Текст книги "Разум: от начала до конца. Новый взгляд на эволюцию сознания от ведущего мыслителя современности"

Пришло время пересмотреть слоган «компетентность без понимания», «умение без разумения». Когнитивные способности часто воспринимаются как результат понимания, но я всеми силами стараюсь доказать, что суть как раз совершенно в обратном: вначале появляются способности и умения. Понимание не является источником или основополагающей составной частью умений и компетентностей; понимание состоит из различных умений. Мы уже рассматривали возможность приписывания проблесков разума системам, которые кажутся поразительно умными, когда проявляют свои способности, однако это только обманчивая видимость понимания, элемент создаваемого с помощью разных умений образа.

Идея понимания или постижения как отдельного, изолированного ментального чуда возникла очень давно и безнадежно устарела (вспомним res cogitans Декарта, «Критику чистого разума»[76]76
  Издано на русском языке: Кант Т. Критика чистого разума. Эксмо, 2006. – Прим. ред.


[Закрыть] Канта, Verstehen Дильтея[77]77
  Вильгельм Дильтей (1833–1911) – немецкий философ и историк культуры. Стоял у истоков философии жизни и герменевтики. Ввел понятие «науки о духе», оказавшее влияние на становление методологии гуманитарных наук, противопоставив им естествознание как науку о природе.


[Закрыть], что в переводе с немецкого как раз и означает «понимание», однако поскольку оно пишется, как положено в немецкой грамматике, с большой буквы и произносится серьезно, с нахмуренными бровями, в некоторых умах оно вызывает сопротивление редукционизму и позитивизму и порождает гуманистическую альтернативу науке). Иллюзия того, что разум, понимание есть некий дополнительный, особый ментальный феномен (помимо набора обычных навыков и компетенций, включая и метакомпетенции, необходимые для исполнения необходимых действий в надлежащее время) поддерживается еще и «Эврика-эффектом» или «Ага! – феноменом», возникающим в те сладостные моменты, когда вы вдруг понимаете нечто, что до сей поры от вас ускользало. Этот психологический феномен действительно совершенно реален и изучается психологами уже десятки лет. Сей опыт внезапного понимания может легко быть истолкован как демонстрация того, что понимание – это своего рода переживание (как если бы внезапное знание о том, что у вас аллергия на арахис, доказывало бы, что аллергия – это такое чувство), и заставляет некоторых мыслителей настаивать на том, что подлинного понимания без разума не бывает (самой влиятельной в этой области считается работа Searle [1992]). А дальше, если вы думаете (что очевидно), что разум, чем бы он ни был, делит вселенную на две части – все сущее либо разумно, либо нет; сознание не допускает градации на более сознательных и менее, – получается, что понимание, истинное понимание доступно только сознательным существам. Роботы ничего не понимают, морковь тоже ничего не понимает, бактерии ничего не понимают, устрицы, ну тут надо подумать, мы о них пока ничего не знаем, – все зависит от того, разумны устрицы или нет. Если нет, все их умения, какими они бы ни были потрясающими, суть умения без понимания.

Я рекомендую отказаться от подобного образа мыслей. Эта почти магическая концепция понимания не имеет никакого отношения к реальности и не может быть применена. Однако поиск разницы между пониманием и непониманием по-прежнему важен, и мы можем ответить на него с помощью дарвиновской перспективы постепенности: понимание приходит постепенно. На одном конце перспективы находится избирательное понимание бактериями комплекса сигналов, на которые она реагирует (Miller and Bassler, 2001), и понимание компьютером команды ADD. А на другом конце у нас находится Джейн Остин с ее пониманием взаимодействий людей и социальных факторов и их проявлений на эмоциональном уровне или понимание Эйнштейном принципа относительности. Но даже на самых высоких уровнях компетентности понимание не является никогда абсолютным. В любой самой сложной концепции или теории остаются незамеченные последствия и несформулированные предпосылки. В любом понимании остаются непонятые вещи, все зависит от точки зрения. Однажды я читал лекцию в Лаборатории Ферми в Иллинойсе перед аудиторией из нескольких сотен слушателей, лучших физиков мира, знавших, что я весьма слабо представляю себе суть знаменитой формулы Эйнштейна:

E = mc².

