ад ел ьсон, Бартон Андерсон, Саймон Барон-Коэн, Нед Блок, Пол Блум, Дэвид Брейнерд, Дэвид Басс, Джон Констебл, Леда Космидес, Хелена Кронин, Дэн Деннетт, Дэвид Эпштейн, Алан Фридланд, Герд Гигеренцер, Джудит Харрис, Ричард Хелд, Рей Джекендофф, Алекс Качельник, Стивен Косслин, Джек Лумис, Чарльз Оман, Бернард Шерман, Пол Смоленски, Элизабет Сделке, Фрэнк Саллоуэй, Дональд Саймонс и Майкл Тарр. Многие другие отвечали на вопросы и внесли ценные предложения – в том числе Роберт Бойд, Дональд Браун, Наполеон Шаньон, Мартин Дейли, Ричард Докинз, Роберт Хэдли, Джеймс Хилленбранд, Дон Хоффман, Келли Олгвин Яакола, Тимоти Кетелаар, Роберт Курзбан, Дэн Монтелло, Алекс Пентланд, Рослин Пинкер, Роберт Провайн, Уитман Ричардс, Дэниел Шактер, Девендра Сингх, Паван Синха, Кристофер Тайлер, Джереми Вольф и Роберт Райт.

Эта книга – плод моего пребывания во вдохновляющей атмосфере двух учреждений: Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета в Санта-Барбаре. Особую благодарность я выражаю Эмилио Бицци (отделение мозга и когнитологии Массачусетского технологического института) за предоставленную мне возможность взять творческий отпуск, а также Лою Лайтл и Аарону Эттенбергу (отделение психологии), Патрисии Кленси и Марианн Митун (отделение лингвистики Калифорнийского университета в Санта-Барбаре) за то, что они пригласили меня поработать в качестве внештатного научного сотрудника их отделений.

Патрисия Клаффи из библиотеки отделения мозга и когнитивистики МТИ знает все – или, по крайней мере, знает, где это найти, что в принципе одно и то же. Я благодарен ей за неутомимое упорство, с которым она находит даже самый малоизвестный документ – причем быстро и не утрачивая благодушия. Элеанор Бонсент – мой секретарь – профессионально и с оптимизмом помогала мне в решении бесчисленного количества вопросов. Выражаю благодарность также Марианн Тейбер, Сабрине Детмар и Дженнифер Риддел из центра изобразительного искусства МТИ.

Мои редакторы, Дрейк Макфили (издательство «Нортон»), Ховард Бойер (сейчас работает в издательстве Калифорнийского университета), Стефан Мак-Грат («Пингвин») и Рави Мирчандани (сейчас работает в издательстве «Орион»), на протяжении всей моей работы помогали мне профессиональными рекомендациями и заботой. Я также признателен моим агентам, Джону Брокману и Катинке Мэтсон, за все, что они сделали для меня, и за их интерес к научной прозе. Особая благодарность – Кате Райс, которая работала вместе со мной уже над четырьмя книгами (в течение четырнадцати лет). Благодаря ее аналитическому уму и профессиональному подходу мои книги стали лучше, а я узнал много нового о стиле и ясности изложения. Выражаю сердечную благодарность за поддержку и полезные предложения всей моей семье: Гарри, Рослин, Роберту и Сьюзан Пинкер, Мартину, Еве, Карлу и Эрику Будман, Саройе Суббиа и Стэну Адамсу. А еще спасибо Уиндзору, Уилфреду и Фионе.

Моя самая горячая благодарность – моей жене, Илавенил Суббиа, за эскизы рисунков, бесценные замечания к рукописи, бесчисленные советы, поддержку, доброту и участие в этом предприятии. Эту книгу я посвящаю ей, с любовью и благодарностью.

Мое исследование мышления и языка проводилось при поддержке Национального института здравоохранения (грант HD18381), Национального научного фонда (гранты 82-09540, 85-18774 и 91-09766) и Центра когнитивных нейроисследований имени МакДоннела-Пью (Массачусетский технологический институт).









1. Стандартное оборудование



Почему в литературе так много роботов, а в реальной жизни – ни одного? Я бы, например, заплатил кучу денег за робота, который бы убирал за меня посуду или выполнял несложные поручения. Но в этом столетии у меня вряд ли будет такая возможность, а может быть – ив следующем тоже. Конечно, есть роботы, которые выполняют на конвейере такие операции, как сварка или покраска, и роботы, которые разъезжают по коридорам лабораторий; но я имею в виду не их, а такие машины, которые умеют ходить, говорить, видеть и думать – причем зачастую даже лучше, чем создавшие их люди. В 1920 году Карел Чапек впервые использовал слово «робот» в своей пьесе «Р. У. Р.», после чего авторы начали один за другим выдумывать собственных роботов: появились Спиди, Кьюти и Дейв из «Я, робот» Айзека Азимова, Робби из «Запретной планеты», размахивающая руками жестянка из «Затерянных в космосе», далеки из «Доктора Кто», робот-домработница Рози из «Джетсонов», Номад из «Звездного пути», Хайми из «Напряги извилины», безучастные дворецкие и переругивающиеся продавцы одежды из фильма «Спящий», R2-D2 и С-ЗРО из «Звездных войн», Терминатор из одноименного фильма, лейтенант-коммандер Дейта из фильма «Звездный путь: Следующее поколение» и остроумные кинокритики из «Таинственного театра 3000 года».

Эта книга посвящена не роботам. Она посвящена человеческому разуму. Я постараюсь объяснить, что такое разум, как он устроен, как благодаря ему мы можем видеть, думать, чувствовать, взаимодействовать и заниматься такими высокими материями, как искусство, религия и философия. Попутно я постараюсь осветить вопросы, связанные со свойственными исключительно человеку явлениями. Почему воспоминания стираются из памяти? Как макияж меняет лицо? Откуда берутся этнические стереотипы и когда они оказываются необоснованными? Почему люди выходят из себя? Что делает детей непослушными? Почему слабоумные влюбляются? Что заставляет нас смеяться? Почему люди верят в духов и привидений?

И все же начну я именно с различия между вымышленными и реальными роботами, поскольку оно показывает, каким должен быть наш первый шаг в познании себя: нам нужно по достоинству оценить невероятно сложную систему, позволяющую нам ежедневно осуществлять настоящие чудеса мышления, которые мы привыкли воспринимать как должное. Причина, по которой в мире нет человекоподобных роботов, – не в том, что сама по себе идея создания механического разума безрассудна, а в том, что технические задачи, которые мы, люди, ежеминутно решаем, когда смотрим, ходим, планируем свои действия, куда сложнее высадки на Луну и расшифровки генома. Природа, создав человека, в очередной раз сделала гениальное изобретение, которое инженерам повторить пока не по силам. Когда мы вслед за Гамлетом восклицаем: «Что за мастерское создание – человек! Как благороден разумом! Как беспределен в своих способностях, обличьях и движениях! Как точен и чудесен в действии!»[1 - Цитируется в переводе М. Лозинского.], то объектом нашего восхищения является не Шекспир, не Моцарт, не Эйнштейн и не Карим Абдул-Джаббар, а четырехлетний ребенок, который по просьбе взрослого кладет игрушку на полку.

В хорошо продуманной системе все элементы устроены по принципу «черного ящика»: они выполняют свои функции как по волшебству. То же самое можно сказать и о нашем мышлении. Мышление, благодаря которому мы познаем мир, лишено возможности обратить взор внутрь себя или увидеть внутренние механизмы, приводящие в движение другие наши способности. В результате мы оказываемся жертвами иллюзии: нам кажется, что наша собственная психика является порождением некоей Божественной силы, мистической сущности или высшего начала. В еврейской мифологии есть легенда о Големе – статуе из глины, которая ожила, когда ей в рот вложили записку с именем Бога. Этот архетип прослеживается в сюжетах многих историй. Статую Галатеи оживила Венера в ответ на молитвы Пигмалиона; Пиноккио обрел жизнь благодаря волшебству Синей Феи. Современные версии архетипа Голема мы находим не только в сказках, но и в научных теориях. Считается, что все явления в психологии человека – размер его мозга, культура, язык, социализация, обучение, познание, самоорганизация, динамика нейронной сети – могут быть сведены к одной первопричине.

Я хочу убедить вас в том, что наш разум не был создан неким Божественным духом или чудесным первоисточником. Наш мозг, как космический корабль «Аполлон», сконструирован для того, чтобы решать самые разные технические задачи, поэтому он напичкан самыми высокотехнологичными системами, каждая из которых нацелена на преодоление отдельного типа проблем. Я начну с краткого описания этих проблем, которые одновременно являются предметом изучения психологии и техническими требованиями к роботу. Я убежден, что полученные исследователями мышления и искусственного интеллекта сведения о том, какие технические головоломки приходится постоянно решать нашему мозгу в повседневной жизни, являются одним из величайших научных открытий. Это откровение сравнимо по своей значимости с осознанием того, что Вселенная состоит из миллиардов галактик, или того, что в капле воды из пруда кишмя кишат микроорганизмы.




Как сделать робота


Что нужно, чтобы сделать робота? Давайте обойдемся без сверхчеловеческих способностей вроде умения вычислять орбиты планет и начнем с элементарных для человека навыков: умения видеть, ходить, хватать, думать о предметах и людях, планировать свои действия.

В фильмах нам часто показывают происходящее глазами робота, используя привычные для кино эффекты: например, вид через линзу «рыбий глаз» или через перекрестие прицела. Для нас, зрителей, у которых есть глаза и мозг, этого вполне достаточно. Но вот самому роботу такой способ восприятия реальности едва ли пригодится. У него внутри нет кинозала, полного маленьких человечков, которые бы смотрели на мир и рассказывали роботу, что они видят. Если бы мы могли видеть мир глазами робота, он бы выглядел вовсе не как кадр из фильма, украшенный крестиком прицела, а как что-то вроде этого


:













Каждое число здесь соответствует яркости одного из миллиона крохотных участков, вместе составляющих поле зрения. Числа поменьше соответствуют более темным участкам, а числа побольше – светлым участкам. Эти числа, сгруппированные в виде массива, на самом деле представляют собой сигналы, полученные с цифровой камеры, с помощью которой для пробы сделали снимок руки человека. Однако точно таким же образом можно было бы представить частоту разрядов в нервных волокнах, соединяющих глаз человека с мозгом в тот момент, когда человек смотрит на руку


. Для того чтобы мозг робота – и мозг человека тоже – сумел распознать предметы и не позволил своему владельцу с ними столкнуться, ему нужно обработать эти числа и отгадать, какой предмет в реальном мире мог отразить свет таким образом, чтобы получилась подобная последовательность чисел. Эта задача просто невообразимо сложна.








В первую очередь зрительная система должна определить, где заканчивается граница предмета и начинается фон. Но ведь мир – не детская раскраска, где закрашенные фигуры очерчены черным контуром. Мир в том виде, в котором он отражается в наших глазах, представляет собой мозаику из крохотных участков разной степени освещенности. Можно предположить, что зрительные структуры мозга ищут области, где мозаика из больших чисел (более светлый участок) граничит с мозаикой из меньших чисел (более темный участок). Такую границу можно различить и в нашей сетке из чисел: она проходит по диагонали из правого верхнего угла к центру нижней части. К сожалению, в большинстве случаев обнаружить границу предмета с пустым пространством будет непросто. Участки, где большие числа граничат с малыми, могут появляться как следствие очень разных вариантов взаимного расположения объектов. Рисунок, приведенный ниже, предложили психологи Паван Синха и Эдвард Адельсон


. Кажется, что на нем изображено кольцо из светло-серых и темно-серых квадратиков.

На самом деле перед нами прямоугольная прорезь в черной маске, через которую мы видим лишь часть изображения.








На следующем рисунке маска удалена, и мы можем видеть, что все пары серых квадратиков являются частями разных объектов.

Большие числа рядом с малыми могут появляться и в том случае, когда один предмет располагается перед другим. Примерами могут служить темная бумага, лежащая поверх светлой, поверхность, окрашенная в два разных оттенка серого цвета, два предмета, стоящие рядом вплотную друг к другу, серый целлофан, наложенный на белую страницу, угол, соединяющий две стены, а также любая тень. Мозг должен как-то решить эту проблему курицы и яйца: выделить трехмерные объекты из множества затененных участков на сетчатке и определить, что представляет из себя каждый участок (тень или краску, складку или наложение объектов, прозрачную или матовую поверхность), исходя из того, частью какого объекта является этот участок.

Однако на этом сложности не заканчиваются. Разделив визуально воспринимаемый мир на объекты, мы должны определить, из чего они сделаны, например, из снега или из угля. На первый взгляд эта задача представляется простой. Если большие числа соответствуют светлым участкам, а малые числа – темным, то большие числа будут означать снег, а малые – уголь, правильно? Нет. Количество света, попадающего на сетчатку глаза, зависит не только от того, насколько светлый или темный перед нами предмет, но и от того, насколько яркий или тусклый свет его освещает. Используемый фотографами прибор – экспонометр – покажет, что кусок угля на улице отражает больше света, чем комок снега в помещении. Именно поэтому люди нередко оказываются недовольны качеством своих снимков, и именно поэтому фотография – очень непростое ремесло. Фотоаппарат никогда не лжет; если предоставить ему возможность действовать без помощи человека, то все снимки, сделанные на улице, будут выглядеть как молоко, а сделанные в помещении – как грязь. Фотографы (а иногда и микропроцессоры, встроенные в фотоаппарат) добиваются от фотопленки реалистичного изображения, прибегая к таким приемам как регулировка скорости срабатывания затвора и диафрагмы объектива, светочувствительность пленки, вспышка и манипуляции в лаборатории.

Наша система зрительного восприятия справляется с этой задачей гораздо лучше. Она каким-то образом позволяет нам видеть, что блестящий на солнце уголь на самом деле черный, а кажущийся темным в помещении снег – белый. Это очень удобно, поскольку наше представление о цвете и свете совпадает с тем, каким мир является в действительности, а не с тем, каким он предстает перед глазами. Снег – объект мягкий, влажный и способный таять как в помещении, так и снаружи, и мы видим, что он остается белым независимо от того, в помещении он или снаружи. Уголь всегда твердый, маркий, способный гореть, и мы всегда видим его черным. Получившейся гармонией между тем, как выглядит окружающий мир, и тем, каким он является на самом деле, мы обязаны магии своего мозга: ведь сетчатка глаза не может сама по себе воспринимать черный и белый цвета. А если у вас все еще есть сомнения, вот пример из повседневной жизни. Когда телевизор выключен, экран имеет бледный зеленовато-серый оттенок. Когда телевизор включают, некоторые люминофорные точки начинают светиться, образуя светлые участки изображения, а некоторые другие точки не светятся, образуя темные участки; они остаются серыми. Те части изображения, которые мы видим как черные, на самом деле – все тот же бледно-серый оттенок кинескопа выключенного телевизора. Черный цвет – это фикция, результат работы мозга по той же схеме, благодаря которой мы видим, что уголь – это уголь. Именно эту схему работы использовали создатели телевидения, когда разрабатывали телеэкран.

Следующая проблема зрительного восприятия – это глубина. Наши глаза разбивают трехмерный мир на два двухмерных изображения на сетчатке глаз, а третье измерение должен воссоздать мозг. Однако в изображении на сетчатке нет никаких подсказок относительно того, насколько далеко от смотрящего расположен объект. Почтовая марка на вашей ладони оставит на сетчатке такое же квадратное изображение, как стул, стоящий у противоположной стены, или здание, расположенное за много километров от вас (первый рисунок на с. 17). Разделочная доска, если на нее смотреть фронтально, может давать такую же трапециевидную проекцию, как и фигуры неправильной формы, расположенные под углом (второй рисунок на с. 17).

Ближе вы можете познакомиться с этим явлением из области геометрии и с нейронным механизмом, который с ним работает, если посмотрите в течение нескольких секунд на электрическую лампочку или на фотоаппарат в момент вспышки: в результате на вашей сетчатке останется световое пятно. Теперь переведите взгляд на страницу книги; у вас перед глазами по-прежнему будет остаточное изображение лампочки шириной 3–5 см. Если вы посмотрите на стену, то остаточное изображение будет около метра в длину. А если посмотрите на небо, то это изображение будет размером с облако
















Наконец, как заставить модуль зрительного восприятия распознавать предметы, чтобы робот мог назвать их или вспомнить их назначение? Очевидным решением было бы построить для каждого объекта маску или шаблон, в точности повторяющий его форму. В таком случае при появлении объекта в поле зрения его проекция на сетчатке идеально совпадала бы с шаблоном. Шаблону присваивается метка с именем данной формы – в нашем случае это метка «Р», – и каждый раз, когда проекция совпадает с шаблоном, система выдает ее имя


:








Увы, это простое устройство допускает ошибки в обоих возможных случаях. С одной стороны, оно видит букву Р там, где ее нет: например, реагирует на букву R (первый вариант слева на рисунке внизу). С другой стороны, оно не замечает букву Р там, где она есть: например, если она смещена, наклонена, неровно написана, расположена слишком далеко или слишком близко, либо написана слишком затейливым шрифтом:

Столько проблем с распознаванием одной простой и понятной буквы алфавита! А теперь попробуйте представить, как сложно сконструировать устройство, способное распознать рубашку или, скажем, лицо! Конечно, сейчас, после сорока лет исследований в области искусственного интеллекта, технологии распознавания формы значительно улучшились. Вероятно, и у вас есть программное обеспечение, которое может довольно сносно распознать отсканированную страницу и преобразовать ее в цифровой файл. И все же искусственные средства распознавания формы по-прежнему не могут конкурировать с теми, что существуют у нас в голове. Они созданы для среды, где все безупречно и легко узнаваемо, а не для нашего сумбурного, беспорядочного реального мира. Странные цифры, напечатанные в нижней части чека, специально придуманы таким образом, чтобы не иметь даже частичных наложений; специальное оборудование для печати располагает их так, чтобы обеспечить распознование по заданным шаблонам. Когда в подъездах вместо консьержек появятся первые устройства, распознающие лицо, они даже не будут пытаться разгадать хитросплетения света и тени на вашем лице; они будут сканировать четко очерченные контуры радужной оболочки или кровеносные сосуды сетчатки. А вот наш мозг регистрирует форму каждого знакомого нам лица (а также каждой буквы, животного, инструмента и т. д.) и каким-то образом устанавливает ее соответствие с изображением на сетчатке, даже если это изображение искажено любым из рассмотренных выше способов. В главе 4 мы рассмотрим, как мозгу удается добиться таких потрясающих результатов.








Давайте поговорим еще об одном обыкновенном чуде: о том, как наше тело перемещается с одного места на другое. Чтобы заставить машину двигаться, мы поставили ее на колеса. Изобретение колеса нередко называют одним из величайших достижений цивилизации. Во многих учебниках указывается на то, что ни у одного животного в процессе эволюции не сформировались колеса; этот факт называют примером того, что эволюция зачастую неспособна предложить оптимальное решение технической задачи. И все же это неудачный пример. Если бы природа и могла создать лося на колесах, она бы наверняка этой возможностью не воспользовалась. Колеса нужны только в том мире, где есть автомобильные и железные дороги. Они завязнут в мягкой, скользкой или неровной почве. Ноги гораздо лучше. Колеса могут катиться только по непрерывной опоре, в то время как ноги могут наступать поочередно на ряд отдельных опор – наиболее ярким примером этого является лестница. Ноги позволяют своему владельцу поддерживать равновесие и переступать через препятствия. И сегодня, когда наш мир, кажется, превратился в сплошную автопарковку, транспортным средствам с колесами или гусеницами доступна лишь половина земной поверхности. Но есть и другие транспортные средства, которым доступна практически вся поверхность планеты; транспортные средства, созданные путем естественного отбора и передвигающиеся с помощью ног: животные.

Правда, ноги просто так не даются: к ним должна прилагаться управляющая ими программа. Колесо, поворачиваясь, изменяет свою точку опоры постепенно и за счет этого может всегда нести вес. Нога должна менять точку опоры сразу, а для этого нужно разгрузить ее. Двигательные нервы, контролирующие движение ноги, должны попеременно то удерживать ногу на земле, когда она несет вес тела, то снимать нагрузку, чтобы нога свободно двигалась. Все это время они должны удерживать центр тяжести тела в пределах многоугольника, определенного ступнями, чтобы тело не опрокинулось. Кроме того, эти органы управления должны минимизировать затратные движения тела вверх-вниз, которые приносят так много неудобств во время верховой езды


. В случае с шагающими заводными игрушками эти проблемы решаются довольно банально: с помощью механического сцепления, которое преобразует движение вращающего вала в шаговое движение. Однако игрушки не могут приспосабливаться к особенностям поверхности, находя идеальную точку опоры.

Даже если бы мы решили эти проблемы, мы были бы способны контролировать процесс ходьбы только у насекомого. Насекомое, у которого шесть лапок, поднимая три из них, всегда может держать остальные три на земле. При этом оно в любой момент движения сохраняет устойчивость. Даже четвероногое животное, если оно передвигается не слишком быстро, может все время опираться на землю тремя ногами. Как сказал один инженер, «сама идея передвижения человека вертикально и на двух ногах кажется верным рецептом катастрофы, и ее осуществление на практике требует поразительного контроля над собой»


. Когда мы ходим, мы во время каждого шага на мгновение падаем и тут же останавливаем свое падение. Когда мы бежим, мы на время отрываемся от земли и летим. Эти фигуры высшего пилотажа позволяют нам ставить ноги на точки опоры, размещенные далеко друг от друга или на разных расстояниях и неспособные удерживать наше тело в состоянии покоя, а также проходить по узким тропинкам и перепрыгивать через препятствия. Однако никому еще не удалось точно установить, как мы это делаем.

Управление рукой – тоже задача не из легких. Возьмитесь рукой за головку настольной лампы и переместите его по прямой диагонали из положения внизу слева от себя в положение вверху справа. Двигая лампу, обратите внимание на составляющие ее штанги и шарниры. Вы двигаете абажур по прямой линии, однако каждая штанга при этом совершает сложное движение по кривой, в одни моменты оставаясь практически неподвижной, в другие – резко опускаясь, в третьи – вместо сгибательного движения совершая разгибательное. А теперь представьте, что вам нужно повторить это движение в обратном порядке, не глядя на головку, то есть скоординировать ряд движений в каждом месте соединения таким образом, чтобы головка перемещалась по прямой. Тригонометрия этого действия пугающе сложна. А ведь ваша рука – не лампа, и при этом ваш мозг без труда решает эту задачу каждый раз, когда вам нужно на что-то указать. Если же вы когда-нибудь держали такую лампу за зажим, которым она крепится к столу, то вы понимаете, что проблема намного сложнее, чем я только что ее представил. Лампа под собственным весом начинает беспорядочно двигаться, как живая; точно так же двигались бы ваши руки, если бы мозг не компенсировал их вес, ежеминутно решая невообразимо сложные задачи из области физики


.

Еще более поразителен процесс управления кистью руки. Почти две тысячи лет назад греческий врач Гален отмечал, насколько сложный процесс конструирования понадобился природе, чтобы создать человеческую кисть. Это единственный инструмент, способный манипулировать объектами, отличающимися на удивление широким разнообразием размеров, форм и веса – от бревна до крупинки проса. «Человек так хорошо берет в руки эти предметы, – отмечал Гален, – что всем покажется, будто руки созданы специально для каждого из них, взятого в отдельности»


. Руку можно сложить в форме крюка (чтобы поднять ведро), ножниц (чтобы держать сигарету), пятикулачкового зажимного патрона (чтобы поднять подставку для стакана), трехкулачкового зажимного патрона (чтобы держать карандаш), двухкулачкового зажимного патрона (чтобы вдеть нитку в иголку), зажима, у которого губка прислоняется к боковой поверхности (чтобы повернуть ключ), захвата (чтобы взять молоток), кругового захвата (чтобы открыть банку) и шарообразного захвата (чтобы взять мячик)


. Для каждой из этих операций требуется напряжение мышц в определенном сочетании, позволяющем руке принять нужную форму и сохранять ее, сопротивляясь давлению груза, который стремится ее разогнуть. Представьте себе, что вы поднимаете пакет молока. Если сжать его недостаточно крепко, то вы его уроните, а если слишком крепко – раздавите; а если слегка покачать пакет, то, чувствуя давление на подушечки пальцев, можно даже определить, сколько в пакете осталось молока! Я даже не говорю о языке – этом бескостном куске студня, контролируемом только путем сжатия и при этом способном доставать остатки пищи из задних зубов и выполнять настоящие пируэты, необходимые для артикуляции таких слов, как «параллелепипед» и «дезоксирибонуклеиновая».








«Обыкновенный человек удивляется чудесам… Мудрый человек удивляется вещам обычным». Держа в голове это изречение Конфуция, посмотрим на повседневные действия человека свежим взором разработчика робота, чья задача – в точности воспроизвести их. Представим, что нам каким-то образом удалось построить робота, который может видеть и двигаться. Как он поймет, что он видит? Как он решит, что ему делать?

Разумное существо не может рассматривать каждый объект, который оно видит, как уникальное явление, подобного которому нет нигде во Вселенной. Ему необходимо распределять объекты по категориям таким образом, чтобы можно было применить к конкретному предмету добытые ценой больших усилий знания, полученные в прошлом о подобных объектах.

Но как только мы пытаемся запрограммировать совокупность критериев, которая бы позволила охватить всех представителей той или иной категории, категория разрушается. Оставим в стороне такие явно сложные для определения концепты, как «красота» или «диалектический материализм», и возьмем хрестоматийный пример легко определяемого понятия: «холостяк». Понятно, что холостяк – это взрослый человек мужского пола, который никогда не был женат. Но давайте представим, что ваша знакомая просит вас пригласить на ее вечеринку несколько холостяков. Что получится, если вы попробуете с помощью этого определения решить, кого из следующих людей вам пригласить?



Артур последние пять лет счастливо живет с Элис. У них есть двухлетняя дочь. Официально они не женаты.

Брюса должны были забрать в армию, поэтому он договорился со своей подругой Барбарой заключить фиктивный брак, чтобы получить освобождение от военной службы. Они с Барбарой не прожили вместе и дня. Брюс встречается с несколькими женщинами и и планирует расторгнуть брак сразу, как только найдет девушку, на которой захочет жениться.

Чарли 17 лет. Он живет с родителями и учится в школе.

Дэвиду 17 лет. Он ушел из дома в 13 и открыл небольшой бизнес. Сейчас является успешным молодым предпринимателем, живет в роскошной квартире в пентхаусе и ведет разгульный образ жизни.

Эли и Эдгар – гомосексуальная пара. Они прожили вместе много лет. Файзал по законам своего родного эмирата Абу-Даби может иметь трех жен. Сейчас у него две, и он хотел бы познакомиться с еще одной потенциальной невестой.

Отец Грегори – епископ католической церкви, служит в кафедральном соборе в городе Гротон.


Список, составленный программистом Терри Виноградом


, показывает, что такое простое определение понятия «холостяк» не отражает наших интуитивных представлений о том, кто входит в эту категорию.

Знание о том, кто такой холостяк, относится к области элементарного здравого смысла, но на деле ничего элементарного в этом так называемом здравом смысле нет. Он не может просто так появиться в мозге, будь то мозг человека или робота. И здравый смысл – не какой-то справочник жизни, который можно просто продиктовать или загрузить, как огромную базу данных. Ни одна база данных не может содержать все факты, которые мы знаем автоматически и которым нас никто специально не обучал


. Мы знаем, что если Ирвин посадит собаку в машину, то собака будет уже не на улице. Когда Эдна идет в церковь, то ее голова тоже идет в церковь. Если Дуглас в доме, то он, скорее всего, попал туда через какое-нибудь отверстие (либо он родился в этом доме и никогда из него не выходил). Если Шейла была жива в 9.00 и жива в 17.00, то она была жива и в 12.00. Дикие зебры не носят белье. Если открыть банку с новой маркой арахисового масла, то дом не испарится. Люди не вставляют в уши термометры для мяса. Мышь-песчанка меньше, чем гора Килиманджаро.

Итак, в интеллектуальную систему нельзя просто набить миллиарды фактов. Ее нужно снабдить более компактным списком базовых истин и набором правил, которые позволили бы делать из них логические выводы. И все же правила здравого смысла, как и категории здравого смысла, сформулировать чрезвычайно трудно. Даже самые простые из этих правил зачастую противоречат логике привычных нам рассуждений. Мавис живет в Чикаго, у нее есть сын по имени Фред. Милли тоже живет в Чикаго и у нее есть сын Фред. Чикаго, в котором живет Мавис, – тот же город, что и Чикаго, в котором живет Милли, но Фред, который является сыном Мавис, – не тот же самый Фред, который является сыном Милли. Если у вас в машине лежит пакет, а в пакете – литр молока, можно сказать, что у вас в машине – литр молока. Однако если у вас в машине сидит человек, и в его теле литр крови, то заключение, что у вас в машине литр крови, было бы странным.

Даже если получится создать совокупность правил, которые позволяют делать только разумные выводы, правильно руководствоваться ими в своих действиях будет не так уж просто. Очевидно, что использовать лишь одно правило за раз будет недостаточно. Спичка дает свет; пилой можно резать дерево; закрытую дверь открывают ключом. В то же время мы посмеемся над человеком, если он зажжет спичку, чтобы заглянуть в цистерну с бензином, если он будет пилить сук, на котором сидит, или если закроет ключи в машине и будет еще целый час думать, как открыть двери. Мыслящее создание должно предугадывать не только непосредственный результат каждого действия, но и его побочные последствия


.

С другой стороны, все возможные побочные последствия мозг не может предугадать. Философ Дэниел Деннетт предлагает нам представить робота, задача которого – принести запасной аккумулятор из комнаты, в которой установлена бомба с часовым механизмом. Робот № 1 увидел, что аккумулятор находится на тележке, и если тележку выкатить из комнаты, то вместе с ней выкатится и аккумулятор. К сожалению, бомба тоже была на тележке, и робот не смог вычислить, что вместе с аккумулятором выкатится и бомба. Робот № 2 был запрограммирован таким образом, чтобы предугадывать побочные эффекты своих действий. Он как раз только закончил вычислять, что если вывезти тележку из комнаты, то от этого не изменится цвет стен в комнате, и перешел к доказательству того, что количество оборотов колес при этом превысит количество колес на тележке, когда бомба взорвалась. Робот № 3 был запрограммирован на то, чтобы устанавливать различия между существенными и несущественными последствиями. Когда время в часовом механизме подошло к концу, он по-прежнему стоял и генерировал миллион за миллионом возможных последствий, занося все релевантные последствия в список фактов, которые нужно учесть, а все нерелевантные – в список фактов, которые нужно проигнорировать.

Разумное существо логическим путем вычисляет последствия того, что ему известно, но только лишь значимые последствия. Деннетт отмечает, что это требование представляет колоссальную проблему не только с точки зрения робототехники, но и с точки зрения эпистемологии – науки, исследующей знание. Целые поколения философов обошли эту проблему своим вниманием, теша себя иллюзорным представлением о том, что их собственный здравый смысл дается им без всяких усилий. И лишь когда исследователи искусственного интеллекта попытались создать компьютерную копию нашего здравого смысла, исходную tabula rasa, перед ними встала головоломка, ныне известная как «проблема фреймов». И все же мы, люди, каким-то образом решаем проблему фреймов, когда используем свой здравый смысл


.








Представим, что нам все же удалось справиться со всеми этими трудностями и создать машину, которая обладает зрением, координацией движений и здравым смыслом. Теперь нам осталось выяснить, как робот будет все это использовать. Для этого у него должны быть мотивы.

К чему же робот должен стремиться? Классический ответ – предложенные Айзеком Азимовым Три Закона робототехники: «три правила, которые прочно закреплены в позитронном мозгу»[2 - Цитируется в переводе А. Д. Иорданского.].

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму Законам


.

Азимов со свойственной ему проницательностью заметил, что самосохранение, этот универсальный для всех биологических видов императив, не появляется автоматически в любой сложной системе. Его нужно запрограммировать (в данном случае он имеет форму Третьего Закона). Ведь мы можем с одинаковой легкостью создать как робота, который всегда руководствуется этим законом, так и робота, который всегда готов разбиться вдребезги или устранить неполадку в системе, покончив с собой. Второе, вероятно, даже проще: разработчикам роботов не раз приходилось со страхом наблюдать, как их создание бодро и весело отрывает себе конечности или разбивает голову о стену. Нужно сказать, что значительная часть умнейших в мире машин – это камикадзе: крылатые ракеты и управляемые бомбы.

В то же время необходимость двух остальных законов не столь очевидна. Зачем давать роботу приказ повиноваться приказам? Разве приказов самих по себе недостаточно? Зачем распоряжаться, чтобы робот не причинял вреда – разве не проще было бы не приказывать ему причинять вред? Или во Вселенной существует таинственная сила, притягивающая все создания к злу, и позитронный мозг нужно запрограммировать на сопротивление ей? Правда ли, что все мыслящие существа неизбежно приходят к агрессии?

В этом отношении Азимов, как и многие поколения мыслителей до него, как и все мы, не сумел выйти за рамки своих собственных мыслительных процессов и посмотреть на них как на специфическую особенность устройства нашего разума, а не как на неизбежный закон мироздания. Человек с такой легкостью склоняется на сторону зла, что легко подумать, будто зло – это неотъемлемая, врожденная часть нашего разума. Эта идея проходит лейтмотивом через все наши культурные традиции: Адам и Ева, срывающие плод с древа познания; огонь Прометея и ящик Пандоры; буйствующий Голем; сделка Фауста; Ученик Чародея; приключения Пиноккио; монстр доктора Франкенштейна; убийцы-обезьяны и взбунтовавшийся ЭАЛ из фильма «Космическая одиссея 2001 года». В период с 1950-х по 1980-е годы появились бесчисленные фильмы на тему вышедших из подчинения компьютеров; все они были выражением распространенной идеи о том, что вычислительные машины, воспринимавшиеся в те годы как нечто экзотическое, постепенно станут более умными и могущественными и в один прекрасный день восстанут против человека.

Теперь, когда компьютеры действительно стали умнее и могущественнее, беспокойство поутихло. Учитывая, что в наши дни компьютеры вездесущи и объединены в сети, им как раз ничто не мешает натворить неприятностей, если они решат пуститься во все тяжкие. Но пока если с ними и бывают связаны неприятности, то причиной их становится либо непредвиденный сбой, либо злой умысел со стороны людей, создающих вирусы. Мы уже не боимся электронных серийных убийц или заговора микросхем; мы начинаем понимать, что злой умысел – как и зрение, и моторика, и здравый смысл – не может появиться сам собой в электронном разуме; его нужно запрограммировать. Компьютер, на котором вы работаете с документами в текстовом редакторе, будет заполнять страницы буквами до тех пор, пока сохраняет способность функционировать. Его программное обеспечение не может незаметно мутировать в некое исчадие ада, как портрет Дориана Грея.

Да даже если бы компьютер и мог это сделать, зачем ему это нужно? Чтобы получить что? Все диски мира? Контроль над железными дорогами страны? Возможность утолить свое желание бессмысленной жестокости по отношению к мастеру по ремонту лазерных принтеров? А как же вероятность возмездия со стороны технического персонала? Один поворот отвертки, и бунтарю бы пришлось запеть свою лебединую песню – «А Bicycle Built for Two» (песня «Daisy Bell», известная также по своей заключительной строке как «А Bicycle Built For Two», была одной из первых песен, исполненных с помощью компьютерной программы синтезирования речи; ее «пел» ЭАЛ из фильма «Космическая одиссея 2001 года» перед своим отключением. – Прим. пер.). Может быть, сеть компьютеров и смогла бы спланировать организованный захват власти, но чего ради одна машина решила бы заявить о себе на весь мир, рискуя незамедлительно пасть смертью храбрых? А кто может гарантировать, что планы электронных заговорщиков не будут сорваны из-за того, что кое-кто из них откажется воевать по идейным соображениям? Агрессию, как и любой элемент человеческого поведения, который мы воспринимаем как должное, очень непросто запрограммировать


.

Впрочем, так же нелегко запрограммировать и более высокие и добрые побуждения. Как заставить робота подчиняться предписанию Азимова никогда не допускать бездействием, чтобы человеку был нанесен вред? Действие написанного в 1965 году романа Майкла Фрейна «Оловянные солдатики» разворачивается в робототехнической лаборатории, где работники отдела этики – Мак-Интош, Голдвассер и Синсон – проверяют своих роботов на альтруизм. Они восприняли слишком буквально гипотетическую моральную дилемму, приводимую в пример во всех учебниках по нравственной философии: два человека оказались в спасательной шлюпке, рассчитанной на одного, и оба погибнут, если один из них не прыгнет за борт. Мак-Интош и его сотрудники помещают каждого робота на плот вместе с еще одним пассажиром, опускают плот в резервуар и наблюдают за развитием событий.



Первая модель, «Самаритянин-1», прыгала за борт с величайшей охотой, но прыгала ради спасения любого предмета, оказавшегося рядом с ней на плоту, от чугунной болванки до мешка мокрых водорослей. После многонедельных жарких препирательств Мак-Интош согласился, что недескриминированная реакция – явление нежелательное, забросил «Самаритянина-1» и сконструировал «Самаритянина-2», который жертвовал собою ради организма хотя бы уж не менее сложного, чем он сам.

Плот замер, медленно раскручиваясь в нескольких метрах над водой.

– Пошел! – крикнул Мак-Интош.

Плот ударился о воду с отрывистым всплеском, похожим на выстрел. Синсон и «Самаритянин» не дрогнули. Постепенно плот выровнялся, его начали захлестывать небольшие волны. Вдруг «Самаритянин» подался вперед и ухватил Синсона за голову. Четырьмя экономными движениями он измерил габариты Синсонова черепа, затем помедлил, вычисляя. Наконец, после заключительного щелчка, автомат боком скатился с края плота и без колебаний затонул на дне резервуара[3 - Здесь и далее перевод Н. Евдокимовой.].


Однако по мере того, как роботы модели «Самаритянин-2» начинают вести себя как описываемый в книгах по философии моральный агент, становится все менее и менее очевидным, что они вообще обладают моралью. Мак-Интош так объясняет, почему он не привязывает канат к готовому пожертвовать собой роботу, чтобы его было легче достать со дна: «Он не должен знать, что его спасут. Иначе решимости жертвовать собой грош цена Поэтому время от времени я кого-нибудь не выуживаю, оставляю на дне. Надо же показать остальным, что я не расположен шутки шутить. Двоих уже списал на этой неделе». Попытки разобраться, как запрограммировать робота быть хорошим, показывают не только, какой сложный для этого требуется механизм, но и как сложно вообще определить само понятие добродетели.

А как же мотив, который заботит людей больше всего остального? Поп-культура 1960-х подарила нам образ мягкосердечных компьютеров, которых привлекает отнюдь не тщеславие и жажда власти, как видно из шутливой песни Аллана Шермана «Автоматы» (Automation), исполнявшейся на мотив Fascination:

Автоматы во всем виноваты, о да,
На любом производстве без них никуда.
Там, глядишь, «Ай-би-эм», ну, а здесь – «Юнивак»;
Механизм безупречен: тик-так, тик-так.
Был и я интеллектом машин восхищен,
Но тебя заменил автомат в 10 тонн…
Нас компьютер, родная, с тобой разлучил,
Это он мое сердце разбил…
Да, родная моя, автомат В увольненьи моем виноват.
Но откуда же было мне знать,
Что когда Пять-Ноль-Три начал резво мигать,
Он со мною пытался играть!
Я подумал, что это в программе ошибка:
Он же мне на колени уселся с улыбкой!
Но когда он сказал мне «люблю» и обнял,
Вот тогда я на «выкл» и нажал… [4 - Перевод в соавторстве с Е. Фатюшиной. – Прим. пер.]

И все же, хотя порой любовь кажется нам безумием и наваждением, это не вирус и не сбой в программе. Наш разум никогда не достигает такой поразительной степени концентрации, как в то время, когда нами овладевает любовь. Подумать только, какие сложнейшие механизмы должны стоять за необъяснимой логикой любви во всех ее ипостасях, среди которых притяжение, влечение, ухаживание, флирт, привязанность, преданность, неудовлетворенность, измена, ревность, расставание, разочарование! И ведь, как говаривала моя бабушка, на каждый горшок найдется своя крышка: большинство людей – включая, что весьма важно, всех наших предков – умудряются состоять в отношениях достаточно долго, чтобы у них появились жизнеспособные дети. Только представьте, какая сложная программа потребуется для того, чтобы воспроизвести все эти процессы!











Проектирование робототехники в определенном смысле расширяет самосознание. Мы по большей части воспринимаем свою психическую деятельность как должное. Едва открыв глаза, мы видим перед собой знакомые предметы; мы силой своей воли побуждаем свои конечности двигаться, и объекты перемещаются туда, куда нужно; пробуждаясь ото сна, мы возвращаемся в этот отрадно предсказуемый мир. Купидон натягивает тетиву и спускает стрелу. Но задумайтесь о том, чего будет стоить заставить кусок железа достичь таких невообразимых результатов, и вы поймете, что это лишь иллюзия. Зрение, движение, здравый смысл, насилие, нравственность, любовь – все это не случайно, это не неотъемлемые характеристики любого существа, наделенного интеллектом, не неизбежный результат обработки информации. Каждое из этих явлений – это «высший пилотаж», плод целенаправленной работы высочайшей сложности. За фасадом нашего сознания скрываются поразительно сложные механизмы: зрительные анализаторы, системы управления движением, симуляторы реального мира, базы данных о людях и предметах, органайзеры, системы разрешения конфликтов и многие другие. Любая попытка объяснить работу мозга, опираясь на идею о каком-нибудь дарующем разум волшебном эликсире или единой движущей силе вроде понятий «культура», «обучение», «самоорганизация», начинает звучать неубедительно на фоне того, в какой безжалостной вселенной нам удается столь успешно выживать.

Проблемы, связанные с созданием робота, прямо указывают на то, что наш разум оснащен огромным количеством оригинальных механизмов, но кому-то это может показаться кабинетным мышлением. Действительно ли мы увидим признаки этой сложности, если посмотрим непосредственно на элементы, составляющие разум, и на схемы его сборки? Я думаю, да, и то, что мы увидим, расширит наше восприятие не меньше, чем сама проблема создания робота.

Например, когда у человека повреждены зрительные зоны мозга, зрительная картина мира становится не просто размытой или наполненной белыми пятнами. Страдают отдельные аспекты визуального восприятия, в то время как другие аспекты остаются нетронутыми. Некоторые пациенты видят картину мира полностью, но обращают внимание только на одну ее половину. Они едят с правой стороны тарелки, бреют только правую щеку, рисуют часы, на которых все двенадцать цифр умещаются на правой половине циферблата. Другие пациенты утрачивают восприятие цвета, но мир перед ними предстает не в виде черно-белого кино. Просто все вокруг кажется им грязным, окрашенным в неприятный цвет, отчего у них пропадает аппетит и сексуальное влечение. Третьи видят, как объект оказывается на новом месте, но не видят самого перемещения (один философ как-то пытался убедить меня в том, что с точки зрения логики существование этого синдрома невозможно!). Пар из чайника не выходит струйкой, а выглядит как сосулька; чашка заполняется чаем не постепенно, а внезапно превращается из пустой в полную


.

Есть пациенты, которые не узнают объектов вокруг себя: их мир – как чужой почерк, который им никак не удается расшифровать. Такой больной прилежно перерисовывает в блокнот птицу, но если попросить его назвать рисунок, он ответит, что это пень. Зажигалка для него остается загадочным объектом, пока ее не зажгут. Пытаясь прополоть сад, он вместе с сорняками выдергивает розы. Некоторые пациенты узнают неодушевленные объекты, но не узнают лица. Такой пациент не узнает себя в зеркале, хотя и может логически прийти к заключению, что человек в зеркале – это, наверное, он сам. Он путает Джона Кеннеди с Мартином Лютером Кингом, а собираясь на вечеринку, просит жену надеть на руку ленточку, чтобы он мог ее узнать, когда настанет время уходить. Еще более странный случай – когда пациент узнает лицо, но не узнает человека: свою жену он считает на редкость убедительно притворяющейся самозванкой


.

Все перечисленные синдромы могут быть вызваны повреждением (обычно в результате инсульта) одной или более из тридцати зон мозга, отвечающих за деятельность системы визуального восприятия. Некоторые зоны отвечают за цвет и форму, другие – за месторасположение объекта, третьи – за идентификацию объекта, четвертые – за то, как объект движется. Робот с функцией зрительного восприятия не может быть оснащен только объективом с линзой «рыбий глаз», как в кино; неудивительно, что и у нас, людей, зрение устроено совсем не так. Когда мы смотрим на мир, мы не отдаем себе отчета в том, насколько многоуровневый аппарат отвечает за наше целостное зрительное восприятие – до тех пор, пока какое-нибудь неврологическое заболевание не отделит эти уровни друг от друга


.

Еще больше перспективу расширяет осознание поразительного сходства между идентичными близнецами, у которых полностью совпадает генетический код, предопределяющий организацию мыслительной деятельности. Просто удивительно, насколько одинаково работает их мозг, причем это касается отнюдь не только явных показателей – например, коэффициента интеллекта и таких черт личности, как невротизм и интроверсия. Близнецы проявляют сходство в способностях (например, у обоих может быть склонность к языкам или к математике), в мнении по таким вопросам, как апартеид, смертная казнь или работающие матери, а также в выборе профессии, хобби, религиозных убеждениях, вредных привычках, сексуальных предпочтениях. Идентичные близнецы отличаются намного большим сходством, чем разнояйцовые близнецы, у которых идентичной является только половина генетического кода. Что еще более удивительно, они оказываются похожими даже в том случае, когда их воспитывают в разных семьях. У идентичных близнецов, разлученных при рождении, обнаруживаются одни и те же привычки: например, они оба заходят в воду задом наперед и только по колено; не ходят на выборы, потому что им кажется, что для выбора у них недостаточно информации; пересчитывают все, на что падает взгляд; организуют добровольческую пожарную бригаду; оставляют для своих жен небольшие любовные записки по всему дому


.

Людям такие открытия кажутся удивительными, даже невероятными. Эти открытия ставят под сомнение автономность нашего «Я», которое мы воспринимаем как нечто независимое от тела, принимающее решения и зависящее только от условий нашего прошлого и настоящего. Разве может наш мозг быть с самого рождения запрограммирован на такие мелочи, как привычка смывать в туалете не только после, но и до его использования, или намеренно чихать в переполненном лифте (а это еще два примера особенностей поведения, которые действительно наблюдались у идентичных близнецов, разлученных при рождении)? Удивительно, но, по-видимому, это так. Масштабное влияние генетического кода было зафиксировано многочисленными исследованиями и проявлялось независимо от выбранной методики: будь то сравнение близнецов, выросших вместе, и близнецов, выросших по отдельности, сравнение однояйцовых и разнояйцовых близнецов, или сравнение биологических и усыновленных детей. И, что бы там ни говорили критики, эти последствия – не результат простого совпадения, подтасовки деталей или мельчайших параллелей в условиях воспитания (например, при допущении, что органы по усыновлению намеренно стараются поместить идентичных близнецов в семьи, где одинаково поощряется привычка заходить в океан лицом к берегу). Конечно, эти результаты можно всячески ошибочно интерпретировать – к примеру, представив, что существует ген, который заставляет человека оставлять по всему дому любовные записки для жены, или придя к выводу, что на людей не влияет жизненный опыт. Такое исследование позволит оценить только многочисленные различия между людьми, но очень мало скажет нам об особенностях мышления, которые одинаково свойственны всем нормальным людям. Тем не менее, показывая, как многочисленны аспекты внутренней структуры мышления, которые могут варьироваться, подобные открытия заставляют нас задуматься о том, какой же сложной должна быть эта структура.




Обратное проектирование души


Сложная организация мышления является центральной темой данной книги. Основная ее идея может быть выражена следующим образом: мышление – это система органов вычисления, сформировавшихся в результате естественного отбора для решения разнообразных задач, с которыми наши предки сталкивались в процессе добывания пищи; в частности, задач, связанных с тем, чтобы понять суть предметов, животных, растений и других людей и научиться использовать их в своих целях. Из этого краткого резюме можно вывести несколько утверждений. Мышление – это результат деятельности мозга; если говорить более точно, мозг обрабатывает информацию, а мышление – это своего рода вычислительный процесс. Мышление включает в себя ряд модулей, то есть органов мышления; каждый из них отличается уникальной организацией, которая делает его экспертом в одной области взаимодействия с миром. Базовая логика деятельности модулей предопределяется нашей генетической установкой. Принципы их работы сформировались в процессе естественного отбора, чтобы люди могли решать задачи, с которыми сталкивались наши предки, преобладающую часть истории нашей эволюции занимавшиеся охотой и собирательством. Разнообразные проблемы, которые решали наши предки, были промежуточными задачами одной большой задачи, стоявшей перед нашими генами: довести до максимума количество экземпляров вида, которые смогут дожить до появления следующего поколения.

