Текст книги "Истории будущего"

Циркуляция показывает, насколько взаимосвязаны все шаги в управлении будущим. Она позволяет каждой части растения, будь то корень, ветка или лист, озирать пространство вокруг, случайным образом погружаться в поток событий, выискивать возможности, закономерности или подсказки о том, что вот-вот произойдет. Циркуляция ведет к действию. Cuscuta, или повилика, – род виноградной лозы, родственный вьюнку. Подобно вампиру, она высасывает жизненные соки из своих соседей. Молодые сеянцы повилики хаотично закручиваются вверх, как бы принюхиваясь в поисках потенциальной добычи. Они определяют возможных жертв по тому, что их сенсорные белки улавливают определенные химические вещества в воздухе (так наши носы улавливают молекулы от графина хорошего вина). Если росток повилики унюхает помидор, то наклоняется к тому, обвивается вокруг его стебля и просверливает насквозь. Когда жгутики достигают флоэмы, несущей сок томата, они начинают высасывать питательные вещества из жертвы: повилика блаженствует, а помидор увядает¹¹⁰.

Сколь зловещим ни казалось бы нам поведение повилики, красивые круговые движения циркуляции – прекрасная метафора того, как растения, да и вообще все живые организмы, осторожно прокладывают себе путь по спирали во тьму вероятного будущего, полагаясь на слепой случай, но все же используя правила, заложенные в геномах, эти отложившиеся в памяти подсказки из прошлого, и получая свежие новости от корней и листьев.

Как животные управляют своим будущим с помощью нервной системы и мозга

Животные сталкиваются с более сложными жизненными проблемами, чем растения, потому что много двигаются. А двигаются они потому, что получают пищу, поедая другие живые организмы. Растения могут ждать, пока солнечный свет, дождь и питательные вещества прибудут к их порогу. Грибы тоже склонны к неподвижности: да, они пожирают другие организмы, но, в отличие от животных, большинство грибов соблюдает приличия – дожидается, пока жертва умрет (правда, некоторые накачивают своих жертв психотропными препаратами, превращая тех в зомби, прежде чем съесть их заживо)¹¹¹. Поедание мертвечины облегчает жизнь, поскольку мертвые не могут ни убежать, ни контратаковать, ни одурачить. А раз останки щедро рассеяны по земной поверхности, грибам, как и растениям, обычно не нужно перемещаться ради пропитания, да и думать чересчур усердно не требуется. Так что наряду с растениями большинство грибов ведет сидячий образ жизни и способно выжить без специализированных вычислительных систем, необходимых животным.

Проблема животных заключается в том, что большинство крупных организмов, включая других животных, ненавидит, когда их едят. (Трава и плоды некоторых растений суть редкие исключения; возможно, именно поэтому травоядным животным нужен мозг меньшего размера, чем плотоядным.) В отличие от генетически выведенного «мясистого четвероногого» в романе Дугласа Адамса «Ресторан “У конца вселенной”» – оно рекламирует собственную плоть, прежде чем пойти застрелиться, – обычные животные предпочтут убежать или спрячутся, если вы попытаетесь их съесть, тогда как многие растения попытаются нанести ответный удар, ужалить или отравить. Следовательно, большинство животных добудет пищу только в том случае, если сможет перехитрить, догнать или пересилить свою добычу. Им приходится скользить, ползать, карабкаться, плавать или летать, чтобы есть, и нередко они вынуждены совершать длительные и сложные переходы. А когда они наконец находят потенциальную еду, то им, возможно, предстоит схватка – уж всяко надо будет хорошенько подумать, как преодолеть защиту жертвы.

Коротко говоря, быть животным тяжело, а будущее любого животного обыкновенно более разнообразно и непредсказуемо, чем будущее маргаритки или гриба. Подобно растениям и грибам, животным нужны четкие цели, много информации и большой набор возможных ответов на быстрое изменение ситуации. Но именно средний этап нашего трехстороннего процесса мышления о будущем – оценка и анализ закономерностей в окружающей среде – представляет собой главный вызов для животных. Посему оставшаяся часть настоящей главы будет посвящена хитроумному неврологическому механизму – нервной системе, – которая позволяет животным с исключительной точностью моделировать вероятное будущее. Какое воображаемое будущее мелькает в голове молодой антилопы, прежде чем она решит, безопасно ли пить из реки? Как вообще создаются эти образы?

Эволюция нервной системы

Нервные системы животных образованы сетями нейронов, или клеток, которые специализируются на эффективной коммуникации, нередко на большие расстояния. Различают нейроны трех основных типов. Сенсорные нейроны улавливают информацию, а двигательные нейроны сообщают мышцам, что делать. Промежуточное положение между сенсорными и двигательными занимают интернейроны. Сети интернейронов анализируют информацию от сенсорных нейронов, вычисляют вероятное будущее, решают, что делать, и передают свои советы моторным нейронам. В простых ситуациях или там, где некогда долго думать, сенсорные нейроны обходят интернейроны и посылают команды непосредственно моторным нейронам. Вы лучше поймете это утверждение, если прикоснетесь к раскаленному утюгу и оцените свою непроизвольную физическую реакцию. Тело не раздумывает, верно? Но в более сложных ситуациях решения принимаются после анализа посредством сетей интернейронов.