Я могу провести простые алгебраические действия и пояснить, что представляют собой члены уравнения, и даже объяснить (примерно), почему открытие было столь важным, однако я уверен, что любой грамотный физик может легко выявить пробелы в моем знании теории относительности. (Мы, профессора, отлично умеем выявлять недостатки понимания предмета у студентов на экзаменах.) Поэтому я спросил, сколько слушателей в аудитории понимают эту формулу. Конечно, руки подняли все, но один человек подпрыгнул и крикнул: «Нет, нет! Только теоретики по-настоящему понимают, что это, а вот экспериментаторы только делают вид!» И он попал в точку. Во всем, что касается понимания, мы все зависим от чего-то, типа разделения труда: мы рассчитываем на то, что у экспертов будет наиболее полное представление о сложных концепциях, которые мы, используя ежедневно, понимаем лишь наполовину. На самом деле это, как мы увидим, один из главных вкладов речи в интеллект нашего вида: способность достоверно передавать информацию, которую мы понимаем (осознаем) лишь приблизительно!

Человеческие существа – чемпионы понимания на нашей планете, и когда мы пытаемся понять другие виды, мы склонны приписывать их пониманию наш собственный опыт, в воображении своем наделяя мозг животных мудрыми рассуждениями, как если бы они тоже были людьми, но странного вида и не расстающимися с пальто мехом наружу. Синдром Беатрис Поттер – так я назвал подобные представления, и они не ограничиваются детской литературой, хотя в каждой культуре на земле, я полагаю, есть сказки и истории о разговаривающих и думающих, как люди, животных. Мы делаем это потому, что на первый взгляд нам кажется, что идея работает. Позиция, приписывающая кому-либо продуманные намерения, работает независимо от того, лежит ли в основе тех или иных действий плавающая рациональность, или они стали результатом работы сознания, которым мы наделяем тех или иных существ. Когда сын учится у своего отца-охотника, как понять, что собирается предпринять будущая добыча и как усыпить ее бдительность, оба рассматривают зверя как хитрого парня, участвующего в соревновании умов. Однако успех позиции, приписывающей понимание, не зависит от того, насколько точно представления о том, что происходит в мозгу животного, отражают то, что там на самом деле происходит, за исключением того, насколько хорошо этот мозг способен уловить информацию из окружающей среды и адекватно отреагировать на нее.

Прогнозирование намерений дает мозгу некие «данные», предполагая, что реализация этих намерений осуществится позже. Особенно наглядно это можно продемонстрировать в ситуации с компьютером, играющим в шахматы. «Сделай мне программу игры в шахматы, которая не только знала бы правила и сохраняла в памяти ходы всех фигур, но и отмечала бы потенциальные возможности, распознавала гамбиты, просчитывала задумки партнера, оценивала вероятность выигрышей и проигрышей. Как ты это выполнишь – твои проблемы». Мы встаем на ту же невнятную позицию, когда имеем дело с шахматистом-человеком. В разгар игры мы редко оцениваем – или пытаемся угадать – ход мысли нашего оппонента; мы ожидаем от него, что он увидит то, что нам кажется заметным, отметит важные последствия изменений и найдет удачные ходы, отвечающие на задуманные нами хитрости. Мы идеализируем чужое мышление и даже нашу собственную прозорливость, слепо приписывая себе способность здраво рассуждать постфактум. Нам кажется, что мы сознательно делаем выбор (при выборе шахматного хода, в процессе покупки, в споре) правильного действия в нужное время, и нам не составляет труда объяснить самим себе и окружающим, как мы представляли себе свои действия заранее, однако на самом деле нашими поступками часто управляет плавающая рациональность, которой мы следуем согласно нашему субъективному опыту. Если спросить человека «Зачем ты сделал это?», самым честным ответом будет чаще всего: «Я не знаю, меня внезапно озарило», но мы пускаемся в попытки создать историю (англичане даже придумали для этого термин «вигская[78]78
  Виги – старинное название британских либералов и созданной ими в 1780-е гг. политической партии. Термин «Вигская интерпретация истории» принадлежит британскому историку Герберту Баттерфилду (1900–1979), так называлась его книга о позитивистской интерпретации исторического процесса, так называемая история, написанная победителями.