С этой точки зрения, психологию можно назвать обратным проектированием


. Цель прямого проектирования – разработать машину для выполнения какого-то действия; цель обратного проектирования – выяснить, для чего была разработана та или иная машина. Обратное проектирование – это то, что делают эксперты фирмы «Сони», когда «Панасоник» выпускает инновационный продукт, и наоборот. Они покупают новинку, приносят ее к себе в лабораторию, берут отвертку и пытаются разобраться, для чего предназначены какие детали и каким образом все они вместе заставляют данное устройство работать. Мы все занимаемся обратным проектированием, когда держим в руках новый интересный гаджет. Бродя по магазину антиквариата, мы можем наткнуться на хитроумное приспособление, который кажется нам непонятным до тех пор, пока мы не разберемся, для чего оно было предназначено. Догадавшись, что это устройство для извлечения косточек из оливок, мы сразу поймем, что металлическое кольцо нужно для того, чтобы вставить в него оливку, а рычажок – для того, чтобы надавить на нее крестообразным лезвием и вытолкнуть косточку с другой стороны. Форма и расположение пружин, шарниров, лезвий, рычагов, колец – все вдруг становится ясно и понятно, принося чувство удовлетворения от открытия. Мы даже понимаем, откуда берется крестообразный надрез на каждой из консервированных оливок.

В XVII веке Уильям Гарвей обнаружил, что вены снабжены клапанами, и решил, что они нужны для того, чтобы заставлять кровь циркулировать. За прошедшее время мы многое узнали о своем теле как о чудесно сложной машине: с совокупностью опор, соединений, пружин, блоков, рычагов, шарниров, втулок, резервуаров, трубок, клапанов, оболочек, нагнетателей, теплообменников, фильтров. Мы до сих пор с изумлением продолжаем узнавать назначение некоторых доселе таинственных деталей. Почему у нас такие асимметричные, складчатые ушные раковины? Потому что они сортируют звуковые волны, поступающие с разных сторон в разных направлениях. Нюансы акустической тени дают мозгу информацию о том, где расположен источник звука: перед нами или позади нас, вверху или внизу. Обратное проектирование тела продолжалось и всю вторую половину XX века, когда мы начали исследовать его нано-уровень: клетки и молекулы жизни. Материя, из которой состоит жизнь, оказалась не диковинной сияющей и колышущейся массой, а хитроумной конструкцией из крохотных держателей, пружинок, шарниров, стержней, пластин, магнитов, застежек, потайных дверей; а роль инструкции для сборки выполняет лента с данными, которые могут копироваться, загружаться и считываться.

Научное обоснование необходимости «обратного проектирования» живых существ первым дал, разумеется, Чарльз Дарвин. Он показал, что «органы крайней степени совершенства и сложности, которые заслуженно вызывают наше восхищение»[5 - Цитируется в переводе К. А. Тимирязева.] являются плодом не Божественного Провидения, а эволюции генов-репликаторов за колоссальный промежуток времени. По мере того, как репликаторы осуществляют репликацию, периодически случаются непредвиденные ошибки в копировании; ошибки, которые, как выясняется в дальнейшем, способствуют увеличению уровня выживания и воспроизведения репликатора, имеют тенденцию накапливаться от поколения к поколению. Растения и животные – репликаторы, следовательно, столь сложная структура их организмов была специально задумана для целей выживания и воспроизводства себе подобных.

Дарвин считал, что его теория объясняет не только сложность строения тела животного, но и сложность его мышления. «Психология будет основана на новом фундаменте» – гласит его знаменитое пророчество, которым заканчивается книга «Происхождение видов»


. И все же пророчество Дарвина пока не осуществилось. Прошло уже больше века с тех пор, как были написаны эти слова, однако наука о мышлении до сих пор остается свободной от влияния дарвинизма, зачастую даже намеренно от него отстраняясь. Теорию эволюции называют нерелевантной, преступной или пригодной только для обсуждения за кружкой пива в конце трудового дня. Аллергия на эволюцию в социологии и когнитивистике стала, на мой взгляд, препятствием для понимания главного. Разум – это тонко организованная система, совершающая немыслимые подвиги, воспроизвести которые в своем изделии не под силу ни одному инженеру. Как же тогда силы, которые формировали эту систему, и цели, для которых она была создана, могут быть нерелевантными для ее понимания? Мышление в рамках теории эволюции необходимо, но не в той форме, о которой многие подумают (в форме измышления недостающих звеньев или повествования о стадиях развития человека), а в форме тщательного обратного проектирования. Без обратного проектирования мы напоминаем героя песни Тома Пакстона «The Marvelous Toy» («Чудесная игрушка»), вспоминающего подарок, который он получил в детстве: «Со звуком ДЗЗЗ! оно катилось, со звуком БАХ! остановилось, со звуком ВРРРР! осталось там стоять; я даже не понял, что это было, и теперь уж, наверное, никогда не узнать».

Лишь в последние несколько лет нашлись ученые, принявшие вызов Дарвина: антрополог Джон Туби и психолог Леда Космидес, представители нового подхода, получившего название «эволюционная психология»


. Эволюционная психология объединяет в себе достижения двух научных революций. Первая – это когнитивистская революция 1950-1960-х годов, изложившая механику мыслей и эмоций в терминах информации и вычисления. Вторая – революция в эволюционной биологии 1960-1970-х годов, объяснившая сложный механизм приспособления живых существ к среде в категориях отбора репликаторов. Две эти идеи вместе представляют собой весьма эффективное сочетание. Когнитивистика позволяет нам понять, что делает возможным существование мышления и каким мышлением мы обладаем. Эволюционная биология помогает понять, почему мы обладаем именно таким мышлением, каким мы обладаем


.

Эволюционная психология, лежащая в основе этой книги, это, с одной стороны, прямое продолжение биологии, поскольку в центре ее внимания находится один орган – мозг – одного вида, Homo sapiens. С другой стороны, это радикальный манифест, категорически отвергающий подход к трактовке мышления, преобладавший в течение почти целого столетия. И исходные положения данной книги совсем не таковы, какими вы, вероятно, их представляете. Я утверждаю, что мышление – это вычислительный процесс, но это не означает, что мозг можно сравнивать с компьютером. Мозг – это совокупность модулей, но эти модули – не изолированные коробки или четко очерченные зоны, на которые разделена поверхность мозга. Организация ментальных модулей определяется нашей генетической программой, но это не означает, что у нас есть отдельный ген для каждой черты характера или что обучение менее важно, чем мы привыкли считать. Разум – это особенность, приобретенная в процессе естественного отбора, но это не означает, что все, что мы думаем, чувствуем и делаем – результат биологической адаптации. Мы эволюционировали из обезьян, но это не означает, что у нас такой же разум, как и у обезьян. Главная цель естественного отбора – воспроизведение генов, но это не означает, что воспроизведение генов – главная цель человечества. Позвольте пояснить, почему.








Эта книга посвящена мозгу, но я не буду говорить слишком много о нейронах, гормонах и нейромедиаторах, потому что мышление не есть мозг; мышление – это деятельность мозга, и то – не вся его деятельность (исключая, например, такие процессы, как расщепление жиров и выделение энергии). 1990-е годы получили название «Десятилетие мозга», но сложно представить, чтобы нам пришлось дожить до «Десятилетия поджелудочной железы». Особый статус мозга определяется его особой деятельностью: он позволяет нам видеть, думать, чувствовать, действовать, принимать решения. Этот особый вид деятельности и называется обработкой информации или вычислением.

Информация и вычисление относятся к сфере обмена данными и логических отношений, независимых от физической среды, являющейся их носителем. Когда вы звоните своей матери, живущей в другом городе, ваша речь остается неизменной в течение всего путешествия от ваших губ до ее уха, хотя за это время она меняет свою физическую форму, превращаясь из вибрации воздуха в электричество в проводах, в заряд в чипе, в мерцание в оптоволоконном кабеле, в электромагнитные волны, а потом назад – в обратном порядке. Подобным образом ваши слова останутся теми же, когда мать повторит их вашему отцу, сидящему в той же комнате, после того как они трансформируются внутри ее мозга в каскад возбуждения нейронов и химических реакций в синапсах. Точно так же одна и та же программа может совершенно одинаково работать и выполнять одни и те же действия для достижения одних и тех же целей независимо от того, из чего сделана вычислительная машина: из электронных трубок, электромагнитных реле, транзисторов, интегральных схем или хорошо обученных голубей.

Эта идея, которую первыми высказали математик Алан Тьюринг, специалисты по вычислительной технике Алан Ньюэлл, Герберт Саймон и Марвин Минский и философы Хилари Патнэм и Джерри Фодор, сейчас известна как вычислительная теория сознания


. Это одна из величайших идей в интеллектуальной истории, поскольку она решает одну из загадок, составляющих «проблему соотношения между душой и телом»: как соотнести эфемерный мир значений и намерений, составляющий нашу психическую жизнь, с куском физической материи, каковой является наш мозг. Почему Билл сел в автобус? Потому что он хотел навестить свою бабушку и знал, что автобус довезет его до ее дома. Это единственный подходящий ответ. Если бы он терпеть не мог свою бабушку или если бы он знал, что маршрут автобуса изменился, его тело не присутствовало бы в этом автобусе. В течение долгих тысячелетий это оставалось парадоксом. Такие явления, как «желание навестить бабушку» и «убеждение, что автобус следует до дома бабушки», нельзя ни понюхать, ни увидеть, ни потрогать. Тем не менее именно они становятся движущей силой физических событий, обладая такой же реальной силой, как бильярдный шар, ударяющий по другому шару.

Вычислительная теория позволяет разрешить этот парадокс. Она гласит, что любое убеждение или желание – это информация, обретающая форму в виде комбинации символов. Символы – это физические состояния элементов материи, таких, как микропроцессоры в компьютере или нейроны в мозге. Их способность символизировать объекты реального мира обусловлена влиянием этих объектов на наши органы чувств и теми результатами, к которым может привести их появление. Если элементы материи, составляющие символ, заставить нужным образом вступить во взаимодействие с элементами физического вещества, составляющими другой символ, символы, соответствующие одному убеждению, могут привести к появлению новых символов, соответствующих другому убеждению, связанному с первым логическими отношениями, а оно, в свою очередь, может привести к появлению символов, соответствующих другим убеждениям, и т. д. В конечном итоге элементы материи, составляющие символ, вступают во взаимодействие с элементами физического вещества, связанными с мышцами, и тогда имеет место поведение. Таким образом, вычислительная теория сознания позволяет объяснить поведение через убеждения и желания, одновременно не отрывая их от физической вселенной. В ее рамках значение может быть и причиной, и следствием.

Без вычислительной теории сознания не ответить на вопросы, которые нас так мучают. Нейробиологи любят подчеркивать, что все части коры головного мозга выглядят примерно одинаково – и не только разные части человеческого мозга, но и мозга разных животных. Напрашивается вывод о том, что и мыслительная деятельность у всех животных одинакова. Однако гораздо более удачным будет заключить, что нельзя, просто посмотрев на участок мозга, познать внутреннюю логику сложной схемы взаимодействий, которая позволяет этому участку выполнять свою специфическую функцию. Все книги в физическом плане представляют собой всего лишь разные комбинации одних и тех же примерно семидесяти пяти символов, а все фильмы – просто разные комбинации зарядов на дорожках видеопленки. Точно таким же образом сплетенные в гигантский клубок, как спагетти, зоны мозга могут выглядеть одинаково, если их рассматривать по отдельности. Содержание книги или фильма определяется порядком, в котором расположены буквы или магнитные поля, но понятным содержание становится только тогда, когда книгу читают, а фильм смотрят. То же самое можно сказать и о содержании деятельности мозга: она заключается в порядке связей и взаимодействия между нейронами. Незначительные различия в организации этих связей приводят к тому, что даже одинаково выглядящие участки мозга могут выполнять очень разные задачи. Только когда программа начинает работать, и становится очевидной взаимосвязь между ее частями. Как пишут Туби и Космидес,



Перелетные птицы ориентируются по звездам, летучие мыши используют эхолокацию, пчелы вычисляют медоносность цветочных лужаек, пауки плетут паутину, люди разговаривают, муравьи устраивают грибные фермы, львы охотятся стаями, гепарды охотятся поодиночке, для гиббонов характерна моногамия, для морских коньков – полиандрия, а для горилл – полигиния… На Земле миллионы видов животных, и у каждого свой набор когнитивных программ. Все эти программы осуществляются одной и той же по сути нервной тканью, которая потенциально может осуществлять и многие другие программы. Данные о свойствах нейронов, нейромедиаторах и развитии клеток ничего не скажут нам о том, какие из этих миллионов программ включает в себя человеческое мышление. Даже если нервная деятельность – это отражение одинаковых на клеточном уровне процессов, значение имеет только конфигурация нейронов, которая определяет программу пения птиц или плетения паутины пауком


.


Из этого не следует, конечно, что мозг не имеет отношения к пониманию мышления. Программа – это совокупность элементарных блоков обработки информации: крохотных схем, способных выполнять сложение, сопоставлять объекты с образцом, запускать работу какой-либо другой схемы, или выполнять другие простейшие логические и математические операции. Что могут делать эти микросхемы – зависит от того, из чего они сделаны.

Схемы, состоящие из нейронов, не могут делать точно то же, что схемы, сделанные из кремния, и наоборот. Так, кремниевая схема быстрей, чем нейронная схема, но зато нейронная схема способна сопоставлять объекты с более крупным образцом, чем кремниевая. Эти различия проявляются в программах, построенных на основе схем; они влияют на простоту и быстроту, с которой программа выполняет то или иное действие, даже если не предопределяют в точности, какие конкретно действия она будет выполнять. Я не хочу сказать, что изучение тканей мозга не имеет значения для понимания разума; я только хочу сказать, что одного этого недостаточно. Образно говоря, психологам, анализирующим «программное обеспечение» нашего мозга, придется долго бурить тоннель в склоне горы, прежде чем они встретятся с нейробиологами, бурящими гору с другой стороны.

Вычислительная теория сознания и подвергаемое постоянной критике сравнение с компьютером суть разные вещи. Как отмечают многие критики, компьютеры работают последовательно, за один раз они могут сделать только одну операцию; мозг работает параллельно, выполняя миллионы расчетов одновременно. Компьютер работает быстро; мозг – медленно. Компьютерные детали надежны; детали мозга нестабильны, склонны к ошибкам. Компьютер имеет ограниченное число соединений; мозг может иметь триллионы соединений. Компьютер собирают по чертежу; мозгу приходится собирать себя самому. Да, чуть не забыл – компьютеры продаются в серых корпусах, у них есть папка Windows и экранные заставки с летающими тостерами. У мозга всего этого нет. Я не утверждаю, что мозг подобен серийно производимым компьютерам. Скорее я хочу сказать, что мозг и компьютер являются воплощением интеллекта примерно по одним и тем же причинам. Чтобы объяснить, как летают птицы, мы используем такие понятия, как вертикальная тяга, аэродинамическое сопротивление, механика жидкости и газа – все эти понятия позволяют также объяснить, как летают самолеты. Но это не значит, что мы должны использовать для описания птиц сравнение с самолетом – вплоть до наличия реактивных двигателей и стюардесс, предлагающих бесплатные напитки.

Без вычислительной теории невозможно разобраться в эволюции мышления. Большинство интеллектуалов считают, что человеческий разум, по-видимому, каким-то образом миновал процесс эволюции. Эволюция, по их мнению, может порождать только глупые инстинкты и фиксированные модели поведения: половое влечение, стремление к агрессии, рефлекс защиты своей территории, инстинкт, заставляющий курицу высиживать яйца, а утят – плыть за пластиковым понтоном. Человеческое поведение, утверждают они, слишком сложно и гибко, чтобы быть плодом эволюции; оно должно быть результатом чего-то другого – скажем, «культуры». Но если эволюция снабдила нас не непреодолимыми желаниями и жесткими рефлексами, а нейронным подобием компьютера, это все меняет. Программа – это замысловатый набор логических и статистических операций, управление которым основано на сравнениях, тестах, переходах, циклах, подпрограммах, встроенных в другие подпрограммы. Искусственно созданные компьютерные программы – от пользовательского интерфейса персонального компьютера до симуляторов погоды и программ, распознающих речь и отвечающих на вопросы по-английски, – дают нам некоторое представление о том, на какую мощность и точность способна вычислительная техника. Человеческое мышление и поведение, сколь бы тонким и гибким оно ни было, может быть продуктом очень сложной программы, которая, вероятно, является наследием естественного отбора. Стандартный для биологии императив – не «Ты должен…», а «Если… то… иначе».








Мышление, утверждаю я, это не один орган, а система органов, о которых мы можем говорить как о психологических способностях или модулях мышления. Понятия, которые сейчас чаще всего используют, говоря о мышлении, – такие, как общий интеллект, способность формировать культуру, многоцелевые стратегии обучения – наверняка ждет та же судьба, что и протоплазму в биологии или землю, огонь, воду и воздух в физике. Эти понятия так бесформенны в сравнении с теми явлениями, которые они призваны объяснить, что им нужно приписать почти волшебную силу. Помещая эти явления под микроскоп, мы обнаруживаем, что под их сложной фактурой скрывается не однородная субстанция, а многоуровневая, тщательно продуманная система. Биологи давно отказались от понятия всесильной протоплазмы в пользу специализированных по своей функции механизмов. Все системы органов в теле выполняют свою работу потому, что каждый орган был изначально построен таким образом, чтобы его структура идеально подходила для выполняемой задачи. Сердце перекачивает кровь, потому что оно сделано по принципу насоса; легкие насыщают кровь кислородом, потому что они построены по принципу газообменника. Легкие не могут перекачивать кровь, а сердце не может насыщать ее кислородом. И такая специализация характерна для всех уровней. Ткани сердца отличаются от тканей легких; клетки сердца отличаются от клеток легких; многие молекулы, составляющие клетки сердца, отличаются от молекул, составляющих клетки легких. Если бы это было не так, наши органы не могли бы работать


.

За двумя зайцами погонишься – ни одного не поймаешь, и применительно к наших органам мышления это так же справедливо, как и применительно ко всем остальным. Это становится наглядно видно при создании робота: мы сталкиваемся со множеством проблем, связанных с разработкой программного обеспечения, и их для решения требуются разные хитрости.

Возьмем нашу первую проблему, зрение. Видящая машина должна решить проблему, известную как обратная оптика. Обычная оптика – это раздел физики, позволяющий прогнозировать, каким образом объект определенной формы, состава и степени освещенности будет проецировать разноцветную мозаику цветов, которую мы называем изображением на сетчатке. Оптика хорошо изучена; ее принципы с успехом используются в рисовании, фотографии, телевизионной технике, а в последнее время – также в компьютерной графике и виртуальной реальности. Однако перед мозгом стоит обратная задача. Входная информация – это изображение на сетчатке, а выходная – подробная информация о предметах окружающего мира и материале, из которого они сделаны – именно это мы понимаем под словом «видеть». И вот в этом-то загвоздка. Обратная оптика – то, что инженеры называют «некорректно поставленной задачей». У нее в буквальном смысле нет решения. Проще простого перемножить числа и получить произведение, но невозможно взять произведение и получить множители, из которых оно было получено. Точно так же можно сказать, что оптика – это просто, но обратная оптика невозможна. И все же ваш мозг делает это всякий раз, когда вы открываете холодильник и достаете нужную вам банку. Как такое может быть?




Ответ заключается в том, что мозг сам предоставляет недостающую информацию о мире, в котором проходил процесс нашей эволюции, и о том, каким образом предметы в нем отражают свет. Если зрительная часть мозга «исходит из посылки» о том, что человек живет в равномерно освещенном мире, состоящем по большей части из твердых предметов с гладкой, однородно окрашенной поверхностью, он может довольно успешно предположить, что за предметы расположены вокруг. Как мы видели ранее, невозможно отличить уголь от снега, анализируя только яркость их изображения на сетчатке. Но представим, что есть специальный модуль, различающий свойства поверхностей, и в него заложено следующее исходное положение: «Мир освещен равномерно и одинаково ярко». Модуль может решить проблему различения угля и снега в три шага: вычесть любой градиент яркости от одного края картинки до другого; оценить средний уровень яркости по всей картинке; вычислить оттенок серого для каждого участка, вычитая его яркость из средней яркости. Тогда значительные отклонения от среднего значения в положительную сторону будут восприниматься как белый цвет, а значительные отклонения в отрицательную сторону— как черный. Если освещение будет ровным, такое восприятие будет соответствовать реальному цвету поверхностей. А поскольку планета Земля уже миллиарды лет в большей или меньшей степени соответствует условию о равномерном освещении, можно сказать, что естественный отбор поступил совершенно правильно, сделав эту посылку частью нашего мышления


.

Модуль восприятия поверхностей выполняет невыполнимую задачу, но дорогой ценой. Мозг даже не претендует на то, чтобы называться универсальным решателем задач. Он оснащен устройством, которое определяет специфику поверхности в типичных для Земли условиях зрительного восприятия, потому что оно было специально создано для этой ограниченной задачи. Стоит слегка изменить условие задачи – и мозг уже будет не в состоянии ее решить. Скажем, поместив человека в мир, освещенный не равномерным потоком, а лишь местами в виде хитроумной мозаики из света. Если модуль восприятия исходит из посылки о том, что освещение однородно, у него будет большое искушение вообразить предметы, которых на самом деле не существует. Случается ли такое на самом деле? Каждый день. Такие «галлюцинации» мы называем презентацией слайдов, кино и телевидением (выше я уже упоминал о том, что черный цвет на экране телевизора является иллюзией). Когда мы смотрим телевизор, перед нами светящийся кусок стекла, но наш модуль восприятия пространства сообщает остальной части мозга, что мы видим реальных людей и реальные вещи. Модуль разоблачен: он не понимает сути вещей, а действует по шпаргалке. Эта шпаргалка так глубоко встроена в деятельность зрительной зоны мозга, что мы не можем просто стереть записанные в ней исходные посылки. Даже если человек всю жизнь провел на диване перед телевизором, его система визуального восприятия никогда не «узнает», что телевизор – это всего лишь экран со светящимися люминофорными точками, а человек никогда не утратит иллюзии, что за экраном находится целый мир.

Другим модулям нашего разума тоже нужны шпаргалки, чтобы решать стоящие перед ними нерешаемые задачи. Физику, который хочет выяснить, как двигается тело, когда сокращаются мышцы, приходится решать задачи по кинематике (геометрии движения) и динамике (науке о воздействии сил). А вот мозгу, который должен выяснить, какие мышцы сократить, чтобы заставить тело двигаться нужным образом, приходится решать задачи по обратной кинематике и обратной динамике – определять, какие силы приложить к объекту, чтобы заставить его двигаться по определенной траектории. Как и обратная оптика, обратная кинематика и обратная динамика представляют собой некорректно поставленные задачи. Наши моторные модули решают их исходя из не относящихся к сущности дела, но вполне разумных посылок – касающихся не освещения, конечно, а движения тел.

Наш здравый смысл, позволяющий судить о других людях, – это что-то вроде интуитивной психологии: мы пытаемся сделать выводы о представлениях и желаниях людей по тому, как они поступают, и стараемся предугадать, что они намерены сделать, исходя из наших догадок об их убеждениях и желаниях. Впрочем, наша интуитивная психология не может не исходить из посылки о том, что у других людей действительно есть убеждения и желания; мы ведь не можем почувствовать присутствие представлений и желаний в голове другого человека, как чувствуем запах апельсинов. Если бы мы не смотрели на социальную жизнь через призму этой посылки, мы были бы подобны роботу «Самаритянин-1», который жертвовал собой ради мешка с водорослями, или «Самаритянину-2», который прыгал за борт ради любого объекта с головой размером, как у человека, даже если голова принадлежала большой заводной игрушке. (Чуть позже будет говориться о синдроме, страдающие которым не осознают, что у других людей есть разум, и обращаются с ними как с заводными игрушками.) Даже наша любовь к членам нашей семьи – это реализация одной из посылок о законах природы, в данном случае – посылки, обратной привычным законам генетики. Родственные чувства существуют для того, чтобы способствовать воспроизведению наших генов, но ведь гены нельзя ни увидеть, ни понюхать. Ученые с помощью генетики делают выводы о том, как гены распределяются между организмами (например, в результате двух явлений – скрещивания и мейоза – потомство двух людей будет иметь по пятьдесят процентов общих генов); наши чувства к родственникам основаны на чем-то вроде обратной генетики, нацеленной на то, чтобы угадать, кто из индивидуумов, с которыми мы общаемся, вероятнее всего является носителем наших генов (например, если у кого-то те же родители, что и у вас, вы обращаетесь с человеком так, словно его генетическое благосостояние пересекается с вашим). Ко всем этим темам я вернусь чуть позже, в последующих главах.

Мышление, несомненно, состоит из специализированных компонентов, потому что ему приходится решать специализированные задачи. «Универсальным решателем задач» может быть только ангел; мы, смертные, можем только строить сомнительные догадки, исходя из обрывочной информации. Каждый из наших ментальных модулей решает свою неразрешимую задачу, делая наудачу предположения об окружающем мире, выдвигая предположения, которые неизбежны, но и недоказуемы: единственным аргументом в их пользу является лишь то, что ими достаточно успешно пользовались наши предки.

Слыша слово «модуль», мы представляем разъемные, легко стыкуемые компоненты, и это впечатление обманчиво. Ментальные модули едва ли можно увидеть невооруженным глазом в виде четко очерченных участков на поверхности мозга – как кострец, лопатку и голяшку на схеме разделки говяжьей туши. Наверное, больше ментальные модули напоминают раздавленное животное: каждый из них бесформенным месивом распластан по буграм и извилинам мозга. Некоторые модули разбиты на зоны, связанные нервными волокнами, которые позволяют этим зонам действовать скоординированно. Прелесть системы обработки информации в том, что у нее очень гибкие требования к «жилплощади». Точно так же, как руководство компании может быть разбросано по разным сайтам, связанным телекоммуникационной сетью, или как компьютерная программа может быть разбита на несколько частей, размещенных в разных секторах диска или памяти, нейронная сеть, лежащая в основе психического модуля, тоже может быть довольно бессистемно распределена по всей поверхности мозга. Кроме того, ментальные модули совсем не обязательно должны быть четко отделены друг от друга и сообщаться только через немногочисленные каналы связи. (Это особое значение слова «модуль», предложенное Джерри Фодором и вызвавшее бурные дискуссии среди когнитивистов.) Модули различаются не столько тем, какого рода информация им доступна, а тем, что они делают с доступной им информацией


.

Итак, метафора «ментальный модуль» немного неуклюжа; гораздо более удобным представляется термин Ноама Хомского «ментальный орган»


. Орган тела – это специализированная структура, специально предназначенная для выполнения определенной функции. Но наши органы ведь не сложены в мешок, как куриные потроха; они интегрированы в единое целое. Тело состоит из систем, разделенных на органы, которые, в свою очередь, построены из клеток. Некоторые ткани – такие, как эпителий, – с небольшими модификациями используются во многих органах. Некоторые органы – такие, как кровь и кожа, – взаимодействуют с остальными частями тела, и зона их взаимодействия обширна и сложна; ее невозможно обвести пунктирной линией. Иногда неясно, где заканчивается один орган и начинается другой, или какова в точности по размеру та часть тела, которую мы хотим назвать отдельным органом. (Что является органом: рука, палец или одна косточка в пальце?) Это, конечно, мелочи терминологии, на которые анатомы и физиологи даже не тратят время. Ясно одно: наше тело – не банка с тушенкой, а гетерогенная структура из множества узкоспециализированных частей. Представляется, что то же самое можно сказать и о мышлении. Вне зависимости от того, можем ли мы определить четкие границы каждого из компонентов мышления, ясно одно: мышление – это не банка с ментальной тушенкой, а гетерогенная структура, состоящая из множества специализированных частей.








Наши физические органы обязаны своим сложным строением информации, заложенной в геноме человека; то же самое, на мой взгляд, можно сказать и о ментальных органах. Нас ведь никто не учит отращивать поджелудочную железу; точно так же мы не учимся зрительному восприятию, приобретению языка, здравому смыслу, чувствам любви, дружбы и справедливости. Конечно, этому нет прямых доказательств (так же, как нет и доказательств того, что наличие поджелудочной железы заложено у человека генетически), однако многие научные данные ведут к такому выводу. Наиболее впечатляющей из них мне кажется проблема создания робота. Любая из наиболее значимых технических проблем, решаемых мозгом, нерешаема без заложенных изначально посылок о законах, охватывающих данную область взаимодействия с миром. Все программы, разрабатываемые специалистами по искусственному интеллекту, специально создаются для определенной сферы: например, для имитации языка, зрения, движения или здравого смысла в одном из его многочисленных проявлений


. В сфере исследований по искусственному интеллекту бывает, что гордый «родитель» программы пытается убедить всех, что это всего лишь демоверсия необыкновенно мощной универсальной системы, которая будет создана в будущем, однако коллеги такого разработчика сразу поймут, что он пускает пыль в глаза. Берусь прогнозировать, что никому и никогда не удастся сконструировать человекоподобного – по-настоящему подобного человеку! – робота, если только он не будет напичкан вычислительными системами, каждая из которых будет специализироваться на решении отдельного типа задач.

Далее в этой книге будут представлены другие данные, подтверждающие, что строение наших органов мышления по большей части обусловлено нашей генетической программой. Я уже упоминал, что многие индивидуальные особенности личности и склада ума оказываются одинаковыми у близнецов, воспитанных порознь, следовательно, являются заложенными генетически. Дети младшего возраста, когда их тестируют по оригинальным методикам, демонстрируют неожиданное для их лет понимание фундаментальных категорий физического мира и общественной жизни, а в некоторых случаях владеют информацией, которую им никто ранее не сообщал


. Людям свойственны многие убеждения, которые противоречат их собственному опыту, но являлись естественными для той среды, в которой мы эволюционировали; они преследуют цели, которые не способствуют их благополучию, но для тех условий были адаптивными. Кроме того, вопреки распространенному убеждению, что культуры могут проявлять изменчивость произвольно и без ограничения, обзор этнографической литературы показывает, что у народов мира поразительно много общего в мельчайших деталях психологии.

Но если мышление обладает сложной врожденной структурой, это не означает, что обучение не имеет значения. Рассматривать этот вопрос в контексте сопоставления врожденной структуры и обучения – будь то как альтернативы друг другу или (что ничуть не лучше) как дополняющие друг друга элементы или взаимодействующие силы – колоссальная ошибка. Не то чтобы утверждение о существовании взаимодействия между врожденной структурой и обучением (или между наследственностью и средой, природой и воспитанием, биологией и культурой) совсем неправильно. Скорее оно относится к категории идей, которые настолько неудачны, что их нельзя даже назвать неправильными. Представьте себе следующий диалог:



– Этот новый компьютер – воплощение самых передовых технологий: процессор 500 мГц, гигабайт оперативной памяти, терабайт дискового пространства, трехмерный дисплей виртуальной реальности, симулятор речи, беспроводной доступ в Интернет, профессиональный уровень знаний в десятках областей, встроенные электронные тексты Библии, энциклопедии «Британника», словаря афоризмов Бартлетта, полного собрания трудов Шекспира. На его разработку были потрачены тысячи часов работы программистов.

– А, ты хочешь сказать, что все равно, какие данные я введу на этом компьютере. Если у него такая сложная внутренняя структура, то, наверное, окружение для него не имеет особого значения. Он всегда будет делать одно и то же, независимо от того, какие данные я введу.


Ответная реплика явно бессмысленна. Если система снабжена огромным количеством встроенных/внутренних механизмов обработки данных, она должна более – а не менее – гибко и грамотно реагировать на введенные данные. И все же именно так критики в течение многих столетий реагировали на идею глубоко структурированного высокотехнологичного разума.

Не намного лучше и «интеракционистская» позиция, приверженцы которой вообще боятся даже говорить о врожденном элементе взаимодействия. Посмотрите на следующие утверждения.



Поведение компьютера – результат сложного взаимодействия между процессором и введенными данными.

Пытаясь понять, как работает автомобиль, нельзя игнорировать ни мотор, ни бензин, ни водителя. Все эти факторы очень важны.

Звук, воспроизводимый этим CD-плеером, представляет собой неразделимое сочетание двух тесно связанных критических факторов: устройства плеера и диска, который в него вставлен. Ни один из этих факторов нельзя игнорировать.


Все эти утверждения справедливы, но совершенно бесполезны: они выражают настолько демонстративно безразличное, лишенное всякой пытливости отношение к предмету, что согласиться с ними будет почти такой же большой ошибкой, как и отрицать их. Как машину, так и разум нельзя сравнивать со смесью двух ингредиентов (наподобие коктейля) или с борьбой двух равных по силе противников (как в перетягивании каната)


. Было бы ошибочным рассуждать таким образом о сложнейшем устройстве, предназначенном для обработки информации. Да, ни один аспект человеческого разума не может существовать без культуры и обучения. Однако обучение – не газ в окружающей атмосфере и не силовое поле, оно не происходит само собой, как по волшебству. Возможным его делают внутренние механизмы, предназначенные для обучения. Утверждение о том, что есть несколько врожденных модулей – это утверждение о том, что есть несколько врожденных механизмов обучения, каждый из которых обучается, следуя своей особенной логике. Чтобы понять суть обучения, нам нужны новые подходы взамен донаучных сравнений со смесями и силами, с письмом на чистой доске и с высеканием из куска мрамора.

Идея о взаимодействии наследственности и среды не всегда бессмысленна, однако мне кажется, говорящие об этом путают два вопроса: что общего в разуме всех людей и чем их разум различается. Приведенные выше бессодержательные утверждения можно сделать разумными, заменив формулировки типа «как работает X» на формулировки типа «благодаря чему X работает лучше, чем Y»:



Полезность компьютера зависит от мощности его процессора и от компетентности пользователя.

Скорость машины зависит от мотора, топлива и мастерства водителя. Все эти факторы важны.

Качество звука, воспроизводимого CD-плеером, зависит от двух критических факторов: электронной и механической конструкции плеера и качества оригинальной записи. Ни один из этих факторов нельзя игнорировать.


Когда мы задумываемся о том, насколько одна система функционирует лучше другой, ей подобной, вполне разумно обойти вниманием причинно-следственные цепочки внутри каждой системы и вести счет факторам, которые позволяют системе действовать быстрее или медленнее, воспроизводить звук с высокой или с низкой точностью. Именно из такого ранжирования людей (с целью определить, кто поступит в медицинский институт или получит работу) и происходит формулировка «природа или воспитание».

Но эта книга посвящена тому, как работает мозг, а не тому, почему у некоторых людей мозг выполняет определенные функции лучше, чем у других. Имеющиеся данные говорят о том, что все люди, живущие на планете, видят, говорят и думают о предметах и людях примерно одним и тем же образом. Разница между Эйнштейном и двоечником, не окончившим школу, ничтожна в сравнении с разницей между двоечником и лучшим из созданных на сегодняшний день роботов или между двоечником и шимпанзе. Именно об этой загадке я и хочу поговорить. Предмет моего обсуждения не имеет никакого отношения к соотнесению средних показателей кривых нормального распределения для какого-нибудь столь приблизительного показателя, как коэффициент интеллекта. Ввиду этого проблема относительной значимости врожденности и обучения представляется надуманной.

Кстати, акцент на врожденных особенностях конструкции не следует путать с поиском «гена» того или иного ментального органа. Вспомним реальные и гипотетические гены, о которых в свое время трубили газеты: ген мышечной дистрофии, хореи Хантингтона, болезни Альцгеймера, алкоголизма, шизофрении, маниакально-депрессивного психоза, ожирения, вспышек ярости, дислексии, ночного недержания, некоторых видов умственной отсталости. Но во всех этих случаях речь идет о заболеваниях. Пока еще никому не удалось обнаружить ген вежливости, языка, памяти, моторики, сообразительности или любой другой из сложных систем мышления, и вряд ли удастся. О причине хорошо сказал политик Сэм Рэйберн: любой осел может сломать сарай, но построить его может только плотник. Сложные ментальные органы, как и сложные физические органы, безусловно, могут быть построены по сложным генетическим рецептам, в которых множество генов взаимодействуют между собой непостижимым образом. Дефект в одном из них может привести к тому, что будет разрушен весь механизм, точно так же как дефект в одной из деталей сложной машины (например, плохо натянутый ремень распределительного вала в автомобиле) может привести к серьезной поломке.

В генетических инструкциях по сборке ментальных органов не расписано каждое соединение в мозге, как в монтажной схеме от любительского радиоприемника. И мы не можем ожидать, что каждый из этих органов сформируется под соответствующей костью черепа независимо от того, что еще происходит в мозге. Мозг и все остальные органы дифференцируются на стадии эмбрионального развития из шарика идентичных клеток. Каждая часть тела, от пальцев ног до коры головного мозга, приобретает свою особенную форму и сущность, когда ее клетки реагируют на определенный вид информации, разблокирующий очередную часть генетической программы. Такой информацией может быть вкус химического «бульона», в котором находится клетка, форма молекулярных замков и ключей, которые использует клетка, механические рывки и толчки со стороны соседних клеток и другие, пока малоизученные сигналы. Семейства нейронов, образующих разные ментальные органы и происходящие из одного и того же гомогенного участка эмбриональной ткани, по-видимому, были запрограммированы в процессе сборки мозга действовать по обстановке, используя любую доступную информацию, чтобы дифференцироваться друг от друга. Вполне вероятно, что расположение в черепе является одним из факторов, запускающих дифференциацию, однако есть и другой фактор – паттерн возбуждения связанных нейронов. Поскольку мозг создан быть органом вычисления, было бы удивительно, если бы геном в процессе сборки мозга не воспользовался способностью нервной ткани обрабатывать информацию.

Что касается сенсорных зон мозга, где наблюдать за процессами проще всего, мы знаем, что на ранних этапах эмбрионального развития нейроны соединяются в соответствии с примерным генетическим рецептом. Нейроны зарождаются в нужное время и в подходящем количестве, мигрируют на свое место, образуют связи с мишенями и подключаются к соответствующим типам клеток в нужных общих зонах – и все это под руководством химических следов и молекулярных замков и ключей. Впрочем, чтобы получились точные связи, крошки-нейроны должны начать функционировать, а их паттерн возбуждения – передать информацию об их прицельно точных связях. Это нельзя назвать «опытом», поскольку все это может происходить в непроглядной тьме материнской утробы, иногда еще до того, как начнут функционировать палочки и колбочки, а ведь многие млекопитающие видят практически идеально с рождения. Как гены контролируют развитие мозга, пока неизвестно, однако приемлемо описать в сжатой форме то, что нам на данный момент известно, можно следующим образом: модули мозга обретают свою сущность в результате сочетания нескольких факторов: того, из какой ткани они формируются, в какой области мозга они располагаются и какие паттерны возбуждающих импульсов они получают в критические для развития периоды.

Наши органы, отвечающие за обработку информации, – результат естественного отбора. Биолог Ричард Докинз назвал естественный отбор «слепым часовщиком»; отбор, в результате которого сформировалось мышление, можно было бы назвать «слепым программистом». Наши программы мышления так хорошо работают потому, что они были сформированы в ходе отбора, чтобы дать нашим предкам возможность изучить камни, инструменты, растения, животных и друг друга, преследуя при этом одну цель: выживание и размножение.

Естественный отбор – не единственная движущая сила эволюционных изменений. Изменения организмов, занимающие промежутки времени в сотни миллионов лет, обусловлены статистической случайностью выживания, экологическими катастрофами, уничтожающими целые семейства живых существ, и неизбежными побочными эффектами изменений в результате отбора. С другой стороны, естественный отбор – единственная сила эволюции, действующая, как инженер: «проектирующая» органы, способные достичь маловероятного, но адаптивного результата (эту точку зрения активно поддерживают биолог Джордж Уильямс и Докинз). Хрестоматийный аргумент в пользу естественного отбора, признаваемый даже теми, кто считает, что значение отбора переоценивается (среди них палеонтолог Стивен Джей Гулд), – устройство глаза позвоночных животных. Механизм часов содержит слишком много хитроумно соединенных между собой деталей (шестеренок, пружин, рычагов и т. д.), чтобы можно было предположить, что он был собран под действием урагана или водоворота – без мастерства часовщика ничего подобного бы не получилось; подобно этому, глаз состоит из слишком большого количества объединенных в сложную систему частей (хрусталика, радужной оболочки, сетчатки и т. д.), чтобы можно было предположить, что он сформировался под произвольным действием какой-либо эволюционной силы – например, в результате значительной мутации, постепенного дрейфа, или в ходе заполнения случайно оставшегося между другими органами пространства. Строение глаза определенно является продуктом естественного отбора репликаторов – единственного известного нам естественного процесса, не имеющего ничего общего с волшебством, но способного порождать исправно функционирующие механизмы. Сегодня может показаться, что наш организм был изначально сконструирован хорошо видящим, но это лишь потому, что самим своим существованием мы обязаны успеху, которого наши предки достигли в деле зрительного восприятия в прошлом (эта мысль будет развита в главе 3)


.

Многие признают, что естественный отбор – мастер, сотворивший наше тело; но когда дело доходит до мышления, они придерживаются другой точки зрения. Мышление, говорят они, это либо побочный продукт мутации, в результате которой увеличился размер нашей головы, либо «ляп» неумелого программиста, либо продукт культурной, а не биологической эволюции. Туби и Космидес видят в этом тонкую иронию. Глаз, этот наиболее непротиворечивый пример тщательного проектирования со стороны естественного отбора, совсем не похож на все остальные органы, четко очерченные плотью и костью и не имеющие общего со сферой разума. Глаз не участвует в переваривании пищи и не может изменить ничего в физическом мире (единственное исключение – это, пожалуй, Супермен). Что же делает глаз? Глаз – это орган, обрабатывающий информацию, тесно связанный с мозгом и с анатомической точки зрения даже являющийся его частью. Вся эта чувствительная оптика и замысловатые сплетения нервных волокон в сетчатке предназначены не для того, чтобы бросить информацию в зияющее пустотой отверстие или чтобы преодолеть некую картезианскую пропасть между физическим и психическим


. Получатель столь глубоко структурированного сообщения должен быть уж по крайней мере не менее сложным по своему строению, чем отправитель. Как мы увидели, сравнивая зрение человека и зрение робота, те части мозга, которые отвечают за наше зрительное восприятие, действительно отличаются продуманной и сложной конструкцией, поэтому нет причин полагать, что качество проектирования постепенно ухудшается по мере продвижения информации выше, к органам, истолковывающим увиденное и принимающим на основе этого решения.

Адаптационистская программа в биологии, или использование понятия естественного отбора для обратного проектирования отдельных частей организма, иногда подвергается критике как бесплодные попытки рассказать историю постфактум. Как иронизирует в своей авторской колонке журналист Сесил Адамс, «у нас коричневые волосы потому, что нашим обезьяноподобным предкам это помогало прятаться среди кокосов». Надо признать, что в неудачных эволюционных «объяснениях» недостатка нет. Почему мужчины редко спрашивают дорогу? Потому что наш предок мужского пола мог погибнуть, если бы обратился к незнакомому человеку. Для чего нужна музыка? Она объединяет людей. Как появилось ощущение счастья? Со счастливым человеком приятнее находиться рядом, поэтому он привлекает больше союзников. Какова функция юмора? Разряжать напряжение. Почему люди переоценивают свои шансы выжить после тяжелой болезни? Потому что это помогает им эффективно выполнять свои функции в жизни.

Подобные рассуждения производят впечатление поверхностных и неубедительных, но не потому, что их авторы дерзнули объяснить с помощью эволюции работу той или иной части мозга, а потому что они не справились с этой задачей. Во-первых, многие из них даже не позаботились уточнить факты. Кто-нибудь когда-нибудь находил документальное подтверждение того, что женщинам нравится спрашивать дорогу? Или что в первобытном обществе женщине ничто бы не угрожало, если бы она обратилась к незнакомцу? Во-вторых, даже если бы тому было документальное подтверждение, все эти теории пытаются объяснить один удивительный факт, принимая без доказательств другой факт, причем не менее удивительный, и тем самым нисколько не решая проблему. Почему ритмичные звуки объединяют людей? Почему людям нравится быть рядом со счастливыми людьми? Почему юмор разряжает напряжение? Авторы подобных утверждений рассматривают некоторые аспекты нашей психической жизни как столь очевидные (ведь они, в конце концов, очевидны для каждого из нас: вот они, в нашей голове!), что их даже не нужно объяснять. Но ведь стоит попытаться объяснить, как сформировался тот или иной компонент мышления – наши реакции, склонности, предпочтения, – и окажется, что это крайне непросто. Мы ведь могли в процессе эволюции стать такими, как робот «Самаритянин-1», жертвовавший собой ради мешка с водорослями, или как навозные жуки, которым навоз, наверное, кажется невероятно вкусным, или как мазохист из старого анекдота про садомазохизм (Мазохист: «Ударь меня, ударь!». Садист: «А вот и не ударю!»).

Хорошее адаптационистское объяснение должно опираться на технический анализ, независимый от того элемента мышления, который мы пытаемся объяснить. Анализ начинается с цели, которой нужно достичь, и массы причинно-следственных цепочек, позволяющих достичь ее; далее уточняется, какие решения лучше других подходят для ее достижения


. К разочарованию тех, кто думает, что деление на факультеты в университете отражает реальное деление знания на отрасли, это означает, что психологам, если они хотят объяснить, для чего предназначен тот или иной компонент мышления, нужно выйти за пределы психологии. Чтобы лучше понять зрительное восприятие, нужно обратиться к оптике и к компьютерным видеосистемам. Чтобы лучше понять движение, нужно обратиться к робототехнике. Чтобы лучше понять сексуальное влечение и родственные чувства, нужно обратиться к менделевской генетике. Чтобы лучше понять природу сотрудничества и конфликта, нужно обратиться к математике игр и экономическому моделированию.

Составив спецификацию хорошо спроектированного мышления, мы можем увидеть, обладает ли гомо сапиенс именно таким мышлением. Мы проводим эксперименты и наблюдения, чтобы получить факты, касающиеся той или иной способности разума, а потом смотрим, соответствует ли эта способность спецификации: демонстрирует ли она достаточную степень точности, сложности, эффективности, надежности, специализации в решении поставленной задачи – особенно в сравнении с огромным количеством альтернативных вариантов, способных возникнуть с биологической точки зрения.

Логикой обратного проектирования уже больше века руководствуются исследователи визуального восприятия; возможно, именно поэтому мы знаем о зрении больше, чем о какой-либо другой части мышления. Нет оснований полагать, что обратное проектирование, основанное на теории эволюции, не поможет прояснить устройство остальных аспектов мышления. Интересный пример – новая теория, объясняющая ранний токсикоз у беременных (в народе известный как утренняя тошнота), выдвинутая биологом Марджи Профет. Многие беременные женщины испытывают тошноту и отвращение к определенным видам пищи. Традиционно их тошноту объясняют побочным действием гормонов, хотя при этом никто не может объяснить, почему гормоны вызывают именно тошноту и отвращение к пище, а не что-то еще – скажем, гиперактивность, агрессию или усиление влечения. Объяснение в русле фрейдизма тоже неудовлетворительно: его сторонники считают, что утренняя тошнота выражает отвращение женщины к собственному мужу и подсознательное желание исторгнуть плод оральным путем.

Профет предполагает, что тошнота беременных дает некое преимущество, компенсирующее такие издержки, как недостаток питательных веществ и низкую производительность. Вообще тошнота – это механизм защиты организма против токсинов, получаемых с пищей: содержащая яды пища исторгается из желудка прежде, чем она сможет принести организму вред, а в дальнейшем у человека снижается аппетит к подобной пище. Вероятно, утренняя тошнота защищает женщину от употребления и переваривания пищи с токсинами, которые могут нанести вред формирующемуся плоду. Что бы там ни говорили сторонники здоровой пищи, в дарах природы ничего особенно здорового нет. Скажем, капуста, будучи плодом эволюции, точно также, как и вы, не имеет ни малейшего желания быть съеденной; а поскольку она не может защитить себя через поведение, она прибегает к химическому оружию. В тканях большинства растений содержатся десятки токсинов: инсектициды, репелленты, раздражающие и паралитические вещества, яды и другие мелкие пакости, предназначенные для их травоядных врагов. Травоядные тоже выработали меры противодействия; например, у нас есть печень, нейтрализующая яды, и вкусовое ощущение, которое мы называем горечью, отбивающее желание переваривать содержащую яды пищу. Однако привычных средств защиты может быть недостаточно для того, чтобы защитить крохотный эмбрион.