[Закрыть] интерпретация истории»²²), рассказывая не как пришло решение, а почему.

Если мы поставим себе задачу сформулировать умения, из которых складывается понимание, нам придется выделить четыре уровня, схематично характеризующиеся применением тактики, известной в компьютерных науках как «сгенерируй и протестируй». На первом, нижнем, уровне обнаруживаются существа Дарвина, их умения запрограммированы и фиксированы, созданы в научно-исследовательской лаборатории эволюции посредством естественного отбора. Они родились, «зная» все, что им положено «знать», они одарены, но не могут учиться. Каждое следующее поколение создает различные вариации, которые тестируются Природой, и победители имеют гораздо большие шансы быть скопированными в следующем раунде. Затем следуют создания Скиннера, у которых, в дополнение к их жестко запрограммированным предрасположенностям, существует ключевая предрасположенность к закреплению определенного поведения в ответ на «подкрепление»; они вырабатывают, в той или иной мере случайно, новые типы поведения в ответ на вызовы окружающего мира. Те виды поведения, которые закрепляются таким образом (с помощью позитивных стимулов, или, наоборот, устранения неприятного стимула – боли или голода, к примеру), имеют больше шансов на воспроизведение в аналогичных условиях в будущем. Те особи, что родились с неудачной предрасположенностью неадекватно реагировать на позитивные или негативные стимулы, упуская удачные возможности и отвечая на неудачные, быстро самоустраняются, не оставляя потомства. Это называется «оперантным обусловливанием», и Б. Ф. Скиннер, бихевиорист, считал его отголоском эволюции Дарвина, проявляющимся через создание и проверку индивидуумами в течение их жизни тех или иных видов поведения, требующих не больше понимания (долой ментализм!), чем при естественном отборе. Способность улучшить собственное поведение путем оперантного обусловливания способствует, несомненно, выживанию во многих обстоятельствах, но при этом является довольно рискованным свойством организма, поскольку особь вынуждена слепо пробовать разные возможности в жестоком мире (так же слепо, как и сама эволюция) и может погибнуть, так ничему и не научившись.

Несколько лучше выглядит следующая стадия, попперовские существа, которые способны извлекать информацию из жестокого мира и обращать ее себе на пользу, то есть строить гипотетические модели поведения и тестировать их в автономном режиме, «отправляя на смерть вместо себя свои гипотезы», как однажды сказал философ науки Чарльз Поппер. В конечном счете им приходится действовать в реальном мире, но их выбор не случаен, поскольку они побеждают вначале в соревновании на моделях, в процессе пробной разработки и тестирования. И, наконец, на самом верху стоят грегорианские существа, названные в честь Ричарда Грегори, психолога, который особо выделял роль мыслительных инструментов в обеспечении мыслителей тем, что он называл «потенциальным интеллектом». В Umwelt (окружающем мире) грегорианского существа содержится широкий набор различных мыслительных практик как абстрактных, так и вполне конкретных: арифметика, демократия и двойные слепые методы исследования[79]79
  Слепой метод – способ исследования реакции людей на какое-либо воздействие, при котором испытуемые не посвящаются в важные детали проводимого исследования, чтобы исключить влияние субъективных факторов. Двойной слепой метод – не только испытуемые, но и экспериментаторы ничего не знают о важных деталях эксперимента до его окончания, чтобы не повлиять не только на ход эксперимента, но и на интерпретацию результатов.


[Закрыть], микроскопы, карты, компьютеры. Птица в клетке тоже может видеть множество написанных слов каждый день (например, если пол ее клетки выстлан газетой), как и человек, но слова не служат мыслительным инструментом в ее умвельте.