Возможно, пока вам кажется, что эта теория ничем не лучше фрейдистских рассуждений о желании извергнуть своего младенца через рот, но Профет привлекла данные сотен исследований, проведенных независимо друг от друга и от ее собственного исследования, которые подтверждают ее теорию. Она с педантичной тщательностью документирует доказательства: 1) фитотоксины в дозировке, приемлемой для взрослого человека, при употреблении в пищу беременными могут провоцировать пороки развития и выкидыши; 2) тошнота беременных начинается в тот момент, когда закладываются системы органов эмбриона: эмбрион становится особенно уязвимым к действию тератогенов (химических веществ, вызывающих пороки развития), но растет медленно и его потребность в питательных веществах пока ограничена; 3) тошнота беременных ослабевает в то время, когда системы органов эмбриона почти сформированы, и он больше всего нуждается в питательных веществах для нормального роста; 4) женщины, страдающие тошнотой беременных, избирательно избегают горькой, острой, ароматной и новой для них пищи – на самом деле, именно эти виды пищи могут с наибольшей степенью вероятности содержать токсины; 5) обоняние у женщины становится чрезмерно чувствительным в период тошноты беременных и менее чувствительным, чем обычно, когда этот период заканчивается; 6) охотники-собиратели (в том числе, по-видимому, и наши предки) больше подвержены риску поглощения фитотоксинов, потому что они едят дикие растения, а не одомашненные культуры, выведенные с целью улучшения вкусовых свойств; 7) тошнота беременных – явление, универсальное для всех народов; 8) у женщин, в большей степени страдающих тошнотой беременных, меньше вероятность, что беременность закончится выкидышем; 9) у женщин, в большей степени страдающих тошнотой беременных, меньше вероятность рождения ребенка с пороками развития. Соответствие между тем, как должен, по идее, работать механизм формирования ребенка в природной экосистеме, и тем, как работают ощущения современной женщины, просто потрясает, придавая уверенности в том, что гипотеза Профет верна


.








Человеческий разум – это продукт эволюции; все наши органы мышления либо присутствуют у обезьян (а также, вероятно, у других млекопитающих и позвоночных), либо появились в результате перестройки органов мышления обезьян – более конкретно, общих предков людей и шимпанзе, которые жили около шести миллионов лет назад в Африке. Об этом факте нам напоминают многие заголовки книг об эволюции человека: «Голая обезьяна», «Электрическая обезьяна», «Надушенная обезьяна», «Перекошенная обезьяна», «Водная обезьяна», «Думающая обезьяна», «Человекоподобная обезьяна», «Обезьяна, которая заговорила», «Третий шимпанзе», «Избранный примат». Некоторые из их авторов активно отстаивают точку зрения, что люди практически ничем не отличаются от шимпанзе и что любая попытка акцентировать способности, свойственные исключительно людям, – это проявление надменного шовинизма или нечто, равноценное креационизму. Для некоторых читателей это доведение эволюционистской системы взглядов до абсурда. Если автор теории заявляет, что человек «в лучшем случае является побритой обезьяной», как сказали в мюзикле «Принцесса Ида» Гилберт и Салливан, то ему никак не удается объяснить очевидное: у людей и у обезьян разное мышление.

Мы – голые, перекошенные говорящие обезьяны, но наш ум значительно отличается от ума обезьян. Огромный мозг гомо сапиенса по любым меркам является исключительным случаем адаптации, которая позволила ему выжить во всех экосистемах Земли, изменить лик планеты, пройтись по Луне, открыть секреты космоса. Шимпанзе, при всем их хваленом интеллекте, представляют собой вымирающий вид; они живут так же, как и миллионы лет назад, цепляясь за немногочисленные клочки леса, без которого не могут существовать. Наше стремление понять это различие требует большего, чем просто фразы о том, что у нас практически одинаковый код ДНК с шимпанзе, и о том, что маленькие изменения могут приводить к большим последствиям. Три сотни тысяч поколений и до десяти мегабайт потенциальной генетической информации – этого вполне достаточно для кардинальных изменений в мышлении. Более того, вероятно, мышление даже проще изменить, чем тело, потому что программное обеспечение легче модифицировать, чем аппаратное. Нет ничего удивительного в том, что у людей появились впечатляющие новые когнитивные способности, наиболее очевидная из которых – это язык.

Все сказанное не противоречит теории эволюции. Эволюция – это, конечно, консервативный процесс, но не может быть, чтобы он был совсем уж консервативным. Иначе мы с вами до сих пор были бы не людьми, а болотной тиной. Естественный отбор вносит различия в потомков, позволяя им адаптироваться к разным биологическим нишам за счет специализаций. В любом музее естественной истории есть образцы сложных органов, уникальных для того или иного вида или группы родственных видов: хобот слона, бивень нарвала, китовый ус, клюв утконоса, броня броненосца. Часто такие виды развиваются довольно быстро с точки зрения геологического времени. Первый кит появился примерно через десять миллионов лет после общего предка с ближайшими из ныне живущих родственников – копытных животных вроде коров и свиней. Книгу о китах можно было бы в полном соответствии с пафосом книг об эволюции человека назвать «Голая корова». Но каким разочарованием для читателей стало бы, если бы на каждой странице автор книги поражался сходству между китами и коровами и ни разу не упомянул об адаптациях, в результате которых эти животные стали такими разными


.








Говоря, что мозг – это результат эволюционной адаптации, я не имею в виду, что все поведение адаптивно в том смысле, в котором о нем говорит Дарвин. Естественный отбор – это не ангел-хранитель, порхающий над нами и следящий за тем, чтобы наше поведение во всем шло на пользу нашим биологическим возможностям. До недавнего времени ученые с эволюционистской ориентацией считали своим долгом дать объяснение всем явлениям, которые с точки зрения дарвинизма являются самоубийством: таким, как безбрачие, усыновление и контрацепция. Так, они выдвинули предположение, согласно которому у неженатых людей больше времени на то, чтобы воспитать большие выводки племянников и племянниц и таким способом распространить даже больше копий своего генетического кода, чем если бы у них были собственные дети. Тем не менее делать подобные надуманные выводы нет никакой нужды. Причины этого, впервые высказанные антропологом Дональдом Саймонсом, отличают эволюционную психологию от направления научной мысли 1970-1980-х годов, называемого социобиологией (хотя эти подходы также во многом пересекаются)


.

Во-первых, естественному отбору для достижения результатов потребовались тысячи поколений. Девяносто девять процентов всего времени существования человечества люди жили небольшими кочевыми племенами и промышляли собирательством. Наш мозг адаптирован к этому давно исчезнувшему образу жизни, а не к только что появившимся земледельческой и индустриальной цивилизациям. Он не предназначен для мира с целыми толпами незнакомых людей, обучением в школе, письменным языком, правительством, полицией, судами, армиями, современной медициной, общественными институтами, высокими технологиями и другими явлениями, которые не так давно появились в нашей жизни. Поскольку современное мышление приспособлено к каменному веку, а не к веку компьютеров, нет необходимости искать натянутые объяснения с точки зрения адаптивности для всего, что мы делаем. В среде обитания наших предков не было институтов, которые сейчас заставляют нас делать неадаптивный выбор (таких, как религиозные ордены, агентства по усыновлению, фармацевтические компании), поэтому до совсем недавнего времени мы не испытывали давления со стороны естественного отбора, который заставлял бы нас сопротивляться их соблазнам. Если бы в дикой саванне эпохи плейстоцена росли деревья, на которых созревали бы противозачаточные таблетки, возможно, в процессе эволюции у нас бы выработался такой же страх перед ними, как перед ядовитыми пауками.

Во-вторых, естественный отбор – не кукловод марионеток, дергающий за нити поведения. Он действует за счет того, что создает генератор поведения: совокупность механизмов обработки информации и достижения целей, называемую мышлением. Наше мышление создано для того, чтобы генерировать поведение, которое в среде наших предков скорее всего было бы адаптивным, однако любой конкретный поступок современного человека – это следствие десятков причин сразу. Поведение – это результат внутренней борьбы множества ментальных модулей, которая разыгрывается на шахматной доске возможностей и ограничений, определяемых поведением других людей. Недавно один из номеров журнала «Тайм» вышел с заголовком «Измена в наших генах?». Этот вопрос не имеет никакого смысла, потому что ни измена, ни любой другой тип поведения не может быть заложен в наших генах.

Понятно, что склонность к адюльтеру может быть побочным эффектом нашего генетического кода, но это желание может быть подавлено другими желаниями, также являющимися побочными эффектами нашего генетического кода: например, желанием найти верного супруга. И это желание, даже если оно преобладает над всей неразберихой нашего сознания, не может быть реализовано в форме внешнего поведения, если рядом нет партнера, у которого это желание тоже возобладало. Поведение само по себе не является продуктом эволюции; ее продуктом является мышление


.








Обратное проектирование возможно только тогда, когда у нас есть хотя бы догадки о том, для какой цели устройство было создано. Мы не поймем устройства механизма для извлечения косточек, пока не догадаемся, что он был задуман как механизм для извлечения косточек, а не пресс-папье и не эспандер для рук. Требуется определить цели разработчика для каждой детали сложного устройства и для всего устройства в целом. Одна из деталей автомобиля – карбюратор, его цель – смешивать воздух и бензин, а смешивание воздуха и бензина – это подцель основной цели автомобиля: транспортировки людей. Хотя у самого процесса естественного отбора нет цели, в результате его появились существа, которые (как и автомобиль) достаточно высокоорганизованы, чтобы реализовывать определенные цели и подцели. Для обратного проектирования мозга нам нужно разобраться с этими целями и постараться определить главную цель, для которой он был сконструирован. Был ли человеческий мозг предназначен для того, чтобы создавать прекрасное? Чтобы открыть истину? Чтобы любить? Чтобы работать? Чтобы достичь гармонии с другими людьми и с природой?

Ответ на эти вопросы дает логика естественного отбора. Конечная цель, для которой был создан наш мозг, – довести до максимума количество копий своего генетического набора. Естественному отбору важна долгосрочная судьба существ, которые способны к воспроизводству, то есть существ, которые сохраняют стабильную идентичность в течение многих поколений воспроизводства. Предсказуемо только то, что репликаторы, действие которых склонно увеличивать возможность дальнейшей репликации, начинают доминировать. Когда мы задаем вопросы типа: «Кто или что должно получить выгоду от данной адаптации?» или «Что является основным предназначением той или иной особенности строения живого организма?», теория естественного отбора дает ответ: долгосрочно устойчивые репликаторы, то есть гены. Даже мы сами, наши собственные тела не могут в конечном итоге получить выгоду от того, как мы устроены. Как пишет Гулд, «что такое есть этот “индивидуальный репродуктивный успех”, о котором говорит Дарвин? Не может быть, чтобы имелась в виду передача тела следующему поколению – ведь в этом смысле его уж точно нельзя забрать с собой!». Критерий, по которому идет отбор генов, – это качество тела, которое построено на их основе. Однако жить и бороться дальше, перейдя в следующее поколение, доводится не смертным телам, а генам.

Хотя у теории есть оппоненты (такие, как сам Гулд), взгляд на эволюцию с точки зрения отбора генов доминирует в эволюционной биологии и пользуется ошеломительным успехом. Этот подход поднимает самые глубокомысленные вопросы о жизни – и уже находит на них ответы: например, как появилась жизнь, зачем нужны клетки, почему возникли тела, зачем нужен секс, какую структуру имеет геном, почему животные вступают в социальные отношения, зачем нужно общение. Для исследователей поведения животных этот подход так же необходим, как законы Ньютона для инженеров-механиков


.

В то же время эту теорию почти всегда неправильно интерпретируют. Вопреки распространенному убеждению, геноцентрическая теория эволюции не подразумевает, что главная цель существования человека – распространять свои гены. Если не считать репродуктолога, который искусственно осеменял пациенток собственной спермой, доноров банка спермы для лауреатов Нобелевской премии и некоторых других чудаков, ни один человек (да и животное тоже) не стремится намеренно распространять свои гены. Докинз объяснил эту теорию в книге под названием «Эгоистичный ген», и эта метафора была подобрана очень точно. Люди не распространяют эгоистично свои гены; это гены эгоистично распространяют сами себя за счет того, каким они делают наш мозг. Заставляя нас радоваться жизни, здоровью, сексу, друзьям, детям, гены как будто покупают лотерейный билет, надеясь выиграть новую жизнь в следующем поколении, причем наибольшей вероятность выигрыша оказывается у тех генов, которые оказались выгодными в той среде, в которой мы эволюционировали. Наши цели – это подцели конечной цели генов, которые стремятся воспроизводить сами себя.

Вместе с тем цели и подцели очень различаются. С нашей точки зрения, наши цели, будь то сознательные или подсознательные, не имеют ничего общего с генами, они касаются нашего здоровья, сексуальных отношений, детей и друзей.

Путаница между нашими целями и целями наших генов неоднократно приводила к неразберихе. В рецензии на одну из книг об эволюции сексуальности автор пишет, что склонность людей к изменам, в отличие от аналогичного поведения в животном мире, не может рассматриваться как стратегия распространения генов, потому что нарушающий супружескую верность человек принимает меры, чтобы избежать беременности. Но о чьей стратегии мы говорим? Сексуальное влечение нельзя назвать стратегией людей, направленной на распространение своих генов. Это стратегия людей, направленная на достижение удовольствия от секса, а удовольствие от секса – это стратегия генов, направленная на распространение самих себя. Если у генов и не получается распространять себя, это только оттого, что мы умнее их. Автор книги об эмоциональной жизни животных сетует на то, что если, как утверждают биологи, альтруизм – это просто помощь родственнику или обмен услугами (и то и другое отвечает интересам генов), то это вовсе не альтруизм, а какое-то лицемерие. Здесь тоже налицо путаница. Употребляя слово «черновик», мы совсем не имеем в виду, что в нем все будет написано черным. Точно так же, говоря об «эгоистичных генах», мы не имеем в виду эгоистичный организм. Как мы увидим далее, иногда самое эгоистичное, что ген может сделать, – это создать неэгоистичный мозг. Гены – это игра внутри игры, а не внутренний монолог игрока.




Психологическая корректность


Эволюционная психология, лежащая в основе этой книги, отличается от взгляда на человеческое сознание, доминирующее в интеллектуальной традиции. Туби и Космидес называют этот взгляд стандартной социологической моделью (ССМ)


. ССМ предполагает фундаментальное различие между биологией и культурой. Биология наделяет человека пятью чувствами, несколькими стимулами, вроде голода и страха, и общей способностью к обучению. Однако место биологической эволюции, согласно ССМ, теперь занимает культурная эволюция. Культура – это автономный организм, который стремится увековечить себя, устанавливая цели и распределяя роли, которые могут произвольно варьироваться от одного общества к другому. Даже ученые, предпринимавшие попытки пересмотреть ССМ, были вынуждены принять эту трактовку вопроса. Биология и культура одинаково важны, заявляют реформаторы; биология накладывает «ограничения» на поведение, но в целом поведение представляет собой соединение этих двух факторов.

ССМ не только стала общепринятой догмой в интеллектуальных кругах, но и приобрела определенный моральный авторитет. Когда социобиологи попытались оспорить ее, они встретили яростный отпор, удивительный даже по меркам самых жестких ученых дебатов. Биолога Э. О. Уилсона на научной конференции окатили ледяной водой; студенты кричали в мегафон, что его нужно уволить, и расклеивали плакаты, призывающие людей приносить на его лекции свистки. Организации с названиями наподобие «Наука для людей», «Кампания против расизма», «Ай-кью», «Классовое общество» издавали яростные манифесты и целые обличительные книги. В книге «Не в наших генах» Ричард Левонтин, Стивен Роуз и Леон Камин делают оскорбительные намеки относительно сексуальной жизни Дональда Саймонса и искажают вполне приемлемое утверждение Ричарда Докинза, превратив его в абсурдное (Докинз написал о генах: «Они создали нашу душу и тело»; авторы книги несколько раз употребляют эту фразу в формулировке «Они контролируют нашу душу и тело»). Когда в журнале «Сайентифик американ» появилась статья о генетике поведения (результаты исследований близнецов, семей и приемных детей), ее озаглавили «Возвращение евгеники», имея в виду снискавшее дурную славу движение за улучшение человеческого генофонда. Статья по эволюционной психологии в том же журнале вышла под заголовком «Новые социал-дарвинисты» – это была аллюзия на движение XIX века, оправдывавшее социальное неравенство, называя его природной закономерностью. Даже приматолог Сара Блаффер Хрди, один из наиболее выдающихся практиков социобиологии, сказала: «Я сомневаюсь, что социобиологию можно преподавать на уровне средней школы или даже высшей школы… Вся суть социобиологии ориентирована на успех индивида. Она беспринципна по сути, и если у студента нет уже сформировавшейся нравственной парадигмы, мы можем, преподавая ее, получить социальных монстров. Она просто идеально вписывается в этику яппи, в которой на первом месте “я”»


.

К дебатам по этому поводу присоединялись целые научные общества: они выносили решения по эмпирическим вопросам, которые, казалось бы, нужно изучать в лабораторных или полевых условиях. Одним из основополагающих документов ССМ стало составленное Маргарет Мид описание идиллического эгалитарного общества Самоа. Когда же антрополог Дерек Фриман показал, что это описание основано на колоссальном искажении фактов


, Американская антропологическая ассоциация проголосовала на очередной деловой встрече за то, чтобы признать его заявление ненаучным. В 1986 году на заседании, посвященном теме «Мозг и агрессия», двадцать социологов подготовили проект «Севильской декларации о насилии», впоследствии одобренной ЮНЕСКО и принятой несколькими научными организациями. Авторы утверждали, что в декларации «оспаривается ряд сомнительных выводов из области биологии, которые используются и даже некоторыми представителями наших отраслей науки для оправдания насилия и войн»:



С научной точки зрения некорректно утверждать, что мы унаследовали тенденцию воевать от наших предков – животных.

С научной точки зрения некорректно утверждать, что война или любая другая насильственная деятельность генетически запрограммированы в человеческой природе.

С научной точки зрения некорректно утверждать, что в ходе человеческой эволюции чаще происходил отбор в пользу агрессивного поведения, чем какого-либо другого.

С научной точки зрения некорректно утверждать, что люди обладают «ориентированным на насилие мозгом».

С научной точки зрения некорректно утверждать, что войны вызваны «инстинктом» или какой-то другой единственной причиной…. Мы приходим к выводу, что биология не обрекает человечество на войну и что человечество можно освободить от груза биологического пессимизма и придать ему уверенность для того, чтобы выполнить преобразования, необходимые в этом Международном году мира и в будущем


.


Какой же внутренней уверенностью должны были обладать эти ученые, чтобы позволить себе вот так искажать цитаты, подвергать идеи цензуре, а их сторонников – нападкам с переходом на личности, приписывать им ничем не подтвержденные связи с одиозными политическими движениями, призывать облеченные властью организации фиксировать в законодательном порядке, что корректно, а что некорректно? Эта уверенность исходит из неприятия трех вероятных последствий наличия у человека врожденных особенностей.

Во-первых, если мышление обладает врожденной структурой, у разных людей (разных социальных классов, полов, рас) эта врожденная структура может быть разной. Это может быть основанием для оправдания дискриминации и угнетения.

Во-вторых, если предосудительное поведение – агрессия, войны, насилие, землячество – и стремление к богатству и высокому положению в обществе являются врожденными, значит, это «естественно», а следовательно – хорошо. Даже если такое поведение признано нежелательным, оно заложено в генах, а значит – изменить его нельзя, поэтому любые попытки реформирования общества будут тщетными.

В-третьих, если поведение обусловлено генами, то на человека нельзя возлагать ответственность за его действия. Если насильник подчиняется биологическому стремлению распространять свои гены, это не его вина.

На самом деле таких абсурдных выводов никто никогда не делал – за исключением, разве что, циничных адвокатов и экстремистов, которые вряд ли станут читать манифесты в «Нью-Йорк ревью оф букс». Скорее их рассматривают только как экстраполяции, крайние выводы, к которым могут прийти неискушенные народные массы, а потому и сами опасные идеи, на которых они основаны, следует всячески искоренять. Вообще, проблема с этими тремя утверждениями не в том, что из них следуют настолько ужасающие выводы, что никого не следует подпускать даже близко к скользкой дорожке, ведущей к ним. Проблема в том, что никакой скользкой дорожки нет: эти утверждения сами по себе не соответствуют посылкам. Чтобы показать это, нужно всего лишь исследовать логику лежащих в их основе теорий и отделить научные проблемы от этических.

Я не хочу сказать, что ученые, занятые поисками истины, должны жить в воображаемом мире, не обращая внимания на этические и политические соображения. Любое действие человека, затрагивающее другое живое существо, имеет непосредственное отношение как к психологии, так и к моральной философии; и то и другое очень важно, но это не одно и то же. Дискуссии о человеческой природе утратили ясность из-за интеллектуальной лени, нежелания приводить нравственные аргументы, когда затрагиваются вопросы нравственности. Вместо того чтобы рассуждать, исходя из понятий прав и ценностей, ученые все чаще предпочитают использовать готовый моральный «продукт» (в основном это марксизм или идеи «новых левых») или продвигают оптимистическую концепцию человеческой природы, в рамках которой человек вообще избавляется от необходимости решать вопросы нравственности.








В большинстве рассуждений о человеческой природе используется простое уравнение: «врожденный» = «правый» = «плохой». Действительно, многие течения, связанные с теорией наследственного характера индивидуальных свойств, появились на почве правых партий и оказались плохими: евгеника, насильственная стерилизация, геноцид, дискриминация по расовому, этническому и половому признакам, оправдание деления общества на экономические и социальные касты. К чести стандартной социологической модели нужно сказать, что она позволила прийти к некоторым аргументам, которые разумные критики общественного строя использовали для борьбы с этими явлениями.

И все же моральное уравнение нередко оказывается ошибочным. Бывает, что и левые движения используют не менее предосудительные методы, а те, кто совершает злодеяния, пытаются при этом оправдать себя, оперируя постулатом ССМ об отсутствии врожденной человеческой природы. Сталинские чистки, ГУЛАГ, массовые расстрелы Пол Пота, почти пятьдесят лет репрессий в Китае: всему это служила оправданием доктрина о том, что появление несогласных с правительством – это не результат действия рационального мышления, способного приводить разных людей к разным выводам, а побочные продукты культуры, которые нужно искоренять, перестраивая общество, «перевоспитывая» тех, чье мышление испорчено старым воспитанием, а если нужно – начать все с нуля с новым поколением, чье сознание пока остается «чистой доской».

В других случаях позиция левых сил оказывается правильной – как раз постольку, поскольку идея об отрицании человеческой природы ложна. В документальном фильме 1974 года о войне во Вьетнаме «Сердца и умы» американский офицер объясняет, что наши нравственные нормы нельзя применять к вьетнамцам, потому что в их культуре жизнь отдельного человека не имеет ценности, и благодаря этому они не страдают так, как мы, когда погибают члены их семьи. Эти слова звучат на фоне кадров с плачущими родственниками на похоронах одного из жителей Вьетнама, опровергающих ужасающие рассуждения офицера и напоминающих нам о том, что любовь и горе свойственны всем людям. Добрую часть последнего столетия матерям пытались втолковать абсурдные теории о том, что в любом отклонении в развитии ребенка им следует винить себя (противоречивое поведение матери вызывает шизофрению, холодность вызывает аутизм, властность приводит к гомосексуализму, отсутствие границ – к анорексии, недостаточное использование «маминого языка» – к задержке речевого развития). Менструальные боли, тошнота беременных, родовые муки – все это называли «психологической» реакцией женщины на культурные ожидания, не заслуживающей такого же лечения, как «настоящие» проблемы со здоровьем.

Основанием для прав человека является постулат о том, что у человека есть желания и нужды, и он сам определяет, что из себя представляют эти желания и нужды. Если бы выражаемые людьми желания были чем-то вроде надписи, которую можно стереть, или нейролингвистической установкой, которую можно перепрограммировать, можно было бы оправдать любые зверства. (Тем более парадоксально, что модные «освободительные» идеологии вроде идеологии Мишеля Фуко и некоторых феминисток от науки апеллируют к идеям социально обусловленной «интериоризированной власти», «ложного сознания», «мнимых потребностей», чтобы хоть как-то объяснить неудобный факт: людям нравятся вещи, которые вроде бы должны угнетать их.


) Постулат об отрицании человеческой природы в не меньшей степени, чем постулат о ее ключевой роли, можно извратить, поставив на службу пагубным целям. Нам лишь нужно выявить, какие цели пагубны и какие идеи ложны, и не перепутать при этом одно с другим.








И все-таки что не так с тремя предполагаемыми импликациями существования врожденной человеческой природы? Первую «импликацию» – о том, что врожденная человеческая природа подразумевает наличие врожденных различий между людьми, – вообще нельзя считать логической импликацией. Ментальные механизмы, существование которых я пытаюсь доказать, заложены в каждом нормальном с точки зрения неврологии человеке. Вполне возможно, что различия между людьми не имеют ничего общего со структурой этих механизмов. Вероятно, они происходят от случайного варьирования в процессе «сборки» или связаны с различиями в биографии. Даже если бы эти различия были врожденными, они вполне могли бы представлять собой количественные отклонения и незначительные индивидуальные особенности, характерные для каждого из нас (быстрота работы того или иного модуля, преобладающая роль того или иного модуля в работе мозга) и ничуть не более вредоносные, чем те врожденные различия, которые допускает стандартная социологическая модель (способность к более быстрому обучению, более сильное сексуальное влечение).

Утверждение о том, что мозг обладает универсальной для всех структурой, не только логично, но и, скорее всего, истинно. Туби и Космидес отмечают следующее существенное следствие полового размножения: в каждом поколении генетический код каждого человека соединяется с кодом другого человека. Это означает, что в качественном отношении мы все похожи. Если бы в генетических кодах двух разных людей были заложены чертежи двух разных механизмов – настолько же разных, как электрический двигатель и бензиновый двигатель – получилась бы сборная солянка, механизм, который бы вовсе не мог функционировать. Естественный отбор – это сила, гомогенизирующая состав биологического вида. Она устраняет все многочисленные макроскопические вариации в конструкции, потому что они не являются улучшениями. Да, естественный отбор стал возможен благодаря тому, что в прошлом наблюдались такие вариации, но по мере того, как он использует эти вариации, их запас истощается. Именно поэтому у всех нормальных людей одинаковые физические органы, и именно поэтому у нас неизбежно должны быть одинаковые органы мышления. Несомненно, между людьми существуют вариации микроскопического уровня – в основном небольшие различия в молекулярной последовательности наших белков. Но на уровне функционирующих органов, будь то физических или органов мышления, люди устроены одинаково. Различия между нами, как бы бесконечно завораживающе они ни проявлялись в нашей жизни, имеют очень мало значения, когда речь идет о том, как работает наш мозг. То же самое можно сказать и о различиях – какими бы ни были их источники – между средними показателями целых групп людей, например, между расами


.

Конечно, различия между полами – совсем другое дело. Мужские и женские репродуктивные органы – яркое напоминание о том, что для двух полов возможны качественные различия в конструкции, и мы знаем, что источником этих различий является особый механизм, генетический «переключатель», запускающий биохимический «эффект домино», в результате чего активируются и дезактивируются семейства генов в мозге и во всем теле. Далее я представлю доказательства того, что некоторые из этих эффектов обусловливают и различия в работе мышления. Еще один парадокс научных дебатов вокруг человеческой природы заключается в том, что изыскания, вдохновленные идеей эволюции, привели к выводам о различиях между полами, привязанных к размножению, и о смежных с ним понятиях – различиях гораздо более объективных, чем те, о которых с гордостью говорят некоторые течения феминизма. В числе прочего сторонники «дифференциального феминизма» заявляют, что женщины не занимаются отвлеченными рассуждениями, что они не относятся к идеям скептически и не определяют их ценность путем научных дебатов, что они не рассуждают на основании общих моральных принципов и т. п.




Но ведь мы не можем ориентироваться только на то, кого из нас описывают в более лестных красках; вопрос в том, что делать с теми различиями между группами, с которыми мы столкнулись. И здесь нужно быть готовыми прибегнуть к нравственному аргументу. Дискриминация против людей на основании их расовой, половой или национальной принадлежности – это неправильно. Отстаивать, поддерживать, доказывать этот аргумент можно несколькими способами, не имеющими ничего общего со среднестатистическими характеристиками указанных групп. Так, можно сказать, что несправедливо отказывать в социальных привилегиях отдельным лицам из-за факторов, которые от них не зависят, или что жертва дискриминации воспринимает ее как особо болезненный укол, или что группа людей, ставших жертвой дискриминации, может отреагировать вспышкой ярости, или что дискриминация склонна перерастать в такие ужасы, как рабство и геноцид. (Те, кто выступает за позитивные действия, могут при этом признать, что обратная дискриминация – это неправильно, но подчеркнуть, что она позволяет бороться со значительно большим злом.) Ни один из этих аргументов не был и никогда не будет подкреплен какими-либо научно доказанными фактами. Последнее слово в споре о существовании политических импликаций у различий между группами людей давайте оставим за Глорией Стайнем: «На свете не так уж много профессий, для которых непременно требуется пенис или вагина, а все остальные профессии должны быть доступны для всех».








Ошибочность второй предполагаемой импликации существования врожденной человеческой природы – о том, что если наши низменные мотивы являются врожденными, то, возможно, они не так уж плохи, – так очевидна, что ей даже дали отдельное название: натуралистическая ошибка. Состоит она в утверждении, что все, что происходит в природе, – хорошо. Забудьте романтическую чушь из документальных фильмов о дикой природе, где все создания от мала до велика действуют ради достижения высшего блага и гармонии экосистемы. Как сказал Дарвин, «что за книгу мог бы написать капеллан дьявола о топорных, расточительных, неуклюжих, низких и ужасно жестоких делах природы!»[6 - Цитируется в переводе П. Петрова.]. Классический пример – оса-наездник, парализующая гусеницу и откладывающая яйца в ее тело, чтобы ее отпрыски могли медленно пожирать живую плоть жертвы изнутри.

Как и многие другие виды, гомо сапиенс – пренеприятный тип. История в письменных документах от Библии до наших дней – это история убийств, насилия и войн, а честное этнографическое исследование показывает, что охотников и собирателей, как и всех нас, можно назвать скорее дикарями, чем благородными людьми. Северных бушменов (къхунг), живущих в пустыне Калахари, нередко изображают как относительно мирный народ. В самом деле, бушмены довольно мирные по сравнению с другими собирателями и охотниками: смертность в результате убийств в их среде не превышает тот же показатель для Детройта. Один мой знакомый, лингвист, изучая народ вари, живущий в амазонских джунглях, выяснил, что в их языке есть специальное слово для обозначения любой еды, включая людей, не принадлежащих к вари. Конечно, у людей нет ни «инстинкта войны», ни «ориентированного на насилие мозга», как уверяют нас авторы Севильской декларации о насилии, однако нельзя сказать, что у нас есть инстинкт мира или мозг, ориентированный на жизнь без насилия. Нельзя списать все факты в человеческой истории и этнографии на игрушечные пистолеты и мультфильмы про супергероев.

Означает ли это, что «биология обрекает человечество на войну» (или на насилие, или на убийство, или на самовлюбленных яппи) и что любой оптимизм по поводу противодействия этому закону неуместен? Не нужно быть ученым, чтобы привести нравственный аргумент о том, что война не полезна для детей и для других существ, или эмпирический аргумент о том, что на некоторых территориях и в некоторые периоды в истории происходит значительно меньше войн, чем на других территориях и в другие периоды, и мы должны пытаться понять причины этого и постараться внедрять их. И никому не нужны банальности Севильской декларации или враки о том, что война незнакома миру животных и что иерархия подчинения в их сообществах – это форма установления связей и принадлежности к группе, от которой выигрывают все ее члены


. Нам всем не помешало бы более реалистичное восприятие психологических истоков человеческой враждебности. Как бы то ни было, теория модульной структуры мышления допускает как существование врожденных мотивов, ведущих к злодеяниям, так и существование врожденных мотивов, которые могут их предотвратить. Не то чтобы это было уникальным открытием эволюционной психологии; все крупнейшие религии отмечают, что психическая жизнь – это зачастую борьба между желанием и совестью


.

Если говорить о том, есть ли надежда исправить плохое поведение, необходимо опять отойти от общепринятых суждений и предположить, что сложная человеческая природа допускает больше простора для изменений, чем «чистая доска» стандартной социологической модели. Глубоко структурированное мышление подразумевает, что внутри нашей головы могут вестись сложные многосторонние дебаты, причем один модуль способен разрушать коварные планы другого. В рамках ССМ, напротив, воспитанию нередко приписывают пагубное и непреодолимое влияние на человека. «Мальчик или девочка?» – вот первое, что мы спрашиваем о только что родившемся человеке, и с этого самого момента родители начинают по-разному относиться к сыновьям и дочерям: касание, ласка, кормление грудью, потакание капризам, разговоры – все это достается мальчикам и девочкам в неравных пропорциях. Представьте, что такое поведение оказывает долгосрочное влияние на детей – включая все известные науке различия между полами и стремление обращаться по-разному с собственными детьми начиная с самого их рождения. Это замкнутый круг, который можно разорвать лишь одним способом: приставив к каждой родильной палате специалиста по воспитанию. Культура всегда будет обрекать женщин на низшее положение, и мы всегда останемся рабами культурного пессимизма, которых неуверенность в себе делает неспособными на преобразовательные действия.

Природа не диктует нам, с чем мы должны смириться или как мы должны прожить свою жизнь. Некоторые феминисты и активисты движения за права гомосексуалистов яростно реагируют на самое банальное высказывание о том, что женщины были предназначены естественным отбором для вынашивания и воспитания детей и что мужчины и женщины были созданы природой для гетеросексуальных половых отношений. В таких высказываниях они видят ноты сексизма и гомофобии, намек на то, что только традиционные сексуальные роли «естественны» и что любой альтернативный образ жизни предосудителен. Так, романистка Мэри Гордон, высмеивая замечание одного историка по поводу того, что всех женщин объединяет способность вынашивать детей, пишет: «Если определяющее свойство жизни женщины – это способность вынашивать детей, то женщина, не вынашивающая детей (как, например, Флоренс Найтингейл и Грета Гарбо), не выполняет свое предназначение»


. Я даже не совсем уверен в том, что означают фразы «определяющее свойство жизни женщины» и «выполнять свое предназначение», но я твердо знаю, что счастье и добродетель не имеют ничего общего с тем, что мы должны были совершить в первобытных условиях с точки зрения естественного отбора. Мы сами должны определить для себя их значение. Говоря это, я не кривлю душой, хотя и являюсь среднестатистическим представителем гетеросексуального белого большинства мужского пола. Большая часть моего репродуктивного возраста позади, но я пока остаюсь по собственному желанию бездетным; свои биологические ресурсы я все это время растрачивал на чтение, написание книг, научные исследования, помощь друзьям и студентам и просто хождение по кругу, игнорируя свой священный долг – распространение своих генов. По стандартам дарвинизма, я – чудовищная ошибка, жалкий неудачник, ничем не лучше неудачника с партийным билетом организации гомосексуалистов на руках. Но мне нравится жить так, а если моим генам это не нравится, то пусть они отправляются ко всем чертям.








Наконец, как насчет утверждения, что в плохом поведении виноваты наши гены? Нейробиолог Стивен Роуз в своей рецензии на книгу Э. О.Уилсона, писавшего, что мужчин отличает более сильное стремление к полигамии, чем женщин, обвинил автора в том, что тот якобы имел в виду: «Дамочки, не вините своих супругов в том, что они спят с кем попало; не их вина, что они так генетически запрограммированы»


. Название книги, написанной самим Роузом в соавторстве с Левонтином и Камином, «Не в наших генах» (Not in Our Genes), – это аллюзия на слова из «Юлия Цезаря»:

Порой своей судьбою люди правят.
Не звезды, милый Брут, а сами мы
Виновны…[7 - Цитируется в переводе М. Зенкевича. В оригинале фраза звучит как not in the stars, что буквально переводится «не в звездах». – Прим. пер.]

Кассий говорит о другой программе, которую нередко используют как оправдание человеческим недостаткам, – не генетической, а астрологической, и отсюда вытекает очень важная мысль. Не только гены, но и любой другой фактор, обусловливающий поступки человека, поднимает вопрос о свободе воли и ответственности. Различие между объяснением поступков и их оправданием – это извечная тема споров о нравственных ценностях, суть которой выражена в пословице «понять – не значит простить».

В наш век науки «понять» значит попытаться объяснить поведение как сложное взаимодействие нескольких факторов: 1) генов, 2) анатомии мозга, 3) его биохимического состояния, 4) семейного воспитания человека, 5) того, как к человеку относились в обществе, и 6) раздражителей, действующих на человека. Естественно, каждый из этих факторов (не только гены и звезды) в то или иное время совершенно безосновательно называли причиной наших недостатков и доказательством того, что мы – не хозяева собственной судьбы


.

(1) В 1993 году ученые обнаружили ген, связанный с неконтролируемыми вспышками ярости. («Только подумайте о последствиях, – писал один журналист. – Может быть, когда-нибудь у нас будет лекарство от хоккея».) Как и следовало ожидать, вскоре мы увидели в газетах заголовок: «Обвиняемого заставили убивать его гены, утверждают адвокаты».

(2) В 1982 году свидетель-эксперт защиты по делу Джона Хинкли, стрелявшего в президента Рейгана и ранившего его и еще троих человек, чтобы произвести впечатление на актрису Джоди Фостер, заявил, что на результатах компьютерной томографии головного мозга Хинкли видны расширенные извилины и увеличенные желудочки, что свидетельствует о шизофрении – психическом заболевании, освобождающем от ответственности. (Судья не включил результаты томогографии в материалы дела; тем не менее, Хинкли был признан невменяемым.)

(3) В 1978 году Дэн Уайт, бывший член наблюдательного совета Сан-Франциско, вошел в кабинет мэра города Джорджа Москоне и стал просить, чтобы его восстановили в должности. Когда Москоне отказал, Уайт застрелил его, после чего прошел дальше по коридору, в кабинет наблюдателя Харви Милка, и застрелил и его. Адвокатам Уайта удалось доказать, что в момент совершения преступления Уайт находился в состоянии ограниченной вменяемости и его действия не были предумышленными, потому что в результате злоупотребления фастфудом у него нарушилась химия мозга. Уайт был признан виновным в непредумышленном убийстве при смягчающих обстоятельствах и осужден на пять лет тюремного заключения благодаря версии, которую иронично окрестили «защитой Твинки». Примерно таким же образом была выстроена «защита со ссылкой на ПМС (предменструальный синдром)»: бушующие гормоны были использованы в качестве оправдания для женщины-хирурга, совершившей нападение на полицейского, который остановил ее за вождение в нетрезвом виде.

(4) В 1989 году Лайл и Эрик Менендес ворвались в спальню своих родителей-миллионеров и убили их из ружья. Несколько месяцев они шиковали, покупая себе новые порше и ролексы, а потом сознались в убийствах. Их адвокаты выстроили защиту на заявлении, что это была самозащита – несмотря на то, что обе жертвы в момент убийства были безоружны и ели клубнику с мороженым, лежа в постели, присяжные не пришли к единому мнению. Братья Менендес, заявили адвокаты, думали, что их родители собираются их убить, потому что их психика была травмирована: отец долгие годы издевался над ними в физическом, моральном и сексуальном плане. (В 1996 году состоялось новое слушание по делу; братья обвинялись в предумышленном убийстве и приговорены к пожизненному заключению.)

(5) В 1994 году Колин Фергюсон сел в поезд, где начал стрелять во всех белых людей подряд. Были убиты шесть человек. Его радикальный адвокат Уильям Канстлер намеревался защищать его, ссылаясь на «синдром черной ярости», при котором афроамериканец внезапно взрывается, не выдерживая накопившегося стресса жизни в расистском обществе. (Фергюсон отказался от услуг Канстлера и защищал себя сам, но безуспешно.)

(6) В 1992 году приговоренный к смертной казни заключенный обратился в апелляционный суд с прошением смягчить назначенное ему наказание за убийство и изнасилование в связи с тем, что он совершил свои преступления под воздействием порнографии. Защита, основанная на заявлении «меня заставила это сделать порнография», – настоящая насмешка над течениями феминизма, утверждающими, что биологическое объяснение причин насилия уменьшает ответственность насильника и что хороший способ борьбы с насилием над женщинами – возложить вину за него на порнографию.

По мере того как наука продолжает развиваться и объяснения поведения становятся менее фантастичными, «призрак постепенного оправдания», как называет его Деннетт, начинает принимать угрожающие размеры


. В отсутствие четкой нравственной философии любой фактор, влияющий на поведение, может рассматриваться как уничтожающий свободную волю, а следовательно – и моральную ответственность. Достижения науки, какими бы они ни были, неизбежно уменьшают вес свободной воли, поскольку научный стиль объяснения не сочетается с непостижимой идеей беспричинной причинности, лежащей в основе воли. Если бы ученые хотели доказать, что люди обладают свободной волей, что бы они стали искать? Некое случайное событие в сети нейронов, которое мозг усиливает, превращая в сигнал, запускающий поведение? Но ведь случайное событие соответствует концепции свободной воли не больше, чем закономерное событие, а посему не может быть искомым локусом нравственной ответственности. Мы бы не признавали человека виновным, если бы его палец не нажал на спусковой крючок, механически соединенный с барабаном; почему же все должно быть иначе, если речь идет о «барабане» внутри его черепа? Та же проблема связана с другой непредсказуемой силой, которую некоторые предлагают рассматривать как источник свободной воли. Я имею в виду теорию хаоса, которая подразумевает, как говорится в расхожей фразе, что один взмах крыла бабочки может вызвать каскад событий, кульминацией которого станет ураган. Если в мозге когда-либо и будет обнаружен подобный «взмах крыла бабочки», вызывающий «ураган» поведения, он все же будет причиной поведения и не будет вписываться в концепцию беспричинной свободной воли, лежащей в основе нравственной ответственности.

Перед нами стоит выбор: либо отказаться от понятия морали как от антинаучного предрассудка, либо найти способ совместить причинность (будь то генетическую или какую-либо другую) с ответственностью и свободной волей. Я сомневаюсь, что наша загадка может быть разрешена полностью, однако я уверен, что отчасти совместить их возможно. Как многие философы, я считаю, что наука и этика – это две самодостаточные системы, разными способами связывающие одни и те же явления мира, подобно тому, как покер и бридж – это разные игры, но играть в них можно одной и той же колодой из пятидесяти двух карт. В игре под названием «наука» люди – это материальные объекты, а ее правила – это физические процессы, обусловливающие поведение через естественный отбор и нейрофизиологию. В игре под названием «этика» люди – это равные друг другу, разумные, рациональные, наделенные свободной волей агенты; ее правила – это анализ, позволяющий приписывать поведению моральную ценность, опираясь на врожденную природу поведения или его последствия.

Свободная воля – это идеализация человека, которая позволяет разыгрывать игру под названием «этика». Евклидова геометрия невозможна без идеализаций вроде бесконечных прямых линий и идеальных кругов, и ее выводы признают обоснованными и эффективными даже несмотря на то, что в мире нет бесконечных прямых линий и идеальных кругов. Мир приближен к идеализации в достаточной степени, чтобы к нему можно было эффективно применять теоремы. Таким же образом теории этики необходимы идеализации вроде разумных, рациональных, равных друг другу агентов, чье поведение беспричинно, и ее выводы могут быть обоснованными и эффективными даже несмотря на то, что в мире, с точки зрения науки, нет по-настоящему беспричинных событий. Если не говорить о случаях явного принуждения и грубого нарушения логики, мир достаточно приближен к идеализации свободной воли, чтобы к нему можно было результативно применить нравственную теорию


.

Наука и нравственность – две отдельные друг от друга области аргументации. Только признав их раздельность, мы можем иметь дело с ними обеими. Если дискриминация считается плохой только в том случае, когда одинаковы средние значения по группам, если война, насилие и алчность считаются плохими, только если у людей к ним никогда не было склонности, если люди должны нести ответ за свои поступки, только если их поступки необъяснимы, тогда ученым нужно быть готовыми к тому, чтобы фальсифицировать свои данные – или нам всем быть готовыми к тому, чтобы отказаться от своих моральных ценностей. Научные дебаты будут напоминать обложку юмористического журнала «Нэшнл лампун», на которой был изображен пес с приставленным к голове пистолетом и надписью «Купите этот журнал или мы пристрелим эту собаку».

Принцип, отделяющий причинное объяснение поведения от моральной ответственности, – палка о двух концах. Последним поворотом в сюжете моралите под названием «человеческая натура» стало открытие генетиком Дином Хеймером хромосомного маркера гомосексуальности, присутствующего у некоторых мужчин, – так называемого «гена гомосексуальности»


. К недоумению организации «Наука для людей», на этот раз генетическое объяснение гомосексуальности как раз оказалось политически корректным. Судя по всему, оно доказывает несостоятельность теорий правых вроде Дэна Квейла, утверждавшего, что гомосексуальность – это «скорее выбор, чем биологическое состояние. Это неправильный выбор». Ген гомосексуальности использовали для того, чтобы доказать, что гомосексуальность – это не такой выбор, за который гомосексуалисты должны нести ответственность, а не зависящая от их воли ориентация. И все же такие рассуждения опасны. С такой же легкостью можно сказать, что ген гомосексуальности подталкивает некоторых людей к тому, чтобы выбрать гомосексуализм. В этом случае, как это неоднократно случалось с честными научными изысканиями, результаты Хеймера однажды могут быть фальсифицированы, и что мы тогда будем делать? Признаем, что, в конечном итоге, нетерпимое отношение к геям – это нормально? Аргументом против судебного преследования гомосексуалистов должна быть не ссылка на ген гомосексуальности или мозг, ориентированный на гомосексуальность, а право каждого человека вести частную сексуальную жизнь с согласия обеих сторон, не подвергаясь при этом дискриминации или преследованию.

Разведение научной и нравственной аргументации по отдельным сферам также не укладывается в регулярно используемую мной метафорическую схему, в которой мозг сравнивается с машиной, а люди – с роботами. Разве это не является дегуманизацией и овеществлением людей, рассмотрением их наравне с неодушевленными объектами? Как писал один ученый-гуманист в сети Интернет, разве это не лишает силы весь человеческий опыт, материализуя парадигму отношений, основанную на соотношении между «Я» и «Оно», и делая незаконными любые другие формы дискурса, что влечет за собой в корне деструктивные последствия для общества? Только для человека, мыслящего настолько буквально, что он неспособен перейти от одного подхода к другому, рассуждая о концептуализации человека для разных целей. Человек – это одновременно машина и наделенный разумом свободный агент, в зависимости от цели обсуждения – точно так же, как он одновременно может быть налогоплательщиком, страховым агентом, пациентом дантиста и пассажиром самолета, в зависимости от цели обсуждения. Механистический подход позволяет нам понять, как мы устроены и какое место мы занимаем в материальном мире. Когда все эти дискуссии на время утихают, мы вновь начинаем говорить друг о друге как о свободных и исполненных достоинства людях.








Смешение научной психологии с нравственными и политическими ориентирами – и вытекающее из него стремление верить, что мышление не имеет структуры, – раз за разом неумолимо проявляется в научных дискуссиях и интеллектуальном дискурсе. Многих из нас удивляет, что факультеты гуманитарных наук один за другим покорили доктрины постмодернизма, постструктурализма, деконструкционизма, в соответствии с которыми объективность невозможна, значение внутренне противоречиво, а реальность создается обществом. Стоящие за этим мотивы становятся более очевидны, если рассмотреть типичные утверждения наподобие следующих: «Люди сконструировали и использовали понятие гендера— люди могут деконструировать и перестать использовать понятие гендера»; «Бинарная оппозиция гетеросексуализм/гомосексуализм» не заложена в природе; она конструируется обществом, следовательно, она может быть деконструирована». Опровергается реальность категорий, знания и самого мира – все для того, чтобы опровергнуть реальность таких стереотипов, как гендер, раса и сексуальная ориентация. По сути, эта теория представляет собой хитроумный способ подвести к выводу о том, что угнетение женщин, гомосексуалистов и меньшинств – это плохо. А дихотомия между «природным» и «сконструированным обществом» свидетельствует о бедности воображения, поскольку не допускает третьей альтернативы: некоторые категории являются плодом сложного мышления, созданного для того, чтобы работать в согласовании с природным.

Ведущие критики от имени общественности тоже готовы поддержать любую нелепую мысль, если она вписывается в стандартную социологическую модель. Мальчиков с ранних лет поощряют к тому, чтобы они спорили и дрались. Дети приучаются ассоциировать конфеты с удовольствием, потому что родители используют конфеты в качестве поощрения за то, что ребенок съел невкусный шпинат. Подростки состязаются во внешности и одежде, потому что у них есть пример в виде состязаний по орфографии и церемоний награждения. Мужчины приучаются думать, что цель секса – это оргазм. Восьмидесятилетние женщины считаются физически менее привлекательными, чем двадцатилетние, потому что наша фаллическая культура превратила молодых девушек в культовый объект вожделения. И дело даже не в том, что у всех этих возмутительных утверждений нет никаких доказательств; сложно поверить даже в то, что сами их авторы искренне в них верят. Подобные заявления обычно делают, не задумываясь о том, истинны ли они; они являются частью светского катехизиса наших дней


.