Обыкновенное дарвиновское существо «жестко запрограммировано», оно является выгодоприобретателем разных умных замыслов, но ему нет необходимости их понимать. Мы даже можем продемонстрировать его бестолковость, столкнув его с резкими изменениями во внешней среде, отличными от тех, к каковым оно было приспособлено эволюцией: существо ничего не поймет и будет беспомощно барахтаться. Скиннеровское существо от рождения обладает некоторой степенью «пластичности», в его поведенческом репертуаре предусмотрены некоторые опции, не запрограммированные жестко с момента появления на свет. Оно способно к обучению методом проб и ошибок и тестирует мир в разных направлениях, будучи запрограммированным на закрепление проб, которые подкрепляются положительным опытом. Ему не нужно понимать, почему оно предпочитает то или иное поведение, оно просто получает выгоду от портативного персонального устройства для производства естественного отбора. А попперовское существо, прежде чем прыгнуть, смотрит куда, оно проверяет возможные действия на соответствие информации о мире, которая сохраняется неким образом в его мозгу. Это выглядит почти как понимание, поскольку процесс выбора у этого существа зависит и от наличия информации, и от оценки перспективы, однако и попперовское существо не нуждается в понимании того, как или почему оно запускает процесс предварительного тестирования. «Привычка» к созданию «прогнозных моделей» окружающего мира и их использованию в процессе принятия решений и соответствующая корректировка поведения просто восхитительны, независимо от того, понимаете вы это или нет. Даже если вы были гениальным ребенком, способным с раннего детства к саморефлексии, вы, тем не менее, все равно автоматически включали поведение попперовского существа и получали многие подарки природы задолго до того, как смогли это осознать. И только у грегорианского существа мы обнаруживаем свободную волю к познанию и использование мыслительных техник, систематическое изучение разных возможностей решения тех или иных проблем, попытки контроля мыслительных процессов высшего порядка. Несомненно, только люди могут считаться грегорианскими существами.

Именно здесь находится та красная кнопка, которая отвечает за нашу исключительность, здесь проходит красная черта между романтиками и скептиками (см. главу 1), спорящими о том, сколько понимания отведено отдельным видам и конкретным животным. Среди исследователей интеллекта животных в наши дни распространена популярная, но не окончательно доказанная гипотеза о том, что самые сообразительные животные относятся не к скиннеровым, но скорее к попперовым существам; они способны представить некоторые вещи, которые наблюдали ранее. Представители семейства врановых (черные и серые вороны, вороны и их близкие родственники), дельфины и китоообразные, приматы (обезьяны и макаки) – самые впечатляющие из изученных животных, вместе с домашними собаками, кошками и попугаями, возглавляющими парад. У них развито исследовательское поведение, например, они изучают местность, часто метят ее, чтобы можно было восстановить знания в памяти, хранят достаточно большой объем информации. Им не нужно знать, каким образом это знание определяет их поведение, однако они пользуются им, облегчают свою жизнь, снижая степень неопределенности и повышая возможности предвидения («смотри под ноги, прежде чем прыгать»), и тем самым повышают качество своих возможностей. Тот факт, что они не понимают явлений, лежащих в основе их понимания, не служит препятствием для применения именно этого термина – «понимание»; мы, люди, часто точно так же не знаем, почему нам удается придумывать новое. Главным признаком понимания служит способность применять усвоенное новое знание, новые способы и методы.

Некоторые животные, как мы, обладают чем-то вроде внутренней мастерской, в которой они исследуют собственные мыслительные инструменты, которые получили от рождения. Я полагаю, что сама идея, что наш индивидуальный организм может обладать собственными инструментами по настройке мышления, куда как более мощными, чем грубый и простой механизм совершенствования через пробы и ошибки, служит основой нашего понимания феномена понимания. Оно не зависит никоим образом от каких-либо допущений по поводу наличия у нас сознательного опыта, хотя последний и служит привычной декорацией, идеологическим наполнением базовой концепции. Мы медленно избавляемся от привычки думать подобным образом, частично благодаря достижениям Фрейда в изучении подсознательных мотиваций и других психологических феноменов, а также благодаря детальному исследовательскому моделированию бессознательных процессов обработки ощущений, запоминания, понимания речи и много чего другого. Бессознательное больше не рассматривается как «терминологическое противоречие»; проблемы явно формулируются на уровне сознания. Загадка, которую решают современные ученые, формулируется так: «Для чего нам сознание (если оно вообще существует), если подсознательные процессы способны полностью выполнять все когнитивные процессы восприятия и контроля?».