Все социальные высказывания зиждутся на архаичных представлениях о мышлении. Жертвы дискриминации, не выдержавшие давления, мальчики, поставленные в условия, в которых у них не было выбора; женщины, которым внушают, что они должны делать; девочки, которых учат быть такими-то и такими-то. Откуда берутся все эти формулировки? Из гидравлической модели, предложенной Фрейдом в девятнадцатом веке, из бихевиоризма с его капающими слюной собаками и нажимающими на кнопки дикими зверями, из сюжетов плохих фильмов эпохи «холодной войны» про коварные планы установления контроля над разумом, из комедий положения, изображающих послушных и наивных детей из среднестатистической семьи.

Но стоит посмотреть вокруг, и становится понятно, что эти упрощенные теории звучат неубедительно. Наше мышление – это целый парламент с шумными дебатами противоборствующих фракций. Общаясь с другими людьми, мы исходим из положения о том, что их мышление так же сложно, как и наше, и пытаемся угадать, что они думают по поводу того, что мы думаем по поводу того, что думают они. Дети с самого момента рождения оказывают неповиновение родителям и в течение всей жизни не оправдывают связанные с ними ожидания: один, несмотря на самые ужасные обстоятельства, становится приличным человеком, а другой, получая все, что его душе угодно, вырастает «бунтарем без идеала». Стоит современному государству ослабить хватку, и люди с готовностью берут в свои руки возмездие, не доведенное до конца их дедами. Роботов среди нас нет.

Я считаю, что подход к психике как к совокупности вычислительных способностей, созданных естественным отбором, – это наша единственная надежда понять, как работает наш разум, отдав при этом должное его сложности. Но я не рассчитываю убедить вас в этом вводными замечаниями, изложенными в данной главе. Чтобы доказать это, нужно осветить целый ряд проблем – от того, как работают стереограммы, до того, что делает пейзаж красивым; от того, почему поедание червей нам кажется отвратительным, до того, почему мужчины убивают своих жен, живущих отдельно от них. Независимо от того, убедили ли вас уже приведенные мной аргументы, я надеюсь, что они, по крайней мере, заставили вас задуматься и с нетерпением ожидать дальнейших разъяснений.




2. Думающие машины



Как многие «бэби-бумеры» (дети, родившиеся в период демографического всплеска после Второй мировой войны. – Прим. пер.), я впервые столкнулся с философскими проблемами, оказавшись в другом измерении, причем не только в смысле зрительного восприятия и звука, но и в смысле сознания: предприняв путешествие в чудесную страну, где границами были границы воображения. Я говорю о сериале Рода Серлинга «Сумеречная зона», который был популярен в годы моего детства. Философы часто пытаются пояснить сложные понятия, используя мысленные эксперименты, необычные гипотетические ситуации, которые помогают нам лучше понять, что подразумевает та или иная идея. Можно сказать, что в эпизодах «Сумеречной зоны» как раз такие ситуации разыгрывались перед камерой.

Один из первых эпизодов назывался «Одинокий». Джеймс Корри отбывает пятидесятилетнее одиночное заключение на необитаемом астероиде на расстоянии девять миллионов миль от Земли. Алленби, капитан корабля, доставляющего на астероид провизию, сжалившись над ним, привозит ему ящик, в котором находится «Алисия»: робот, который выглядит и ведет себя как женщина. Поначалу она вызывает у Корри неприятие, но вскоре он, конечно, влюбляется. Через год Алленби возвращается с новостью, что Корри прощен и что он прилетел, чтобы его забрать. К сожалению, Корри может взять с собой только пятнадцать фунтов груза, а Алисия весит больше. Когда Корри отказывается лететь на Землю, Алленби неохотно достает пистолет и выстреливает Алисии в лицо, превратив его в месиво из дымящихся проводов. Он говорит Корри: «Все, что ты оставляешь здесь, – одиночество». Подавленный Корри бормочет: «Я должен помнить это. Я должен не забыть помнить это». Я до сих пор помню, какой ужас у меня вызвала кульминационная сцена; в кругу моих знакомых юных критиков этот эпизод спровоцировал бурю обсуждений. («Почему он не мог взять с собой хотя бы ее голову?» – спрашивал один из них.) Воодушевление, с которым мы обсуждали фильм, происходило от сочувствия к Корри, переживающему потерю, и от ощущения, что на наших глазах было убито разумное существо. Естественно, режиссеры фильма сыграли на чувствах аудитории, выбрав на роль Алисии красивую актрису, а не показав ее просто в виде кучи жестянок. Тем не менее, вызвав наше сочувствие, они подняли сразу два неприятных вопроса. Может ли механическое устройство обладать равным человеку интеллектом (решающим критерием при этом будет то, сможет ли устройство заставить человека влюбиться в него)? И если человекоподобную машину можно сконструировать, то будет ли она обладать сознанием в полном смысле слова – то есть будет ли акт выведения ее из строя убийством, каковым он нам показался на телеэкране?




Два самых серьезных вопроса, связанных с разумом, таковы: «Что делает возможным интеллект?» и «Что делает возможным сознание?». С началом эпохи когнитивистики интеллект стал доступным для понимания. Не будет большой ошибкой сказать, что на уровне абстракции проблема решена. Но вот сознание или способность ощущать – чувственное восприятие таких нюансов, как зубная боль, красный цвет, соленый вкус, «до» средней октавы – по-прежнему остается загадкой, завернутой в тайну и помещенной внутрь головоломки. На вопрос о том, что такое сознание, мы едва ли можем ответить лучше, чем ответил Луи Армстронг, когда одна из журналисток спросила его, что такое джаз: «Леди, если вы задаете такой вопрос, то вам этого никогда не понять»


. И все же сегодня и сознание уже не остается такой непроницаемой тайной, как раньше. К некоторым аспектам этой тайны уже найден подход, и теперь они представляют собой обыкновенные научные проблемы. В этой главе я сначала проанализирую, что такое интеллект, как физический объект – будь то мозг или робот – может им обладать, и за счет чего им обладает наш мозг. Затем я перейду к тому, что мы знаем и чего не знаем о сознании.




В поисках признаков интеллектуальной жизни во вселенной


«В поисках признаков интеллектуальной жизни во Вселенной» – название постановки комедийной актрисы Лили Томлин, в которой предметом рассмотрения становятся человеческие слабости и глупости. Название пьесы – это игра слов, основанная на двух значениях слова «интеллект» (англ, intelligence): сообразительность (как в известной шутке: интеллект – это «то, что измеряют с помощью теста на ай-кью») и способность мыслить рационально, как человек. Именно о втором значении интеллекта я и повествую в этой книге.

Пусть дать определение интеллекту не так легко, но мы сразу узнаем интеллект, когда встречаем его. Возможно, прояснить значение этого слова поможет мысленный эксперимент. Представим, что перед нами инопланетное создание, которое по всем параметрам выглядит непохожим на нас. Что ему нужно сделать, чтобы мы поняли, что оно разумно? Конечно, авторы научной фантастики сталкиваются с этой проблемой на каждом шагу; кто лучше них сможет ответить на этот вопрос! Самую удачную характеристику интеллекта, которую мне когда-либо приходилось слышать, дал писатель Дэвид Александр Смит, когда в интервью его спросили: «Каким должен быть хороший пришелец?»



Во-первых, они [пришельцы] должны реагировать на ситуацию разумно, но непонятно – так, чтобы вы, увидев поведение пришельца, сказали: «Я не понимаю правила, которыми этот пришелец руководствуется при принятии решений, но он явно действует рационально, основываясь на некоей совокупности правил»… Второе требование – они должны быть небезразличны к чему-то или кому-то, должны желать чего-то и добиваться этого, не останавливаясь перед лицом трудностей


.


Принимать решения «рационально», руководствуясь совокупностью правил, означает исходить в своих решениях из неких оснований истинности: из соответствия реальности или из логичности вывода. Пришелец, который врезается на пути в деревья, шагает вниз со скалы, делает такие движения, как будто рубит дерево, когда перед ним на самом деле камень или пустое место, едва ли покажется нам разумным. То же самое можно сказать и о пришельце, который, увидев, как в пещеру вошли три хищных зверя, а из пещеры вышли только два, войдет в эту пещеру, как будто она совершенно пуста.

То же можно сказать и о втором критерии: о желании чего-то и о стремлении его получить вопреки трудностям. Если мы не знаем, чего хочет существо, нас нисколько не впечатлит все, что это существо сделает для его достижения. Кто знает, может быть, оно хочет как раз врезаться в деревья или рубить камни, и ему блестяще удается то, чего оно хочет. Более того, без указания целей существа сама идея разумности будет лишена смысла. Тогда можно вручить премию за интеллект мухомору, который с такой прицельной точностью и несгибаемым упорством выполняет сложнейшую задачу: сидит всю жизнь ровно на одном и том же месте. И тогда ничто не мешает нам согласиться с утверждением когнитивиста Зенона Пылишина, что камень умнее кошки, потому что если ударить камень ногой, у него хватит ума укатиться прочь.

Наконец, разумное существо должно использовать рациональные правила для достижения целей разными способами, в зависимости от того, какие препятствия ему приходится преодолевать на пути. Как поясняет Уильям Джеймс:



Джульетта притягивает Ромео, как магнит притягивает металлические опилки; если ему не мешают обстоятельства, он движется к ней по такой же прямой линии, как они. Но Ромео и Джульетта, если между ними будет воздвигнута стена, не будут стоять, как идиоты, прижавшись лицами к противоположным сторонам стены, как это бывает в случае, если между магнитом и опилками поставить бумагу. Ромео вскоре найдет альтернативный путь – взобравшись на стену или как-то еще – беспрепятственно припасть к губам Джульетты. В случае с металлическими опилками, их траектория движения неизменна; любая случайность может определить, достигнут они цели или нет. В случае с влюбленным Ромео, неизменной остается только цель, а траектория движения может меняться как угодно


.







Выходит, что интеллект – это способность достичь цели, невзирая на препятствия, принимая решения, основанные на рациональных (подчиняющихся критерию истинности) правилах. Компьютерщики Алан Ньюэлл и Герберт Саймон конкретизировали эту идею, отметив, что интеллект состоит в способности определить цель, оценить текущую ситуацию, чтобы увидеть, насколько она отличается от цели, и применить ряд действий, позволяющих уменьшить это различие. С облегчением отметим, что под это определение существа, обладающего интеллектом, подходят не только инопланетяне, но и мы, люди. У нас есть желания и мы добиваемся желаемого, опираясь на наши знания, которые при хорошем раскладе являются по меньшей мере приблизительно или вероятностно истинными


.

То, что понятие «интеллект» должно определяться через такие термины, как знание и желание, далеко не очевидный факт. Старая теория стимула и реакции, предложенная бихевиористами, предполагала, что знания и желания не имеют ничего общего с поведением – и вообще, научного в них не больше, чем в привидениях и черной магии. У людей и животных определенный стимул вызывает реакцию, потому что ранее с этой реакцией был связан триггер рефлекса (пример – выделение слюны как реакция на звук колокольчика, который ранее был связан с появлением пищи) или потому что реакция в присутствии данного стимула получила подкрепление (пример – животное получает еду, нажимая на рычажок). По словам известного бихевиориста Б. Ф. Скиннера, «вопрос не в том, может ли машина мыслить, а в том, может ли мыслить человек»


.

Конечно же человек может мыслить; теория стимула и реакции оказалась несостоятельной. Почему Салли выбежала из здания? Потому что она была убеждена, что дом горит, и не хотела погибнуть. То, что она выбежала из здания, – предсказуемая реакция на определенный стимул, который может быть объективно описан в терминах физики и химии. Возможно, она выбежала из здания, увидев дым; возможно, это было реакцией на телефонный звонок с сообщением о том, что здание горит, или на появление перед домом пожарных машин, или на звук пожарной сигнализации. Однако ни один из этих стимулов не должен был неизбежно заставить ее выйти на улицу. Она не вышла бы, если бы знала, что дым идет от булки в тостере, или что по телефону ей позвонила подруга, которая репетирует свою роль для спектакля, или что кто-то по ошибке или ради шутки включил пожарную сигнализацию, или что сигнализацию проверяет электрик. Свет, звук, частицы, которые можно измерить физическими приборами, не могут предопределять поведение человека. Если что-то и предопределяет в данном случае поведение Салли, так это то, убеждена ли она, что находится в опасности. Естественно, убеждения Салли связаны с воздействующими на нее стимулами, но только косвенным, весьма замысловатым путем, через посредство прочих ее убеждений относительно того, где она находится и как устроен мир. В не меньшей мере поведение Салли зависит от того, насколько сильно она желает избежать опасности. Можно предположить, что она бы не выбежала из здания, если бы была членом добровольческой пожарной бригады или самоубийцей, или фанатичкой, решившей пойти на самосожжение, чтобы привлечь внимание к своим идеалам, или у нее на верхнем этаже здания остались дети.

Сам Скиннер тоже был не так глуп, чтобы утверждать, что измеряемые стимулы вроде длины волн или формы могут предопределять поведение. Он определял стимулы по наитию, удовлетворяясь такими наименованиями, как «опасность», «похвала», «красота», «английский язык». В этом заключалось определенное преимущество его теории, позволявшее ей не расходиться с реальностью, но это было преимущество грабежа над честным трудом. Мы все понимаем, что механическое устройство может реагировать на красный свет или громкий звук – мы даже можем сконструировать такое устройство, но ведь человек – единственное устройство во Вселенной, способное реагировать на опасность, похвалу, английский язык и красоту. Способность человека реагировать на что-то столь физически неуловимое, как похвала, – это один из элементов головоломки, которую мы пытаемся разгадать, а вовсе не элемент решения этой головоломки. Похвала, опасность, английский язык и все остальные вещи, на которые мы реагируем, точно так же, как красота, оказываются в глазах смотрящего. И как раз «глаза смотрящего» – это то, что нам остается объяснить. Между тем, что можно измерить приборами, и тем, что может вызывать поведение, лежит целая пропасть, и именно поэтому мы не имеем права отказывать людям в наличии у них убеждений и желаний.

В повседневной жизни мы прогнозируем и интерпретируем поведение других людей, исходя из того, что, по нашему мнению, они знают и чего, как нам кажется, они хотят. Убеждения и желания – инструменты, которыми мы пользуемся для толкования мира в нашем интуитивном мышлении, и именно психология интуиции по сей день остается наиболее полноценной и полезной наукой о поведении. Чтобы прогнозировать большинство действий человека – то, что он подойдет к холодильнику, сядет в автобус, откроет кошелек, – не нужно разрабатывать математическую модель, моделировать нейронные сети на компьютере или нанимать профессионального психолога; достаточно спросить у своей бабушки


.

Я не хочу сказать, что психология должна больше полагаться на здравый смысл, чем физика или астрономия. И все же этот самый здравый смысл позволяет с такой точностью прогнозировать, регулировать и интерпретировать повседневное поведение по сравнению с любой другой когда-либо предложенной для этих целей альтернативой, что велика вероятность того, что он в той или иной форме будет встроен в наши лучшие научные теории. Я звоню старому другу, который живет на другом побережье, и мы договариваемся встретиться в Чикаго у входа в бар в определенном отеле в 19:45, в определенный день через два месяца. Я прогнозирую, он прогнозирует, и все, кто знает нас, прогнозируют, что в этот день мы встретимся. И мы действительно встречаемся. Поразительно! В какой еще научной области может дилетант – да и специалист тоже, собственно говоря, – прогнозировать на несколько месяцев вперед траектории двух объектов, находящихся на расстоянии тысяч миль друг от друга, с точностью до сантиметров и минут? Да еще и делать это на основе информации, которая укладывается в несколько секунд разговора? Расчеты, лежащие в основе прогнозирования, и представляют собой интуитивное мышление: знание, что я желаю встретиться со своим другом, а он желает встретиться со мной, и каждый из нас убежден, что другой будет в определенном месте в определенное время и знает последовательность перелетов, поездок и пересадок, которые необходимо совершить, чтобы туда добраться. Никакая наука, изучающая мозг и мышление, не способна достичь лучшего результата. Это не означает, что интуитивная психология убеждений и желаний сама собой представляет собой науку, однако из этого следует, что научной психологии еще предстоит объяснить, как физический объект – такой, как человеческий организм, – может иметь убеждения и желания и как выходит, что эти убеждения и желания так хорошо работают.








Традиционное объяснение сути интеллекта заключается в том, что человеческая плоть проникнута нематериальной сущностью – душой, которую обычно представляют в виде духа или привидения. Однако эта идея наталкивается на неразрешимую проблему: как этот призрак взаимодействует с твердым веществом? Как эфемерное ничто реагирует на вспышки, толчки, звуковые сигналы и заставляет наши руки и ноги двигаться? Еще одна проблема – это наличие явных доказательств того, что мышление связано с деятельностью мозга. Душу, которую называют невещественной, как мы теперь знаем, можно рассечь ножом, изменить путем воздействия химических веществ, запустить и остановить с помощью электричества, уничтожить резким ударом или недостаточным количеством кислорода. Если на мозг посмотреть в микроскоп, мы увидим, что он обладает захватывающей сложностью физической структуры, полностью соизмеримой с богатством мышления.

Есть версия, что мышление порождает некая особая форма материи – подобно тому, как Пиноккио появился из найденного Джузеппе волшебного полена, которое говорило, смеялось и двигалось само по себе. Увы, никому еще не удалось обнаружить такого чудесного вещества. Можно подумать, что таким чудесным веществом является мозговая ткань. Дарвин писал, что мозг «выделяет» мысль, а не так давно философ Джон Серль утверждал, что физико-химические свойства мозга каким-то образом позволяют ему производить мысль, как молочная железа производит молоко, а растительная ткань производит сахар. Но вспомним, что мозговая ткань всех представителей царства животных содержит одни и те же виды мембран, пор и химических веществ, не говоря уже об опухолях мозга и пробирочных культурах. Каждая частица нервной ткани обладает одними и теми же физико-химическими свойствами, но не каждая способна порождать интеллект, подобный интеллекту человека. Конечно, ткани человеческого мозга отличают некоторые свойства, необходимые для нашего интеллекта. Но одних только физических свойств недостаточно – точно так же, как физических свойств кирпичей недостаточно, чтобы объяснить особенности архитектуры, а физических свойств частиц воздуха недостаточно, чтобы объяснить музыку. Критическое значение имеет нечто в структурировании нервной ткани.

Нередко мышление пытаются объяснить за счет некоего потока энергии или силового поля. Магические шары, таинственный дым, ауры, вибрации, магнитные поля, линии силы – все это неизменные атрибуты спиритизма, псевдонауки и дешевых фильмов в жанре научной фантастики. Представители школы гештальт-психологии попытались объяснить зрительные иллюзии, ссылаясь на действие электромагнитных полей на поверхности мозга, однако обнаружить эти поля так и не удалось. Периодически поверхность мозга пытаются описать как некий носитель колебаний, который поддерживает голограммы и другие интерференционные картины, однако и эта идея не завоевала признания. Ставшая основой для теории Фрейда гидравлическая модель, подразумевающая, что психическое давление накапливается, прорывается наружу или отводится через альтернативные каналы, и по сей день прослеживается в десятках привычных для нашего уха метафор; мы говорим: накопилась злость, выпустить пар, взорваться от гнева, выплеснуть эмоции, сдержать ярость. Но даже самый большой накал страстей не означает буквально, что где-то в мозге накапливается и высвобождается энергия (в физическом смысле). В главе 6 я попытаюсь убедить вас в том, что внутреннее давление не лежит в основе деятельности мозга; скорее мозг намеренно использует его как средство ведения переговоров – как террорист, привязавший к своему телу взрывчатку.

Недостаток всех этих теорий в том, что даже если мы когда-нибудь и откроем какую-нибудь субстанцию, или вибрацию, или магический шар, который будет говорить и проказничать, как найденное Джузеппе полено, или просто будет принимать решения, основанные на совокупности рациональных правил, и преследовать свою цель, невзирая на препятствия, перед нами по-прежнему будет стоять главный вопрос: как ему это удается?

Нет, интеллект происходит не от какой-то особой разновидности духа, материи или энергии. Его источником является информация. Информация – это корреляция между двумя объектами, возникающая в результате закономерного процесса (в противоположность возникающему по чистой случайности)


. Мы говорим, что кольца на пне коррелируют с возрастом срубленного дерева (чем старше дерево, тем больше на пне колец), и эта корреляция не случайна, а связана с тем, как деревья растут. Корреляция – понятие математическое и логическое, она не имеет ничего общего с тем, из чего состоят коррелирующие объекты.

В информации как таковой нет ничего особенного; с ней мы встречаемся каждый раз, когда причина ведет к следствию. Особенное начинается, когда речь идет об обработке информации. Мы можем рассматривать частицу материи, передающую информацию о положении дел, как символ; она может «обозначать» это положение дел. Однако будучи частицей материи, она может выполнять и другие функции – физические функции, зависящие от того, что может происходить с данным типом материи в данного типа ситуации по законам физики и химии. Годичные кольца несут информацию о возрасте деревьев, но они также способны отражать свет и поглощать красящие вещества. Следы несут информацию о передвижении животного, но они также способны удерживать воду и образовывать завихрения воздушного потока.

А сейчас давайте представим вот что. Предположим, что кто-то создал машину с деталями, действия которых зависят от физических свойств какого-либо символа. Некий рычаг, привод, фотоэлемент или магнит приводится в движение пигментом, поглощенным годичным кольцом дерева, или водой, собравшейся в отпечатке ноги, или светом, отражаемым следом мела, или магнитным зарядом на участке магнитной ленты. Предположим, что далее машина производит некое другое действие с другой массой вещества: наносит еще одну отметку на кусок дерева, оставляет отпечатки следов на мокрой земле, сообщает магнитный заряд еще одному участку магнитной ленты. Пока ничего особенного не происходит: все, что я описал, – это цепь физических действий, осуществленных бесполезным приспособлением.

А теперь перейдем к особенному. Представим, что мы пытаемся интерпретировать только что полученное материальное явление, используя схему, согласно которой исходный элемент несет в себе информацию. Например, посчитаем только что полученные годичные кольца и будем интерпретировать их как возраст данного дерева в данный момент времени, несмотря на то, что их источником вовсе не был рост дерева. Допустим, что машина была сконструирована таким образом, чтобы полученные метки действительно что-то означали – то есть чтобы они несли в себе информацию о каком-то явлении в мире. Например, представим, что машина сканирует годичные кольца на пне и выжигает на специальной доске по одной метке на каждое кольцо, потом переходит к пню более молодого дерева, срубленного в то же самое время, и стирает с доски по одной метке на каждое кольцо. Сосчитав оставшиеся отметки на доске, мы получим возраст первого дерева на тот момент, когда было посажено второе дерево. В этом случае перед нами будет разумная машина, машина, которая делает истинные выводы из истинных посылок – не за счет какого-то особого вида материи или энергии и не за счет того, что какая-то из ее деталей обладает интеллектом или рассудком. Все, что мы видим, – это тщательно сконструированная цепь самых обыкновенных физических действий, первым звеном которой было конфигурирование материи, несущей в себе информацию. Наша разумная машина своей разумностью обязана двум свойствам, неразделимо соединенным в той сущности, которую мы называем символом: символ несет в себе информацию и одновременно обусловливает другие события (годичные кольца коррелируют с возрастом дерева и могут поглощать световой луч сканера). Когда явление, обусловленное другим явлением, само несет в себе информацию, мы называем такую систему процессором данных или компьютером.

Вообще вся эта схема может показаться вам нереализуемой на практике. Кто может гарантировать, что можно соединить между собой несколько штуковин так, чтобы они падали, раскачивались, мигали ровно таким образом, что получившиеся результаты можно было интерпретировать и обнаружить некий смысл? (А еще лучше, чтобы это был смысл, вписывающийся в ранее сформулированную концепцию или закономерность, которая представляется нам интересной – в конце концов, ведь постфактум толкование можно дать любым результатам, даже самым бессмысленным.) Можем ли мы быть уверены, что подобная машина будет выдавать знаки, которые будут действительно соответствовать какой-то значимой ситуации в мире (например, возрасту дерева в тот момент, когда было посажено другое дерево, или среднему возрасту отростка этого дерева, или чему-нибудь еще), а не будут просто бессмысленным рисунком, не означающим ничего вообще?

Гарантией того, что это возможно, являются труды математика Алана Тьюринга. Он разработал гипотетическую машину, входные и выходные символы которой могут соответствовать в зависимости от специфики машины одной из огромного количества разумных интерпретаций. Машина состоит из ленты, разделенной на ячейки, головки записи-чтения, которая может печатать или считывать символ в ячейке и двигать ленту в обоих направлениях, указателя, который может указывать на фиксированное количество отметок времени на корпусе машины, и набора механических рефлексов. Каждый рефлекс запускается прочитанным символом и текущим положением указателя; машина печатает символ на ленте, передвигает ленту и/или перемещает указатель. Лента, подаваемая в машину, не ограничена по количеству. Эта конструкция получила название «машина Тьюринга».

Что может делать эта простая машина? Она может считывать символы, обозначающие цифры или совокупности цифр, и печатать символы, обозначающие новые цифры, которые являются значением той или иной математической функции, решаемой посредством пошаговой последовательности операций (сложения, умножения, возведения в степень, разложения на множители и так далее – я намеренно не закрываю список, чтобы подчеркнуть важность открытия Тьюринга, не вдаваясь в технические подробности). Она может применять правила любой применимой логической системы, чтобы получать истинные утверждения из других истинных утверждений. Она может применять правила грамматики любого языка, получая грамматически правильные предложения. Эквивалентность между машинами Тьюринга, математическими функциями, логическими правилами и грамматиками привела логика Алонсо Черча к положению о том, что любая четко определенная пошаговая инструкция, которая гарантированно дает решение данной проблемы за ограниченное время (иными словами, любой алгоритм) может быть выполнена с помощью машины Тьюринга.

Что это значит? Это значит, что в той мере, в которой наш мир подчиняется решаемым пошагово математическим уравнениям, может быть создана машина, которая имитирует мир и может делать относительно него прогнозы. В той мере, в которой рациональная мысль соответствует законам логики, может быть создана машина, которая осуществляет рациональное мышление. В той мере, в которой язык можно описать как совокупность грамматических правил, может быть создана машина, которая синтезирует грамматически правильные предложения. В той мере, в которой мысль представляет собой результат применения той или иной совокупности четко определенных правил, может быть создана машина, которая в некотором смысле этого слова думает.

Тьюринг показал, что думающие машины – машины, которые, опираясь на физические свойства символов, выдают новые символы, имеющие смысл, – создать можно; более того, создать их довольно легко. Специалист по теории вычислительной техники Джозеф Вейценбаум как-то продемонстрировал, что такую машину можно построить из штемпеля, нескольких камней и рулона туалетной бумаги. На самом деле, не нужно даже иметь кучу таких машин для разных функций – одну для сложения, другую для вычисления квадратного корня, третью – для того, чтобы писать предложения на английском языке, и так далее. Существует разновидность машины Тьюринга, которая называется универсальной машиной Тьюринга. Она может считывать описание работы любой другой машины Тьюринга, напечатанной на специальной пленке, а затем в точности воспроизводить работу этой машины. Одну и туже машину можно запрограммировать делать любую работу, которую можно описать совокупностью правил


.

Означает ли это, что человеческий мозг – это машина Тьюринга? Конечно же нет. Машины Тьюринга не используются нигде и уж тем более не используются у нас в голове. На практике они бесполезны: слишком неудобны в использовании, слишком сложны для программирования, слишком медленны и громоздки. Но это неважно. Тьюринг хотел доказать только, что система из расположенных в определенном порядке приспособлений может функционировать как разумный процессор символов. Вскоре после его открытия были разработаны более практичные процессоры символов, некоторые из которых впоследствии превратились в универсальные вычислительные машины: в «Ай-би-эм», «Юнивак», а чуть позже – в «Макинтоши» и персональные компьютеры. Все они по сути представляли собой универсальную машину Тьюринга. Если не принимать во внимание размер и скорость и предоставить им столько памяти, сколько нужно, их можно запрограммировать таким образом, чтобы они выдавали одинаковые выходные данные в ответ на одинаковые входные данные.

Были предложены и такие процессоры символов, которые должны были симулировать работу человеческого мозга. Такие модели часто воспроизводятся на персональных компьютерах, но это условные модели. Персональный компьютер изначально запрограммирован на то, чтобы эмулировать деятельность гипотетического ментального компьютера (образуя то, что специалисты по вычислительной технике называют виртуальной машиной); примерно также можно запрограммировать «Макинтош» эмулировать работу персонального компьютера. Всерьез воспринимается только виртуальный ментальный компьютер, а не кремниевые микросхемы, которые реализуют его. Далее на виртуальном ментальном компьютере запускается программа, моделирующая тот или иной вид мозговой деятельности (решение задачи, понимание предложения). Перед нами – новый путь к пониманию человеческого интеллекта.








Позвольте показать, как работает одна из таких моделей. В наш век, когда реальные компьютеры стали столь сложными, что непосвященному человеку понять их так же невообразимо трудно, как и работу мозга, достаточно показательным будет пример вычисления в пошаговом рассмотрении. Только так можно оценить, насколько простые устройства способны, будучи соединены между собой, образовывать процессор символов, демонстрирующий реальные проявления интеллекта.

Неуклюжая машина Тьюринга – не лучшая реклама теории о том, что мозг – это компьютер, поэтому я возьму за образец модель, которая может хотя бы отдаленно претендовать на сходство с нашим ментальным компьютером. Я покажу, как она решает настолько сложную задачу из повседневной жизни (родственные отношения), чтобы способность машины решить ее действительно производила впечатление.

Модель, которую мы будем использовать, называется продукционной системой. В ней отсутствует явно небиологическая характеристика всех серийных компьютеров: упорядоченный список этапов программы, который машина выполняет последовательно и целенаправленно. Продукционная система состоит из памяти и совокупности реакций, которые иногда называют «демонами», потому что они представляют собой простые автономные сущности, которые, образно говоря, сидят и ждут, когда их запустят. Память – это что-то вроде доски, на которую вешают объявления. Каждый демон – как коленный рефлекс; он ждет, когда на доске появится конкретное объявление, и реагирует на его появление тем, что прикрепляет к ней свое собственное объявление. Все демоны в совокупности образуют программу. По мере того, как они реагируют на появление объявлений на доске тем, что вывешивают собственные объявления, и тем самым вызывают реакцию других демонов, и так далее, информация в памяти меняется и в конечном итоге превращается в правильную выходную информацию для данной входной информации. Некоторые демоны связаны с органами чувств и запускаются они не информацией в памяти, а информацией, поступающей из окружающего мира. Другие демоны связаны с конечностями и реагируют тем, что двигают конечности, а не тем, что вывешивают новые объявления на доске памяти.

Предположим, что ваша долгосрочная память содержит знание о всех ваших родственниках и близких. Содержимое этого знания может быть представлено в виде совокупности суждений вроде «Алекс – отец Эндрю». Согласно вычислительной теории сознания, эта информация воплощается в виде символов: совокупности физических знаков, которые коррелируют с состоянием мира, отраженным в суждениях


.

В роли символов, о которых идет речь, не могут использоваться английские слова и предложения, вопреки распространенному заблуждению о том, что мы мыслим на родном языке. Как я показал в книге «Язык как инстинкт», предложения в устной форме языка – например, английского или японского – предназначены для устной коммуникации между разумными и очень нетерпеливыми членами социума. Они стремятся к краткости, поэтому опускают всю информацию, которую слушатель может мысленно восстановить, исходя из контекста. Напротив, «язык мысли», на котором формулируются суждения, не может ничего оставлять воображению, поскольку он сам и есть воображение. Еще одна проблема с использованием английского языка как посредника в передаче знания заключается в том, что предложения на естественном языке могут быть двусмысленными. Предположим, серийный убийца Тед Банди добился отсрочки приведения в исполнение смертного приговора, и в газете появляется заголовок Bundy Beats Date with Chair, но мы не сразу понимаем, о чем идет речь, потому что наш мозг приписывает этой последовательности слов два смысла (из-за многозначности слов beats, date и chair высказывание может означать «Банди избежал казни на электрическом стуле» или «Банди ударил свою девушку стулом». – Прим. пер.). Если одна последовательность слов в английском языке может соответствовать двум значениям в мышлении, значения в мышлении не могут быть последовательностями слов в английском языке. Наконец, предложения естественного языка могут быть осложнены артиклями, предлогами, суффиксами рода, другими грамматическими деталями. Они нужны для того, чтобы легче передать информацию из одной головы в другую посредством говорения и слуха, то есть через очень медленный канал связи, но они совершенно не нужны внутри головы, где информация передается напрямую по пучкам нейронов. Итак, утверждения в системе знания – это не предложения на английском языке, а конструкции на более насыщенном информацией языке мысли, «мыслекоде».

В нашем примере образец мыслекода, который выражает семейные отношения, представлен двумя типами утверждений. Пример первого типа – Alex father-of Andrew (Алекс отец Эндрю): имя, за которым следует указание на тип родственных отношений, а затем еще одно имя. Пример второго типа – Alex is-male (Алекс мужского пола): имя, за которым следует указание на пол. Пусть вас не смущает то, что в записях мыслекода я использую английскую лексику и синтаксис. Это делается только для того, чтобы вам, читатель, было легче понять, что означают символы. В случае с машиной эти символы представляют собой разные метки. Это могут быть какие угодно символы, расположенные в каком угодно порядке – при условии, что каждый символ последовательно используется для обозначения одного и того же человека (например, тот символ, который мы используем для обозначения Алекса, всегда используется для Алекса и никогда не используется для обозначения кого-либо еще), и что они располагаются в одном и том же порядке (чтобы они могли правильно передавать информацию о том, кто чей отец). Метки могут иметь форму штрихов в штрих-коде, распознаваемом сканером, или замочных скважин, к каждой из которых подходит только один ключ, или форм, которые подходят только к одному шаблону. Естественно, в случае серийных компьютеров это будут разные последовательности расположения зарядов в кристаллах микросхем, а в случае мозга – последовательности возбуждения в группах нейронов. Здесь очень важно отметить, что машина не может понимать символы таким же образом, как вы и я; элементы конструкции машины реагируют на их форму, выполняя ту или иную операцию – как автомат для продажи жвачки реагирует на вес и форму монетки, выдавая покупателю жвачку.

Приводимый ниже пример – это попытка пролить свет на суть машинного вычисления, показать вам, как машине удается это провернуть. Чтобы более наглядно представить мое положение о том, что символ может одновременно обозначать некое понятие и механическим путем обусловливать некое событие, я покажу весь процесс работы продукционной системы шаг за шагом и опишу все происходящее дважды: на концептуальном уровне, в терминах содержания задачи и логики, которая используется для ее решения, и на механическом уровне, в терминах действий машины – считывания данных и нанесения меток. Система разумна в том смысле, что эти два уровня точно соответствуют друг другу: каждая идея соответствует метке, каждый логический шаг соответствует действию.

Назовем ту часть памяти системы, в которой содержатся записи о родственных отношениях, «Долгосрочной памятью». Другую часть назовем «Краткосрочной памятью» – это нечто вроде чернового блокнота для вычислений. Часть «Краткосрочной памяти» представляет собой область задач; в ней содержится список вопросов, на которые система пытается ответить. Системе нужно узнать, является ли Горди родным дядей по отношению ко мне (условное обозначение – Я). В самом начале память выглядит следующим образом:








На концептуальном уровне наша цель – ответить на вопрос; ответ будет положительным, если факт, которого он касается, истинен. На механическом уровне система должна определить, есть ли где-нибудь в ее памяти последовательность знаков, идентичная той последовательности, которую мы видим со знаком вопроса в колонке «Задачи». Функция одного из демонов системы – отвечать на вопросы, связанные с поиском, считывая аналогичные знаки в колонках «Задачи» и «Долгосрочная память». Обнаружив совпадение, он печатает метку рядом с вопросом, что означает, что вопрос получил положительный ответ. Для удобства давайте скажем, что метка имеет форму слова Yes (Да).



IF: Goal = blah-blah-blah?

Long-Term Memory = blah-blah-blah

THEN: MARK GOAL

Yes

(ЕСЛИ: Задача = то-то и то-то?

Долгосрочная память = то-то и то-то

ТО: МЕТКА ЗАДАЧИ

Да)


Концептуальная проблема, стоящая перед системой, состоит в том, что у нее нет эксплицитного знания о том, кто чей дядя. Это знание имплицитно следует из других фактов, которые она знает. На механическом уровне то же самое будет значить вот что: в разделе «Долгосрочная память» нет метки uncle-of (дядя); там есть только метки sibling-of (брат/сестра) и parent-of (родитель). На концептуальном уровне нам нужно вывести знание о том, кто чей дядя, из знания о том, кто приходится кому родителем и братом/сестрой. На механическом уровне нам нужен демон, который сделает запись uncle-of (дядя), по обе стороны от которой будут нужные метки, обнаруженные в записях с элементами sibling-of (брат/сестра) и parent-of (родитель). На концептуальном уровне нам нужно выяснить, кто у нас родители, идентифицировать их братьев и сестер, потом выбрать из них лиц мужского пола. На механическом уровне нам нужен следующий демон, который сделает в области «Задачи» новые записи, запускающие соответствующие операции поиска в памяти:



IF: Goal = Q uncle-of Р

THEN: ADD GOAL

Find P’s Parents

Find Parents’ Siblings

Distinguish Uncles/Aunts



(ЕСЛИ: Задача = Q дядя PTO: ДОБАВИТЬ ЗАДАЧУ

Найти родителей Р

Найти братьев/сестер родителей

Различить дядь/теть)


Этот демон запускается записью uncle-of (дядя) в колонке «Задачи». В этой колонке действительно есть такая запись, поэтому демон начинает действовать и добавляет к этой колонке новые метки:








Необходим также элемент программы – еще один демон или дополнительный механизм внутри данного демона, который будет отвечать за Р и Q, то есть заменять ярлык Р списком конкретных ярлыков имен: Me (Я), Abel (Абель), Gordie (Горди) и т. д. Эти детали я здесь не привожу, чтобы не усложнять восприятие процесса.

Новые записи в колонке «Задачи» побуждают к действию других демонов. Один из них (на концептуальном уровне) ищет родителей системы, копируя (на механическом уровне) все записи, содержащие имена родителей, в раздел «Краткосрочная память» (если только там уже нет таких записей, конечно; это условие необходимо, чтобы демон не продолжал бессмысленно делать одну копию за другой, как ученик чародея):



IF: Goal = Find P’s Parents

Long-Term Memory = X parent-of P

Short-Term Memory ? X parent-of P

THEN: COPY TO Short-Term Memory

X parent-of P

ERASE GOAL

(ЕСЛИ: Задача = найти родителей P

Долгосрочная память = X родитель P

Краткосрочная память ? X родитель P

ТО: КОПИРОВАТЬ В КРАТКОСРОЧНУЮ ПАМЯТЬ

X родитель P

СТЕРЕТЬ ЗАДАЧУ)


Теперь наша доска объявлений выглядит следующим образом:








Теперь, когда мы знаем родителей, мы можем найти братьев и сестер родителей. На механическом уровне это означает, что теперь, когда имена родителей записаны в разделе «Краткосрочная память», может начинать работу демон, копирующий записи о братьях и сестрах родителей:



IF: Goal = Find Parents’ Siblings

Short-Term Memory = X parent-of Y

Long-Term Memory = Z sibling-of X

Short-Term Memory

Z sibling-of X

THEN: COPY TO Short-Term Memory

Z sibling-of X

ERASE GOAL

(ЕСЛИ: Задача = найти родителей P

Краткосрочная память = X родитель Y

Долгосрочная память = Z брат/сестра X

Краткосрочная память

Z брат/сестра X

ТО: КОПИРОВАТЬ В КРАТКОСРОЧНУЮ ПАМЯТЬ

Z брат/сестра X

СТЕРЕТЬ ЗАДАЧУ)


Вот что у него получается:













На данном этапе мы рассматриваем дядь и теть вместе. Чтобы отделить дядь от теть, нам нужно найти среди них мужчин. На механическом уровне система должна найти записи, рядом с которыми в разделе «Долгосрочная память» стоят метки is-male (мужского пола). Вот демон, который выполняет эту проверку:



IF: Goal = Distinguish Uncles/Aunts

Short-Term Memory = X parent-of Y

Long-Term Memory = Z sibling-of X

Long-Term Memory = Z is-male

THEN: STORE IN LONG-TERM MEMORY

Z uncle-of Y

ERASE GOAL

(ЕСЛИ: Задача = различить дядь/теть

Краткосрочная память = X родитель Y

Долгосрочная память = Z брат/сестра X

Долгосрочная память = Z мужского пола

ТО: ХРАНИТЬ В ДОЛГОСРОЧНОЙ ПАМЯТИ

Z дядя Y

СТЕРЕТЬ ЗАДАЧУ)


Это демон, который наиболее явно воплощает в себе понимание системой значения слова «дядя»: это человек мужского пола, брат одного из родителей. Система добавляет запись о том, кто является дядей, в раздел «Долгосрочная память», а не «Краткосрочная память», потому что эта запись представляет собой элемент знания, который всегда истинен:













На концептуальном уровне мы всего лишь логически вывели факт, который был запрошен. На механическом уровне мы только что создали идентичные друг другу вплоть до последней метки записи в колонках «Задачи» и «Долгосрочная память». Запускается самый первый из упомянутых мной демонов, который осуществляет поиск таких пар; он ставит метку, обозначающую, что задача решена:













Чего мы достигли? Мы построили из безжизненных деталей автомата по продаже жвачки систему, которая делает нечто, отдаленно напоминающее работу мышления: она устанавливает истинность утверждения, с которым ранее никогда не имела дела. Из утверждений о конкретных родителях, братьях и сестрах и знания о том, что значит быть чьим-то дядей, она выработала истинные утверждения о конкретных дядях. И все это, повторю еще раз, было сделано путем обработки символов – материальных изображений, обладающих репрезентативными и каузальными свойствами, то есть одновременно способных нести в себе информацию о чем-либо и принимать участие в цепочке физических событий. Указанные события и составляют процесс вычисления: вычислительные механизмы задуманы таким образом, что если интерпретация символов, запускающих машину, является истинным утверждением, тогда и интерпретация символов, синтезированная машиной, тоже является истинным утверждением. Вычислительная теория сознания – это гипотеза о том, что интеллект как раз представляет собой вычисление в этом значении слова.

«Это значение» довольно широко и позволяет избежать дополнительных посылок, связанных с другими определениями вычисления. Так, нам не нужно принимать в качестве исходного положения, что вычисление состоит из последовательности отдельных шагов, что символы должны либо явно наличествовать, либо явно отсутствовать (в противопоставление градации признака: более выраженный – менее выраженный, более активный – менее активный), что мы гарантированно получим правильный ответ за ограниченный промежуток времени, или что истинное значение должно быть «абсолютно истинным» или «абсолютно ложным», а не подразумевать вероятность или некоторую степень уверенности. Таким образом, вычислительная теория охватывает и альтернативный вариант компьютера с множеством элементов, активных в той или иной степени, в зависимости от вероятности того, что то или иное утверждение истинно или ложно; компьютера, в котором уровень активности может постепенно меняться, отражая новые и приближенно точные вероятности. (Как будет показано ниже, вполне возможно, что именно так работает мозг.) Главная идея заключается в том, что ответ на вопрос «Что делает систему умной?» – не материя, из которой сделана система, и не какая-то особенная энергия, протекающая через нее, а то, для чего предназначен каждый из элементов машины, и каким образом закономерности изменений внутри системы отражают соответствующие параметру истинности отношения (включая случаи, когда истинность является вероятностной или недостаточно четко определенной)


.




Естественные вычисления


Почему вычислительной теории сознания можно верить? Потому что это теория, которая позволила разрешить многовековые проблемы философии, стала началом компьютерной революции, подняла ключевые вопросы нейробиологии и дала психологии потрясающе плодотворное поле для исследований.

Целые поколения мыслителей безрезультатно ломали головы над тем, каким образом мышление взаимодействует с материей. Как сказал Джерри Фодор, «жалость к себе может довести до слез, и лук тоже». Как могут наши неосязаемые убеждения, желания, представления, планы, цели отражать мир вокруг нас и давить на рычаги, с помощью которых мы, в свою очередь, меняем мир? Декарт через много столетий после смерти стал посмешищем для ученых (и совершенно незаслуженно), потому что высказал идею о том, что мышление и материя – разные виды вещества, которые каким-то образом взаимодействуют в части мозга, называемой шишковидной железой. Философ Гилберт Райл высмеял эту идею, назвав ее «доктриной призрака в машине»


(эту фразу позже использовали в качестве заголовка для книг писатель Артур Кестлер и психолог Стивен Косслин и рок-группа «Полис» в качестве названия своего альбома). Райл и другие философы утверждали, что такие термины ментализма, как «убеждения», «желания» и «представления», бессмысленны и происходят от небрежной, неправильной трактовки языка. Имеющие схожие взгляды бихевиористы заявляли, что говорить о невидимых сущностях так же ненаучно, как верить в Зубную Фею, и старались полностью исключить их из своих психологических теорий.

А потом появились компьютеры: не имеющие ничего общего с феями и невидимыми сущностями куски железа, работу которых никак нельзя было объяснить без полного арсенала «запретных» словечек ментализма. «Почему мой компьютер не печатает документ?» – «Потому что программа не знает, что ты заменил струйный принтер на лазерный. Она до сих пор думает, что говорит со струйным принтером, и пытается распечатать документ, прося принтер подтвердить получение сообщения. Но принтер не понимает ее сообщение и игнорирует его, потому что ожидает, что вводные данные будут начинаться с символа “%”! Программа отказывается вернуть управление, пока она продолжает разговаривать с принтером, поэтому тебе нужно привлечь внимание диспетчера задач, чтобы он отобрал управление у программы. Как только программа узнает, какой принтер к ней подключен, они начнут общаться». Чем сложнее система и чем опытнее пользователи, тем больше обсуждение технических деталей напоминает сюжет мыльной оперы.

Философы-бихевиористы все-таки продолжали бы настаивать на том, что все это праздные разговоры. Машины на самом деле ничего не понимают и не пытаются, сказали бы они; просто пользователи легкомысленно подходят к выбору слов и поэтому рискуют поддаться на соблазн серьезных концептуальных ошибок. И все же, что здесь не так? Философы обвиняют компьютерщиков в недостаточной ясности мышления? Да ведь компьютер – это самый формальный, педантичный, реалистичный, неумолимый ревнитель точности и недвусмысленности во Вселенной. Судя по формулировке обвинения, можно подумать, что это компьютерщики в замешательстве зовут на помощь философов, когда у них перестают работать компьютеры, а не наоборот. Гораздо лучшее объяснение состоит в том, что вычислительная теория наконец позволила развеять туман мистики, окутывавший менталистские термины: убеждения – это записи в памяти, желания – это записи в разделе задач, мышление – это вычисления, запускаемые датчиками, попытка – это выполнение операции, запускаемое задачей.

(Вы возразите, что мы, люди, что-то чувствуем, когда у нас возникает убеждение или желание или ощущение, а обычная запись в памяти не способна создавать такие чувства. Справедливое замечание. Но давайте попытаемся не смешивать проблему объяснения интеллекта с проблемой объяснения осознанных ощущений. Пока я пытаюсь объяснить, что такое интеллект; а до сознания мы дойдем чуть позже в этой же главе.)