Итак, суммируя, можно сказать, что животные, растения и даже микроорганизмы обладают способностями, которые позволяют им вполне адекватно реагировать на вызовы окружающей среды, в которой они обитают. Для всех этих умений существуют плавающие рациональные объяснения, однако организмам вовсе не обязательно их одобрять или понимать, чтобы пользоваться их преимуществами, и даже вовсе не нужно знать об их существовании. Животные с относительно сложным поведением демонстрируют высокую степень многообразия и изменчивости, что позволяет приписать им некую степень понимания того, что они делают, однако следует быть осторожными в трактовке этого понимания, чтобы не сделать ошибку, восприняв их понимание как некий особый дар, источник умений, а не просто проявление природных способностей.

Во второй части мы сосредоточимся на собственной эволюции, эволюции людей, как грегорианских существ, сознательных пользователей мыслительного инструментария. Это развитие стало гигантским скачком в области совершенствования когнитивных способностей, поставив человеческий вид на особое место в истории. Любые эволюционные процессы состоят из непредсказуемых и непреднамеренных шагов, понять которые можно только после того, как они уже были совершены, и возглавить этот процесс до самого недавнего времени было невозможно.

Часть II. От эволюции к разумному проектированию

6. Что такое информация?

Как говорят китайцы, 1001 слово хуже, чем одна картинка.

Джон Маккарти

Если бы нам сказали, что мы живем в век анализа, то нам следовало бы заинтересоваться, какой вид анализа имеется в виду. Психоанализа? Химического анализа? Статистического анализа? Концептуального анализа? У этого термина масса всевозможных применений. Мы живем в век информации, говорят нам ученые мужи, и люди соглашаются, и лишь немногие отмечают, что этот термин тоже имеет несколько значений. Век какой информации: век мегабайтов или пропускной способности сетей? Или век интеллектуальных и научных открытий, пропаганды и дезинформации, всеобщего образования или нарушения права на частную жизнь? Обе концепции информации тесно связаны друг с другом и часто во время дискуссий неразличимо переплетаются между собой, однако их все-таки можно различить. Рассмотрим несколько примеров.

1. Мозг – орган обработки информации.

2. Мы – пожиратели информации (Джордж Миллер, психолог).

3. «Информация – то, что на свету» (Дж. Дж. Гибсон, экологический психолог, 1966).

4. Задача нервной системы – вытащить информацию из окружающей среды, чтобы использовать для моделирования успешного поведения или управления им.

5. Мы тонем в информации.

6. Скоро мы перестанем контролировать нашу персональную информацию.

7. Задачей Центрального разведывательного управления является сбор информации о наших врагах.

8. Интеллектуальная разведка, данные или информация, собранные агентами во время тайного общения с другими людьми, намного важнее, чем информация, полученная с помощью спутникового наблюдения или других технологических методов.

Математическая теория информации Клода Шеннона[80]80
  Клод Шеннон (1916–2001) – американский инженер, математик, криптоаналитик и создатель теории информации. Он придумал для нее фундаментальные понятия, идеи и их математические формулировки, которые формируют основу современных коммуникационных технологий, автор единицы измерения «бит».


[Закрыть] (Shannon, 1948; Shannon and Weaver, 1949) считается теоретической основой, лежащей в основе всех дискуссий об информации, которая буквально захлестывает мир, однако некоторые аспекты этих рассуждений вытаскивают на свет иную концепцию информации, которую теория Шеннона касается лишь краем. Теория Шеннона, несмотря на всю свою фундаментальность, описывает статистические взаимосвязи между различными деловыми процессами в мире: что мы можем почерпнуть (в принципе) о состоянии А из наблюдения за состоянием В? Состояние А должно быть связано некой причинно-следственной связью с состоянием В, и эта причинно-следственная связь может выражаться в движении финансов. Шеннон изобрел способ измерения количества информации, независимый от содержания этой информации, подобно тому, как мы измеряем объем жидкости, не обращая внимания на то, что за жидкость наполняет наш сосуд. (Представьте себе кого-то, кто хвастается, что у него очень много литров, и не может дать ответа на вопрос: «А литров чего – краски, вина, молока, бензина?») Теория Шеннона позволила разбить всю информацию на однородные единицы – биты, байты и мегабайты, и это произвело настоящую революцию среди систем хранения и передачи информации. Она подчеркнула важность цифровизации информации компьютерами. Однако, к примеру, вино имеет ценность вне зависимости от того, разлито оно по стандартным литровым бутылкам или нет; информация (например в мозгу) может храниться, передаваться и обрабатываться и не будучи оцифрованной.

Мы живем в цифровую эпоху – различные носители типа CD, DVD, мобильные телефоны уже заменили граммофонные пластинки, аналоговые радио, телефоны и телевидение. Однако информационная эпоха началась гораздо раньше, когда люди стали записывать события, рисовать карты, сохранять и передавать важную информацию, которую они не могли надежно сберечь в памяти. Мы можем перенести начало информационной эры и на более ранее время, на тот момент, когда люди начали говорить и передавать друг другу накапливавшиеся у них в головах новости, истории и мифы. Пожалуй, было бы вполне справедливо отнести начало мнформационной эпохи на 530 миллионов лет назад, в кембрийский период, когда живые существа обрели зрение и биологические виды включились в соревнование за инновации в поведении и в органах, способных лучше и эффективнее реагировать на информацию, полученную с помощью света. Мы можем также настаивать, что информационная эра началась одновременно с возникновением жизни: когда выжили простейшие клетки, оказавшиеся способными к делению, благодаря появившейся у них способности ощущать изменения, происходившие в них самих и в окружающей среде.

Чтобы отделить древние события от сегодняшней озабоченности системами закодированной информации, я буду называть первые образцами семантической[81]81
  Семантика – раздел лингвистики, занимающийся смыслом слов и знаков.


[Закрыть] информации, поскольку мы идентифицируем интересующую нас информацию по конкретному поводу, уточняя, о чем она (события, условия, объекты, люди, шпионы, продукция…). Существуют и другие термины, однако «семантическая информация» – мой сознательный выбор. Информация «Том высокий» сообщает нам о Томе и его росте, а информация о том, что «снег белый», – это информация о снеге и его цвете. Это разные элементы семантической информации (нельзя говорить в этом случае «биты информации», поскольку «биты», прекрасные и удобные единицы, относятся к другому, Шенноновскому смыслу термина). Еще до того как распространилась письменность, люди создали разные способы улучшения способов контроля семантической информации, используя рифмы, ритмы, музыкальные тона, чтобы закрепить важные формулировки в памяти. Мнемонические костыли помогают нам и сегодня, например «Каждый Охотник Желает Знать, Где Сидит Фазан» (порядок цветов спектра или радуги), «Медвежонок Ветчину Закусил Малиной, Юркий Суслик Утащил Ножик Перочинный» (порядок планет Солнечной системы), «Каждый Отличный Студент Должен Курить Папиросы, Ты Юра Мал, Подожди Немного» (порядок геологических эпох в истории Земли).