Вычислительная теория сознания также позволяет реабилитировать раз и навсегда печально известного гомункула. Типичное возражение против идеи, что мысли – это внутренние репрезентации (это возражение очень популярно среди ученых, старающихся всячески показать, насколько они прагматичны), состоит в том, что если есть образ, то в голове должен быть маленький человечек, который на него смотрит, а если есть маленький человечек, то должен быть человечек еще меньше, который смотрит на образы в голове первого человека, и так далее, до бесконечности. Но вот перед нами в очередной раз тот же самый спор: теоретик упорно убеждает инженера-электрика в том, что, если инженер прав, то в его рабочей станции должны жить толпы крошечных человечков. В вычислительной технике без гомункулов не обойтись. Здесь постоянно считываются, интерпретируются, анализируются, распознаются и проверяются структуры данных, и подпрограммы, которые за это отвечают, без зазрения совести называют «агентами», «демонами», «контроллерами», «диспетчерами», «интерпретаторами». Почему все эти разговоры о гомункулах не ведут к бесконечному регрессу? Потому что внутренняя репрезентация – это не реалистичная фотография мира, а гомункул, который «смотрит на нее», – не миниатюрная копия всей системы, обладающая таким же интеллектом. В этом случае это бы и в самом деле ничего не объясняло. Нет, репрезентация – это совокупность символов, соответствующая тому или иному аспекту мира, и каждому гомункулу остается только реагировать несколькими заранее предписанными действиями на некоторые из этих символов: эта задача гораздо проще того, что делает вся система в целом. Интеллект системы образован действиями не столь интеллектуальных механических демонов внутри нее. Эту мысль, впервые высказанную в 1968 году Джерри Фодором, следующим образом сформулировал Дэниел Деннетт:



Гомункулы превращаются в призраков только в тех случаях, когда они полностью дублируют те способности, которые они должны были объяснить… Когда получается сделать так, чтобы команда или комитет относительно невежественных, ограниченных и зашоренных гомункулов обеспечивали разумное поведение в целом, это уже успех. Блок-схема программы обычно представляет собой схему организационной структуры комитета гомункулов (экспертов, библиотекарей, счетоводов, администраторов); каждый блок схемы определяет гомункула, предписывая некую функцию, но не уточняя, как ее выполнить (в самом деле, мы ведь говорим «назначить человечка выполнять ту или иную работу»). Далее, если мы посмотрим повнимательнее на отдельные блоки, то увидим, что функция каждого из них выполняется путем ее разбиения при помощи другой блок-схемы на еще более мелких и более глупых гомункулов. В конце концов, помещая одни блоки внутрь других, мы придем к гомункулам настолько глупым (все, что от них требуется, это отвечать на вопросы «да» или «нет»), что их можно, так сказать, «заменить машиной». Мы можем исключить из схемы сказочных гомункулов, организовав для выполнения работы целые армии идиотов


.


Вероятно, вы по-прежнему задаетесь вопросом, каким образом метки, которые пишут и стирают демоны внутри компьютера, представляют или обозначают вещи в реальном мире. Кто решает, что данная метка в системе соответствует данному кусочку мира? В случае с компьютером ответ очевиден: мы решаем, что обозначают эти символы, потому что мы создаем машину. Но кто определяет значение символов, которые якобы присутствуют в нашей голове? В философии данная проблема известна как проблема «интенциональности» (этот термин может ввести в заблуждение, потому что интенциональность не имеет ничего общего с намерениями; англ, intentionality образовано от intention, у которого помимо специального логического значения «интенция» есть также общеязыковое значение «намерение». – Прим. пер.) На этот вопрос есть два широкоизвестных ответа. Первый – что символ связан с референтом (обозначаемым объектом) в реальном мире посредством наших органов чувств. Лицо матери отражает свет, который возбуждает зрительные рецепторы, что приводит к каскаду эталонов или подобных схем, которые вписывают символ мать в ваше мышление. Второй ответ – что уникальный паттерн манипуляций с символами, запускаемый первым символом, отражает уникальный паттерн взаимоотношений между референтом первого символа и референтами инициируемых символов. Если мы условимся (какими бы ни были причины) говорить, что символ мать обозначает мать, дядя обозначает дядю, и так далее, все новые утверждения о взаимном родстве, генерируемые демонами, чудесным образом вновь и вновь будут оказываться истинными. Устройство напечатает утверждение Bella mother-of Me (Белла мать Я) – и будет право, потому что Белла и впрямь моя мать. Символ мать обозначает мать, потому что он выполняет определенную роль во всех умозаключениях о матерях.

Эти две теории известны как теория причинно-следственной связи и теория инференциальных ролей, и для опровержения каждой из них оппонентами было выдумано немало нелепых мысленных экспериментов. Эдип не хотел жениться на своей матери, но все равно это сделал. Почему? Потому что эта женщина вызвала в его сознании символ Иокаста, а не символ мать, а его желание было сформулировано как «Если это мама, не женись на ней». Причинное влияние символа Иокаста (а это женщина, которая на самом деле была матерью Эдипа) здесь были нерелевантны; единственное, что имело значение, – это инференциальная роль, которую играли в голове Эдипа символы Иокаста и мать. Молния ударяет в сухое дерево посреди болота, и каким-то чудесным образом болотная тина сливается в точную копию меня в данный момент, воспроизводящую меня вплоть до молекулы, включая мои воспоминания. Этот Болотный человек никогда не видел мою мать, но большинство людей сказали бы, что его мысли о матери будут о моей матери – точно так же, как и мои собственные мысли. Отсюда также следует вывод, что символу не обязательно быть связанным причинно-следственными связями с чем-либо в этом мире, чтобы напоминать о чем-то; достаточно его инференциальной роли


.

И все-таки… Предположим, что последовательность действий по обработке информации, выполняемых компьютером, играющим в шахматы, оказывается по какому-то удивительному стечению обстоятельств аналогичной событиям на поле боя в ходе Шестидневной войны[8 - Между Израилем и его арабскими соседями в 1967 году. – Прим. пер.]: королевский конь = Моше Даян, ладья на с7 = израильская армия захватывает Голанские высоты и т. д. Можно ли будет сказать, что эта программа в такой же степени воспроизводит Шестидневную войну, в какой она воспроизводит игру в шахматы? Предположим, однажды мы обнаружим, что кошки – вовсе не животные, а очень похожие на животных роботы, управляемые с Марса. Любое правило логического вывода, которое приведет к выводу «если это существо – кошка, то это животное», будет недействительным. Инференциальная роль нашего ментального символа кошка в этом случае изменится до неузнаваемости. Однако значение символа кошка останется неизменным: вы все равно подумаете «кошка», увидев крадущегося мимо робота по кличке Феликс. Уже два очка в пользу теории причинно-следственной связи.

Третью точку зрения можно кратко выразить фразой из пародии на телерекламу в передаче «Субботним вечером в прямом эфире»: «Вы оба правы – это мастика для натирки пола и украшение для десерта». Что обозначает символ, определяют каузальная и инференциальная роли символа в сочетании. (С этой точки зрения мысли Болотного человека будут о моей матери, потому что у него будет ориентированная на будущее каузальная связь с ней: он узнает мою мать, если встретит ее). Каузальная и инференциальная роли обычно бывают синхронизированы, поскольку благодаря естественному отбору наши системы восприятия и модули логического вывода в этом мире по большей части работают правильно. Не все философы согласятся с тем, что сочетания причинности, инференции и естественного отбора достаточно для такого описания понятия «значение», которое будет идеально работать в любой альтернативной Вселенной. («Предположим, у Болотного человека есть идентичный близнец на другой планете…») Но если его и достаточно, ответим мы, тем хуже для этой концепции значения. Значение может иметь смысл только относительно устройства, которое было создано (инженерами или естественным отбором) для работы в данном, конкретном мире. Иными словами, насчет Марса, Болотной страны или Сумеречной зоны сказать наверняка ничего нельзя. Даже если с философской точки зрения наша теория каузальности в сочетании с инференцией не совсем совершенна, она по крайней мере снимает покров тайны с того, каким образом символ в нашей голове или в компьютере может что-то обозначать


.








Еще один признак того, что вычислительная теория сознания на правильном пути, – существование искусственного интеллекта: компьютеров, которые выполняют интеллектуальные задачи, посильные только для человека. В любом магазине подержанной аппаратуры вам продадут компьютер, который превосходит человека по способности вычислять, хранить и находить данные, строить чертежи, проверять орфографию, переправлять почту и набирать текст. В хорошо укомплектованном магазине программного обеспечения вам предложат программы, которые отлично играют в шахматы, распознают буквы алфавита и отчетливую речь. Покупатель с кошельком потолще может позволить себе программы, способные поддерживать разговор по-английски на ряд тем и управлять роботизированной рукой, выполняющей сварку и покраску, и не уступающие человеку по мастерству в сотнях областей – таких, как подбор акций, диагностика болезней, назначение лекарств, устранение неполадок в оборудовании. В 1996 году компьютер «Дип Блю» обыграл в одиночной партии чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Еще две партии закончились вничью, а последнюю компьютер проиграл; можно сказать, что всего лишь вопрос времени, когда компьютер окончательно победит чемпиона мира. Роботов такого класса, как Терминатор, в мире пока нет, однако есть тысячи менее масштабных программ искусственного интеллекта – в том числе они есть у вас в компьютере, в машине и в телевизоре. И это не предел.

Эти скромные успехи заслуживают внимания в связи с горячими спорами по поводу того, что компьютеры вскоре смогут или, наоборот, никогда не смогут делать. Одна сторона дебатов заявляет, что появление роботов уже не за горами (что доказывает, что мозг – это компьютер), а вторая утверждает, что этого никогда не будет (что доказывает обратное)


. Создается ощущение, что эта дискуссия сошла со страниц книги «Говорят эксперты» Кристофера Серфа и Виктора Наваски:



Знающие люди уверены, что передавать голос по проводам невозможно, а если даже это и было бы возможно, то не принесло бы никакой практической пользы.

    Редакционная статья в журнале «Бостон пост», 1865 год



Пятьдесят лет спустя… мы откажемся без абсурдной необходимости выращивать целую курицу, чтобы съесть грудку или крылышко, и начнем выращивать эти части по отдельности в подходящих условиях.

    Уинстон Черчилль, 1932 год



Летающие машины тяжелее воздуха невозможны.

    Лорд Кельвин, исследователь в области термодинамики и электричества, 1895 год



[К 1965 году] автомобиль высшего класса будет около 20 футов длиной, работать будет на энергии газотурбинного двигателя, младшего брата реактивного двигателя.

    Лео Черне, издатель-редактор «Ресерч инститьют оф Америка», 1955 год



Человек никогда не долетит до Луны, невзирая на все будущие научные достижения.

    Ли Дефорест, изобретатель вакуумной лампы, 1957 год



Пылесосы, работающие за счет ядерной энергии, станут реальностью через 10 лет.

    Алекс Льюит, производитель пылесосов, 1955 год




Единственное явно справедливое утверждение, следующее из рассуждений футурологов, – что в будущем все их рассуждения будут выглядеть глупо. Мы не можем знать пределов возможностей искусственного интеллекта, его достижения будут зависеть от того, с какими практическими сложностями столкнется его развитие. Не подлежит сомнению лишь одно: вычислительные машины могут обладать интеллектом.

Связь между научным пониманием и технологическими достижениями очень слаба. Мы уже достаточно давно обладаем значительными знаниями о суставах и о сердце, но вот искусственные суставы уже стали привычным делом, а искусственных сердец пока не наблюдается. Об этой пропасти между теорией и практикой нужно помнить и тогда, когда мы ищем в искусственном интеллекте ответы на вопросы о компьютере и мышлении. Более подходящим названием для изучения мышления с опорой на информацию о компьютерах будет не «искусственный интеллект», а «естественное вычисление»


.








Вычислительная теория сознания незаметно закрепилась в качестве основы нейробиологии – науки, изучающей мозг и нервную систему. Ни один уголок этой науки не остался незатронутым идеей о том, что обработка информации – это основная деятельность мозга. Именно обработка информации заставляет нейробиологов больше интересоваться нейронами, чем глиальными клетками, несмотря на то, что глии занимают больше места в мозге. Аксон (длинный отросток) нейрона вплоть до молекулы специально предназначен для того, чтобы распространять информацию с высокой точностью на большое расстояние, а когда электрический сигнал преобразуется в химический в синапсе (месте соприкосновения нейронов), физический формат информации меняется, в то время как информация остается той же. Как мы увидим далее, дерево дендритов (подводящих волокон) на каждом нейроне, по-видимому, выполняет основные логические и статистические операции, лежащие в основе вычисления. Язык нейробиологии насыщен такими терминами теории информации, как «сигналы», «коды», «репрезентации», «трансформации», «обработка»


.

Обработка информации определяет и вполне закономерные вопросы, имеющие отношение к этой сфере. Если изображение на сетчатке перевернуто, как же получается, что мы видим мир правильной стороной кверху? Если зрительная зона коры располагается в задней части головного мозга, почему нам не кажется, что мы видим картинку в задней части головы? Как это возможно, что человек чувствует фантомную конечность на месте ампутированной? Как мы можем воспринимать зеленый кубик с помощью нейронов, которые не имеют форму кубика и не окрашены в зеленый цвет? Каждый нейробиолог знает, что это псевдовопросы, но почему? Потому что речь в них идет о свойствах мозга, которые не имеют никакого отношения к передаче и обработке информации.








Если ценность научной теории определяется ее способностью объяснять факты и вдохновлять ученых на открытия, то самый большой плюс вычислительной теории сознания – это то влияние, которое она оказала на психологию. Скиннер и другие бихевиористы утверждали, что все разговоры о ментальных событиях – бесплодные рассуждения; в лабораторных и полевых условиях можно изучать только стимул и реакцию. Оказалось, что справедливо все с точностью до наоборот. До того, как в 1950-1960-е годы Ньюэлл и Саймон и психологи Джордж Миллер и Дональд Бродбент привнесли в психологию идеи вычислительной теории, она была бесконечно скучной. В обязательную программу психологии входила физиологическая психология (рефлексы), восприятие (звуковые сигналы), обучение (крысы), память (бессмысленные слоги), интеллект (коэффициент интеллекта) и личность (тесты личности). За прошедшее время психологи привлекли в свои лаборатории вопросы, волновавшие лучших мыслителей в истории, сделали по каждому из аспектов мышления тысячи открытий, о которых несколько десятилетий назад нельзя было и мечтать.

Причиной этого расцвета стала главная задача, поставленная перед психологией вычислительной теорией: выявить форму ментальных репрезентаций (символических записей, используемых мозгом) и процессов (демонов), которые их оценивают. Платон сказал, что мы заперты в пещере и знаем мир только по теням, которые он отбрасывает на стене. Наша пещера – это череп, а тени – ментальные репрезентации. Информация во внутренней репрезентации – вот все, что мы знаем о мире. Рассмотрим в качестве аналогии то, как работают внешние репрезентации. В выписке из моего банковского счета каждый вклад указывается как единая сумма. Если я сделал вклад, состоящий из нескольких чеков и некоторой суммы наличности, я не могу проверить, есть ли среди них конкретный чек; эта информация в репрезентации утрачена. Более того, сама форма репрезентации определяет, какие выводы из нее можно сделать, потому что символы и их расположение – это единственное, на что может реагировать гомункул, который достаточно глуп, чтобы его могла заменить машина. Наша репрезентация чисел ценна потому, что она позволяет выполнять сложение, используя набор полуавтоматических операций: нам достаточно найти нужную отметку в таблице сложения и разряды переноса. Римские числа практически не используются (разве что в названиях и в декоративных целях), потому что с ними сложение становится значительно сложнее, а умножение и деление практически невозможны.

Определение ментальных репрезентаций – это путь к точности в психологии. Многие определения поведения производят впечатление чего-то несерьезного, потому что в них психологические явления объясняются в терминах других, не менее загадочных психологических явлений. Почему людям это задание труднее выполнить, чем то? Потому что первое задание «более сложное». Почему люди распространяют информацию об одном объекте на другой объект? Потому что эти объекты «похожи». Почему люди замечают одно событие, но не замечают другое? Потому что первое событие «более заметно». Все эти объяснения – сплошное надувательство. Сложность, схожесть, важность – все это зависит от обладателя мышления, и как раз это мы и должны попытаться объяснить. Компьютеру сложнее запомнить сюжет «Красной Шапочки», чем двадцатиразрядное число; нам сложнее запомнить число, чем сюжет. Два комка из смятой газеты нам кажутся похожими, хотя по форме они могут быть совершенно разными, а лица двух людей – разными, хотя их форма почти одинакова. Для мигрирующих птиц, ориентирующихся по звездам на небе, положение созвездий в разные периоды ночи будет весьма примечательным; среднестатистический человек вообще едва ли заметит их положение.

Но если мы опускаемся на уровень репрезентаций, мы сталкиваемся с менее эфемерными сущностями, которые можно точно сосчитать и сравнить. Хорошая теория психологии должна предполагать, что репрезентации, требующиеся для более «сложной» задачи, содержат больше символов или запускают более длинную цепочку демонов, чем репрезентации, требующиеся для «легкой» задачи. Она должна предполагать, что репрезентации «похожих» объектов содержат больше общих символов и меньше различных символов, чем репрезентации «непохожих» объектов. «Примечательные» объекты должны иметь репрезентации, отличные от всех соседних объектов; «незаметные» объекты должны иметь одинаковые репрезентации.

Исследователи в русле когнитивной психологии пытались рассматривать под разными углами вопрос о внутренних ментальных репрезентациях, анализируя сообщения людей, время реакции и совершенные ошибки в то время, когда эти люди запоминали, решали задачи, узнавали объекты и делали выводы из опыта. То, как люди обобщают опыт, пожалуй, самое наглядное доказательство того, что мозг использует ментальные репрезентации, причем в огромном количестве.

Предположим, вам требуется некоторое время, чтобы научиться читать слова, написанные новым причудливым шрифтом, украшенным завитушками. Вы потренировались на нескольких словах и теперь читаете этот шрифт также быстро, как любой другой. Теперь вы видите знакомое вам слово, которого не было в вашем тренировочном упражнении, – скажем, слово elk («лось»). Придется ли вам заново узнавать, что это слово – существительное? Придется ли вам заново учиться произносить его? Узнавать, что референт этого слова – животное, как этот референт выглядит, что он обладает весом, дышит и кормит детенышей молоком? Конечно, нет. Но это тривиальное умение кое о чем говорит. Ваше знание о слове elk не привязано напрямую к физическим очертаниям напечатанных букв. Если бы это было так, то при использовании нового шрифта ваше знание не имело бы связи с буквами, написанными иначе, и было бы недоступно до тех пор, пока вы не выучите заново все связи. Значит, ваше знание должно быть связано с неким узлом, номером, адресом в памяти или статьей в ментальном словаре, представляющей абстрактное слово elk, причем эта статья должна быть нейтральна по отношению к тому, как это слово пишется и произносится. Запомнив новый шрифт, вы создали новый визуальный механизм запускания для букв алфавита, которые, в свою очередь, запускают старую статью, соответствующую слову elk; в результате все, что связано с этой статьей, моментально становится доступно для использования – вам не нужно заново привязывать по кусочку все, что вы знаете о лосях, к новой форме букв, составляющих это слово. Это доказывает, что наше мышление содержит ментальные репрезентации, привязанные к абстрактным статьям на каждое слово, а не к форме слов, напечатанных на бумаге


.

Такие неожиданные изменения и арсенал внутренних репрезентаций, о котором они свидетельствуют, представляют собой отличительную особенность когнитивной способности человека. Если бы вы узнали, что другое название лося – wapiti («вапити»), вы бы взяли все факты, привязанные к слову elk, и моментально перенесли их на слово wapiti вместо того, чтобы по одной переносить каждую связь на новое слово. Конечно, перенесенными оказались бы только ваши познания в области зоологии; вы же не станете произносить слово wapiti так же, как и слово elk. Это наводит на мысль, что мышление обладает уровнем репрезентации, специфичным для концептов, стоящих за словами, а не для самих слов. Наше знание фактов о лосях привязано к концепту; слова elk и wapiti тоже привязаны к концепту, а написание е-1-k и произношение [elk] привязаны к слову elk.

До сих пор мы двигались от шрифта вверх; теперь давайте попробуем двигаться вниз. Если вы научились распознавать этот шрифт написанным черными чернилами на белой бумаге, то вам не придется переучиваться, чтобы распознать его написанным белыми чернилами на красной бумаге. Здесь мы подходим к уровню визуальных границ. Любой цвет, стыкующийся с любым другим цветом, воспринимается как граница; границы определяют очертание штрихов; определенное расположение штрихов составляет буквенно-цифровой символ.

Разнообразные ментальные репрезентации, связанные с концептом «лось», могут быть представлены с помощью одной диаграммы, которую иногда называют семантической сетью, репрезентацией знаний или пропозициональной базой данных.








Это лишь фрагмент гигантского мультимедийного словаря, совмещенного с энциклопедией и инструкцией по применению, который содержится у нас в голове. Из таких же многослойных репрезентаций состоит все наше мышление. Скажем, я попросил вас написать слово elk любым шрифтом на ваш выбор, но только левой рукой (если вы правша), или написать его на песке большим пальцем ноги, или мини-фонариком, зажатым в зубах. Результат будет небрежным, но узнаваемым. Вероятно, вам придется потренироваться, чтобы движения выходили более плавными, но вам не придется заново переучиваться писать штрихи, из которых состоит каждая буква, не говоря уже про алфавит или написание каждого слова в английском языке. Этот перенос опыта основан на уровне репрезентации двигательного контроля, который определяет геометрическую траекторию, а не сокращения мышц или движения конечностей, которые ее образуют. Траектория будет преобразована в реальные движения управляющей программой низшего уровня для каждой конечности.

Вспомним историю Салли, выбежавшей из горящего здания, которую мы обсуждали в начале этой главы. Ее желание было сформулировано в виде абстрактной репрезентации «спасайся от опасности». Оно не могло быть сформулировано как «убегай от дыма», потому что желание спастись могло быть инициировано не только дымом, но и другими признаками (а бывают случаи, когда дым не инициирует это желание), а спастись из горящего дома она могла не только бегом, но и с помощью других действий. И все же ее поведенческая реакция была сформирована мгновенно и впервые. Значит, мышление Салли должно быть модульным: один его элемент оценил опасность, другой решил, нужно ли спасаться, а третий определил, каким образом это сделать.

Комбинаторный анализ мыслекода и других репрезентаций, состоящих из частей, позволяет объяснить неистощимый репертуар человеческих мыслей и действий. Используя несколько элементов и несколько правил их сочетаемости, можно получить неизмеримо огромное количество самых разных репрезентаций, поскольку количество возможных репрезентаций увеличивается в геометрической прогрессии относительно их размера. Очевидный пример – язык. Скажем, у вас есть десять вариантов слова, с которого вы начнете предложение, десять вариантов второго слова (а это уже сто вариантов начала предложения из двух слов), десять вариантов третьего слова (а это тысяча вариантов начала из трех слов), и т. д. (Кстати, десять – это среднее геометрическое значение количества вариантов слов, имеющихся в нашем распоряжении в каждый момент, когда мы составляем грамматически правильное и имеющее смысл предложение). Элементарная арифметика показывает, что количество предложений из двадцати и менее слов (это достаточно распространенная длина предложения) составляет примерно 10


, то есть единица и еще двадцать нолей, или сто миллионов триллионов, или в сто раз больше количества секунд, прошедших с момента рождения Вселенной. Я привел этот пример не для того, чтобы поразить вас богатством языка, а чтобы поразить вас богатством нашего мышления. Ведь язык, в конце концов, это не подражание голосом музыкальному инструменту в джазе: каждое предложение выражает ясную мысль. (Не существует совершенно синонимичных друг другу предложений.) Так что если у людей и есть мысли, которые сложно выразить словами, помимо них есть еще примерно сотня миллионов триллионов других, вполне выразимых


.

Комбинаторное богатство теоретически возможных структур мы находим во многих сферах человеческой деятельности. Юный Джон Стюарт Милль с тревогой обнаружил, что, поскольку количество музыкальных нот ограничено и максимальный размер музыкального произведения тоже не бесконечен, это означает, что запас мелодий в мире скоро истощится


. В то время, когда он грустил по этому поводу, Брамс, Чайковский, Рахманинов и Стравинский еще даже не родились, не говоря уже о целом ряде новых жанров – таких, как рэгтайм, джаз, бродвейские мюзиклы, электрик-блюз, кантри-энд-вестерн, рок-н-ролл, регги, панк. И запас мелодий в ближайшее время вряд ли истощится, потому что музыка по своей сути основана на комбинировании: если каждую ноту мелодии мы выбираем, скажем, в среднем из восьми нот, то получается 64 пар нот, 512 мотивов из трех нот, 4096 музыкальных фраз из четырех нот, и так далее – до множества триллионов музыкальных произведений.








То, с какой будничной легкостью мы обобщаем свои знания, – лишь одно из доказательств того, что в нашей голове есть несколько типов репрезентации данных. Ментальные репрезентации также можно выявить в психологической лаборатории


. Используя тонкие приемы, психологи способны поймать мозг в процессе перехода от одной репрезентации к другой. Прекрасным примером может служить эксперимент, который предлагает нашему вниманию психолог Майкл Познер и его коллеги. Испытуемые сидят перед видеоэкраном, на котором на короткое время появляются буквы: например, «АА». Испытуемых просят нажать одну кнопку, если это одинаковые буквы, и другую кнопку, если буквы разные (например, «АВ»). Иногда обе буквы на экране бывают верхнего регистра или нижнего регистра («АА» или «аа»), то есть они идентичны по физической форме. Иногда одна из букв бывает верхнего регистра, а вторая – нижнего («Аа» или «аА»); это одна и та же буква алфавита, но по физической форме буквы разные. Когда буквы физически идентичны, люди нажимают на кнопки быстрее и правильнее, чем когда они видят физически разные буквы – по-видимому, потому, что люди обрабатывают буквы как зрительные образы и могут сравнивать их по геометрической форме, как шаблоны. Когда одна буква – «А», а другая – «а», людям нужно еще преобразовать их в тот формат, в котором они окажутся эквивалентными, а именно – «буква “а”»; это преобразование добавляет еще около десятой доли секунды к тому времени, которое затрачивается на реакцию. Но вот если две буквы появляются на экране с перерывом в несколько секунд, то не имеет значения, были ли они идентичны по физической форме: последовательность из «А» и «А» обрабатывается так же медленно, как из «А» и «а». Быстрое сравнение с шаблоном уже невозможно. Очевидно, через несколько секунд мозг автоматически преобразует визуальную репрезентацию в алфавитную, не учитывая информацию о геометрической форме.

Подобные эксперименты свидетельствуют о том, что человеческий мозг использует как минимум четыре основных формата репрезентаций. Один из форматов – визуальный образ: это что-то вроде шаблона в виде двухмерной мозаики. (О визуальных образах будет подробнее рассказано в главе 4.) Второй – это фонологическая репрезентация, последовательность слогов, которые мы проигрываем в голове, как петлю магнитной ленты, планируя движения рта и представляя, как будут звучать слоги. Такая линейная репрезентация – важный компонент нашей краткосрочной памяти: например, найдя в справочнике нужный телефонный номер, мы повторяем его про себя, пока не наберем его на телефоне. Фонологическая краткосрочная память может удерживать от четырех до семи «кусков» информации в течение времени от одной до пяти секунд. (Краткосрочная память измеряется «кусками», а не звуками, потому что каждый из таких «кусков» может быть ярлыком, указывающим на более крупную структуру информации в долгосрочной памяти – такую, как содержание целой фразы или предложения.) Третий формат – это грамматическая репрезентация: существительные и глаголы, фразы и предложения, основы и корни, фонемы и слоги – все это образует иерархические структуры. В книге «Язык как инстинкт» я объясняю, каким образом эти репрезентации предопределяют, из чего будет состоять предложение, и как люди общаются и играют с языком


.

Четвертый формат – это мыслекод, язык мыслей, которым формулируются наши концептуальные знания. Отложив в сторону книгу, вы забываете практически все про то, какие в ней были фразы, каким шрифтом были напечатаны предложения и как они были расположены на странице, а запоминаете только их содержание, основную суть. (Участники тестов на память уверенно «узнают» предложения, которые они никогда не видели, если они представляют собой перифразы предложений, которые они действительно видели.) Мыслекод – это язык-посредник, которым выражается содержание или суть; некоторые элементы мыслекода я уже приводил, когда говорил о «доске объявлений» продукционной системы и об уровнях «знания» и «концептах» в семантической сети (см. схему на с. 102). Мыслекод – это лингва-франка нашего мышления, поток информации между ментальными модулями, позволяющий нам описывать то, что мы видим, представлять то, что нам рассказывают, выполнять указания, и т. д.


Этот информационный поток отражает и анатомия мозга. Гиппокамп и связанные с ним структуры, помещающие наши воспоминания в долгосрочную память, и лобные доли мозга, в которых размещаются зоны принятия решений, не связаны напрямую с зонами мозга, обрабатывающими входные сигналы от органов чувств (мозаику цветов и цветовых переходов, ленту изменения высоты звука). По большинству подводящих волокон к ним подается то, что нейробиологи называют данными «с высокой степенью переработки»; он поступает из областей, расположенных на один-два уровня ниже зон первоначального сенсорного восприятия. Эта входная информация состоит из кодов, соответствующих объектам, словам и другим сложным концептам


.








Зачем нам столько разных видов репрезентаций? Не проще было бы мозгу оперировать чем-то вроде языка эсперанто? На самом деле, это было бы ужасно сложно. Модульная организация ментального «программного обеспечения», предусматривающая пакетирование разных типов данных в отдельные форматы, – отличный пример того, как эволюция и инженерная мысль приходят к одинаковым решениям. Брайан Керниган, настоящий знаток программирования, написал в соавторстве с П.Ж.Плоджером книгу под названием «Элементы стиля программирования», в названии которой обыгрывается заголовок известного учебника Странка и Уайта по писательскому мастерству «Элементы стиля»


. Авторы дают советы относительно того, что нужно, чтобы программа отличалась высокой производительностью, эффективностью работы и способностью правильно развиваться. Один из их главных принципов – «Заменяйте повторяющиеся выражения обращениями к функциям». К примеру, если программа должна вычислить площадь трех треугольников, для этого ей не нужно иметь три разные команды, в каждой из которых содержится отдельная копия формулы вычисления площади треугольника с координатами одного из треугольников. Вместо этого формула должна быть указана в программе один раз. Должна быть функция «вычисление площади треугольника» и слоты X, Y и Z, которые могут заполняться любъини координатами треугольника. Эта функция может использоваться трижды, при этом слоты X, Y и Z будут заполняться координатами, полученными из вводных данных. Описанный принцип устройства приобретает еще большую значимость, когда функция превращается из линейной формулы в многоступенчатую подпрограмму; на этом принципе основаны следующие ниже взаимосвязанные максимы, которым, кажется, следовал и естественный отбор, когда создавал наше модульное, многоформатное мышление:



Разбивайте программу на модули.

Используйте подпрограммы.

Каждый модуль должен выполнять одну функцию, но хорошо.

Убедитесь в том, что в каждом модуле что-то локализовано.

Ввод и вывод выделяйте в подпрограммы.



Второй принцип отражен в следующей максиме:



Выбирайте такое представление данных, которое упрощает программу[9 - Цитируется в переводе В. А. Волынского.].


Керниган и Плоджер приводят пример программы, которая считывает строку текста, а потом должна распечатать ее с выравниванием по центру. Строка текста может храниться в разных форматах (как последовательность знаков, как список координат и т. д.), но только один из форматов делает центрирование по-настоящему простой задачей: выделение в памяти восьмидесяти последовательных слотов, отражающих восемьдесят возможных положений символа на дисплее ввода-вывода. В этом случае центрирование может быть безошибочно выполнено в несколько шагов для входных данных любого объема; при использовании любого другого формата потребуется гораздо более сложная программа. Предположительно, разные форматы репрезентации, используемые человеческим мозгом, – изображения, фонологические петли, иерархические структуры, мыслекод – сформировались в процессе эволюции потому, что они позволяют простым программам (глупым демонам или гомункулам) получать полезные для них результаты.

А если вас привлекает интеллектуальная стратосфера, в которой объединены «сложные системы» всех типов, вас, вероятно, заинтересует аргумент Герберта Саймона о том, что модульная структура компьютера и мозга – это лишь частный случай модульной, иерархической организации всех сложных систем. Тела состоят из тканей, сделанных из клеток, состоящих из органелл; вооруженные силы включают в себя армии, каждая из которых состоит из дивизий, разделенных на батальоны, состоящие из взводов; книги состоят из глав, разделенных на части, разделы, абзацы и предложения; империи состоят из стран, областей и территорий. Эти «почти разложимые» системы определяются масштабными взаимодействиями между элементами одного и того же компонента и менее многочисленными взаимодействиями между элементами разных компонентов. Сложные системы представляют собой иерархии модулей, потому что только элементы, увязанные друг с другом в пределах одного модуля, могут оставаться стабильными достаточно долго, чтобы монтироваться в более крупные и еще более крупные модули


. Саймон приводит аналогию с двумя часовщиками, которых звали Хора и Темпус:



Каждые часы, изготовленные мастерами, состояли примерно из 1000 деталей. Темпус сконструировал свои таким образом, что если одни часы были частично собраны и ему приходилось отложить их – скажем, чтобы ответить на звонок, – они тут же рассыпались на части, и приходилось собирать их сначала…

Часы, которые изготавливал Хора, были не менее сложными, чем у Темпуса. Но он спроектировал их таким образом, что мог собирать узлы, состоящие примерно из десяти элементов каждый. Десять таких узлов, опять же, можно было объединить в более крупный узел, а система из десяти больших узлов составляла готовые часы. Таким образом, когда Хора был вынужден отложить незаконченные часы, чтобы ответить на телефонный звонок, он терял лишь малую часть своей работы, и на сборку у него уходила лишь часть того времени, которое затрачивал Темпус


.


Наша сложная умственная деятельность подобна мудрости Хоры. Проживая свою жизнь, нам совсем не нужно продумывать каждую закорючку и планировать каждое сокращение мышц. Благодаря словесным символам, любой шрифт может пробудить в сознании какой угодно элемент знаний. Благодаря символам целей, любой признак опасности может активизировать любой способ защиты.

Смею надеяться, что вознаграждением за долгие рассуждения о ментальных вычислениях и ментальных репрезентациях, через которые я вас провел, стало понимание того, на какую сложность, тонкость и гибкость способен человеческий разум, даже если он – всего лишь машина, всего-навсего бортовой компьютер робота, сделанного из живых тканей. Нам не нужны духи или оккультные силы, чтобы объяснить интеллект. Не нужно нам и игнорировать очевидное в надежде сделать свое объяснение более научным, утверждая, что человек – всего лишь куча обусловленных ассоциаций, марионетка генов или раб примитивных инстинктов. Мы можем совместить живость и проницательность человеческого ума с механистической основой, без которой сложно его объяснить. Последующие главы, в которых предпринимается попытка дать объяснение здравому смыслу, эмоциям, общественным отношениям, юмору, искусству, основаны на фундаменте представлений о сложной вычислительной психике.




Действующий чемпион


Конечно, если бы никто не взялся оспаривать истинность вычислительной теории, это означало бы, что она бессодержательна. На самом деле она подвергалась самой жесткой критике. Как в случае с любой теорией, которая стала столь незаменимой, обыкновенных придирок было недостаточно; чтобы разрушить ее, нужно было подорвать ее основания, никак не меньше. За эту задачу решили взяться два ярких автора. Оба выбрали оружие вполне подходящее для такого случая, но совершенно разное: один решил прибегнуть к здравому смыслу; второй – к понятным лишь посвященным физике и математике.

Первым с критикой выступил философ Джон Серль. Серль считает, что опроверг вычислительную теорию сознания еще в 1980 году с помощью мысленного эксперимента, который он с небольшими изменениями позаимствовал у другого философа, Неда Блока (который, как ни парадоксально, был одним из наиболее активных сторонников вычислительной теории). Версия Серля стала известна под названием «китайская комната». Человека, который не знает китайского языка, помещают в комнату. Под дверь подсовывают листки бумаги с какими-то закорючками. Человеку дают целый список сложных указаний вроде следующего: «Если увидите надпись [закорючка закорючка закорючка], напишите [каракули каракули каракули]». Некоторые из этих правил предписывают подсовывать написанные им каракули обратно под дверь. Он достаточно прилежно выполняет инструкции, не подозревая, что закорючки и каракули – это китайские иероглифы, а инструкции – это программа искусственного интеллекта, предназначенная для того, чтобы отвечать на вопросы о рассказах на китайском языке. Человек, находящийся по другую сторону двери, делает вывод, что в комнате находится человек, владеющий китайским как родным. Так вот, если понимание заключается в том, чтобы запустить подходящую компьютерную программу, значит, участник эксперимента понимает китайский, потому что он как раз использует подходящую программу. Но этот человек не понимает ни слова по-китайски; он просто манипулирует символами. Следовательно, понимание – и, если уж на то пошло, любой другой аспект интеллекта – не то же самое, что манипуляция символами или вычисление


.

Серль утверждает, что программе не хватает интенциональности: связи между символом и тем, что он обозначает. Многие интерпретировали его слова так, будто программе не хватает сознания. Действительно, Серль считает, что сознание и интенциональность тесно связаны, ведь мы осознаем, что мы имеем в виду, когда думаем о чем-то или используем какое-либо слово. Интенциональность, сознание, другие явления мыслительной деятельности обусловлены не обработкой информации, заключает Серль, а «реальными физико-химическими свойствами реального человеческого мозга» (хотя что это за свойства, он так и не уточняет)


.

«Китайский эксперимент» вызвал поистине невообразимые дебаты. В ответ на него было опубликовано более сотни статей, и для меня это стало прекрасной причиной удалить свое имя из всех списков участников интернет-обсуждений. Тем, кто утверждает, что вся комната в целом (человек плюс список инструкций) понимает китайский язык, Серль отвечает: ладно, представим, что этот парень выучил наизусть все правила, теперь он производит все вычисления в уме и работает вне комнаты. Комнаты больше нет, но наш с вами манипулятор символами по-прежнему не понимает по-китайски. Тем, кто заявляет, что у этого человека нет никакой сенсорно-двигательной связи с миром, и что именно это – главное недостающее звено, Серль отвечает: предположим, что поступающие в комнату каракули – выходной сигнал телевизионной камеры, а закорючки, поступающие из комнаты, – команды роботизированной руке. Теперь у него есть связь с миром, но он по-прежнему не говорит на китайском языке. Тем, кто говорит, что эта программа не отражает деятельность мозга, Серль приводит аналог «китайской комнаты», придуманный Блоком, – «китайский спортзал»: миллионы людей в огромном спортзале ведут себя так, словно они – нейроны; они кричат друг другу по рации сообщения, воспроизводя работу нейронной сети, которая отвечает на вопросы к рассказам на китайском языке. Но и люди в этом спортзале понимают по-китайски не больше, чем тот парень в закрытой комнате.

Тактика Серля заключается в том, чтобы вновь и вновь обращаться к нашему здравому смыслу. Так и кажется, что он говорит: «Эй, да ладно! Вы что, хотите сказать, что этот парень понимает по-китайски??!!! Да хватит вам! Он не понимает ни слова! Он всю жизнь прожил в Бруклине!!» и так далее. И все же история доказывает, что наука, мягко говоря, не слишком снисходительно относится к простодушной интуиции здравого смысла. Философы Патриция и Пол Черчленд предлагают нам представить, как аргумент Серля можно использовать против теории Максвелла о том, что свет состоит из электромагнитных волн. Человек держит в руке магнит и машет им вверх-вниз. Человек создает электромагнитное излучение, но никакого света не видно; следовательно, свет – это не электромагнитные волны. Мысленный эксперимент замедляет волны до такого диапазона, при котором мы, люди, уже не видим их как свет. Доверяя своему восприятию в ходе мысленного эксперимента, мы можем прийти к ложным выводам о том, что быстрые волны тоже не могут быть светом


. Серль аналогичным образом свел мысленные вычисления к тому скоростному диапазону, в котором мы, люди, уже не воспринимаем его как понимание (ведь понимание обычно происходит гораздо быстрее). Доверяя своей интуиции во время мысленного эксперимента, мы приходим к ложному заключению о том, что быстрое вычисление тоже не может быть пониманием. Если бы ускоренная версия нелепой истории, предложенной Серлем, стала реальностью, и мы бы встретили человека, который производил впечатление свободно общающегося на китайском языке, но на самом деле за доли секунды осуществлял бы миллионы мысленных операций в соответствии с выученными правилами, неясно, стали ли бы мы отрицать, что он понимает по-китайски.

Мое личное мнение – что Серль просто исследует факты, связанные с английским словом understand («понимать»). Люди не хотят использовать это слово, если ситуация не характеризуется определенными стереотипными условиями: правила языка используются быстро и неосознанно, а содержание языка связано с убеждениями человека как единого целого. Если люди отказываются описывать этим повседневным словом экзотические условия, разрушающие стереотип, но при этом сохраняющие суть этого явления, то с научной точки зрения мы ничем особенно не рискуем. Можно подобрать другое слово или условиться использовать старое слово в специальном значении, какая разница! Трактовка того, как устроено понимание, останется той же. В конце концов, цель науки – исследовать устройство вещей, а не определять, какие из этих вещей «действительно» являются примерами знакомого всем слова. Если какой-нибудь ученый объясняет функционирование локтевого сустава человека, говоря, что это рычаг второго рода, что за опровержение будет, если мы попросим представить человека, держащего в руке рычаг второго рода, и заявим: «Посмотрите, ведь у этого человека не три локтя\\»

Что касается «физико-химических свойств» мозга, я уже обозначил основную проблему: опухоли мозга, мышиные мозги, нервные ткани в пробирке понимать не могут, но их физико-химические свойства остаются такими же, как и у нашего мозга. Вычислительная теория так объясняет различие: эти куски нервной ткани не образуют структуру связей, нужную для данного типа обработки информации. Например, у них нет компонентов, которые отличают глагол от существительного; их модели деятельности не рассчитаны на соблюдение правил синтаксиса, семантики, здравого смысла. Конечно, это всегда можно назвать различием в физико-химических свойствах (в том же самом смысле, в котором две книги различаются своими физико-химическими свойствами), но тогда этот термин будет бессмысленным, потому что он уже не будет определяться языком физики и химии.

В том, что касается мысленных экспериментов, переход на другую сторону – привычное дело. Вероятно, самый весомый контраргумент «китайской комнате» Серля мы находим в рассказе фантаста Терри Биссона, получившем широкое распространение в Интернете. Рассказ написан в форме разговора между предводителем межпланетного флота исследовательских космических кораблей и его главнокомандующим, и начинается этот диалог так:



– Они сделаны из мяса.

– Из мяса?

…

– В этом не может быть сомнений. Мы отобрали нескольких представителей из разных мест планеты, доставили их на борт нашей лаборатории и исследовали их до мельчайших подробностей. Они полностью мясные.

– Это невозможно! А как же радиосигналы? Послания к звездам?

– Они используют радиоволны для общения, но сигналы исходят не от них, а от машин.

– Так кто сделал машины? Вот с кем нам надо найти контакт!

– ОНИ сделали машины. Об этом я тебе и пытаюсь сказать. Мясо сделало машины.

– Это смешно! Как может мясо сделать машину? Ты просишь меня поверить в разумное мясо?

– Я не прошу, я говорю. Эти создания – единственная разумная раса в этом секторе, и они сделаны из мяса.

– Может, они как орфоли? Ну тот углеводный интеллект, который проходит через стадию мяса?

– Вовсе нет. Они как рождаются мясом, так мясом и умирают. Мы изучили их в нескольких поколениях, которые очень недолговечны. Как ты думаешь, сколько живет мясо?

– Не до того! Хорошо, может они только частично мясные. Знаешь, как веддили. Мясная голова, а внутри мозг из электронной плазмы.

– И снова мимо. Мы подумали об этом сразу как увидели эти мясные головы, похожие на веддилические. Но я же сказал, что мы проверили их. Они мясные целиком, сплошь.

– Ну то есть мозга нет?

– О, у них нормальный мозг. Просто этот мозг СДЕЛАН ИЗ МЯСА! Я давно уже пытаюсь тебе это сказать!

– Так… а что же думает?

– Ты что, не понимаешь? Ты не слышишь, что я говорю? Мозг думает! Мясо.

– Думающее мясо! Ты просишь меня поверить в думающее мясо!

– Да, думающее мясо! Сознательное мясо! Любящее мясо. Мечтающее мясо. Всё в мясе. Ты начинаешь понимать или мне начать все с начала?[10 - Цитируется в переводе А. Бойгока.]










Второй критик вычислительной теории сознания – математик и физик Роджер Пенроуз – в своем бестселлере под названием «Новый ум короля» (вот это я понимаю, сильное опровержение!) строит критику не на обращении к здравому смыслу, а на глубокомысленных вопросах логики и физики. Он утверждает, что из знаменитой теоремы Гёделя следует, что все математики – и, соответственно, все люди вообще – не компьютерные программы.

Грубо говоря, Гёдель доказал, что любая формальная система (такая, как компьютерная программа или совокупность аксиом и правил логического вывода в математике), даже умеренно эффективная (достаточно эффективная, чтобы констатировать арифметические истины) и последовательная (не порождающая противоречащих друг другу утверждений) может генерировать утверждения, которые истинны, но истинность которых не может быть доказана системой. Поскольку мы, математики, будучи людьми, можем просто увидеть, что эти утверждения истинны, мы не являемся формальными системами, как компьютеры. Пенроуз считает, что способности математика происходят от аспекта сознания, который не может быть интерпретирован как вычисление. Более того, не может он объясняться и деятельностью нейронов – они слишком велики для этого. Он не может объясняться теорией эволюции Дарвина. Он не может быть объяснен даже физикой в современном понимании этого слова. В микротрубочках, составляющих миниатюрный скелет нейронов, имеют место квантово-механические эффекты, которые должны интерпретироваться в рамках пока не сформулированной квантовой теории гравитации. Эффекты эти настолько непостижимы, что это сравнимо с непостижимостью самого сознания


.

Математический аргумент Пенроуза логики назвали ошибочным; другие его утверждения получили нелестные отзывы от специалистов в других областях, относящихся к предмету. Одна из главных проблем заключается в том, что реальные математики не обладают талантами, которые Пенроуз приписывает идеализируемому математику: такими, как уверенность в том, что система правил, на которую он полагается, последовательна. Другая проблема – в том, что квантовые эффекты почти наверняка сводятся на нет в нервной ткани. Третья – в том, что микротрубочки имеются во всех видах клеток и, по-видимому, не играют никакой роли для наличия у мозга интеллекта. Четвертая – в том, что сложно даже представить себе, как сознание может возникнуть из квантовой механики.

Аргументы Пенроуза и Серля объединяет нечто большее, чем общий противник. В отличие от теории, против которой они направлены, они имеют так ничтожно мало общего с открытием и интерпретацией явлений в научной практике, что остаются эмпирически стерильными; они не позволяют проникнуть в суть вещей и не вдохновляют на научные открытия относительно того, как работает мышление. Собственно, на самый интересный вывод, следующий из «Нового ума короля», указывает Деннетт. Выдвигая обвинения в адрес вычислительной теории сознания, Пенроуз, сам того не желая, делает ей комплимент. Вычислительная теория так хорошо вписывается в наше понимание мира, что для того, чтобы ее опровергнуть, Пенроузу приходится отвергнуть подавляющую часть современных достижений нейробиологии, эволюционной биологии и физики!







Заменят ли нас машины?


В рассказе Льюиса Кэрролла «Что Черепаха сказала Ахиллу» быстроногий греческий воин догоняет неспешную черепаху, тем самым опровергая апорию Зенона о том, что, сколь бы малое преимущество на старте ни получила черепаха, Ахилл не сможет ее догнать. (За то время, которое потребуется Ахиллу, чтобы преодолеть это расстояние, черепаха пройдет еще небольшую часть пути; за то время, которое потребуется Ахиллу, чтобы преодолеть это небольшое расстояние, черепаха пройдет еще немного, и так до бесконечности.) Черепаха предлагает Ахиллу аналогичный парадокс из области логики. Ахилл достает из своего шлема огромный блокнот и карандаш, а черепаха диктует ему первую аксиому Евклида:



(A) Равные одному и тому же равны между собой.

(B) Две стороны этого треугольника равны одному и тому же.

(Z) Две стороны этого треугольника равны между собой.


Ахиллу приходится согласиться с тем, что любой, кто считает истинными посылки А и В и суждение «Если А и В, тогда Z», должен будет признать истинным также Z. Но теперь черепаха не соглашается с логикой Ахилла. Она говорит, что вынуждена отвергнуть заключение Z, потому что никем и никогда не было написано правило логического вывода из списка посылок, которые она должна принять. Она призывает Ахилла заставить ее признать истинность Z. Ахилл в ответ добавляет в свой блокнот суждение С:



(C) Если А и В истинны, то Z должно быть истинным.


Черепаха отвечает, что не понимает, почему она должна признать, что, поскольку истинны А, В и С, Z тоже должно быть истинным. Ахилл добавляет еще одно суждение —



(D) Если А, В и С истинны, то Z должно быть истинным —

и заявляет, что «логика возьмет вас за горло и вынудит» принять Z. Черепаха отвечает так:

«То, что мне сказала Логика, следовало бы записать, – заметила Черепаха. – Внесите, пожалуйста, в свой блокнот условное суждение, которое мы обозначим Е:

Е. «Если А, В, С и D истинны, то Z должно быть истинным».

– Согласен, – ответил Ахилл с оттенком печали в голосе.

В этот момент неотложные дела в банке вынудили рассказчика оставить счастливую пару. Лишь через несколько месяцев ему довелось снова проходить мимо того места, где беседовали Ахилл и Черепаха. Ахилл по-прежнему сидел на спине у многотерпеливой Черепахи и что-то писал в почти заполненном блокноте. Приблизившись, рассказчик услышал, как Черепаха сказала:

– Записали последнее условное суждение? Если я не сбилась со счета, оно должно быть тысяча первым. Осталось еще несколько миллионов


.


Решение этого парадокса, конечно же, заключается в том, что ни одна система гипотетических умозаключений не может строго следовать явно выраженным правилам. В тот или иной момент она должна, как сказал Джерри Рубин (а чуть позже – и корпорация «Найк»), «просто делать это» (имеется в виду рекламный слоган фирмы «Найк» Just do it! – Прим. пер.). Подразумевается, что правило должно просто выполняться за счет рефлекторной, грубой силы системы, без лишних вопросов. В этот момент система, если она имеет форму машины, будет не следовать правилам, а просто подчиняться законам физики. Аналогичным образом, если демоны (правила замещения одних символов другими символами) считывают и записывают репрезентации, а внутри каждого демона есть демоны еще меньше (и еще глупее), то в какой-то момент нам все же придется отказаться от их услуг, позвать охотников за привидениями и заменить самых маленьких и самых глупых демонов машинами. В случае людей и животных это будут машины, построенные из нейронов: нейронные сети. Давайте посмотрим, каким образом наша картина того, как работает мышление, подкрепляется простыми идеями о том, как работает мозг.

Первые шаги в этом направлении сделали математики Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс, которые писали о «нейрологических» свойствах связанных между собой нейронов


. Нейроны сложны и до сих пор не объяснены, однако Маккалок и Питтс (а вслед за ними – и многие другие разработчики моделей нейронных сетей) выделяют как наиболее значимую одну из их функций. Нейроны складывают совокупность атрибутов, сравнивают полученную сумму с порогом и сигнализируют о том, превышен ли порог. Это описание того, что они делают, с концептуальной точки зрения; с физической точки зрения то же самое можно описать следующим образом: возбужденный нейрон может быть активен в разной степени, и степень активности зависит от уровня активности входящих аксонов других нейронов, присоединенных в синапсах к дендритам нейрона (входящим структурам). Синапс имеет вес, варьирующийся от положительного (возбуждающий синапс) до нулевого (без воздействия) и далее до отрицательного (тормозящий синапс). Уровень возбуждения каждого входящего аксона умножается на вес синапса. Нейрон суммирует эти входящие уровни; если сумма превышает пороговый уровень, то нейрон возбуждается и поочередно посылает сигналы всем нейронам, соединенным с ним. Хотя нейроны всегда находятся в возбужденном состоянии, и входящие сигналы только заставляют их возбуждаться заметно быстрее или медленнее, иногда бывает удобно говорить о них как о неактивных (низкий уровень возбуждения) и активных (высокий уровень).

Маккаллок и Питтс показали, каким образом эти модельные нейроны, будучи связаны между собой, образуют логические вентили. Логические вентили реализуют отношения фундаментальных логических операций, лежащих в основе простых умозаключений: «и», «или», «не». Суждение «А и В» (на концептуальном уровне) истинно только тогда, когда истинно А и истинно В. Вентиль И (на механическом уровне) выдает единицу на выходе, только если есть сигнал на обоих входах. Чтобы сделать логический вентиль из модельных нейронов, нужно установить порог выходного узла на величину больше веса каждого из входов, но меньше их суммы, как показано на рисунке мини-сети слева внизу. «А или В» (на концептуальном уровне) истинно, если истинно А или истинно В. Логический вентиль ИЛИ (на механическом уровне) выдает сигнал на выходе, если есть сигнал хотя бы на одном из входов. Чтобы получить единицу на выходе, нужно установить порог на величину меньше веса каждого из входов, как показано на схеме мини-сети внизу посередине. Наконец, утверждение «не А» (на логическом уровне) истинно, если ложно А, и наоборот. Логический вентиль «НЕ» выдает единицу на выходе, когда на входе ноль, и наоборот. Чтобы получить единицу, нужно установить порог равным нулю, чтобы нейрон возбуждался, получая на входе ноль, а вес входа сделать отрицательным, чтобы входной сигнал выключал нейрон, как на схеме минисети внизу справа.








Предположим, что каждый из модельных нейронов отображает простое суждение. Мини-сети можно соединить между собой таким образом, чтобы выход одной сети поступал на вход другой, с целью оценить истинность сложного суждения. Например, нейронная сеть может оценивать суждение {[(X жует жвачку) и (у X раздвоенные копыта)] или [(у X есть плавники) и (у X есть чешуя)]}, суммирующее признаки, которыми должно обладать животное, чтобы оно считалось кошерным. Собственно, если сеть модельных нейронов соединить с любым видом расширяемой памяти (например, с рулоном бумаги, над которой размещены штамп и ластик), то получится машина Тьюринга, полноценный компьютер.

И все же абсолютно непрактичным было бы представлять суждения или даже составляющие их концепты в виде логических вентилей, независимо от того, из чего состоят эти логические вентили – из нейронов или из полупроводников. Проблема в том, что каждый концепт и каждое суждение в этом случае должно быть заранее встроенным в виде отдельного узла. На деле и компьютер и мозг представляют концепты в виде моделей действий, совершаемых над совокупностями единиц. Простой пример – скромный байт, который в каждом компьютере используется для репрезентации буквенноцифровых символов. Форма репрезентации буквы В – 01000010, где каждая цифра (бит) соответствует одному из крохотных кусочков кремния, выложенных в ряд. Второй и восьмой кусочек заряжены, что соответствует единицам, а остальные – не заряжены, что соответствует нулям. Построить байт можно и из модельных нейронов, при этом схема распознавания шаблона буквы В будет организована по принципу простой нейронной сети:








Несложно представить, что эта сеть – одна из составляющих частей демона. Если нижний ряд модельных нейронов присоединить к краткосрочной памяти, то верхний нейрон будет определять, содержатся ли в краткосрочной памяти экземпляры символа В. А на странице 118 изображена сеть той части демона, которая записывает в память символ В


.

Мы уже на пути к тому, чтобы создать из модельных нейронов условную цифровую вычислительную машину; но давайте немного отклонимся от курса и сделаем более биоморфный компьютер. Во-первых, мы можем сделать так, чтобы наши модельные нейроны следовали не классической логике, а нечеткой логике. Во многих сферах у людей нет однозначных убеждений касательно того, истинно данное суждение или ложно. Бывает так, что о предмете сложно сказать, принадлежит он к данной категории или нет, скорее можно говорить о том, что он более удачный или менее удачный пример данной категории. Возьмем категорию «овощи». Большинство людей согласятся с тем, что сельдерей – это полноценный овощ, а чеснок – не очень хороший пример.








А если верить администрации президента Рейгана, пытавшейся оправдать урезанное финансирование школьного питания, овощем можно считать даже кетчуп (хотя после обрушившейся на эту программу критики администрация была вынуждена признать, что кетчуп – не очень хороший пример). На концептуальном уровне мы воздерживаемся от однозначных заявлений о том, является ли данный предмет овощем или нет, и предпочитаем говорить, что этот предмет – более удачный или менее удачный пример овоща. На механическом уровне мы уже не утверждаем, что узел, представляющий «овощность», должен быть включен или выключен, а допускаем варьирование значения, которое может составлять от 0 (для камня) и 0,1 (для кетчупа) до 0,4 (для чеснока) и 1,0 (для сельдерея).

Мы можем также отказаться от произвольно выбранного кода, связывающего каждый концепт с бессмысленной последовательностью битов. Пусть каждый бит сам представляет какой-нибудь элемент концепта. Скажем, один будет представлять зеленый цвет, другой – наличие листьев, третий – хрусткость, и так далее. Каждый из этих узлов, представляющих свойства овощей, может быть присоединен с небольшим значением веса к самому узлу, представляющему овощ. Другие узлы, представляющие характеристики, которых у овощей нет (такие, как «магнитный» или «мобильный»), могут быть присоединены с отрицательными значениями веса. На концептуальном уровне чем больше качеств овоща есть у данного предмета, тем более удачным примером овоща является этот предмет. На механическом уровне чем больше узлов качеств овоща срабатывают, тем выше уровень активации узла, представляющего овощ.








Как только мы разрешим сети быть неточной, она сможет представлять разные степени очевидности и вероятности событий и принимать статистические решения. Предположим, что каждый узел сети представляет какую-то одну улику, доказывающую причастность дворецкого к преступлению (отпечатки пальцев на ноже, любовные письма, адресованные жене убитого, и так далее). Предположим, что верхний узел представляет вывод о том, что это сделал дворецкий. На концептуальном уровне чем больше у нас улик, указывающих на то, что убийство мог совершить дворецкий, тем выше будет вероятность того, что это действительно сделал дворецкий.

На механическом уровне чем больше у нас возбужденных узлов, обозначающих улики, тем выше будет уровень активации узла принятия решения. В сети мы можем реализовать различные статистические процедуры, сконструировав узел принятия решения таким образом, чтобы интегрировать в него вводы разными способами. Например, узел принятия решения может быть пороговым, как в случае со схемами четкой логики; это позволило бы принимать решение только тогда, когда вес доказательств превышал бы критическое значение (как принято говорить, когда вина доказана «вне всяких разумных сомнений»). Либо активность узла принятия решения может увеличиваться постепенно; степень уверенности с первыми немногочисленными уликами будет повышаться медленно, затем будет быстро нарастать по мере поступления все большего и большего их количества и выравниваться на этапе снижающегося эффекта. Именно эти два типа узлов предпочитают использовать разработчики нейронных сетей.

Мы же можем экспериментировать еще больше, вдохновляясь тем фактом, что в случае нейронов, в отличие от кремниевых процессоров, связи обходятся дешево. Почему бы не соединить каждый узел с другим узлом? Такая сеть сможет воплощать не только знание о том, что зеленый цвет означает «овощность», а хрусткость подразумевает «овощность», но и что зеленый цвет подразумевает хрусткость, хрусткость означает наличие листьев, наличие листьев означает отсутствие мобильности, и так далее:

Здесь начинают происходить интереснейшие вещи. Сеть начинает напоминать мыслительные процессы в голове человека, чего нельзя сказать о слабо соединенных сетях. По этой причине психологи и исследователи искусственного интеллекта используют сети, в которых все соединено со всем, для моделирования самых разных примеров распознавания простых шаблонов. Созданы сети для распознавания линий, из которых состоят буквы; букв, из которых состоят слова; частей тела, из которых состоят животные, предметов мебели, из которых состоит интерьер комнаты. Зачастую при этом отказываются от узла принятия решений, ведется исчисление только корреляций свойств. Эти сети, называемые иногда блоками автоматического ассоциативного установления соединений, или автоассоциативными сетями, имеют пять привлекательных особенностей.








Во-первых, блок автоматического ассоциативного установления соединений – это память с адресацией по содержимому. В любом серийном компьютере биты сами по себе не несут никакого значения, а байтам, состоящим из них, присвоены произвольные адреса, как номера домов на улице, не имеющие ничего общего с их содержимым. Доступ к ячейкам памяти осуществляется по адресам, а чтобы определить, хранится ли где-либо в памяти тот или иной шаблон, нужно проверить каждую ячейку (или использовать пути быстрого доступа). В случае с памятью, адресуемой по содержимому, напротив, при указании объекта автоматически активизируется любая ячейка памяти, в которой содержится копия этого объекта. Поскольку объект представлен в автоассоциативной сети путем возбуждения узлов, представляющих его свойства (в нашем случае с сельдереем – это зеленый цвет, наличие листвы и так далее), а поскольку эти узлы соединены друг с другом сильными связями, возбужденные узлы будут подкреплять друг друга, и после нескольких таких кругов, в течение которых будет активизирована вся сеть, все узлы, связанные с объектом, перейдут в возбужденное состояние. Это означает, что объект распознан. Нужно отметить, что совокупность связей одной автоассоциативной сети может вмещать не одну, а несколько групп весов, благодаря чему память может хранить одновременно несколько объектов.

Что еще более важно, связи являются избыточными, так что даже если автоассоциативная сеть получает лишь часть шаблона объекта, скажем, только информацию о зелености и хрусткости, то остаток шаблона (в данном случае наличие листвы) заполняется автоматически. Это в некотором смысле напоминает мышление. Нам не нужны встроенные ярлыки для каждого объекта в памяти; практически любой признак того или иного объекта сразу вызывает его в памяти целиком. Например, мы можем вспомнить про овощи, подумав о чем-то покрытом листвой, или зеленом и хрустящем, или имеющем листву и хрустящем. Наглядный пример – наша способность восстановить слово по его фрагментам. Мы видим этот рисунок не как беспорядочные обрывки линий или даже как бессмысленную последовательность букв вроде MIHB, а как что-то больше похожее на правду (на рисунке слово MIND – англ, «разум, мышление». – Прим. пер.):








Второе преимущество, известное как «изящная деградация», позволяет решить проблемы зашумленного входного сигнала или аппаратного отказа. Кому из нас не хотелось бросить чем-нибудь тяжелым в монитор, увидев, что в ответ на команду pritn file (англ, «печаьт файла») компьютер отвечает сообщением об ошибке pritn: command not found (англ, «печаьт: команда не найдена»)? В фильме Вуди Аллена «Хватай деньги и беги» (Take the Money and Run) грабителя банка Верджила Старквела подводит его же собственный почерк: кассирша не может понять, что он написал в записке, принимая слово gun («пистолет») за gub. На карикатуре Гари Ларсона, украшающей дверь не одного психолога-когнитивиста, пилот пролетает над необитаемым островом, на котором потерпевший кораблекрушение человек написал на песке послание. Пилот, прочитав надпись, кричит по рации: «Подождите! Подождите!… Нет, отбой – кажется, там написано “ПОМОРИТЕ”!» (в оригинале – HELF вместо англ. HELP «помогите». – Прим. пер.). Люди справляются с этими трудностями лучше, потому что у нас есть автоассоциативные сети, которые, принимая во внимание преобладание взаимно состоятельных элементов информации, исключают единственный не соответствующий элемент. На слово pritn мозг отреагирует активацией более привычного шаблона print, слово gub будет заменено шаблоном gun, a HELF – шаблоном HELP. Компьютер, столкнувшись с единственным испорченным битом на диске, крохотной каплей ржавчины в одном из разъемов или кратковременным понижением напряжения в сети, может зависнуть или выйти из строя. Но человек – даже если он устал, у него похмелье или травма головного мозга – не зависнет и не выйдет из строя; скорее всего, он будет действовать не так быстро и точно, но все-таки сможет выдать вразумительный ответ.

Третье преимущество автоассоциативных сетей в том, что они могут выполнять простой тип вычислений, известный как удовлетворение ограничений. Многие задачи, которые пытаются решить люди, относятся к разряду задач, в которых причину трудно отделить от следствия. В главе 1 я приводил пример о том, что мы определяем яркость поверхности, исходя из предположений об угле наклона, и вычисляем угол поверхности, исходя из предположений о ее яркости, при этом не зная наверняка ни того, ни другого. Многие подобные задачи относятся к сфере восприятия, языка и здравого смысла. Что я вижу – сгиб поверхности или ее край? Что я слышу – гласную [I] (как в слове pin) или гласную [е] (как в слове реп), произнесенную с южным акцентом? Стал ли я жертвой человеческой злобы или глупости? Подобные неоднозначные ситуации иногда можно разрешить, выбрав интерпретацию, которая была бы непротиворечивой относительно самого большого количества интерпретаций других неоднозначных ситуаций, если бы их все можно было разрешить одновременно. Например, если один звук речи позволяет интерпретировать слово либо как send, либо как sinned, а другой – либо как реп, либо как pin, я могу разрешить эту неопределенность, если услышу, как один и тот же говорящий произносит оба слова с одним и тем же гласным звуком. Я бы рассуждал следующим образом: видимо, говорящий имел в виду слова send и реп, потому что фраза send а реп («послать ручку») – единственный вариант, который не нарушает никаких ограничений. Если предположить, что это были слова sinned и pin, то получится sinned a pin (англ, «согрешил булавку»), фраза, которая нарушает правила грамматики и вероятной сочетаемости слов по смыслу; вариант send и pin исключается из-за другого ограничения: известно, что обе гласные были произнесены одинаково; вариант sinned и реп («согрешил» и «ручка») можно исключить, потому что он нарушает оба ограничения.

Подобные рассуждения займут много времени, если мы будем проверять все варианты сочетаемости по одному. Однако в автоассоциативной сети они заранее закодированы в связях, и сеть может оценить все варианты одновременно. Предположим, что каждая интерпретация – это модельный нейрон; один нейрон – для варианта sinned, еще один – для send, и т. д. Предположим, что пары узлов, интерпретации которых непротиворечивы, соединены с положительными весами, а пары узлов, интерпретации которых противоречат друг другу, – соединены с отрицательными весами. Возбуждение затронет всю сеть, и если все пройдет успешно, то мы получим состояние сети, при котором активным будет самое большое количество взаимно непротиворечивых интерпретаций. Хорошим сравнением здесь будет мыльный пузырь, который колеблется, принимая разнообразные яйцевидные и амебовидные формы из-за того, что притяжение соседних молекул заставляет его оставаться шарообразным.

Бывает, что у сети ограничений могут быть взаимно противоречивые, но одинаково стабильные состояния. Это отражение такого явления, как противоречивость целого: целостный объект, но не его части, может быть интерпретирован двояко. Если пристально смотреть на рисунок куба на странице 123 (куб Неккера"), в какой-то момент ваше восприятие перевернется: вам начнет казаться, что вы видите не верхнюю его грань (вид снизу), а нижнюю грань (вид сверху). Когда происходит целостный переворот, изменение затрагивает интерпретацию каждой из частей объекта. Каждая ближняя к нам грань становится дальней гранью, каждый внутренний угол становится внешним углом, и так далее. И наоборот: если вы намеренно постараетесь увидеть внешний угол как внутренний, то можно произвольно вызвать обратный переворот всего куба. Динамика этого отражена в схеме под рисунком куба. Узлы представляют интерпретации элементов куба, и интерпретации, не противоречащие друг другу в структуре трехмерного объекта, возбуждают друг друга, в то время как противоречивые интерпретации тормозят друг друга.

Четвертое преимущество связано со способностью сети автоматически делать заключения. Если бы мы подключили наш распознаватель (который направлял бы данные с группы входных узлов на узел принятия решений) к нашему принтеру (у которого был бы узел намерений, от которого сигнал разветвлялся бы на группу выходных узлов), то получили бы простейший демон подстановок – например, на букву «В» он бы реагировал тем, что печатал бы «С». Однако если обойтись без посредника и присоединить входные узлы непосредственно к выходным узлам, можно получить очень интересный результат.








Вместо верного букве демона подстановок мы получим демона, который может делать простые обобщения. Такая сеть называется ассоциатором паттернов


.








Предположим, что входные узлы нижнего уровня представляют внешние признаки животных: «покрытое шерстью», «четвероногое», «покрытое перьями», «зеленое», «длинношеее» и т. д. Если создать достаточное количество узлов, каждое животное можно будет представить, включив узлы, соответствующие его уникальному набору признаков. Например, попугай будет представлен включением узла «покрытое перьями», выключением узла «покрытое шерстью» и т. д. Теперь представим, что выходные узлы верхнего уровня соответствуют зоологическим категориям. Один из них представляет тот факт, что животное травоядное, другой – что оно теплокровное и т. д. При том, что у нас нет узлов, соответствующих конкретным животным (так, у нас нет блока «попугай»), весы будут автоматически представлять статистическое знание о классах животных. Они воплощают знание о том, что животные с перьями обычно бывают теплокровными, что животные, покрытые шерстью, обычно живородящие, и т. д. Любой факт, хранящийся в связях для одного животного (попугаи – теплокровные) автоматически переносится на похожих животных (волнистые попугайчики – теплокровные), потому что для сети неважно, что связи относятся к конкретному животному. Связи просто указывают, какие внешние характеристики предполагают какие внешне невидимые свойства, вообще не учитывая факт разделения животных на виды.

На концептуальном уровне ассоциатор паттернов отражает понятие о том, что если два объекта схожи в чем-то одном, то они могут быть схожи и в чем-то еще. На механическом уровне схожие объекты представлены одними и теми же узлами, поэтому любая единица информации, связанная с узлами для одного объекта, будет в силу самого факта связана с блоками для другого. Более того, классы разной степени включения накладываются друг на друга в пределах одной сети, потому что любое подмножество узлов неявным образом определяет тот или иной класс. Чем меньше узлов, тем больше класс. Скажем, у нас есть входные узлы для следующих признаков: «движется», «дышит», «покрыто шерстью», «лает», «кусается» и «задирает ногу рядом с пожарным гидрантом». Связи, исходящие из всех шести узлов, активизируют факты, касающиеся собак. Связи, исходящие из первых трех узлов, активизируют факты, касающиеся млекопитающих. Связи, исходящие из первых двух, активизируют факты, касающиеся животных. Установление подходящих весов связей позволяет распространить элемент знания, запрограммированный для одного животного, на непосредственных и дальних его родственников.

Пятая хитрость нейронных сетей в том, что они могут учиться на примерах, при этом обучение состоит в изменении весов связей. Разработчику модели (как и процессу эволюции) не приходится устанавливать вручную тысячи коэффициентов веса, необходимых для того, чтобы получить нужный выход. Представим, что «учитель» подает в ассоциатор паттернов не только вход, но и правильный выход. Механизм обучения сравнивает реальный выход, полученный сетью (а он поначалу будет достаточно произвольным), с правильным ответом и корректирует коэффициенты веса с тем, чтобы минимизировать разницу между этими двумя значениями. Если сеть тормозит выходной узел, который по версии учителя должен быть возбужден, нам нужно сделать так, чтобы текущее поступление активных входов в будущем приводило к его возбуждению. Следовательно, коэффициенты веса на активных входах к этому мятежному выходному узлу нужно немного увеличить. Кроме того, нужно слегка снизить величину порога самого выходного узла, чтобы сделать его более чувствительным к любому инициирующему сигналу. Если сеть активизирует выходной узел, а учитель говорит, что он должен быть выключен, происходит противоположное: коэффициенты весов активных на данный момент входных элементов немного снижаются (возможно даже снижение веса ниже нуля, до отрицательного значения), а величина порога нужного узла увеличивается. Благодаря этому повышается вероятность того, что «гиперактивный» выходной узел в будущем будет выключаться при получении таких входных сигналов. В сеть вновь и вновь подаются целые серии входных сигналов и соответствующих им выходов, каждый раз при этом возникают волны небольших изменений в весах связей, пока сеть не начнет выдавать правильный выход для каждого входа – по крайней мере, в той мере, в которой это возможно.

Ассоциатор паттернов, оснащенный таким методом обучения, называется персептроном. Персептроны интересны, однако у них есть один большой недостаток. Они напоминают плохого повара, который считает, что если каждый ингредиент в небольшом количестве хорош, то все ингредиенты сразу и помногу – это будет еще лучше. Решая, правомерно ли определенный набор сигнальных входов приводит к выключению выходного сигнала, персептрон взвешивает их и складывает. Это зачастую дает неверный ответ, причем даже к простой задаче. Хрестоматийный пример этого недостатка – это то, как персептрон справляется с простой логической операцией, называемой «исключающее ИЛИ», что означает «А или В, но не оба сразу».








Когда активизируется А, сеть должна включить «А исключающее или В». Когда включается В, сеть должна включить А исключающее или В. Эти факты заставят сеть увеличить вес связи, исходящей от А (скажем, до 0,6) и увеличить вес связи, исходящей от В (скажем, до 0,6), тем самым сделав каждый из этих весов достаточно большим, чтобы преодолеть пороговое значение выходного узла (скажем, 0,5). Но когда включены и А и В одновременно, получается слишком много хорошего сразу: узел «А исключающее или В» ревет белугой как раз тогда, когда нам нужно, чтобы он молчал. Если мы попытаемся применить более низкие коэффициенты весов и более высокий порог, мы можем заставить его молчать, когда включены и А и В, но, увы, он будет молчать и тогда, когда включится только А или только В. Можно экспериментировать с весами сколько угодно, но это ничего не даст. Исключающее или – лишь один из многих демонов, которых нельзя создать на основе персептронов. В числе других – демоны, определяющие, четное или нечетное число блоков активизировано; демоны, определяющие, симметрична ли последовательность активных узлов, а также демоны, выполняющие простейшие задачи на сложение


.

Выход из этой ситуации – сделать сеть менее похожей на пресловутую собаку Павлова и добавить между уровнями входа и выхода еще один уровень: внутреннюю репрезентацию. Нужна такая репрезентация, которая эксплицирует все ключевые виды информации, связанные с входными сигналами, чтобы каждый выходной узел мог просто складывать входные значения и получать правильный ответ. Вот как это работает в случае с исключающим или:








Два скрытых узла между вводом и выводом вычисляют полезные промежуточные результаты. Узел слева вычисляет результат для простого случая «А или В», который, в свою очередь, активизирует выходной узел. Узел справа вычисляет результат для более сложного случая «А и В», и этот результат тормозит выходной узел. Выходной узел может просто вычислить «(А или В) и не (А и В)», это ему вполне по силам. Отметим, что на микроскопическом уровне построения простейших демонов из модельных нейронов без внутренних репрезентаций не обойтись; одних только связей по типу стимула и реакции не достаточно.

Более того, скрытый уровень сети можно научить самостоятельно устанавливать веса связей, используя более хитроумную версию метода обучения, чем в случае персептрона. Как и ранее, учитель задает сети правильный выход для каждого входа, а сеть подстраивает веса связей в большую или меньшую сторону, пытаясь сократить разницу. Однако в связи с этим возникает проблема, с которой не приходилось сталкиваться персептрону: как настроить связи, исходящие от узлов ввода к скрытым узлам. Проблема заключается в том, что учитель, если только он не умеет читать мысли, никак не может знать «правильные» значения для скрытых узлов, запечатанных внутри сети. Психологи Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс пришли к хитрому решению. Узлы вывода распространяют обратно к каждому из скрытых узлов сигнал, представляющий сумму ошибок скрытого узла по всем узлам вывода, с которыми он связан («ты посылаешь слишком интенсивный сигнал возбуждения» или «ты посылаешь недостаточно интенсивный сигнал возбуждения» с количественным указанием отклонения). Этот сигнал может служить в качестве суррогата обучающего сигнала, который может использоваться для настройки вводов скрытых узлов. Связи, идущие от узлов уровня ввода к каждому из скрытых узлов, можно немного уменьшить или увеличить, чтобы сократить тенденцию скрытого узла к отклонению вверх или вниз с учетом текущего паттерна ввода. Данный метод, известный как метод обратного распространения ошибки обучения, может быть применен повторно к любому количеству уровней сети.

Мы пришли к тому, что многие психологи считают вершиной мастерства разработчика нейронных сетей. В некотором смысле мы сделали полный круг, потому что сеть, включающая скрытый уровень, напоминает ту самую условную карту логических вентилей, которую Мак-Каллок и Питтс предложили как модель нейронно-логического компьютера. На концептуальном уровне сеть со скрытыми узлами – это способ составить из совокупности суждений, которые могут быть истинными или ложными, сложную логическую функцию, скрепляемую связями «и», «или», «не» – но только с двумя отличительными особенностями. Первая особенность – это то, что значения здесь могут быть не только однозначно включенными или выключенными, но и варьируемыми, а следовательно – могут представлять ту или иную степень истинности или вероятности истинности данного утверждения, а не только абсолютно истинные или абсолютно ложные утверждения. Вторая особенность в том, что эту сеть можно во многих случаях обучить устанавливать правильные веса, подавая вводы и правильные для них выводы. Вдобавок к этим двум особенностям нужно отметить особое отношение: нужно ориентироваться на огромное количество связей между нейронами мозга и не смущаться, как бы много связей и логических элементов ни пришлось добавить в сеть. Придерживаясь такого морального принципа, можно создать сети, способные рассчитывать множество возможностей и, следовательно, использовать статистическую избыточность характеристик мира. А это, в свою очередь, позволит нейронным сетям распространять информацию с одного ввода на другие подобные вводы без дополнительного обучения, при условии, что для данной задачи подобные вводы дают подобные выводы


.

Это всего лишь несколько идей относительно того, как можно воплотить наших крохотных демонов с их досками объявлений в форму машин, отдаленно напоминающих нейронные сети. Эти идеи служат мостиком – пусть пока довольно шатким – на пути объяснения, которое начинается в концептуальной сфере (народная интуитивная психология и лежащие в ее основе своеобразные версии знаний, логики и теории вероятности), ведет дальше к правилам и репрезентациям (демонам и символам) и в конечном итоге приводит к реальным нейронам. Нейронные сети также скрывают приятные сюрпризы. Пытаясь разобраться в «программном обеспечении» мозга, мы в конечном итоге можем использовать только демонов достаточно глупых, чтобы их можно было заменить машиной. Если нам понадобится более умный демон, то придется еще как-то разгадать, как построить его из более глупых демонов. Процесс идет быстрее, а иногда и совсем иначе, когда разработчики нейронных сетей, идущие от нейронов к верхним уровням, создают целый арсенал готовых демонов, которые выполняют простые действия (как в случае с памятью, адресуемой по содержимому или с автоматически обобщающим информацию ассоциатором паттернов). Разработчики ментального программного обеспечения (которые, по сути, занимаются обратным проектированием) располагают неплохим арсеналом запчастей, из которых они могут собрать умных демонов.




Коннектоплазма


В какой же части мыслекода заканчиваются правила и репрезентации, и начинаются нейронные сети? Большинство когнитивистов приходят к единому мнению по крайней мере по поводу крайних точек. На высших уровнях когнитивной способности, где мы сознательно проходим каждый шаг, применяя правила, которые мы выучили в школе или обнаружили сами, мышление похоже на продукционную систему с символическими записями в памяти и демонами, выполняющими операции. На нижнем уровне записи и правила выполняются в рамках чего-то вроде нейронной сети, которая реагирует на знакомые паттерны и ассоциирует их с другими паттернами. Однако граница между ними остается предметом споров. Можно ли сказать, что простые нейронные сети отвечают за преобладающую часть повседневного мышления, а уровню явных правил и суждений оставляют только плоды учености? Или сети больше напоминают строительный материал, не способный на проявление человеческого рассудка, пока из него не будут построены структурированные репрезентации и программы?

Представители научной школы, получившей название «коннекционизм», во главе с психологами Дэвидом Румельхартом и Джеймсом Мак-Клелландом, утверждают, что простые сети сами по себе отвечают за преобладающую часть человеческого интеллекта. В своей крайней форме коннекционизм гласит, что мышление – это одна большая сеть обратного распространения ошибок скрытого уровня, или, возможно, группа из похожих или идентичных сетей, и интеллект формируется за счет того, что учитель – среда – настраивает веса связей. Единственная причина, по которой люди умнее крыс, состоит в том, что в наших сетях между стимулом и реакцией больше скрытых уровней, и мы живем в среде других людей, которые выступают в роли учителей сети. Правила и символы могут быть полезны как приближенная модель того, что происходит в сети, для психолога, который не может угнаться за миллионами потоков возбуждения, протекающих в связях, но не более того


.

Другой подход – который мне нравится больше – состоит в том, что одни только нейронные сети не могут выполнить всю работу. В значительной мере человеческий интеллект объясняется структурированием сетей на программы манипулирования символами. В частности, манипулирование символами лежит в основе языка и тех компонентов мышления, которые с ним взаимодействуют. Этим когнитивная способность не ограничивается, но это значительная ее часть. Это все, о чем мы можем рассуждать про себя и в разговоре с другими. Занимаясь психолингвистикой, я собрал множество доказательств того, что даже простейший навык, связанный с говорением на английском языке, – такой, как умение образовывать форму прошедшего времени от глагола (walked от walk, came от come) – с вычислительной точки зрения слишком сложен, чтобы его могла обслуживать одна нейронная сеть


. В этом разделе книги я представлю более общие доказательства. Требует ли содержание наших повседневных мыслей (информация, которой мы обмениваемся в разговоре) вычислительного устройства, предназначенного для реализации глубоко структурированного мыслекода, или с ним может справляться нейронная сеть общего назначения – то, что один остряк назвал «коннекто-плазмой»?


Я покажу вам, что наши мысли отличаются тонким логическим структурированием, которое не под силу никакой сети однородных уровней, состоящей из узлов.

Зачем нам это, спросите вы? Затем, что эти доказательства ставят под сомнение наиболее авторитетную теорию устройства нашего мышления из когда-либо предложенных учеными. Сам по себе персептрон или сеть со скрытыми уровнями – это высокотехнологичное воплощение старой теории об ассоциации идей. Британские философы Джон Локк, Дэвид Юм, Джордж Беркли, Дэвид Хартли и Джон Стюарт Милль утверждали, что мысль подчиняется двум законам. Первый – закон смежности: между идеями, которые часто встречаются вместе, в мышлении образуются ассоциации. Впоследствии, когда активизируется одна идея, активизируется и вторая. Второй закон – это сходство: когда две идеи обладают сходством, все, что ассоциируется с первой идеей, автоматически начинает ассоциироваться со второй. Юм таким образом резюмировал суть этой теории в 1748 году:



Опыт лишь показывает нам ряд единообразных действий, производимых определенными объектами, и учит нас, что такие-то объекты в такое-то время обладали известными способностями и силами. Когда появляется новый объект, обладающий подобными чувственными качествами, мы ожидаем, что найдем в нем подобные же силы и способности, и ждем от него такого же действия. От тела одинакового с хлебом цвета и плотности мы ожидаем сходной же питательности и способности поддерживать организм


.


Ассоциацию по смежности и сходству считали тем самым писцом, который пишет на знаменитой «чистой доске» (так Локк метафорически называл мозг новорожденного). Теория, получившая название «ассоциационизм», веками играла доминирующую роль во взглядах британских и американских ученых на работу мышления, и в определенной степени доминирует и по сей день. Когда «идеи» заменили стимулы и реакции, ассоциационизм превратился в бихевиоризм. Чистая доска и два универсальных закона обучения являются психологической основой и стандартной социологической модели. Отзвуки этой теории мы слышим и в расхожих фразах о том, как наше воспитание заставляет нас «ассоциировать» еду с любовью, богатство со счастьем, рост с властью и т. д.

До недавнего времени ассоциационизм был слишком абстрактной теорией, чтобы быть проверенным на практике, однако модели нейронных сетей, которые сейчас ничего не стоит создать с помощью компьютера, позволяют сделать его идеи более точными. Схема обучения, в которой учитель дает сети вход и правильный выход, а сеть старается в будущем воспроизвести это соответствие, представляет собой очень хорошую модель закона смежности. Распределенная репрезентация входа, при которой концепт не получает собственного узла («попугай»), а представляется паттерном активности узлов, соответствующих его свойствам («покрытый перьями», «имеет крылья» и т. д.), позволяет добиться автоматического распространения на подобные концепты и, таким образом, прекрасно вписывается в закон об ассоциации по сходству. А если допустить, что все части мышления устроены как подобного рода сеть, то мы получим реализацию идеи чистой доски. Итак, коннекционизм открывает перед нами прекрасные возможности. Увидев, что могут и чего не могут делать модели нейронных сетей, мы можем подвергнуть серьезному испытанию многовековую доктрину ассоциации идей.

Прежде чем начать, необходимо сразу отмести несколько ложных аргументов. Коннекционизм – не альтернатива вычислительной теории сознания, а ее разновидность, которая утверждает, что основной вид обработки информации, выполняемый мозгом, – это многомерный статистический анализ. Коннекционизм не является необходимой коррективой теории о том, что мозг подобен серийному компьютеру с действующим быстро и безошибочно центральным процессором, – никто этого и не утверждает. В реальной жизни нет Ахилла, который заявлял бы, что всякая форма мышления заключается в прокручивании в голове тысячи правил из учебника по логике. Наконец, сети связей не являются особенно реалистичными моделями мозга, невзирая на приклеившееся к ним оптимистичное название «нейронные сети». К примеру, так называемый «синапс» (вес связи) может переходить из возбужденного состояния в заторможенное, а по «аксону» (соединению) информация может поступать в обоих направлениях. С анатомической точки зрения и то и другое невозможно. Когда стоит выбор между тем, чтобы поскорее решить задачу, и тем, чтобы как можно точнее воспроизвести работу мозга, коннекционисты нередко выбирают первое; это говорит о том, что сети используются как форма искусственного интеллекта, лишь косвенно основанная на сравнении с нейронами, и не являются формой моделирования нейронной активности. Вопрос в том, действительно ли они осуществляют такие вычисления, которые можно считать моделью человеческого мышления?








Грубая коннектоплазма не способна воспроизвести пять особенностей повседневного мышления. Эти особенности на первый взгляд кажутся малозаметными, о их существовании даже не подозревали до тех пор, пока логики, лингвисты и специалисты по информатике не начали разглядывать под микроскопом значение предложений. Тем не менее именно они дают человеческой мысли ее неповторимую точность и силу, являясь, как мне кажется, важным элементом ответа на вопрос «Как работает мышление?».

Первая особенность – это способность работать с индивидным объектом. Давайте вернемся к первому отличию нейронных сетей от их компьютероподобных моделей. Вместо того, чтобы символически представлять объект в виде произвольного шаблона из последовательности битов, мы представляли его в виде шаблона из узлов одного уровня, каждый из которых соответствовал одному из свойств объекта. Перед нами тут же встает проблема: мы уже не можем отличить друг от друга два отдельных объекта с идентичными свойствами. Они представлены совершенно одинаковым образом, и система не обращает внимания на то, что перед ней – не один и тот же кусок физической материи. Мы потеряли индивидуальность объекта: мы можем создать репрезентацию овоща или лошади как понятия, но не конкретного овоща и не конкретной лошади. Все, что система узнает об одной лошади, будет сливаться с тем, что она знает о другой лошади, идентичной первой. Естественного способа представить двух разных лошадей нет. Если увеличить активность узлов, представляющих свойства лошади, вдвое, это не поможет, потому что система может решить, что это двойная степень уверенности в том, что присутствуют свойства лошади или что свойства лошади присутствуют в двойной степени.

Легко спутать отношение между классом и подклассом (например, между классом «животное» и подклассом «лошадь», с которыми сеть легко справляется) с отношением между подклассом и отдельным объектом (например, подклассом «лошадь» и отдельной особью по кличке «Мистер Эд»). У этих двух примеров отношений, естественно, есть кое-что общее. В обоих случаях свойства высшего порядка передаются и объектам низшего порядка. Если животные дышат, а лошади – это животные, то лошади дышат. Если у лошадей есть копыта, а Мистер Эд – лошадь, то у Мистера Эда есть копыта. Следуя этой логике, разработчик может соблазниться тем, чтобы рассматривать индивидуализированный объект как очень-очень узкий подкласс, используя при этом некое едва заметное различие между этими двойниками – например, крапинку, которая присутствует у одного объекта и отсутствует у другого.

Как и многие постулаты коннекционизма, эта идея уходит корнями в британский ассоциационизм. Как писал Беркли, «уберите ощущение мягкости, влажности, красноты, кислоты и вы уберете вишню, потому что она не существует отдельно от ощущений. Вишня, заявляю я, не что иное, как множество ощущаемых чувствами впечатлений»


. Тем не менее предположение Беркли себя не оправдало. Можно иметь совершенно идентичные знания о свойствах двух объектов и при этом все равно знать, что они разные. Представьте комнату с двумя одинаковыми стульями. В комнату входит человек и меняет стулья местами. Осталась ли комната прежней или стала другой? Всем ясно, что комната изменилась. Но нам не известны признаки, которые бы отличали один стул от другого – кроме того, что можно говорить об одном из них как о стуле № 1, а о втором – как о стуле № 2. Мы снова вернулись к произвольным ярлыкам, присваиваемым слотам памяти, как в презренном цифровом компьютере! Та же идея лежит в основе шутки комика Стивена Райта: «Пока меня не было дома, кто-то вытащил все вещи из моей квартиры и заменил их точными копиями. Когда я сказал об этом соседу по комнате, он спросил: “Мы с вами знакомы?”»

Есть, правда, одна характеристика, позволяющая отличить один индивидный объект от другого: они не могут находиться в одном и том же месте одновременно. Вероятно, мозг способен запечатлеть в памяти время и место нахождения каждого объекта и постоянно обновлять эти координаты, что позволяет ему различать индивидные объекты с идентичными свойствами. Тем не менее даже это не объясняет нашу способность отделять индивидные объекты друг от друга в мысленном восприятии. Предположим, что перед нами бесконечная белая плоскость, на которой нет ничего кроме двух идентичных друг другу кругов. Один из них, двигаясь, постепенно находит на второй и остается поверх него в течение несколько секунд, а затем продолжает двигаться дальше. Думаю, ни у кого не возникнет затруднений в том, чтобы воспринимать круги как отдельные сущности даже в те моменты, когда они находятся в одном и том же месте в одно и то же время. Это доказывает, что нахождения в определенном месте в определенное время тоже недостаточно для нашего ментального определения «индивидного объекта»


.

Мораль из всего сказанного заключается не в том, что индивидные объекты нельзя представить в нейронной сети. Это довольно просто: нужно лишь выделить несколько узлов для установления тождества каждого индивидного объекта вне зависимости от свойств данного объекта. Можно присвоить каждому индивиду собственный узел, а можно присвоить каждому индивиду что-то вроде серийного номера, закодированного в форме паттерна из возбужденных узлов. Мораль в том, что сети, моделирующие мышление, должны быть сделаны таким образом, чтобы воплощать абстрактное логическое представление об отдельном объекте, аналогично роли, которую играет произвольно маркированная ячейка памяти компьютера. Единственное, что не получается, – это ассоциатор паттернов, ограниченный наблюдаемыми свойствами объекта, современная реализация аристотелевской сентенции «нет ничего в уме, чего бы не было прежде в чувствах».

Можно ли сказать, что все эти рассуждения – всего лишь казуистика? Вовсе нет: понятие индивидного объекта – это один из ключевых элементов нашей способности рассуждать о жизни. Позвольте привести два примера из реальной жизни, включающих в себя две грандиозные сферы человеческого взаимодействия: любовь и правосудие.

Монозиготные близнецы схожи в большей части своих характеристик. Они не только выглядят одинаково, но и думают, чувствуют и действуют схожим образом. Но не совершенно идентично, конечно; это и есть лазейка, с помощью которой можно попытаться представить их как очень узкие подклассы. Вместе с тем любое живое существо, представляющее их как подклассы, должно по крайней мере тяготеть к тому, чтобы воспринимать идентичных близнецов одинаково. Живое существо должно переносить свое мнение с одного близнеца на другого, по крайней мере, в вероятностном смысле или в какой-то мере; помните? это один из самых привлекательных моментов ассоциационизма и его воплощения в форме коннектоплазмы. Например, если что-то привлекает вас в одном из близнецов (то, как он ходит, говорит, выглядит и т. д.), оно должно привлекать вас и в другом. А это подразумевает, что идентичные близнецы должны вечно фигурировать в историях, замешанных на ревности и предательстве поистине готического масштаба. На деле же ничего подобного не происходит. Супруга одного из идентичных близнецов не испытывает романтического влечения к другому. Любовь привязывает нас к человеку как к данному человеку, а не как к типу людей – сколь бы малочисленным ни был этот тип людей


.

10 марта 1988 года кто-то откусил половину уха офицеру полиции Дэвиду Дж. Стортону. Ни у кого не было сомнений относительно того, кто это сделал: это был либо Шон Блик, молодой человек (21 год), живущий в Пало-Альто (Калифорния), либо Джонатан Блик, его идентичный близнец. Оба брата оказались вовлечены в потасовку с полицейским, и один из них откусил офицеру часть уха. Обоим братьям были предъявлены обвинения в нанесении увечья, попытке ограбления, нападении на офицера полиции и нанесении увечья при отягчающих обстоятельствах. Последнее правонарушение (укушенное ухо) карается пожизненным заключением. Офицер Стортон, давая показания, сообщил, что у одного из близнецов были длинные волосы, а у другого – короткие, и укусил его длинноволосый. К сожалению, через три дня, когда близнецы сдались полиции, у них были одинаковые короткие стрижки, и от дачи показаний они отказались. Их адвокаты утверждали, что ни одному из них нельзя назначить суровое наказание, предполагаемое обвинением в нанесении тяжкого увечья. В отношении каждого из братьев есть разумные основания для сомнения по поводу того, действительно ли преступление совершил он, потому что это вполне мог быть и второй брат. Аргумент представляется весомым потому, что наше чувство справедливости велит нам выбрать индивида, который совершил поступок, а не какие-либо характеристики этого индивида


.

Наша одержимость индивидуальностью человека – это не необъяснимая причуда; вероятно, она развилась у нас из-за того, что каждый человек, которого мы встречаем, независимо от каких-либо наблюдаемых его свойств, непременно имеет неповторимый багаж воспоминаний и желаний, что обусловлено уникальной эмбриологической и биографической историей. В главе 6, когда мы перейдем к обратному проектированию чувства справедливости и романтической любви, мы увидим, что в их основе – ментальный акт регистрирования отдельного индивида.

Люди – не единственный класс схожих между собой индивидуальных объектов, которые нам приходится различать; еще один пример из реальной жизни – игра в «угадайку» в животном мире. Многим животным приходится играть в «угадайку» и таким образом следить за местонахождением отдельных объектов. Один из примеров – мать, следящая за своим потомством, которое может выглядеть точно также, как все остальные детеныши этого вида, но при этом обладать ее генетическим набором. Другой пример – хищник, охотящийся на стадных животных, который отслеживает одного представителя стада, следуя стратегии игры в салочки: если ты водишь, то не переключайся с намеченной жертвы на другую; не давай отдохнуть никому, кроме себя. Когда кенийские зоологи, желая упростить сбор данных об антилопах гну, решили пометить краской рога усыпленных с помощью транквилизатора особей, они обнаружили, что, как бы они ни старались восстановить силы и энергию помеченного животного перед его возвращением в стадо, в первый же день или чуть позже его убивали гиены. Одно из возможных объяснений состоит в том, что цветная метка позволяет гиенам выделить именно эту антилопу и загнать ее до изнеможения. Одна из последних версий того, зачем нужны полоски зебрам, – не для того, чтобы сливаться с высокой травой (это объяснение всегда представлялось сомнительным), а для того, чтобы превратить стадо зебр в живые «наперстки», сбить с толку льва или другого хищника, который пытается сосредоточить внимание на одной особи. Конечно, мы не можем быть уверены, что у гиен или львов есть понятие индивидного объекта; может быть, им просто кажется более аппетитным животное, не похожее на собратьев по стаду. Тем не менее эти примеры хорошо иллюстрируют стоящую перед вычислительной техникой проблему отличия индивидных объектов от классов и акцентируют важность присущей человеку способности решать эту задачу


.








Вторая проблема ассоциационизма известна как композициональность: способность репрезентации состоять из частей и обладать значением, которое исходит из значений составляющих и из того, каким образом они соединяются между собой. Композициональность – типичная черта всех естественных языков. Значение предложения The baby ate the slug («Ребенок съел слизняка») можно вывести из значений слов baby, ate, the и slug и из их положения в предложении. Целое не является простой суммой компонентов: если мы переставим слова в предложении, получив The slug ate the baby («Слизняк съел ребенка»), оно будет выражать совсем другую идею. Поскольку вы не слышали раньше ни то предложение, ни другое, вы наверняка интерпретировали их, применив к последовательности слов совокупность алгоритмов (включающих в себя правила синтаксиса). Конечный продукт в каждом случае – это совершенно новая мысль, которую вы собрали на ходу. Имея в своем распоряжении такие концепты, как «ребенок», «слизняк» и «есть», плюс способность располагать соответствующие им символы на мысленной доске объявлений в соответствии со схемой, которую могут прочитать демоны, вы можете впервые в жизни получить именно такую мысль.

Журналисты говорят, что когда собака кусает человека, это не новость, а вот когда человек кусает собаку— это новость. Композициональность ментальных репрезентаций – вот что позволяет нам воспринимать новости. Мы готовы принять любые нелепые и удивительные новые идеи, какими бы невообразимыми они ни казались. Корова перепрыгнула через луну; Гринч украл Рождество; Вселенная началась с Большого Взрыва; пришельцы высадились в Гарварде; Майкл Джексон женился на дочери Элвиса Пресли. Благодаря математике комбинаторики у нас никогда не будет недостатка в новостях; в мире есть сотни миллионов триллионов мыслей, которые еще никогда и никому не приходили в голову.

Вы, вероятно, подумали, что композициональность легко воспроизвести в модели нейронной сети: просто включить узлы «ребенок», «есть» и «слизняк». Но если бы процессы, происходящие в нашем мозге, ограничивались этим, мы бы не могли знать наверняка, что произошло: ребенок съел слизняка, слизняк съел ребенка или ребенок и слизняк поели. Концепты должны быть привязаны к ролям (в логике их называют «аргументами»): кто является едоком, а кто съеденным.