Шеннон абстрагировал и упростил задачу переноса семантической информации из точки А в точку В, разбив ее на две – задачу отправителя и задачу получателя (два разумных посредника, заметьте), связанных между собой каналом с предустановленным и заранее согласованным кодом, в виде алфавита или иных понятных сигналов. Канал предполагался восприимчивым к шуму (чему-то, что интерферировало с передачей, ухудшая сигнал), и задача состояла в том, чтобы добиться надежной передачи, которая была бы невосприимчивой к шуму. Некоторые способы, с помощью которых выполнялась задача, были уже известны, когда Шеннон работал над своей теорией, например ВМС США использовали код Able Baker Charlie Dog Easy Fox… для обозначения букв английского алфавита (в 1955 году он был заменен «фонетическим алфавитом НАТО Alpha Bravo Charlie Delta Echo Foxtrot) для передачи голосовых сообщений по радио, чтобы минимизировать возникновение случайных рифм при произношении названий обычных букв (Би Си Ди Джи Пи Ти Ви Зи и так далее).

Конвертировав все коды, включая обычные слова, в бинарный код (алфавит которого состоял из всего двух символов, 0 и 1), Шеннон показал, что шум можно полностью удалить, а усилия (в виде кодирования и декодирования, снижения скорости передачи) измерить в конкретных единицах, в битах (бит – сокращение от английского названия двоичного числа[82]82
  Двоичная система счисления – система счисления с основанием 2. Двоичная система используется практически во всех современных компьютерах и прочих вычислительных электронных устройствах.


[Закрыть]). В точности как в детской игре «Двадцать вопросов», в которой разрешено отвечать только «да» или «нет», любая информация может быть разбита на двоичные решения, да или нет, 1 или 0, и количество подобных решений, требуемых для восстановления сообщения, может быть измерено в битах, это и будет (по Шеннону) количеством информации в сообщении. «Я думаю о числе от 0 до 8. Что это за число?» Сколько вопросов вы должны задать в игре «Двадцать вопросов», чтобы ответить на этот вопрос? Вовсе не восемь (это 0, это 1, это 2…), а всего три: это четыре и больше? Это 6 и больше? (или 2 и больше, в зависимости от первого ответа). Это 7? Да, да, да = 111 = 7 в двоичной записи. Для определения числа между 0 и 8 нужно три бита. Байт равен восьми битам, мегабайт – восьми миллионам битов, и чтобы послать монохромный точечный рисунок в виде файла объемом 2,5 мегабайта, нужно сыграть в игру «Двадцать миллионов вопросов». (Является ли первый пиксель белым?..)

Информационная теория Шеннона стала большим цивилизационным шагом вперед, поскольку семантическая информация очень важна для нас, и мы стремимся использовать ее эффективно, хранить ее без потерь, переносить ее, преобразовывать, делиться ею, скрывать ее. Информационных артефактов кругом полно – телефоны, книги, карты, руководства, – и информационная теория сама уже стала артефактом, родившимся в результате исследования свойств артефактов. То, что родилось как инженерная дисциплина, постепенно стало необходимым для работы физиков, биологов и многих других исследователей, использующих полезные качества информационных артефактов. Мы коснемся частично и возможностей применения теории информации Шеннона, однако основной нашей целью станет изучение роли семантической информации²³.

Мнемонические трюки Шеннона и их производные отлично подходят не только для передачи информации от одного агента к другому, но и для того, чтобы отправить информационное «послание» сегодняшнего агента ему же, но в будущем. Память может быть представлена в виде канала передачи информации, подверженного влиянию посторонних шумов так же, как и телефонная линия. В принципе, оцифровка может быть сделана с помощью алфавита из трех, четырех, семнадцати и даже миллиона отдельных сигналов или другим каким-то способом (как мы увидим в следующей главе), однако бинарный код – лучший вариант по множеству причин, он подходит для любых целей и всегда доступен. Закодировать все, что угодно (не всегда идеально, но до нужной вам степени точности), можно с помощью нулей и единиц, или нулей, единиц и двоек, или… однако бинарный код физически самый простой в применении (вкл./выкл.; высокое напряжение/низкое напряжение; лево/право), и поэтому он прочно вошел в человеческие технологии, и даже возникло нечто вроде конкуренции между вторичными кодами, основанными на двоичном (код ASCII для печатаемых символов был вытеснен кодом UTF 8, который включил в себя ASCII в качестве вспомогательного, а код HTML, используемый для веб-сайтов, использует два разных цветовых кода: Hex код и триплет RGB, к примеру).

Решение задачи по превращению света и звука в другие физические сигналы, несущие семантическую информацию в бинарный формат битовых строк (этот формат можно измерить мерами Шенноновской информации), превратилось сегодня в развитую технологию, существует множество вариаций аналогово-цифровых конверторов, ADC, преобразующих качественные изменения физических явлений с течением времени (звуковая волна, ударяющая в микрофон, преобразование света в пиксель в цифровой камере, изменения температуры, ускорение, влажность, pH, кровяное давление и тому подобное) в строчки битов или другие коды. Эти устройства аналогичны чувствительным клеткам, которые преобразуют внешние сигналы на передних рубежах нервной системы: палочки и колбочки в глазу, волосяные клетки в ушах, терморецепторы, ноцицепторы (нейроны, отвечающие болью на повреждение или удар), мышечные рецепторы и другие клетки, осуществляющие внутренний мониторинг, снабжающие данными нервную систему, включая вегетативную ее часть. Мозг превращает сигналы не в строки кода, а в последовательности нейронных импульсов, колебания электрического напряжения, передающиеся по нейронным сетям относительно медленно – в миллионы раз медленнее, чем битовые строки в компьютере. В 1943 году (за много лет до создания первого работающего цифрового компьютера) нейробиолог Уоррен Маккаллок и логик Уолтер Питтс[83]83
  Уоррен Маккаллок (1898–1969) – американский нейропсихолог, нейрофизиолог, один из основателей кибернетики. Уолтер Питтс (1923–1969) – американский нейролингвист, логик и математик. Вместе они создали теоретическую базу развития нейротехнологий.


[Закрыть] предложили способ работы нейронных сетей. Похоже, когда серия импульсов от одного нейрона попадает в другой нейрон, результатом может быть возбуждение (да!) или торможение (нет!). Если бы принимающий нейрон обладал пороговым механизмом, который мог бы суммировать все ответы «да» и вычитать все ответы «нет», а затем формировать собственный сигнал, зависящий от полученного результата, он мог бы создавать собственную логическую функцию (она может выглядеть как «Сетевой шлюз И», или «Сетевой шлюз ИЛИ», или «Сетевой шлюз НЕТ» в простейших случаях). Если же пороговый механизм нейрона мог бы быть повышен или понижен в результате прошлого опыта передачи им импульсов, нейрон мог бы «запомнить» нечто, что изменило бы его локальное поведение. Маккаллок и Питтс доказали, что сеть подобных единиц-нейронов может быть создана и «обучена» выполнять любые логические операции путем задания функций на входе.

Это была вдохновенная идеализация, одно из величайших упрощений всех времен, поскольку взаимодействие настоящих нейронов оказалось устроено намного сложнее, чем у «логических нейронов», придуманных Маккаллоком и Питтсом. Тем не менее они продемонстрировали принципиальную возможность разработки передающей-обучающей-контролирующей сети, созданной из отдельных единиц, выполняющих простые, самые банальные, ключевые действия; то есть понимающего устройства, состоящего из множества отдельных частей невысокой компетентности. С тех пор целью вычислительной нейробиологии стало определение того, какой из бесчисленного множества возможных типов сложных сетей работает в нервной системе. Схема передачи электрических импульсов червя-нематоды C. elegans, в теле которого 302 нейрона 118 видов, уже практически завершена, и стало ясно, как сигнал передается от нейрона к нейрону. Проект «Коннектом человека» поставил задачей создать аналогичную детальную карту десятков миллиардов нейронов в мозгу человека, европейский проект «Человеческий мозг» рассчитывает «воссоздать мозг человека в форме суперкомпьютера», однако эти мегапроекты только недавно начали работу. Мозг совершенно точно не является цифровым компьютером, в котором действует двоичный код, тем не менее он представляет собой нечто вроде вычислительной машины, и я еще расскажу об этом в следующих главах.