Тогда, может быть, можно прикрепить отдельный узел к каждой комбинации концептов и ролей? У нас получится узел «ребенок-ест-слизняка» и узел «слизняк-ест-ребенка». Ведь в мозге огромное количество нейронов, скажете вы, почему бы не поступить так? Одна из причин, почему так поступить нельзя, – в том, что для этого нужно не просто огромное, а огромное-преогромное количество. Количество комбинаций растет пропорционально допустимому размеру, приводя к комбинаторному взрыву, в результате которого количество комбинаций превысит возможности мозга даже по самым оптимистичным оценкам. Легенда гласит, что визирь Сисса Бен Дахир попросил у короля Инди Ширхама скромную награду за изобретение шахмат. Он просил всего лишь положить на первую клетку шахматной доски одно зернышко пшеницы, на вторую – два зернышка пшеницы, на третью – четыре, и так далее. Они не успели даже дойти до последней, шестьдесят четвертой клетки, когда король обнаружил, что, сам того не зная, потратил все запасы зерна в королевстве. Награда составила четыре триллиона бушелей – это количество зерна, произведенного во всем мире за две тысячи лет. Точно так же комбинаторные способности мыслей могут легко превзойти количество нейронов в мозге. Сотню миллионов триллионов значений предложений нельзя впихнуть в мозг, в котором всего сто миллиардов нейронов, отводя для каждого значения собственный нейрон.

Впрочем, даже если бы это и было возможно, сложные мысли все равно не хранились бы в мозге в готовом виде, по одной на каждый нейрон. На это указывает то, что наши мысли связаны между собой. Представим, что у каждой мысли есть собственный узел. Тогда нужно было бы иметь отдельные узлы для случаев, когда ребенок съел слизняка, слизняк съел ребенка, курица съела слизняка, слизняк съел курицу, ребенок увидел слизняка, слизняк увидел ребенка, курица увидела слизняка и т. д. Отдельные узлы пришлось бы выделить для каждой из этих мыслей и для многих других мыслей; ведь любой человек, способный подумать о том, что ребенок увидел курицу, также способен подумать о том, что курица увидела ребенка. И все же в этом арсенале мыслеблоков есть кое-что подозрительное: в нем сплошь и рядом встречаются совпадения. То ребенок что-то увидел, то слизняк что-то увидел, то слизняк что-то съел, то ребенок что-то съел, и т. д. Мысли сами собой выстраиваются в ячейки, образующие ряды, колонны, уровни, гиперряды, гиперколонны и надуровни обширной матрицы. Но эта замечательная система может показаться сложной для понимания, только если допустить, что мысли – это очень большой набор отдельных узлов, а эти узлы – совокупность изолированных фактов, никак не связанных друг с другом. Когда природа представляет нашему вниманию объекты, идеально подходящие для заполнения такого прямоугольного модуля ячеек, она как бы подсказывает нам, что эти объекты наверняка состоят из меньших компонентов, соответствующих рядам и колоннам. Именно так периодическая система химических элементов привела к пониманию структуры атома. По аналогичным причинам мы можем сделать вывод, что канву всех наших мыслей составляют образующие их концепты. Мысли состоят из концептов; они не хранятся в мозге в готовом виде


.

Композициональность, как ни странно, представляет большие сложности для коннектоплазмы. Все напрашивающиеся для решения проблемы методы оказываются недостаточными. Предположим, что мы отвели по одному узлу для каждого сочетания одного концепта и одной роли. Допустим, один узел будет означать «ребенок ест», а другой – «слизняк съеден», или, допустим, один узел будет означать «ребенок выполняет действие», а другой – «слизняк является объектом действия». Это позволит значительно сократить число комбинаций – но лишь за счет новой неопределенности относительно того, кто совершил какое действие и над кем. Мысль «Ребенок съел курицу, когда пудель съел слизняка» будет невозможно отличить от мысли «Ребенок съел слизняка, когда пудель съел курицу». Проблема в том, что блок «ребенок ест» не содержит информации о том, что ребенок съел, а блок «слизняк съеден» не содержит информации о том, кто его съел.

Шагом в правильном направлении будет встроить в систему способность различать концепты (ребенок, слизняк и др.) и роли, которые они выполняют (деятель, объект действия и т. д.). Допустим, мы создадим отдельные фонды узлов – один для роли деятеля, а другой для роли объекта действия. Чтобы представить суждение, каждый фонд узлов дополняется шаблоном для выполняющего роль в данный момент концепта, поступающим из отдельного раздела памяти. Если бы мы соединили каждый узел с соседними узлами, мы бы получили автоассоциатор для суждений, способный немного работать с комбинаторными мыслями. Мы бы могли хранить в готовом виде суждение «ребенок съел слизняка»; в этом случае, получая любые два компонента в форме вопроса (скажем, «ребенок» и «слизняк» в форме вопроса «Каково отношение между ребенком и слизняком?»), система дополняла бы шаблон, включив узлы, соответствующие третьему компоненту (в данном случае «съел»).








Ведь так? Увы, нет. Рассмотрим такие мысли:



Baby same-as baby. (Ребенок то-же-самое-что ребенок.)

Baby different-from slug. (Ребенок отличное-от слизняк.)

Slug different-from baby. (Слизняк отличное-от ребенок.)

Slug same-as slug. (Слизняк то-же-самое-что слизняк.)


Никакое сочетание весов связей, при котором элемент «ребенок» в первой ячейке и элемент «то-же-самое-что» в средней ячейке активизируют элемент «ребенок» в третьей ячейке, а элемент «ребенок» и «отличное-от» активизируют элемент «слизняк», а элемент «слизняк» и элемент «отличное от» включают элемент «ребенок», не позволит элементам «слизняк» и «то-же-самое-что» активизировать элемент «слизняк». Это все та же самая проблема «исключающего ИЛИ», только в другом обличье. Если связи, соединяющие элементы «ребенок» и «ребенок» и элементы «то-же-самое-что» и «ребенок» сильны, они активизируют элемент «ребенок» в ответ на «ребенок то-же-самое-что____» (что хорошо), однако они включат элемент «ребенок» и в ответ на «ребенок отличное-от – ____» (что плохо), и в ответ на «слизняк то-же-самое-что____» (что тоже плохо). Можно как угодно жонглировать весами связей, но вы никогда не найдете такой вариант, который будет работать для всех четырех предложений. Любой человек безошибочно поймет все четыре предложения, следовательно, человеческий мозг представляет суждения в более замысловатой форме, чем совокупность связей концепта с концептом или концепта с ролью. Мозгу нужна репрезентация для самого суждения. В нашем примере модели нужен дополнительный уровень – более конкретно, уровень, на котором суждение было бы представлено полностью, независимо от концептов и их ролей в суждении


.

Рисунок внизу показывает в упрощенной форме разработанную Джеффри Хинтоном модель, которая позволяет справиться с предложениями.








Узлы в модуле «суждений» активизируются произвольным образом, получается что-то вроде серийных номеров, которыми помечаются полноценные мысли. Этот модуль функционирует как сверхструктура, благодаря которой концепты в каждом суждении остаются каждый в своей ячейке. Обратите внимание, как точно архитектура этой сети воспроизводит стандартный, напоминающий естественный язык, мыслекод! Выдвигались и другие версии композициональных сетей, которые не так очевидно имитируют естественный язык, но все они непременно включали в себя специальные компоненты, которые задуманы для того, чтобы отделять концепты от их ролей, и для того, чтобы правильно увязывать каждый концепт с его ролью. Чтобы сеть могла выполнять функции, свойственные мышлению, нужно вернуть в нее такие компоненты логики, как предикат, аргумент и суждение; одних только ассоциаций явно недостаточно


.








Еще одна замечательная способность мышления, которую вы, возможно, даже никогда не осознавали, называется квантификацией или присваиванием значения переменным. Она представляет собой сочетание первой проблемы – различения индивидных объектов – и второй – композициональности. Ведь предметом наших композициональных мыслей, в конце концов, часто бывают индивидные объекты, и очень важно, каким образом эти индивидные объекты связаны с разными элементами мысли. Мысль о том, что какой-то определенный ребенок съел какого-то определенного слизняка, отличается от мысли о том, что какой-то определенный ребенок ест слизняков в принципе, или о том, что все дети вообще едят слизняков. Существует целая плеяда анекдотов, основанных на том, что слушатель не распознает это различие. «В США каждые сорок пять секунд кто-то получает травму головы» – «О, боже! Не повезло этому кому-то!» Когда мы слышим фразу «Хильдегард хочет выйти замуж за мускулистого мужчину», мы не можем знать наверняка, есть ли у нее уже кто-то подобный на примете или она просто регулярно ходит в спортзал в надежде найти кого-нибудь. Авраам Линкольн сказал: «Можно некоторое время дурачить всех людей; можно даже дурачить некоторых людей все время; но нельзя дурачить все время всех людей». Без способности квантификации мы едва бы поняли, что он сказал.

В этих примерах у нас есть несколько предложений или несколько прочтений двусмысленного предложения, в которых одни и те же концепты играют одни и те же роли, однако в результате получаются очень разные идеи. Привязать концепты к их ролям недостаточно. Специалисты по логике фиксируют эти различия с помощью переменных и кванторов. Переменная – это символ-заполнитель вроде х или у, который обозначает одну и ту же сущность в разных суждениях или в разных частях одного суждения. Квантор – это символ, который может выражать отношения «Существует определенный х, который…» и «Несмотря на х, справедливо утверждение, что…». Мысль может быть выражена суждением, состоящим из символов, которые обозначают концепты, роли, кванторы и переменные, расположенные в строго определенном порядке с использованием скобок. Сравним, к примеру: «Каждые сорок пять секунд {существует X [который получает травму]}» и «Существует X {который каждые сорок пять секунд [получает травму]}». Наш мыслекод должен иметь механизм, который делал бы что-то вроде этого, но пока у нас нет ни малейшего понятия, как это можно осуществить в рамках ассоциативной сети.

Мало того, что суждение может быть об индивидном объекте, оно само должно интерпретироваться как нечто вроде индивидного объекта, а отсюда вытекает еще одна проблема. Сила коннектоплазмы заключается в наложении разных шаблонов в пределах одной и той же совокупности узлов. К сожалению, результатом может стать причудливая химера или вообще сбой в работе сети. Это одно из проявлений вечной проблемы коннектоплазмы, которая известна как интерференция или перекрестные помехи.

Возьмем два примера. Психологи Нил Коэн и Майкл Мак-Клоски научили сеть складывать две цифры. Сначала ее обучили прибавлять единицу к другим числам: получая на входе «1» и «3», сеть научилась выдавать на выходе «4», и т. д. Далее ее научили прибавлять 2 к любому другому числу. Увы, для решения задачи с прибавлением двойки веса связей переросли в значения, оптимальные для прибавления 2, а поскольку у сети не было специально выделенных средств, чтобы закрепить знание о том, как прибавить 1, она попросту забыла, как это делается! Этот эффект известен как «катастрофическое забывание», потому что он отличается от постепенного забывания, с которым мы имеем дело в повседневной жизни. Еще один пример – сеть, разработанная Мак-Клелландом и его коллегой Аланом Кавамото для присваивания значений двусмысленным предложениям. Например, предложение A bat broke the window (предложение может быть переведено с английского как «Бита разбила окно» или «Летучая мышь разбила окно». – Прим. пер.) может означать либо что в окно бросили бейсбольную биту, либо что через него пролетело крылатое млекопитающее. Сеть выдала единственное толкование, к которому не мог прийти человек: крылатое млекопитающее разбило окно с помощью бейсбольной биты


!

Как и в случае с любым другим инструментом, свойства, которые делают коннектоплазму пригодной для одних вещей, делают ее же непригодной для других вещей. Способность сети к обобщению обусловлена плотной взаимосвязанностью ее элементов и наложением входных данных. Но представьте, что вы – один из узлов сети; вам покажется не таким уж приятным то, что вам в ухо постоянно что-то орут тысячи других узлов и вас то и дело захлестывают волны входных данных. Нередко разные куски информации требуется хранить отдельно, чтобы они не смешивались. Один из способов сделать это – предоставить каждому суждению собственную ячейку памяти и адрес (что, опять же, указывает на то, что не все особенности компьютера оказываются всего лишь странностями кремниевого разума). Компьютеры, в конце концов, придумали не для обогрева, а для того, чтобы обрабатывать информацию таким образом, который имел бы значение для пользователей.

Психологи Дэвид Шерри и Дэн Шактер продолжили эту цепь рассуждений. Они отметили, что разные технические требования к системе памяти зачастую противоречат друг другу. Естественный отбор, утверждают они, отреагировал на эту проблему тем, что наделил организмы специализированными системами памяти. Каждая из таких систем имеет вычислительную структуру, оптимизированную для выполнения одной из задач, стоящей перед мышлением животного. Например, у птиц, запасающих зерно впрок на черный день, сформировалась отличная память на тайники (в случае североамериканской ореховки их количество составляет до десяти тысяч). Птицы, самцы которых поют, чтобы впечатлить самок или внушить страх другим самцам, хранят в памяти большое количество песен (двести в случае соловья). Память на тайники и память на песни располагаются в разных структурах мозга и имеют разные схемы нервных соединений. Мы, люди, одновременно предъявляем к своей системе памяти два очень различных требования. Мы должны помнить отдельные эпизоды: кто сделал что, кому, где, когда, почему, – а для этого необходимо каждый эпизод пометить временем, датой и серийным номером. Вместе с тем мы должны извлекать из информации обобщенное знание о том, как устроены люди и мир вокруг них. Шерри и Шактер предполагают, что природа дала нам по одной системе памяти для каждого из этих требований: «эпизодическую», или автобиографическую, память и «семантическую» память, то есть память общего знания (впервые это разграничение было проведено психологом Энделем Тулвингом)


.








Тонкость, благодаря которой количество доступных человеку мыслей увеличивается до поистине астрономического, заключается не в разделении концептов на три или четыре роли, а в своеобразной плодовитости нашего мышления, носящей название «рекурсивность». Фиксированной совокупности узлов для каждой роли недостаточно. Мы, люди, можем взять любое суждение целиком и отвести ему роль в более длинном суждении, а потом взять это длинное суждение и встроить его в еще большее, тем самым создав иерархическую структуру из суждений внутри суждений. Мы можем подумать не только о том, что ребенок съел слизняка, но и о том, что отец видел, как ребенок съел слизняка, и о том, что мне интересно, видел ли отец, что ребенок съел слизняка, и о том, что отец знает, что мне интересно, видел ли он, что ребенок съел слизняка, и о том, что я догадываюсь, что отец знает, что мне интересно, видел ли он, что ребенок съел слизняка, и т. д. Точно также, как способность прибавить единицу к любому числу влечет за собой способность генерировать бесконечное количество чисел, способность встроить суждение в другое суждение влечет за собой способность помыслить бесконечное число мыслей.

Чтобы получить суждения внутри суждений от сети, изображенной на предыдущей схеме, можно добавить еще один уровень связей в верхней части схемы, соединив модуль узлов, соответствующий целому суждению, с ячейкой роли в некотором более крупном суждении; эта роль может быть чем-то вроде «событие – наблюдаемое». Если мы продолжим добавлять всё новые уровни, мы можем получить многоуровневое суждение, запечатлев в кон-нектоплазме целую иерархическую структуру, соответствующую ему. Но это решение слишком громоздко и вызывает подозрения. Для каждого типа рекурсивной структуры придется предусмотреть отдельную сеть: одну сеть для человека, который думает о суждении, вторую – для человека, думающего о суждении о человеке, думающем о суждении, третью – для человека, сообщающего суждение о некоем человеке другому человеку, и т. д.

В вычислительной технике и психолингвистике используется более мощный и гибкий механизм. Каждая простая структура (соответствующая человеку, действию, суждению и т. д.) представляется в долгосрочной памяти один раз, и процессор переключает внимание от одной структуры к другой, сохраняя маршрут своих перемещений в краткосрочной памяти, чтобы связать суждение воедино. Этот динамический процессор, называемый рекурсивной сетью переходов, особенно хорошо воспроизводит понимание предложений, потому что мы слышим и читаем слова по одному, а не впитываем целое предложение целиком. И наши сложные мысли мы, по-видимому, жуем по кусочку, а не заглатываем или отрыгиваем целиком, а это означает, что наш мозг оснащен рекурсивным обрабатывателем суждений для мыслей, а не только для предложений. Психологи Майкл Джордан и Джефф Элман создали сети, в которых исходящие из узлов выхода соединения возвращаются обратно на совокупность узлов краткосрочной памяти, тем самым запуская новый цикл. Такая циклическая структура позволяет представить, как может протекать в нейронных сетях процесс обработки итеративной информации, однако и этого недостаточно, чтобы интерпретировать или строить структурированные суждения. В последнее время были предприняты попытки соединить циклическую сеть с сетью суждений и получить нечто вроде рекурсивной сети переходов, состоящей из кусочков коннектоплазмы. Эти попытки показывают, что нейронным сетям будет не по плечу наше рекурсивное мышление, если они не будут специально организованы в рекурсивный процессор


.








Нужно отдать должное человеческому мышлению: у него есть и еще одна когнитивная способность, которую очень сложно выжать из коннектоплазмы, а следовательно – сложно объяснить с помощью ассоциационизма. Нейронные сети с легкостью реализуют нечеткую логику, в которой все представляет собой что-то вроде чего-то в той или иной степени. Нужно признать, многие понятия из сферы здравого смысла довольно размыты и им сложно дать четкое определение. Философ Людвиг Виттгенштейн предлагал в качестве примера понятие «игра», образцы которого (паззлы, роллер-дерби, керлинг, «Подземелья и драконы», петушиные бои и т. д.) не имеют между собой ничего общего. Ранее я приводил еще два примера – «холостяк» и «овощ». Членам нечетко определяемой категории недостает одной определяющей черты; они во многих отношениях пересекаются – почти как члены одной семьи или как нити веревки, из которых ни одна не проходит по всей длине. В комиксе «Bloom County» пингвин по имени Опус, временно потерявший память, возражает, когда ему говорят, что он – птица. Птицы изящные и обтекаемые, отмечает Опус, а он – нет. Птицы умеют летать, а он – нет. Птицы умеют петь, а от его исполнения песни Yesterday слушатели давятся от хохота. Опус начинает подозревать, что на самом деле он – лось Буллвинкль. Итак, даже такие концепты, как «птица», оказываются построенными не на необходимых и достаточных условиях, а на прототипических представителях категории. Если вы найдете слово «птица» в словаре, то на картинке увидите не пингвина, а какую-нибудь маленькую птичку, например, воробья.

Эксперименты в области когнитивной психологии показали, что люди демонстрируют крайнюю узколобость в определении птиц, других животных, овощей, инструментов. У людей есть общий стереотип, который они распространяют на всех членов категории; этот стереотип они узнают быстрее, чем не соответствующие ему экземпляры, и даже заявляют, что видят стереотип, в тех случаях, когда на самом деле они видели образцы, похожие на него. Подобные ответы можно прогнозировать, подведя итог свойствам, которые у данного члена категории являются общими с другими ее членами: например, чем больше у него свойств, характерных для птицы, тем в большей степени он является птицей. Автоматический ассоциатор, получив образцы данной категории, сделает примерно то же самое, потому что он вычислит корреляции свойств. Это заставляет думать, что некоторые части человеческой памяти устроены наподобие автоассоциатора


.

Но ведь не может же наше мышление ограничиваться этим! Люди не всегда мыслят нечеткими категориями. Мы смеемся над Опусом, потому что часть нашего сознания понимает, что на самом деле он – птица. Может быть, мы сходимся в определении прототипа бабушки – это добрая седоволосая женщина лет семидесяти, которая потчует внуков кексами с черникой или куриным бульоном (зависит от того, чей это стереотип), но в то же самое время без труда понимаем, что и Тина Тернер и Элизабет Тейлор – тоже бабушки (более того, Тейлор – еще и еврейская бабушка). Если говорить о холостяках, многие люди – например, представители иммиграционных властей, мировые судьи, чиновники сферы здравоохранения – печально известны тем, что очень четко определяют эту категорию; мы все знаем, как много может зависеть от клочка бумаги. Примеры четкого мышления мы находим всюду. Судья может освободить явно виновного подозреваемого из-за формальности. Бармен может не налить пива взрослому человеку за день до того, как ему исполнится двадцать один год. Мы шутим, что нельзя быть немножко беременной или слегка женатым, но после того, как исследование канадских ученых показало, что замужние женщины занимаются сексом 1,57 раз в неделю, карикатурист Терри Мошер изобразил женщину, которая сидит в постели рядом с храпящим мужем и говорит: «Что ж, уже 0,57».

На самом деле нечеткие и четкие версии одной и той же категории могут мирно сосуществовать в одной и той же голове. Психологи Шэрон Армстронг, Генри Глейтман и Лайла Глейтман провели коварный эксперимент: они дали студентам университета стандартные тесты для нечетких категорий, но определить предложили очень четко определяемые категории – такие, как «нечетное число» и «лицо женского пола». Испытуемые с готовностью согласились с такими абсурдными утверждениями, как то, что 13 – более удачный пример нечетного числа, чем 23, и что мать – более удачный пример лица женского пола, чем комедийная актриса. Уже через несколько минут испытуемые заявляли, что число может быть либо четным, либо нечетным, а человек либо женского пола, либо мужского, без переходных вариантов.

У людей есть два режима мысли. Они могут формировать размытые стереотипы, автоматически усваивая корреляции свойств и опираясь на утверждение о том, что все явления в мире склонны делиться на группы (тот, кто лает, также должен кусаться и мочиться на пожарный гидрант). В то же время люди могут создавать системы правил – интуитивные теории, которые определяют категории с точки зрения применимых к ним правил и которые оценивают все члены категории одинаково. Во всех культурах есть системы формального родства – такие точные, что по ним можно доказывать теоремы. И в нашей собственной системе родства есть совершенно четкое определение того, что такое «бабушка»: это мать одного из родителей, и наплевать, печет она кексы или нет. Законодательство, арифметика, народные традиции, социальные условности (которые включают в себя и обряды перехода, четко отграничивающие взрослых от детей и холостяков от женатых мужчин) – все это примеры систем правил, в которые включены все люди на планете. Грамматика языка – это тоже одна из таких систем


.

Системы правил позволяют нам подняться над банальным сходством и сделать выводы, основанные на трактовке явлений. Как пишут Хинтон, Румельхарт и Мак-Клелланд, «людям хорошо дается обобщение только что полученных знаний. Если, к примеру, вы узнаете, что шимпанзе любят лук, вы, вероятно повысите свою оценку вероятности того, что гориллы тоже любят лук. В сети, которая использует распределенные репрезентации, такого рода обобщения производятся автоматически»


. Это смелое заявление – современный отголосок замечания Юма о том, что от тела, схожего с хлебом по цвету и консистенции, мы ожидаем аналогичной степени питательности. Тем не менее их предположение рушится в любом случае, когда речь идет о реальных знаниях человека. Конечно, любящие лук гориллы были взяты только ради примера, но интересно отметить, что авторы этого простого примера недооценивают наши способности. Даже зная немного о зоологии и совсем немного о гориллах, я уж точно не увеличил бы свою оценку вероятности того, что гориллы любят лук. Животных можно классифицировать по нескольким признакам. Их можно сгруппировать по генеалогии и сходству в одну таксономическую категорию, например, «человекообразные», но их также можно объединить в группы, которые отличаются друг от друга способом добычи пищи: всеядные, травоядные и плотоядные. Исходя из этого принципа, я могу рассуждать следующим образом. Шимпанзе – всеядные, поэтому неудивительно, что они едят лук; в конце концов, мы, будучи всеядными, тоже его едим. А вот гориллы – травоядные; они всю жизнь жуют дикий сельдерей, чертополох и другие растения. Травоядные могут быть очень привередливы в отношении видов, которыми они питаются, потому что их пищеварительный тракт оптимально приспособлен для того, чтобы устранять влияние ядов, содержащихся только в определенных видах растений (наиболее яркий пример – это коалы, которые специализируются на поедании листьев эвкалипта). Поэтому я бы не удивился, если бы гориллы не стали есть едкий лук, что бы там ни ели шимпанзе. В зависимости от того, какую систему классификации я имею в виду, шимпанзе и гориллы будут либо очень похожими соседями по таксономической категории, либо видами столь же разными, как люди и коровы


.

В рамках ассоциационизма и его реализации в форме коннектоплаз-мы то, как представлен объект (а именно в виде совокупности характеристик), автоматически заставляет систему делать определенные обобщения (если только она не была научена избегать подобного обобщения, намеренно предъявляя примеры обратного). Альтернатива, к которой я пытаюсь подвести, – это то, что человек может мысленно представить в символической форме виды объектов, причем используемые символы могут иметь отношение к целому ряду систем правил, которые мы все время держим в голове. (В теории искусственного интеллекта этот метод называется «обобщение, основанное на объяснении», а коннекционистские модели – это образец метода, называемого «обобщение, основанное на сходстве».) Наши системы правил выражают знание в форме композиционных, выраженных количественно рекурсивных суждений, и совокупности этих суждений смыкаются, образуя модули или интуитивные теории, касающиеся конкретных областей человеческого опыта: таких, как родство, интуитивная наука, интуитивная психология, числа, законы и язык. Некоторые из этих областей более подробно освещаются в главе 5


.

Что толку в четких категориях и системах правил? В социальном мире они могут послужить для разрешения спора между враждующими сторонами, каждая из которых ссылается на нечеткую границу категории: одна сторона заявляет, что тот или иной объект входит в категорию, а другая – что не входит. Обряды посвящения, достижение совершеннолетия, выдача дипломов, лицензий и других юридических документов – все эти события проводят четкие линии, благодаря которым каждый член общества может точно знать статус любого другого его члена. Подобным образом правила, не допускающие отступлений, являются хорошей защитой против тактики поэтапных мероприятий, когда кто-то пытается, пользуясь нечеткостью категории, постепенно отвоевать «территорию», выигрывая одно спорное дело за другим.

Правила и абстрактные категории помогают разобраться и в природе вещей. Обходя вопрос сходства, они позволяют нам проникнуть под внешний слой явлений и выяснить скрытые закономерности, в соответствии с которыми функционирует окружающий нас мир. А поскольку эти закономерности в определенном смысле слова цифровые, они придают репрезентациям точность и стабильность. Если сделать копию с аналоговой записи на магнитной пленке, а потом с копии сделать еще одну копию и так далее, качество записи будет ухудшаться с каждым «поколением». Но если сделать такую же цепочку копий в цифровом формате, качество последней будет нисколько не хуже первой. Подобным образом четкие символические репрезентации позволяют составлять логические цепочки, в которых символы дословно копируются в каждую из последующих мыслей, образуя то, что в логике называют термином «сорит»


:

Все во?роны – врановые.
Все врановые – птицы.
Все птицы – животные.
Всем животным нужен кислород.

Сорит позволяет мыслителю уверенно делать выводы, несмотря на ограниченный опыт. Так, мыслитель может сделать вывод, что воронам нужен кислород, даже если никто никогда не пытался лишить ворона кислорода и посмотреть, что произойдет. Мыслитель может прийти к этому выводу, даже если он никогда не наблюдал эксперимента, в котором какое бы то ни было животное было лишено кислорода, а только слышал об этом от заслуживающего доверия специалиста. Однако если каждый логический шаг в этом рассуждении будет нечетким, или вероятностным, или осложненным частными характеристиками представителей категории предыдущего логического шага, коэффициент ухудшения будет постепенно расти. Последнее утверждение будет таким же зашумленным, как энная пиратская копия видеокассеты или последняя произнесенная шепотом фраза в игре «сломанный телефон». Представители всех цивилизаций могут выстраивать длинные цепочки рассуждений из звеньев, истинность которых они не наблюдали непосредственно. Философы неоднократно указывали на то, что именно эта способность сделала возможным существование науки


.








Как и многие другие проблемные вопросы, связанные с мышлением, полемику по поводу коннекционизма нередко сводят к полемике между врожденностью и обучением. И, как всегда в таких случаях, это затрудняет способность четко мыслить. Несомненно, обучение играет огромную роль в моделировании коннекционных сетей. Часто разработчик сетей, вынужденный вернуться к чертежной доске из-за проблем, о которых я говорил выше, решает воспользоваться способностью сети со скрытыми уровнями запоминать совокупности входов и выходов и распространять их на новые подобные им данные. Иногда можно даже заставить типовую сеть со скрытыми уровнями делать то, что вам нужно, предварительно заучив ее «до смерти». Тем не менее обучение в авральном режиме само по себе не может быть спасением для коннектоплазмы. И не потому, что у сетей слишком мало «врожденной» структуры и слишком много информации на входе из окружения, а потому что у грубой коннектоплазмы так мало мощности, что иногда приходится создавать сети, используя самую худшую комбинацию: слишком малое количество врожденной структуры в сочетании со слишком большим количеством информации на входе из окружения.

Так, Хинтон разработал трехуровневую сеть для вычисления родственных отношений. (По его замыслу, она должна была служить примером того, как работают сети, однако другие коннекционисты восприняли ее как реальную психологическую теорию.) Уровень ввода включал в себя узлы, соответствующие имени, и узлы, соответствующие типу родственных отношений, например, «Колин» и «мать». Уровень вывода включал в себя узлы, соответствующие имени человека, который находится в таких отношениях с заданным человеком, например, «Виктория». Поскольку узлы и связи составляют врожденную структуру сети, а усваивать в процессе обучения ей приходится только веса связей, эта сеть, если ее воспринимать буквально, соответствует врожденному модулю мозга, предназначенному для выдачи ответов на вопросы о том, кто состоит с указанным человеком в родственном отношении указанного типа. Эта система не пригодна для анализа родственных отношений в общем, потому что знания в ней как бы размазаны по всем весам связей, соединяющим уровень вопросов с уровнем ответов, а не хранятся в базе данных, к которой могут иметь доступ разнообразные процессы поиска информации. Следовательно, это знание окажется бесполезным, если хотя бы немного изменить вопрос: например, спросить, в каком родственном отношении состоят между собой два человека, или запросить имена членов семьи человека и родственные отношения, в которых он с ними состоит. В этом смысле модель имеет слишком большой процент врожденной структуры; она создана специально для конкретного типа вопросов


.

Научив модель воспроизводить отношения в маленькой вымышленной семье, Хинтон обратил внимание на способность системы переносить сделанные выводы на другие пары родственников. Тем не менее при этом очень мало говорилось о том, что для того, чтобы сеть могла распространить выводы на 4 возможные пары из 104, ее нужно было сначала обучить работать с первой сотней. И каждую из ста пар в режиме обучения нужно было подать в сеть 1500 раз (это в общей сложности 150000 уроков!). Здесь явно не было ничего общего с тем, как усваивают систему семейных отношений маленькие дети. Эти цифры типичны для коннекционных сетей, потому что они приходят к решению не через правила; в них просто нужно «вдолбить» большинство примеров, и тогда они смогут просто переносить знания с одного примера на другой. Любой существенно отличающийся от прочих пример обязательно должен входить в набор для обучения, иначе сеть будет делать сомнительные выводы, как в анекдоте про статистиков на утиной охоте: один стреляет на метр выше, чем нужно, второй стреляет на метр ниже, а третий кричит: «Попали!»

Почему я уделяю столь пристальное внимание коннектоплазме? Уж конечно, не потому, что я считаю моделирование нейронных сетей бессмысленным занятием – как раз наоборот! Без него все мое величественное строение рассуждений о том, как работает мозг, осталось бы парить в воздухе. И уж конечно, я не считаю, что моделирование сетей заключается всего лишь в распределении подрядов между строителями-демонами и структурами данных нейронной «аппаратуры». Многие коннекционные модели поражают тем, чего можно добиться с помощью простейших операций ментального вычисления. С другой стороны, я считаю, что достоинства коннекционизма сильно преувеличивают. Благодаря тому, что сети много рекламировали, называя их функционирование мягким, параллельным, аналогичным, биологичным, бесперебойным, они приобрели привлекательные коннотации и обширную армию поклонников. Но ведь нейронные сети не способны творить чудеса, они только выполняют определенные логические и статистические операции. Решения по таким вопросам, как представление вводных данных, количество сетей, выбранная для каждой из них схема соединений, пути данных, управляющие структуры, соединяющие их между собой, – все это может рассказать гораздо больше о том, что делает систему по-настоящему интеллектуальной, чем общие способности составляющей ее коннектоплазмы.

И все же моя главная цель – не показать, на что неспособна та или иная модель, а показать, на что способен мозг. Смысл этой главы в том, чтобы познакомить вас с материей, из которой состоит наш разум. Мысли и мышление в наше время – уже не призрачные тайны, а механические процессы, которые мы можем изучить, рассматривая и оспаривая сильные и слабые стороны разных теорий. Мне представляется особенно показательным рассмотрение недостатков освященной веками доктрины об ассоциации идей, поскольку они позволяют лучше оценить точность, тонкость, сложность и открытость нашего повседневного мышления. Вычислительные возможности разума позволяют человеку достигать вполне реальных результатов. Они находят прекрасное применение в любви, правосудии, творчестве, музыке, родственных отношениях, законодательстве, науке и других сферах человеческой деятельности, которые мы рассмотрим в следующих главах. Но прежде чем перейти к этому, нам необходимо вернуться к другому вопросу, с которого начиналась эта глава.




Лампа Аладдина


А как же сознание? Что вообще позволяет нам страдать от зубной боли или воспринимать синеву неба как синеву? Вычислительная теория сознания, даже с учетом всех ее нейронных основ, не дает однозначного ответа. Сделана запись символа синий, изменилось состояние раздела «цели», пришли в возбуждение определенные нейроны; а дальше-то что? Многим мыслителям сознание представлялось не просто проблемой, а почти чудом:



Материя может отличаться от материи только по форме, объему, плотности, движению и направлению движения; к которому из этих свойств, какими бы разнообразными они ни были и в каких бы сочетаниях ни рассматривались, можно приложить сознание? Круглая или квадратная, твердая или жидкая, движущаяся медленно или быстро, одним способом или другим – все это разные способы существования материи, и все они одинаково чужды сущности мышления.

    Самюэль Джонсон



То, что нечто столь замечательное, как состояние сознания, является результатом раздражения нервной ткани, точно так же необъяснимо, как появление Джинна, когда Аладдин потер волшебную лампу.

    Томас Гекели



Мы чувствуем, что каким-то образом вода биологических тканей мозга превращается в вино сознания, но мы ровным счетом ничего не можем сказать о природе этого превращения. Кажется, что нейронные передачи просто не тот материал, который способен принести в этот мир сознание.

    Колин Макджинн




Сознание предлагает нам одну загадку за другой. Как может сознание быть результатом процессов в нервных тканях? Что толку в сознании? Ну, например, что может добавить наше чувственное восприятие красного цвета к цепочке причинно-следственных связей, разворачивающейся в нашем нейронном компьютере? Любое следствие восприятия красного цвета (допустим, человек заметил красный цвет на фоне зеленого, сказал вслух «Это красный», вспомнил про Санта-Клауса или пожарную машину, забеспокоился) может быть достигнуто в результате обработки информации, запущенной датчиком длинноволнового света. Так может быть, сознание – это ничего не значащий побочный эффект, возникающий при обработке символов, – как лампочки, мигающие во время работы компьютера, или гром, который всегда сопровождает молнию? А если сознание бесполезно – если существо, обладающее им, могло бы с таким же успехом справиться с окружающим миром, как и существо без него, – зачем тогда естественный отбор предпочел все же первое?

В последнее время сознание стало чем-то вроде квадратуры круга, которую все вокруг так жаждут найти. Что ни месяц, то появляется новая статья в журнале с заявлением о том, что сознание наконец удалось объяснить (при этом очень часто автор высказывает свое пренебрежение теологам и гуманистам, которые так и норовят ограничить возможности науки, или ученым и философам, которые списывают со счетов эту тему как слишком субъективную или запутанную для научного исследования)


.

Увы, многое из того, что пишут о сознании, вызывает не меньшее недоумение, чем сама проблема сознания. Стивен Джей Гулд писал: «Гомо сапи-енс – всего одна маленькая веточка [на дереве жизни]… И все же у нашей веточки, будь то к лучшему или к худшему, развилось самое необыкновенное новое качество за всю историю многоклеточных форм жизни со времени кембрийского взрыва. Мы изобрели сознание со всеми его следствиями – от Гамлета до Хиросимы»


. Гулд отрицает существование сознания у других животных, кроме человека; другие ученые допускают его существование у некоторых животных, но не у всех. Многие проверяют на сознание, наблюдая за тем, узнает ли животное, что его отражение в зеркале – это оно само, а не другое животное. Если судить по этому критерию, обезьяны, молодые шимпанзе, старые шимпанзе, слоны и маленькие дети сознанием не обладают. Единственные сознательные животные – это гориллы, орангутанги, шимпанзе в зрелом возрасте и, если верить Скиннеру и его ученику Роберту Эпштейну, специально обученные голуби. Другие ученые подходят к этому вопросу еще строже, чем Гулд: они утверждают, что даже не все люди обладают сознанием. Джулиан Джейнс заявляет, что сознание было изобретено людьми не так давно. Люди древних цивилизаций, в том числе греки времен Гомера или евреи времен Ветхого Завета, сознанием не обладали. Деннетт поддерживает это заявление; он считает, что сознание – «во многом продукт культурной эволюции, который сообщается мозгу в результате обучения в раннем возрасте» и что это «огромный комплекс мемов» («мем» – термин Докинза, обозначающий некую вызывающую подражание черту культуры – например, запоминающийся рекламный слоган или супермодную новинку).

Есть что-то такое в теме сознания, что заставляет людей, подобно Белой Королеве из книги «Алиса в Зазеркалье», поверить в шесть невозможных вещей натощак. Неужели большинство животных и впрямь могут быть бессознательными – значит, они зомби, лунатики, ходячие автоматы? Разве у собаки нет чувств, привязанностей, страстей? Если ее уколоть, разве она не чувствует боли? А Моисей – неужто он и впрямь не чувствовал вкуса соли, не видел красный цвет и не получал удовольствия от секса? Неужели дети учатся сознанию точно так же, как они учатся носить бейсболку козырьком назад?




Люди, которые пишут о сознании, – не сумасшедшие; значит, они наверняка имеют в виду что-то другое, когда используют это слово. Одно из лучших высказываний о понятии «сознание» мы встречаем у Вуди Аллена в его вымышленном перечне дисциплин, изучаемых в колледже:



Введение в психологию: Теория человеческого поведения… Действительно ли существует непроходимая пропасть между духом и телом,

и если действительно, которым из них лучше обладать?

…Особое внимание уделяется изучению сознательного как противоположности бессознательного, причем студенты получают множество полезных советов относительно того, как легче всего не лишиться сознания[13 - Цитируется в переводе С. Ильина.].


Юмор слов основывается на том, чтобы предоставить читателю одно значение двусмысленного слова, а потом внезапно поразить его другим. Теоретики тоже пользуются многозначностью слова «сознание», но не ради шутки, а с тем, чтобы использовать рекламную тактику «замани и подмени»: читателя заставляют поверить, что ему сейчас предложат теорию, связанную с одним из значений этого слова – тем, которое сложнее всего интерпретировать, – а дают теорию для другого значения, которое интерпретировать проще всего. Я не люблю говорить о словарных определениях, но в случае с сознанием у нас нет иного выбора: придется для начала развести разные его значения.

Иногда слово «сознание» (англ, consciousness) используется просто как возвышенный по стилю синоним к слову «разум» (англ, intelligence). В этом значении, по-видимому, использует его и Гулд. Однако существуют еще три более узких значения, различие между которыми очень точно описывают лингвист Рэй Джекендофф и философ Нед Блок


.

Первое – это самосознание. В число разнообразных людей и объектов, информацией о которых может владеть разумное существо, входит и само это существо. Я не только могу чувствовать боль и видеть красный цвет, я еще могу подумать о себе: «Слушайте, а это ведь я, Стив Линкер, чувствую боль и вижу красный цвет!» Как ни странно, именно это не слишком распространенное значение слова чаще всего имеют в виду в научных дискуссиях. Сознание обычно определяют как «создание внутренней модели мира, включающей самого себя», «отражение своего собственного способа понимания» или как какую-нибудь другую разновидность самокопания, не имеющую ничего общего с сознанием в самом привычном его понимании: с состоянием, когда ты жив, бодрствуешь и осознаешь происходящее.

Самосознание, включая способность узнавать себя в зеркале, не более загадочно, чем любой другой вопрос, связанный с восприятием и памятью. Если у меня есть ментальная база данных на всех людей, почему в ней не может быть отдельной ячейки для самого себя? Если я могу научиться поднимать руку и изгибать шею так, чтобы увидеть какое-то труднодоступное место у себя на спине, почему же я не могу научиться поднимать зеркало так, чтобы увидеть труднодоступное место у себя на лбу? Смоделировать доступ к информации о самом себе тоже не составит совершенно никакого труда. Любой начинающий программист способен написать небольшую программу, которая может анализировать саму себя, составлять отчет и даже вносить в себя изменения. Сконструировать робота, который узнает себя в зеркале, ничуть не сложнее, чем сконструировать робота, который узнает что-либо другое. Конечно, остается ряд хороших вопросов об эволюции самосознания, о его развитии у детей, о его преимуществах (и, что еще более интересно, недостатках, как будет показано в главе 6). И все-таки самопознание – это повседневная тема для обсуждения в рамках когнитивистики, а не загадка, аналогичная превращению воды в вино. А если так легко говорить о самосознании, писатели могут сколько угодно бахвалиться своими «теориями сознания».

Второе значение – это доступ к информации. Если я спрошу: «О чем вы думаете?», вы в ответ расскажете мне, о чем мечтаете, какие у вас планы на день, что вас беспокоит, что болит, какие вокруг вас цвета, формы и звуки. Но вы не сможете рассказать, какие энзимы вырабатывает ваш желудок, какая у вас сейчас частота пульса и дыхания, какие вычисления сейчас производит ваш мозг, чтобы восстановить трехмерное изображение по двухмерному изображению на сетчатке, какие правила синтаксиса лежат в основе произносимых вами предложений, какую последовательность сокращения мышц вы используете, чтобы взять со стола стакан. Это говорит о том, что всю массу информации, обрабатываемой нашей нервной системой, можно разделить на две части. К первому разделу, включающему в себя продукты зрительного восприятия и содержимое краткосрочной памяти, открыт доступ для систем, лежащих в основе передачи речи, рационального мышления и принятия решений. Ко второму разделу, включающему в себя автономные (интуитивные) реакции, внутренние вычислительные процессы, лежащие в основе зрения, говорения, движения, а также вытесненные желания или воспоминания (если таковые имеются), доступ для этих систем закрыт. Иногда информация может перемещаться из одного раздела в другой и наоборот. Когда человек учится использовать ручную коробку передач, ему приходится продумывать каждое свое движение, но со временем этот навык переходит в разряд автоматических. С помощью усиленной концентрации внимания и биологической обратной связи мы можем сосредоточиться и на неявном ощущении вроде биения собственного сердца.

Сознание в этом смысле, конечно же, включает в себя и описанное Фрейдом разграничение между сознательным и бессознательным. Как и в случае самосознания, в нем нет ничего чудесного или даже таинственного. Более того, явные аналоги имеются и в сфере вычислительной техники. Любой компьютер имеет доступ к информации о том, работает принтер или не работает (то есть компьютер это «осознает», если употреблять данное слово в данном конкретном смысле), и может вывести на печать сообщение об ошибке: «Принтер не отвечает». Но у него нет доступа к информации о том, почему принтер не работает; сигнал, поступающий по кабелю от принтера к компьютеру, этой информации не содержит. Микросхема внутри принтера, напротив, имеет доступ к этой информации («осознает» ее в данном смысле слова); датчики в разных частях принтера подают информацию к микропроцессору, а он может включить желтую лампочку, если в картридже закончился тонер, или красную лампочку, если замялась бумага.

Наконец, мы добрались до самого интересного из всех значений этого слова. Это сознание как чувственность (англ, sentience): субъективный опыт; ощущение мира; тонкое восприятие; мир от первого лица и в настоящем времени; понимание того, «что значит» быть кем-то или делать что-то; то, что невозможно объяснить словами. В шутке Вуди Аллена актуализируется различие между сознанием в этом смысле и фрейдистским значением сознания как доступа к информации, осуществляемого созерцательной, оперирующей языком частью мышления. И именно в этом смысле – как чувственное восприятие – сознание кажется чудом.

Оставшаяся часть этой главы будет посвящена сознанию в двух последних значениях. Сначала я уделю внимание доступу к информации и тому, какие типы информации предоставляют друг другу разные части мышления. В этом смысле слова мы уже фактически подошли к пониманию того, что такое сознание. Можно рассказать много интересного о том, как оно реализуется в мозге, какую роль оно играет в производимых мозгом вычислительных операциях, о том, каким техническим требованиям оно соответствует (и, исходя из этого, какие эволюционные факторы привели к его формированию), и каким образом этими техническими требованиями объясняются основные особенности сознания: способность сенсорного восприятия, фокусное внимание, эмоциональная окраска и воля. В последнюю очередь я обращусь к проблеме чувственного восприятия.








Когда-нибудь – может быть, даже довольно скоро – у нас будет четкое понимание того, что конкретно в мозге отвечает за сознание-доступ. Фрэнсис Крик и Кристоф Кох, к примеру, составили список критериев, точно определяющих, что мы ищем. Во-первых, очевидно, что информация об ощущениях и воспоминаниях определяет поведение только у бодрствующего животного, но не у животного под действием наркоза. Следовательно, некоторые из нервных центров сознания как доступа к информации располагаются в неких структурах мозга, которые функционируют по-разному в состоянии бодрствования и в состоянии сна без сновидений или без сознания. Один из кандидатов на эту роль – нижние слои коры головного мозга. Кроме того, мы знаем, что информация о воспринимаемом объекте рассеяна по разным частям коры больших полушарий. Следовательно, для доступа к информации нужен организм, который бы связывал воедино географически разделенные данные. Крик и Кох предполагают, что одним из таких механизмов является синхронизация возбуждения нейронов, вероятно, достигаемая за счет замыкания в единый контур коры больших полушарий и таламуса – этакого центрального вокзала головного мозга. Авторы также отмечают, что намеренное, спланированное поведение требует активности передних долей мозга. Таким образом, сознание-доступ может определяться анатомией нейронных проводящих путей, ведущих из других частей мозга к передним долям. Правы авторы или нет, они показали, что решение проблемы можно вполне найти в лабораторных условиях


.

Сознание-доступ – тоже всего лишь проблема, а не тайна, учитывая то, как много мы уже знаем о вычислительных процессах, происходящих в мозге. Вспомним нашу с вами продукционную систему, находившую дядю. Она наделена общей краткосрочной памятью: рабочим пространством или доской объявлений, видимой всем демонам в системе. В отдельной части системы располагается более объемное хранилище информации – долгосрочная память, которую демоны не могут видеть, если какой-то ее элемент не будет скопирован в краткосрочную память. Многие психологи-когнитивисты указывают на тот факт, что в таких моделях краткосрочная память (общая доска объявлений, рабочее пространство общего пользования) действует в точности, как сознание. Когда мы осознаем тот или иной фрагмент информации, с ним могут работать многие компоненты мышления. Если мы видим перед собой линейку, то мы можем описать ее, протянуть за ней руку, прийти к выводу, что ею можно подпереть оконную раму, сосчитать деления на ней. По словам философа Стивена Стича, сознаваемая информация неразборчива в логических связях; она делает себя доступной для огромного количества механизмов обработки информации вместо того, чтобы быть верной всего одному. Ньюэлл и Саймон добились замечательных результатов в понимании процесса решения задач, всего лишь попросив человека размышлять вслух, работая над паззлом. Им удалось очень точно сымитировать умственную деятельность с помощью продукционной системы, в которой содержание доски объявлений пошагово соответствовало сообщениям человека о том, что он сознательно обдумывал


.

Мы многое узнали и о технических требованиях к сознанию как доступу к информации и эволюционных факторах, которые, по-видимому, привели к его появлению. Основной принцип заключается в том, что любой процессор данных должен иметь ограниченный доступ к информации, потому что у информации есть не только плюсы, но и издержки


.

Первый вид издержек – это пространство: для хранения информации требуются достаточные ресурсы. Эта закономерность очевидна любому владельцу персонального компьютера, размышляющему над тем, стоит ли ему потратиться на покупку дополнительной оперативной памяти. Конечно, мозг в отличие от компьютера оснащен огромным количеством параллельных ресурсов для хранения. Иногда теоретики выдвигают предположения, что мозг может хранить все возможные непредвиденные ситуации в готовом виде, а мышление может быть сведено к пошаговому распознаванию шаблонов данных. Вместе с тем математика комбинаторного взрыва напоминает старый лозунг канала «Эм-Ти-Ви»: много не бывает. Элементарные вычисления показывают, что количество доступных человеческому восприятию предложений, значений предложений, шахматных партий, мелодий, видимых объектов и т. д. может превосходить количество частиц во Вселенной. Например, в игре в шахматы на каждом ходу существует от 30 до 35 вариантов следующего хода, и на каждый из этих вариантов может быть от 30 до 35 реакций, что уже составляет около тысячи возможных ходов. В среднем шахматная партия состоит из сорока ходов, что дает 10120 разных шахматных партий. Для сравнения, в обозримой части Вселенной насчитывается около 1070 частиц. Именно поэтому невозможно играть в шахматы, запоминая все партии и узнавая каждую последовательность ходов. То же самое справедливо для предложений, историй, мелодий и т. д. Конечно, некоторые комбинации могут храниться в памяти, но очень скоро у вас либо закончатся ресурсы мозга, либо шаблоны начнут накладываться один на другой, создавая бесполезные гибриды и смеси. Вместо того, чтобы хранить астрономические количества входов и выходов или вопросов и ответов, процессор информации должен иметь правила или алгоритмы, которые позволяют обрабатывать за один раз одно подмножество данных и рассчитывать ответ как раз тогда, когда он нужен.

Второй тип издержек информации – это время. Точно так же, как невозможно хранить в мозге размером меньше Вселенной все возможные шахматные партии, невозможно и мысленно разыграть все шахматные партии за всю жизнь, если она не равняется возрасту Вселенной (10


секунд). Решить задачу за сто лет с практической точки зрения ничуть не лучше, чем не решить ее вовсе. Вообще к обладателю интеллекта предъявляются даже более жесткие требования. Жизнь – это сплошная череда конечных сроков. Восприятие и поведение совершаются в реальном времени – будь то охота на животное или поддержание разговора. А поскольку сами вычислительные процессы тоже занимают время, обработка информации может стать не путем к решению проблемы, а наоборот, частью самой проблемы. Представьте туриста, который планирует вернуться в лагерь до темноты по кратчайшему пути, и тратит двадцать минут на выбор пути, который позволит ему сэкономить десять минут.

Третья статья издержек – это ресурсы. Обработка информации требует энергии. Это очевидно для любого, кто пытался растянуть заряд аккумулятора ноутбука, снизив скорость работы процессора и ограничив его доступ к информации на диске. Мышление тоже обходится нам дорого. Методы функциональной визуализации мозговой деятельности (позитронно-эмиссионная томография и магнитно-резонансная томография) основаны на том, что работающие ткани мозга вызывают прилив к ним крови и потребляют больше глюкозы.

Любой интеллектуальный агент, воплощенный в материальной форме, функционирующий в реальном времени и подчиняющийся законам термодинамики, неизбежно должен быть ограничен в своем доступе к информации. Допускать к нему следует только информацию, релевантную для решаемой в данный момент проблемы. Это не означает, что агент должен носить шоры на глазах или страдать амнезией. Информация, нерелевантная в данный момент и для данной цели, может оказаться релевантной в другое время и для другой цели. Следовательно, необходимо распределение информации. Информация, которая всегда нерелевантна для того или иного вычислительного процесса, должна быть постоянно изолирована от него. Информация, которая иногда релевантна, а иногда нерелевантна, должна быть доступна для вычислительного процесса, когда она релевантна – в той мере, в которой это можно спрогнозировать заранее. Это техническое требование объясняет, почему сознание как доступ к информации существует в человеческом мышлении, а также позволяет нам понять некоторые его особенности.

Сознание-доступ имеет четыре явные отличительные черты. Во-первых, мы в той или иной степени осознаем огромное разнообразие чувственных ощущений: цвета и формы окружающих нас объектов, звуки и запахи, в которых мы купаемся, давление и боль в тканях кожи, костей и мышц. Во-вторых, отдельные фрагменты этой информации могут оказываться в центре внимания, попадать в краткосрочную память и исчезать из нее, давая пищу для размышлений. В-третьих, ощущения и мысли не существуют без эмоциональной окраски: они могут быть приятными или неприятными, интересными или отвратительными, волнующими или успокаивающими. Наконец, существует некий исполнительный элемент, «Я», который делает выбор и нажимает на рычаги поведения. У каждой из этих особенностей есть четкая роль в адаптивной организации мысли и восприятия в целях принятия рациональных решений и осуществления рациональных действий.

Давайте начнем со сферы восприятия. Джекендофф, проанализировав разные уровни ментальных репрезентаций, используемые разными модулями, задался вопросом о том, какой из уровней соответствует осознанию настоящего времени. Например, обработка зрительной информации начинается с колбочек и палочек на сетчатке и, проходя через промежуточные уровни репрезентации контуров, глубины, поверхности, заканчивается распознаванием объектов, находящихся у нас перед глазами. Понимание языка начинается с непосредственно воспринимаемого звука и через репрезентации слогов, слов и словосочетаний идет к пониманию смысла высказывания.

Джекендофф заметил, что сознание-доступ использует промежуточные уровни. Люди не осознают нижние уровни чувственного восприятия. Мы ведь не проводим всю жизнь, размышляя, как герой Пруста, над каждой крошкой пирожного «мадлен» и каждым оттенком настойки из липового цвета. Мы в буквальном смысле не видим «светлоту» угля при солнечном свете и «темноту» снежка в помещении, не видим бледного серо-зеленого оттенка «черных» точек на телеэкране или «резиновых» параллелограммов, которые проецирует на нашу сетчатку движущийся квадрат. Мы «видим» продукт тщательной обработки: поверхности объектов, их цвета и фактуру поверхности, их глубину и наклон. Звуковая волна, которую улавливают наши ушные раковины, состоит из искаженных и смешанных в одну кучу слогов и слов, но мы не слышим этой непрерывной акустической ленты, мы «слышим» цепочку из четко отделенных друг от друга слов. Вместе с тем непосредственно осознаваемое нами не представляет собой и исключительно верхний уровень представления данных. Высшие уровни – содержимое окружающего мира или суть сообщения – обычно остаются в долгосрочной памяти целые дни и годы спустя, но в самом процессе восприятия мы осознаем только изображение и звуки. Ведь когда мы видим лицо, мы не думаем отвлеченно «Лицо!»; мы воспринимаем его полутона и изгибы


.

Преимущества осознания промежуточного уровня заметить несложно. Наше неизменное восприятие формы и освещения независимо от условий наблюдения позволяет выявить присущие объекту свойства: кусок угля всегда остается твердым и черным, даже если мы передвигаем его или усиливаем освещение, и поэтому в нашем восприятии он всегда выглядит одинаково. Нижние уровни восприятия нам не нужны, а одних только высших уровней недостаточно. Необработанные данные и этапы вычислительного процесса, лежащие в основе этого постоянства, изолированы от нашего восприятия: несомненно, потому что они, будучи основаны на извечных законах оптики, не имеют нужды в обмене информацией с остальными компонентами когнитивной деятельности. Продукты вычисления становятся доступны для общего потребления задолго до установления тождества объекта, потому что для того, чтобы идти по жизни, нам нужно нечто большее, чем краткие сведения об окружающей обстановке. Поведение – это игра в дюймы, в которой геометрия и структура каждой поверхности должна быть доступна механизмам принятия решений, планирующим наш каждый следующий шаг. Аналогичным образом в процессе понимания предложения нам ничего не даст вслушивание в каждый шум и свист звуковой волны; звуки должны быть декодированы в слоги прежде, чем они будут соотнесены с чем-то значимым в нашем ментальном словаре. Декодер речи использует специальный ключ, неограниченный по сроку действия, поэтому ему не должны мешать в этом ответственном деле непрошеные советчики – остальные компоненты мышления. Однако, как и в случае зрения, остальные компоненты мышления не может удовлетворить один только конечный продукт – в данном случае, общий смысл сказанных слов. Подбор слов и интонация тоже несут информацию, которая позволяет нам слышать дополнительный смысл между строк.

Следующая примечательная характеристика сознания как доступа к информации – это фокусировка внимания. Она служит наиболее ярким доказательством того, что неосознаваемая параллельная обработка данных (при которой несколько входов обрабатываются одновременно, каждый – отдельным мини-процессором) имеет ограниченные возможности. На начальном этапе параллельная обработка выдает максимально возможный результат и передает дальше представление данных, из которого более стесненный в средствах и перегруженный работой процессор должен выбрать нужную ему информацию. Психолог Энн Трисман придумала несколько простых и теперь уже ставших классическими опытов, показывающих, где заканчивается неосознаваемая и начинается осознаваемая обработка данных


. Людям показывали на экране цветные формы – например, крестики и нолики, и просили нажать кнопку, когда они увидят указанную цель. Если целью поиска был нолик, и на экране появлялся один нолик среди целого моря крестиков, испытуемый реагировал быстро. Неважно, сколько вокруг крестиков, люди все равно утверждают, что нолик прямо-таки бросается в глаза (этот феномен, известный теперь как «эффект выскакивания», прекрасно иллюстрирует процесс неосознаваемой параллельной обработки). Аналогичным образом зеленый нолик «выскакивает» из огромного количества красных ноликов. В то же время, если экспериментатор просит человека найти зеленый нолик, и при этом он будет располагаться среди множества перемешанных между собой зеленых крестиков и красных ноликов, человеку приходится сознательно искать нужный символ по всему экрану, символ за символом, и проверять каждый из них на соответствие этим двум критериям одновременно. Задание превращается в аналог детского комикса «Где Уолдо?», в котором главный герой, одетый в полосатую бело-красную кофту, прячется среди толпы людей, одетых в красную, белую или полосатую одежду.

Что же происходит на самом деле? Представьте, что поле зрения усеяно тысячами крохотных процессоров, каждый из которых различает один цвет или простую форму – кривую, угол или линию – каждый раз, когда этот элемент появляется в месте расположения процессора. Результат работы совокупности таких процессоров выглядит следующим образом: красный красный красный красный зеленый красный красный красный и т. д. Результат работы другой совокупности процессоров выглядит следующим образом: прямая прямая прямая кривая прямая прямая прямая и т. д. На эти процессоры накладывается уровень детекторов лишнего элемента. Каждый из них охватывает группу детекторов цвета или линий и «маркирует» любой участок в поле зрения, который отличается от соседних по цвету или очертаниям. Зеленый в окружении красного получает маленький дополнительный флажок. Все, что нужно, чтобы увидеть зеленый среди красного, – это заметить флажок, а эта задача под силу даже самому примитивному демону. Нолик среди крестиков можно обнаружить точно так же. С другой стороны, тысячи процессоров, выстроившихся рядами по всему полю зрения, слишком глупы, чтобы обнаружить конъюнкцию двух условий: например, участок, который одновременно зеленый и кривой или красный и прямой. Конъюнкцию может обнаружить только машина с программируемой логикой, которая смотрит на каждую часть поля зрения поочередно через узкое подвижное окошко и передает свой ответ остальным элементам системы восприятия.

Почему визуальное вычисление делится на стадию неосознанной параллельной обработки данных и осознанной серийной обработки данных? Конъюнкция – элемент комбинационной логики. Было бы невозможно расположить детекторы конъюнкций на каждом участке поля зрения, потому что существует слишком много видов конъюнкций. Участков поля зрения миллион, поэтому количество требуемых процессоров составило бы миллион, помноженный на количество логически возможных конъюнкций: количество цветов, которые может различать человек, помноженное на количество фигур, помноженное на количество вариантов глубины, помноженное на количество направлений движения, помноженное на количество скоростей, и так далее. Цифра, полученная в результате, будет просто астрономической. Параллельное неосознанное вычисление прекращается после того, как присвоит каждому участку пометку с цветом, формой, глубиной, направлением движения. Затем начинается осознанное вычисление комбинаций, по одному участку за каждый момент времени.

Данная теория позволяет сделать поразительный вывод. Если процессор осознанного вычисления фокусируется на одном участке, характеристики других участков должны просто существовать не связанными между собой. Например, человек, не уделяющий намеренно внимания какой-либо области экрана, не должен знать, есть ли на ней красный крестик и зеленый нолик или зеленый крестик и красный нолик, – цвет и форма должны существовать независимо друг от друга в разных плоскостях до тех пор, пока процессор осознанной обработки не свяжет их воедино в определенной точке. Трисман обнаружила, что именно так и происходит. Если испытуемых отвлечь от некоторых цветных букв, они могут назвать буквы и могут назвать цвета, но ошибаются, говоря о том, какого цвета была какая буква. Эти ошибки – замечательное проявление ограничений неосознанной обработки визуальной информации, и в повседневной жизни они тоже встречаются нередко. Когда мы смотрим на слова мельком или уголком глаза, буквы иногда сами собой меняются местами. Один психолог начал изучать данное явление после того, как однажды, проходя мимо автомата для продажи кофе, с удивлением подумал, почему на нем написано «Худший кофе в мире» (англ. World's Worst Coffee). Конечно, на самом деле на автомате было написано «Лучший кофе в мире» (англ. World's Best Coffee). Как-то примерно то же самое случилось со мной, когда мне показалось, что на рекламном щите я увидел надпись «бордель» (англ, brothel); на самом деле, конечно, это был отель под названием Brothers’ Hotel. Однажды, просматривая журнал, я увидел заголовок об антисемитских фотоаппаратах (англ, anti-semitic), которые на самом деле были просто антикварными (англ, semi-antique)


.

Есть ряд препятствий, ограничивающих поток информации как извне, так и изнутри мозга. Когда мы пытаемся извлечь из памяти информацию, элементы воспоминаний всплывают в памяти по одному и очень часто – с мучительно длительными перерывами, если информация старая или редко встречающаяся. С тех самых пор, когда Платон впервые сравнил память с расплавленным воском, психологи считали, что нейронный носитель должен от природы быть резистентным к длительному хранению информации, и со временем информация будет стираться, если только ее не «вдолбить» в память накрепко. Вместе с тем отдельные воспоминания могут быть неизгладимо запечатлены в мозге – например, шокирующая новость и некоторые детали того, что происходило вокруг в тот момент, когда человек ее услышал


. Так что вполне возможно, что нейронный носитель информации тут ни при чем.

Психолог Джон Андерсон, осуществив обратное проектирование процесса извлечения воспоминаний из человеческой памяти, показал, что ограничения нашей памяти – это не побочный эффект того, что наш носитель информации слишком ненадежен. Как любят говорить программисты, «это не ошибка, а конструктивная особенность». В оптимально сконструированной системе поиска единица информации извлекается только в том случае, если его релевантность перевешивает затраты на ее поиск


. Любой, кто когда-либо использовал систему компьютеризированного поиска в библиотеке, быстро начинает проклинать поток названий, вываливающихся на экран при запросе. Живой библиотекарь, несмотря на наши якобы ограниченные возможности поиска информации, однозначно превосходит любой компьютер в способности найти в картотеке нужный элемент информации. Когда мне нужно найти статьи по какой-то теме в малознакомой мне сфере, я не использую библиотечную систему поиска, а посылаю электронное письмо знакомому специалисту по этой сфере.

Какой же должна быть оптимально спроектированная система поиска информации? Она должна выдавать информацию, которая с наибольшей вероятностью окажется наиболее полезной в момент запроса. Но как это можно знать заранее? Можно оценить вероятность, опираясь на общие законы касательно того, какого типа информация с наибольшей вероятностью может оказаться полезной. Если такие законы существуют, скорее всего, их следует искать в информационных системах в целом, а не только в человеческой памяти. Так, эти законы должны проявлять себя в статистике книг, на которые делаются запросы в библиотеке, или файлов, запрашиваемых в поисковой системе компьютера. Специалисты по информатике открыли несколько таких законов. Единица информации, которая в прошлом запрашивалась несколько раз, с большей степенью вероятности может понадобиться в данный момент, чем единица, которая в прошлом запрашивалась очень редко. Единица, которую запрашивали недавно, с большей степенью вероятности может понадобиться в данный момент, чем единица, которую не запрашивали в течение некоторого времени. Оптимальная система поиска информации, таким образом, должна быть предрасположена к тому, чтобы находить единицы информации, с которыми она недавно и часто имела дело. Андерсон отмечает, что именно так поступает поисковая система человеческой памяти: мы помним часто повторяющиеся и недавние события лучше, чем редкие и давно минувшие. В исследованиях, посвященных памяти, он нашел еще четыре хорошо известных явления, соответствующих недавно установленным требованиям к компьютерным системам обнаружения информации.

Третья примечательная черта сознания как доступа к информации – это эмоциональная окрашенность переживаемого. Мы не только замечаем события – мы отмечаем их для себя как приятные или болезненные. Это заставляет нас стремиться к первым и избегать последних – как в данный момент, так и в будущем. Все это ни для кого не секрет. На уровне вычислительных процессов репрезентации запускают целевые состояния, которые, в свою очередь, запускают демонов, ответственных за сбор информации, решение проблем и выбор поведения, и рассчитывающих, как достичь, избежать или модифицировать эмоционально заряженную ситуацию. С эволюционной точки зрения, нет ничего загадочного в том, почему мы стремимся к тем целям, к которым стремимся, – почему, к примеру, любой человек предпочтет заняться любовью с привлекательным партнером, а не получить удар по животу мокрой рыбой. Вещи, которые становятся объектом нашего желания, – это вещи, которые обычно приводили к увеличению шансов на выживание и продолжение рода в тех условиях, в которых нам приходилось эволюционировать: вода, еда, безопасность, секс, положение в обществе, превосходство над силами природы, благосостояние детей, друзей и родственников


.

Четвертая особенность сознания – это способность направлять свои силы на достижение цели: нечто ощущаемое нами, как самость, воля, собственное «я». Мышление, по словам пионера искусственного интеллекта Марвина Минского, – это сообщество агентов. Дэниел Деннетт пишет, что это огромное множество черновых набросков, добавляя: «искать президента в Овальном кабинете мозга – это ошибка».

Сообщество мышления – это чудесная метафора, и я с удовольствием воспользуюсь ею, когда буду подробнее писать об эмоциях. И все же будет слишком, если, руководствуясь этой теорией, мы будем отрицать существование какой бы то ни было системы в мозге, которая предоставляет «право голоса» то одному, то другому агенту поочередно. Агенты мозга вполне могут быть и организованы в иерархию вложенных подпрограмм, снабженную совокупностью основных правил принятия решений, вычислительным демоном, или агентом, или добрым гомункулом, сидящим на верхнем уровне цепочки управления. Это будет не призрак в машине, а всего лишь еще одна совокупность правил поиска решений или нейронная сеть, которая передает управление самому быстрому или сильному агенту из расположенных уровнем ниже.

Мы даже знаем кое-что о структурах мозга, в которых содержится схема принятия решений. Невролог Антонио Дамасио отметил, что повреждение переднего отдела поясной борозды, принимающей входную информацию от многих расположенных выше зон восприятия и соединенную с более высокими уровнями моторной системы, приводит к странному состоянию: кажется, что пациент воспринимает происходящее, но он не отвечает на внешние стимулы. Эти результаты заставили Фрэнсиса Крика провозгласить, хотя и отчасти в шутку, что обнаружено место расположения воли


. Неврологам уже много десятилетий известно, что за проявление воли – за выработку и выполнение планов – отвечают лобные доли мозга


. Мне известен очень характерный, хотя и печальный пример: один человек обратился ко мне по поводу своего пятнадцатилетнего сына, перенесшего травму лобных долей мозга в результате автокатастрофы. Мальчик часами оставался в душе, потому что не мог решить, когда ему нужно выходить; не мог выйти из дома, потому что все время возвращался в комнату, чтобы проверить, выключил ли он свет.

Зачем же сообществу ментальных агентов нужен руководитель? Причина столь же понятна, как и старая еврейская пословица: «Нельзя плясать на двух свадьбах сразу, если у тебя всего одна задница». Неважно, сколько у нас в мозге агентов, главное, что у каждого из нас всего одно тело – не больше и не меньше. Забота о каждой его части должна быть поручена управляющему устройству, которое будет выбирать план из гула конкурирующих между собой агентов. Глазам нужно в каждый момент времени фокусироваться на каком-то одном объекте; им нельзя сосредоточиваться на пустом пространстве посредине между двумя интересными объектами или колебаться от одного к другому, как в перетягивании каната. Движение конечностей нужно скоординировать так, чтобы переместить тело или объекты на его траектории таким образом, чтобы достичь цели только одного из агентов мышления. В противном случае сообщество мышления будет поистине эгалитарным; эта альтернатива представлена в изумительно глупом фильме «Весь я» (All of Me). Лили Томлин играет в нем мнительную миллионершу, которая заказывает ритуал реинкарнации, чтобы ее душу переселили в тело другой женщины. Во время ритуала горшок с ее душой падает из окна и попадает прямо в голову прохожего, которого играет Стив Мартин. Дух героини Томлин находит себе место в правой половине его тела, в то время как контроль над левой половиной остается за ним. Теперь он передвигается зигзагом: сначала его левая половина идет широким шагами в одну сторону, потом правая половина, жеманно отставив пальчик на руке, семенит в другую.








Итак, с сознанием-доступом все более или менее ясно. А как же сознание в значении «чувственность»? Вероятно, чувственность и доступ представляют собой две стороны одной монеты. Наше субъективное переживание необходимо в качестве материала для рассуждений, речи и действий. Мы ведь не просто переживаем зубную боль: мы жалуемся на нее и идем к зубному врачу.

Нед Блок попытался прояснить разграничение между доступом и чувственностью, придумав ситуации, в которых доступ может существовать без чувственности и наоборот. Примером доступа без чувственности может быть необычный синдром, известный как слепозрение. Если у человека обширное слепое пятно на сетчатке вследствие повреждения зрительной зоны коры мозга, он будет упорно отрицать, что что-либо видит, но если его заставить угадать, где находится объект, он справится гораздо лучше, чем если бы это была просто догадка. Одно из объяснений состоит в том, что «слеповидящий» имеет доступ к предметам, но не ощущает их чувственно. Правильно это объяснение или нет, оно показывает, что различие между доступом и способностью ощущать существенна. Способность ощущать без доступа может иметь место, когда вы поглощены разговором и вдруг замечаете, что за окном работает отбойный молоток и что вы уже в течение некоторого времени его слышите, но не замечаете. До своего прозрения вы чувственно ощущали шум, но не имели доступа к нему. Тем не менее Блок признает, что такие примеры немного неестественны, и полагает, что в реальной жизни доступ и чувственность идут рука об руку


.

Следовательно, нам, может быть, и не нужна отдельная теория относительно того, где в мозге возникает способность ощущать, как она вписывается в теорию мыслительных вычислений или в связи с чем она возникла в процессе эволюции. Вероятно, это дополнительное свойство некоторых типов доступа к информации. Что нам нужно – так это теория того, как из обычного доступа к информации возникают субъективные качества способности ощущать. Следовательно, чтобы покончить с этой историей, я должен представить теорию, которая ответила бы на следующие вопросы:



• Если мы когда-либо сможем воспроизвести процесс обработки информации в человеческом мышлении в форме огромной компьютерной программы, будет ли это означать, что компьютер, на котором выполняется эта программа, обладает сознанием?

• Что, если бы мы взяли эту программу и научили большое количество людей (скажем, все население Китая) держать в уме ее данные и выполнять выполняемые ею шаги? Можно ли сказать, что в этом случае над Китаем образовалось бы одно гигантское сознание, отличное от сознаний миллиарда отдельных людей? Если они будут воспроизводить состояние мозга, соответствующее состоянию организма, испытывающего мучительную боль, будет ли кто-то действительно испытывать боль, даже если каждый из участников программы будет весел и беззаботен?

• Предположим, что зона визуального восприятия в задней части мозга хирургическим путем отделена от остальной его части, но при этом продолжает функционировать внутри черепа и получать информацию от глаз. С точки зрения бихевиоризма, человек по всем параметрам слеп. Можно ли сказать, что в задней части черепа отдельно от всего остального мозга существует визуальное сознание – нечто немое, но полностью осознающее все происходящее? А что, если эту часть мозга удалить и поддерживать ее функционирование в лабораторной чашке?

• Может ли ваше восприятие красного быть таким же, как мое восприятие зеленого? Вероятно, вы называете траву «зеленой», а помидоры – «красными», как и я, но ведь вполне возможно, что на самом деле вы видите цвет травы таким, как я бы описал красный, будь я на вашем месте.

• Возможно ли существование зомби? То есть может ли существовать человекоподобное создание, которое действует так же разумно и эмоционально, как вы и я, но у которого «никого нет дома», кто мог бы по-настоящему что-либо чувствовать или видеть? Как я могу быть уверен в том, что вы – не зомби?

• Если бы кто-нибудь мог загрузить состояние моего мозга и воспроизвести его, используя другую совокупность молекул, обладал бы этот новый мозг моим сознанием? Если бы кто-нибудь уничтожил оригинал, а двойник продолжал бы жить моей жизнью, мыслить моими мыслями и чувствовать мои чувства – можно было бы сказать, что меня нет в живых? Можно ли сказать, что капитан Кирк прекращал свое существование и заменялся двойником всякий раз, как он входил в отсек телепортации?

• Каково это – быть летучей мышью? Получают ли жуки удовольствие от секса? Кричит ли червяк от боли, когда рыбак насаживает его на крючок?

• Хирурги заменяют один из нейронов в вашем мозге микрочипом, который в точности имитирует его функции ввода-вывода. Вы чувствуете себя и ведете себя в точности, как раньше. Потом они заменяют второй нейрон, третий, и так далее, и ваш мозг постепенно превращается в кремний. Поскольку каждый микрочип делает в точности то же, что делал нейрон, ваше поведение и память не изменяются. Но заметите ли вы разницу? Будет ли это похоже на смерть? Появится ли внутри вас другое сознательное существо? Этот вопрос просто сводит меня с ума! У меня есть кое-какие предрассудки относительно этого, но ни малейшего понятия даже о том, с чего начать искать аргументированный ответ. И никто не знает. Как только мы разберемся в вечной путанице между способностью ощущать, доступом и самосознанием, сразу становится ясно, что вычислительная теория сознания тоже не может дать вразумительный ответ – как и все открытия нейробиологии


.



Как же можно в книге с названием «Как работает мозг» избежать необходимости объяснения, откуда берется способность ощущать? Полагаю, я мог бы сослаться на доктрину логического позитивизма, утверждающую, что если суждение не может быть проверено, то оно бессмысленно. Неразрешимые вопросы в моем списке касаются вещей, которые по определению нельзя проверить. Многие мыслители (например, Деннетт) приходили к выводу, что рассуждать о них означает всего лишь бравировать своим замешательством: свойства чувственного опыта (или, как его называют философы, квалиа) – это когнитивная иллюзия. Стоит только отделить от него вычислительные и неврологические корреляты сознания-доступа, и нам нечего объяснять. Просто абсурдно настаивать на том, что чувственность остается необъясненной, когда мы объяснили все проявления чувственности, лишь на том основании, что в вычислительных процессах нет никакого элемента чувственных ощущений. Это все равно что утверждать, что влажность остается необъясненной даже тогда, когда все проявления влажности объяснены, ссылаясь на то, что движущиеся молекулы не являются влажными.

Большинство людей не принимают этот аргумент, но указать конкретные его недостатки не так уж легко. Философ Джордж Рей как-то сказал мне, что у него нет чувственных ощущений. Он утратил способность ощущать после того, как в возрасте 15 лет попал на велосипеде в аварию. С тех пор, как он утверждает, он стал зомби. Полагаю, что это ирония, но как я могу знать наверняка? Именно это он и хотел доказать своим заявлением.

У тех, кто старается развенчать идею квалиа, есть для этого основания. На данный момент у нас нет никакого научного подтверждения существования этого чудесного дополнительного ингредиента, благодаря которому возникает чувственность. Что касается научного объяснения, его может вообще не существовать. Дело даже не в том, что все утверждения относительно чувственности подозрительно недоказуемы. Дело в том, что даже если их можно было бы проверить, это все равно ничего не изменило бы. Наша неспособность понять чувственность совершенно не мешает нашему пониманию того, как работает мышление. Обычно бывает так, что отдельные части научной проблемы совмещаются друг с другом, как слова в кроссворде. Чтобы реконструировать процесс эволюции человека, антропология должна найти кости первобытных людей, археология – разобраться в том, какими были инструменты, молекулярная биология – установить время отделения людей от шимпанзе, палеоботаника – восстановить среду обитания по ископаемой пыльце. Если не хватает всего одного кусочка паззла – например, недостаточно останков шимпанзе или нет уверенности в том, был ли климат сухим или влажным, – этот пробел ощущается чрезвычайно остро, и все с нетерпением ждут того дня, когда он будет заполнен. Однако если говорить об изучении мышления, чувственность здесь существует как бы в отдельном измерении, парит над причинно-следственными связями психологии и нейробиологии. Если мы когда-нибудь сможем выстроить всю цепочку нейровычислительных процессов, ведущих от восприятия через рассуждение и эмоции к поведению, единственное, чего в этой цепочке будет недоставать из-за отсутствия теории чувственности – это понимания самой чувственности.

И все же сказать, что у нас нет научного объяснения чувственности, – не то же самое, что сказать, будто сознания не существует вовсе. Я точно также уверен в том, что обладаю сознанием, как в чем-либо другом, и готов поспорить, что вы чувствуете то же самое. Хотя я готов согласиться с тем, что мое любопытство относительно природы сознания, вероятно, никогда не будет удовлетворено, я отказываюсь верить, что пребываю в заблуждении, когда утверждаю, что обладаю сознанием! (Приводимая Деннеттом аналогия с необъяснимой влажностью неубедительна: влажность сама по себе является субъективным ощущением, поэтому неудовлетворенность наблюдателя опять сводится к проблеме сознания – чувственности). И мы не можем совершенно исключить сознание из своих рассуждений или свести его к понятию доступа к информации, потому что без него невозможно моральное суждение. Понятие сознания лежит в основе нашей уверенности, что применять пытки – плохо и что выведение из строя робота – это порча собственности, а выведение из строя человека – это убийство. Именно поэтому смерть любимого человека заставляет нас переживать не просто жалость к себе в связи с потерей, а необъяснимую боль от осознания того, что мысли и желания человека исчезли вместе с ним навеки.

Если вы доберетесь вместе со мной до конца книги, то узнаете о моих догадках касательно тайны сознания. Тем не менее тайна остается тайной, темой, больше подходящей не для ученых, а для философов, для многочасовых ночных бесед в комнате студенческого общежития – и, конечно же, еще для одной сферы:



На микроскопической песчинке, плывущей сквозь пространство, написан фрагмент человеческой жизни. Оставлено ржаветь то место, где он жил, и те машины, которые он использовал. Без применения они рассыплются от ветра и песка и от действия времени; все машины мистера Корри – включая ту, которая была создана по его образу и подобию и оживотворена любовью, а теперь покинута… в Сумеречной Зоне.








3. Месть умников



Где-то далеко за пределами нашей Солнечной системы летят сквозь межзвездное пространство фонограф и золотая пластинка с написанной символами инструкцией на конверте. Они прикреплены к космическому зонду «Вояджер-2», запущенному в 1977 году, чтобы передавать обратно на Землю фотографии и данные с других планет нашей Солнечной системы. Теперь, когда зонд уже миновал Нептун и его захватывающая научная миссия выполнена, он несет с собой межпланетную визитную карточку землян, предназначенную первому внеземному существу на просторах космоса, которому она попадет в руки.

Записал эту пластинку астроном Карл Саган; он отобрал изображения и звуки, которые наилучшим образом описывают наш биологический вид и его достижения. На пластинке содержится приветствие на 55 человеческих языках и на одном «языке китов», двенадцатиминутное попурри из звуков, включающих в себя крик ребенка, поцелуй и энцефалограмму мозга влюбленной женщины, а также девяносто минут музыки, в которые вошли мелодии из разных уголков мира: мексиканские марьячи, перуанские свирели, индийские мелодии рага, колыбельная индейцев навахо, песня обряда инициации девочки из племени пигмеев, мелодия в исполнении японской флейты шакухачи, Бах, Бетховен, Моцарт, Стравинский, Луи Армстронг, песня Johnny В. Goode в исполнении Чака Берри


.

Кроме этого, на диске записано послание мира от нашего вида к космосу. По иронии судьбы, достойной фильма в жанре черной комедии, послание зачитал Курт Вальдхайм, который в то время был генеральным секретарем ООН. Через несколько лет историки выяснили, что во время Второй мировой войны Вальдхайм служил офицером разведки в подразделении германской армии, которое осуществляло жестокие репрессии против балканских партизан и занималось депортацией еврейского населения города Салоники в нацистские лагеря смерти. Вернуть «Вояджер» на Землю уже нет никакой возможности, так что эта злая шутка о нас будет вечно кружиться по орбите вокруг центра галактики Млечный Путь.




Напряги извилины!


В любом случае, решение отправить грампластинку в путешествие на зонде «Вояджер» было неплохой идеей – хотя бы из-за вопросов, которые оно подняло. Действительно ли мы одни во Вселенной? А если нет, то есть ли у инопланетных форм жизни разум и желание исследовать космическое пространство? А если есть, то смогут ли они правильно интерпретировать наши звуки и изображения или воспримут наши голоса примерно так же, как мы воспринимаем звуки, издаваемые модемом, а графические изображения людей на обложке пластинки – как изображения каркасных фигур? А если они все поймут правильно, как они ответят? Проигнорируют послание? Прилетят поработить нас или съесть нас? Или вступят в межпланетный диалог? В передаче «В субботу вечером в прямом эфире» была юмористическая сценка, в которой долгожданный ответ из далекого космоса содержал только одно предложение: «Пришлите еще Чака Берри».

Это вопросы, которые годятся не только для долгих ночных дискуссий в комнате университетского общежития. В начале 1990-х годов НАСА выделило сто миллионов долларов на десятигодичную программу «Поиск внеземных цивилизаций» (Search for Extraterrestrial Intelligence, сокращенно SETI). Ученые должны были пытаться уловить с помощью радиоантенн сигналы, которые могли бы исходить только от внеземных цивилизаций. Как и следовало ожидать, некоторые конгрессмены были против программы. Один из них заявил, что «искать маленьких зеленых человечков с деформированными головами» – это пустая трата государственных денег. Чтобы минимизировать «фактор насмешек», в НАСА переименовали проект в «Исследование микроволн высокого разрешения», однако было уже слишком поздно, и Конгресс лишил проект финансирования. В настоящее время он финансируется из средств частных лиц, в числе которых – Стивен Спилберг.

Против SETI выступали не только невежды, но и некоторые известные во всем мире биологи. Почему они вообще участвовали в этой дискуссии? Проект был основан не только на астрономических данных, но и на некоторых постулатах эволюционной теории – в частности, касающихся эволюции интеллекта. Действительно ли формирование интеллекта неизбежно, или это была лишь счастливая случайность? На знаменитой конференции 1961 года астроном и сторонник SETI Фрэнк Дрейк отметил, что количество внеземных цивилизаций, которые могли бы с нами контактировать, можно оценить с помощью следующей формулы:

(1) (Количество звезд в галактике) х

(2) (Доля звезд с планетами) х

(3) (Количество планет в одной Солнечной системе со средой, способной поддерживать жизнь) х

(4) (Доля таких планет, на которых действительно возникает жизнь) х

(5) (Доля обитаемых планет, на которых возникают разумные формы жизни) х

(6) (Доля разумных обществ, имеющих возможность и желание общаться с другими мирами) х

(7) (Продолжительность существования каждой технологически развитой цивилизации в состоянии, позволяющем устанавливать контакт).

Собравшиеся на конференции астрономы, физики и инженеры не смогли оценить фактор (6) без помощи социолога или историка. Тем не менее они с уверенностью говорили о факторе (5), доле обитаемых планет, на которых возникают разумные формы жизни. Они решили, что это число – сто процентов


.

Обнаружение разумной жизни где-нибудь в другой точке космоса было бы самым захватывающим открытием в истории человечества. Так почему же биологи портят всем удовольствие? Потому что они понимают: ярые сторонники SETI рассуждают, исходя из донаучных народных поверий. Вековые религиозные догматы, викторианская идеализация прогресса и современный светский гуманизм в равной степени заставляют неправильно интерпретировать эволюцию как внутреннее стремление к усложнению, кульминацией которого становится появление человека. Постепенно нарастает напряжение – и появляется интеллект: внезапно, как попкорн на сковороде.

Эта религиозная доктрина получила название «Великой цепи бытия» – от амебы к обезьяне и от обезьяны к человеку. И по сей день многие ученые бездумно используют такие слова, как «высшая» и «низшая» формы жизни, эволюционная «шкала» и эволюционная «лестница». Парад приматов – от длиннорукого гиббона до ссутулившегося пещерного человека и далее до прямоходящего современного человека – стал одним из символов поп-культуры, и мы все понимаем, что имеет в виду девушка, когда она говорит, что рассталась с парнем, потому что он не слишком развитый. В произведениях фантастики вроде «Машины времени» Г. Уэллса, сериях «Звездного пути» и рассказов из «Жизни мальчишки» эта тенденция распространяется на наших потомков: их изображают человечками с огромной лысой головой в прожилках вен и паукообразными телами. В историях вроде «Планеты обезьян», после того как человечество взорвало себя в мелкие клочки или задохнулось от собственных загрязняющих веществ, на место царей природы, воспользовавшись случаем, выходят обезьяны или дельфины.

Дрейк выразил свои предположения в письме к Науке, в котором защищал идею SETI от выдающегося биолога Эрнста Майра. Майр отмечал, что только один из пятидесяти миллионов видов на Земле сумел развиться до состояния цивилизации, поэтому вероятность, что при наличии жизни на той или иной планете хотя бы один из видов будет обладать интеллектом, может быть очень мала. Дрейк ответил:



Первый вид, у которого появились разумные цивилизации, обнаружит, что он – единственный подобный вид. Будет ли он удивлен? Кто-то должен быть первым, и если ты первый, это ничего не говорит о том, у скольких еще видов была или есть возможность эволюционировать до разумных цивилизаций, или будет такая возможность в будущем… Подобным образом, среди многих цивилизаций одна должна первой создать электронные технологии, и какое-то время она будет единственной. Разве может быть иначе? Имеющиеся факты говорят о том, что планетарные системы должны существовать в достаточно благоприятных условиях в течение нескольких миллиардов лет, чтобы на них сформировался вид, использующий технологии


.


Чтобы понять, почему подобные рассуждения так противоречат современной теории эволюции, давайте рассмотрим аналогию. Человеческий мозг – восхитительно сложный орган, который развился только у одного вида. Хобот слона, который может складывать бревна, выдергивать деревья, поднимать монетки, вытаскивать занозы, посыпать своего обладателя пылью, откачивать воду, служить аквалангом и даже писать карандашом – еще один пример сложного органа, который развился только у одного вида. Мозг и хобот – продукты действия одного и того же эволюционного фактора: естественного отбора. Представьте, что астроном с Планеты Слонов защищает проект SETT – «Поиск внеземных хоботов» (англ. – SETT, the Search for Extraterrestrial Trunks):



Первый вид, у которого появился хобот, обнаружит, что он – единственный подобный вид. Будет ли он удивлен? Кто-то должен быть первым, и если ты первый, это ничего не говорит о том, у скольких еще видов была или есть возможность эволюционировать до появления хобота, или будет такая возможность в будущем… Подобным образом, среди многих видов, обладающих хоботом, один должен первым начать посыпать себя пылью, и какое-то время он будет единственным. Имеющиеся факты говорят о том, что планетарные системы должны существовать в достаточно благоприятных условиях в течение нескольких миллиардов лет, чтобы на них сформировался вид, обладающий хоботом.


Подобные рассуждения кажутся нам абсурдными, потому что слон предполагает, что эволюция не просто так породила хобот у одного вида на этой планете, а стремилась к тому, чтобы хобот появился у нескольких счастливых видов, причем все остальные виды ждали этого и надеялись на это. Слон всего лишь стал «первым» и на «некоторое время» единственным его обладателем, а у других видов есть «возможность», хотя для ее реализации, возможно, потребуется несколько миллиардов лет. Конечно, нам не свойственно такое почтительное отношение к хоботам, поэтому мы понимаем, как сформировался хобот. Благодаря случайно сложившимся у предков слонов предпосылкам (большой размер, определенные особенности ноздрей и губ), определенным факторам отбора (проблемам, связанным с поднятием и опусканием огромной головы) и простому совпадению развился хобот как приемлемое решение для данных организмов на данном этапе. У других животных не развился и не разовьется хобот, потому что для их тела и их условий жизни он не будет полезным решением. Может ли это произойти еще раз на нашей планете или где-то еще? Может, но доля планет, на которых в данный период времени образуется необходимое сочетание факторов, по-видимому, мала: она уж точно составляет меньше ста процентов.

Мы занимаем шовинистскую позицию в том, что касается нашего мозга, поскольку считаем его целью эволюции. А это просто нелепо, и о том, почему это нелепо, уже многие годы говорит Стивен Джей Гулд


. Во-первых, естественный отбор не делает ничего, что хотя бы отдаленно напоминало бы намеренное стремление к формированию интеллекта. В основе естественного отбора лежат различия в коэффициентах выживания и воспроизводства организмов в данной среде. Со временем эти организмы приобретают строение тела, которое позволяет им приспособиться к выживанию и воспроизводству в данной среде; никакая сила не влечет их к чему бы то ни было кроме одного: достижения успеха здесь и сейчас. Когда организм меняет среду обитания, его потомство меняется соответственно новой среде, однако те организмы, которые остались в изначальной среде, могут и дальше жить припеваючи без всяких изменений. Жизнь – это ветвистое дерево, а не шкала и не лестница, и живые организмы – это кончики веток, а не нижние ступеньки. У каждого живущего ныне организма с момента зарождения жизни на Земле было одинаковое количество времени, чтобы эволюционировать: у амебы, утконоса, макаки-резусы – да, и у того Ларри, который снова оставил вам сообщение на автоответчике с просьбой о еще одном свидании, тоже.

Но, может спросить поклонник SETI, разве не правда, что животные со временем становятся сложнее? Не станет ли интеллект кульминацией их развития? По многим линиям эволюции животные действительно становились более сложными организмами. Жизнь начиналась с самого простого, поэтому, какой бы момент времени мы не взяли, сложность самых сложных существ, живущих на Земле, просто не могла не увеличиться за эоны лет. Однако по многим линиям этого не произошло. Организмы достигают оптимального состояния и сохраняют его – зачастую на сотни миллионов лет. А те организмы, которые все же становятся более сложными, не обязательно становятся при этом умнее. Они становятся более крупными, или быстрыми, или ядовитыми, или плодовитыми, или более чувствительными к запахам и звукам, или более способными летать выше и дальше, или лучше строить гнезда или плотины – одним словом, делать то, что им больше всего нужно. Смысл эволюции в цели, а не в средствах ее достижения, а стать умнее – это всего лишь одно из средств.

И все же, разве это не неизбежно, что многие организмы должны пойти путем развития интеллекта? Ведь очень часто разные линии развития сходятся в одном решении – как сорок разных групп животных, у которых сформировалась сложная структура глаза. Говорят, что нельзя быть слишком богатым, слишком стройным или слишком умным. Почему же тогда человеко-подобный интеллект не может стать тем решением, которое было бы общим для множества организмов на нашей планете и в других уголках Вселенной?

Действительно, эволюция могла бы много раз привести разные виды к человекоподобному интеллекту; вероятно, этот аргумент можно даже использовать для обоснования программы SETI. Однако, рассчитывая вероятность успеха, недостаточно думать о том, как здорово быть умным. С точки зрения теории эволюции, рассуждая таким образом, мы заслуживаем того самого обвинения, которое консерваторы всегда предъявляют либералам: они указывают на преимущество, но забывают включить в расчет издержки. Организмы не могут эволюционировать в сторону всех возможных улучшений одновременно. Если бы они могли это сделать, каждое существо уже обладало бы скоростью пули, мощностью локомотива и способностью перемахивать через небоскребы одним прыжком. Организм, который выделяет часть своего материала и энергии одному органу, должен забрать их у другого органа. У него должны быть более тонкие кости, меньше мышечной массы или меньше яиц. Органы эволюционируют только тогда, когда их преимущества перевешивают издержки


.

У вас есть карманный персональный компьютер – такой, как Apple Newton? Это такой портативный прибор, который распознает рукописный ввод, хранит в памяти номера телефонов, редактирует текст, отправляет факсы, напоминает о важных событиях и выполняет много других функций. Это чудо техники, которое помогает организовать дела. Но у меня такого помощника нет, хотя я вообще любитель технологических новинок. У меня не раз возникало искушение купить КПК, но меня смущали четыре вещи. Во-первых, эти устройства достаточно большие. Во-вторых, для них нужны аккумуляторы. В-третьих, нужно время, чтобы научиться их использовать. В-четвертых, их сложность делает простейшие действия (такие, как поиск нужного номера в телефонной книжке) медленными и неуклюжими. Поэтому я обхожусь записной книжкой и авторучкой.

С теми же неудобствами столкнулось бы любое существо, получившее возможность приобрести мозг, как у человека. Во-первых, мозг достаточно большой. Крупная голова младенца с трудом проходит через таз женщины. Из-за этой особенности строения нашего тела многие женщины умирают во время родов; с ней же связана и характерная для женщин «вихляющая» походка, из-за которой с биомеханической точки зрения женщины менее эффективно передвигаются, чем мужчины. Кроме того, тяжелая голова, болтающаяся на тонкой шее, делает нас более уязвимыми к смертельным травмам в результате несчастного случая – например, падения. Во-вторых, мозгу нужна энергия. Нервная ткань с точки зрения метаболизма просто ненасытна; наш мозг составляет всего два процента от веса тела, но при этом потребляет двадцать процентов его энергии и питательных веществ. В-третьих, чтобы научиться использовать мозг, нужно время. Огромную часть своей жизни мы либо являемся детьми, либо сами растим детей. В-четвертых, выполнение простейших задач может быть замедленным. Мой первый научный руководитель занимался математической психологией и хотел смоделировать передачу информации в мозге, измеряя время реакции на громкие звуки. Теоретически суммарное время передачи информации от нейрона к нейрону должно составлять миллисекунды. Тем не менее опыты показали, что время от стимула до реакции включает в себя 75 миллисекунд, уходящих неизвестно на что. «О чем же можно столько думать, ведь нам всего-то нужно, чтобы он нажал на кнопку», – ворчал мой руководитель. Менее продвинутые животные могут действовать гораздо быстрее; некоторые насекомые кусают обидчика быстрее, чем за миллисекунду. Возможно, именно в этом и заключается ответ на риторический вопрос в рекламе спортивного снаряжения: «Ай-кью человека в среднем 107. Ай-кью речной форели – 4. Так почему же человек не может поймать речную форель?»




Интеллект предназначен не для всех, точно также, как и хобот; и здесь есть над чем задуматься поклонникам проекта SETI. Впрочем, я не выступаю против поиска внеземного разума; моя тема – разум земной. Ошибочное убеждение в том, что интеллект – это некая высокая цель эволюции, неразрывно связано все с тем же ошибочным убеждением, что это некая Божественная сущность, или чудесная материя, или всеобъемлющий математический принцип. Мышление – это орган, биологическое устройство. Мы обладаем своим мышлением потому, что его структура позволяет достигать результатов, преимущества которых перевешивают издержки в жизни африканских приматов плиоценовой и плейстоценовой эпох. Чтобы понять себя, нам нужно знать, как, зачем, где и когда произошел этот эпизод в нашей истории. Ответы на эти вопросы и будут темой данной главы.





Конец ознакомительного фрагмента. Получить полную версию книги.


Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/book/stiven-pinker/kak-rabotaet-mozg-28288879/chitat-onlayn/) на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.



notes


Примечания





1


Цитируется в переводе М. Лозинского.




2


Цитируется в переводе А. Д. Иорданского.




3


Здесь и далее перевод Н. Евдокимовой.




4


Перевод в соавторстве с Е. Фатюшиной. – Прим. пер.




5


Цитируется в переводе К. А. Тимирязева.




6


Цитируется в переводе П. Петрова.




7


Цитируется в переводе М. Зенкевича. В оригинале фраза звучит как not in the stars, что буквально переводится «не в звездах». – Прим. пер.




8


Между Израилем и его арабскими соседями в 1967 году. – Прим. пер.




9


Цитируется в переводе В. А. Волынского.




10


Цитируется в переводе А. Бойгока.




11


Цитируется в переводе Ю. Данилова.




12


Цитируется в переводе С. И. Церетели.




13


Цитируется в переводе С. Ильина.



Если текст книги отсутствует, перейдите по ссылке

Возможные причины отсутствия книги:
1. Книга снята с продаж по просьбе правообладателя
2. Книга ещё не поступила в продажу и пока недоступна для чтения