Одним из показателей растущей важности тщательного помышления о будущем для животных является возрастающая важность интернейронов у более крупных и сложных животных. У червя вида Caenorhabditis elegans всего 302 нейрона, более или менее поровну распределенных между сенсорными нейронами, двигательными нейронами и интернейронами¹¹². Но по мере развития более изощренных нервных систем пропорция интернейронов возрастает, все больше и больше их оказывается в том особом вычислительном органе, который мы называем мозгом. Основная задача мозга – обдумывать и моделировать вероятное будущее с соблюдением правильного баланса между точностью и универсальностью. Как выразилась философ Патрисия Черчленд, «предсказание… есть конечная и наиболее распространенная функция мозга»¹¹³.

Древнейшие признаки наличия простых нервных систем выявлены для эпохи приблизительно шестьсот миллионов лет назад, в период эдиакария [49]49
  Эдиакарий – последний геологический период неопротерозоя, непосредственно перед кембрием, длился приблизительно с 635 до 541 миллиона лет назад. – Примеч. перев.


[Закрыть], когда на планете появились первые животные. С тех пор сами нейроны изменились не сильно, зато вычислительная мощность нервных систем увеличилась на несколько порядков вследствие интеграции все большего количества нейронов во все более сложные сети.

У простейших животных вроде губок нет нейронов или нервной системы. Им это не нужно, поскольку они, как и растения, большую часть своей жизни проводят в неподвижности. У кишечнополостных (медузы) нейроны имеются, но обычно организованы в сети без центрального узла¹¹⁴. Впрочем, у некоторых – та же гидра – нейроны собираются в кольца рядом с важными областями (рот или щупальца), возле которых многое происходит.

Более сложные нервные системы развились у билатеральных животных, у которых есть передняя и задняя, верхняя и нижняя, а также левая и правая стороны – и мозг. Сегодня билатерии составляют большинство животных видов, включая червей и рыб, омаров и насекомых, крокодилов и людей¹¹⁵. Даже у плоских червей обнаруживаются нейроны в пучках (ганглиях) в передней части тела, которой организм обыкновенно встречает все новое. Многие виды беспозвоночных обладают несколькими ганглиями, управляющими разными частями тела. У осьминогов – пожалуй, наиболее разумных беспозвоночных – большая часть нейронов находится в щупальцах. Членистоногие, обширная группа животных, в которую входят насекомые и ракообразные, имеют многораздельный мозг, образованный слиянием двух, а иногда и трех лобных ганглиев. Преимущественно те управляют глазами, усиками/антеннами и ртом.

Нервная система и мозг наиболее экстравагантно развивались у позвоночных или у животных со спинным мозгом. Самый простой способ оценить эти изменения – подсчитать количество нейронов у современных видов. Как уже говорилось, в нервной системе червя Caenorhabditis elegans всего 302 нейрона – настолько мало, что исследователи сумели установить и описать все связи между ними. У морского слизняка Aplysia около двадцати тысяч нейронов. У мухи дрозофилы в мозгу около двухсот тысяч нейронов, а у медоносных пчел, которые относятся к числу наиболее «мозговитых» насекомых, уже около миллиона. У осьминогов может быть до 550 миллионов нейронов¹¹⁶. Млекопитающих характеризует крупный мозг, а в а человеческом мозгу может содержаться до ста миллиардов нейронов, между которыми возможно до тысячи триллионов связей. Каждый нейрон способен посылать до пятидесяти сигналов в секунду, а это означает, что человеческий мозг может выполнять около 10¹⁵ логических операций в секунду¹¹⁷.

Крупные мозги преуспевают в детальном моделировании текущих реалий и возможного будущего. Мягкий клубок нейронов между ушами измученной жаждой молодой антилопы может превратить миллионы сигналов, генерируемых на пути к водопою, в движущееся трехмерное виртуальное изображение с благоухающими травами, что шевелятся на ветру, жужжащими насекомыми и множеством других антилоп; не будем забывать и о запахе львиного прайда, сторожащего водопой. Проклятие! Конечно, не все эти вычисления происходят в мозгу. Многие из них выполняются в нейронных сетях, что тянутся вниз по позвоночнику и по всему телу, вот почему антилопа всегда готова сорваться с места.

Мозг позвоночных состоит из трех основных частей: переднего, среднего и заднего мозга, который напрямую связан со спинным мозгом. Средний и задний мозг управляют процессами, над которыми мы не имеем сознательного контроля – скажем, ходьбой и нормальным дыханием. Это означает, что они заботятся о большей части мышления о будущем. Передний мозг способен обрабатывать более сложную информацию и особенно хорош в моделировании возможного будущего, поэтому он может играть роль исполнителя, выбирая между рекомендациями от других частей нервной системы¹¹⁸. У млекопитающих приматов передний мозг развивался особенно быстро. В ходе эволюции нашего собственного вида часть переднего мозга, известная как нео– кортекс, стремительно увеличилась всего за два миллиона лет ¹¹⁹. Ее размер вырос почти втрое, а быстрее всего росла лобная кора, важнейшая, как считается, область «рабочей памяти, планирования действий и интеллекта». По оценке Герхарда Рота, у человека около пятнадцати миллиардов корковых нейронов, тогда как у китов и слонов, наших ближайших соперников в этом отношении, их около одиннадцати миллиардов, а наши ближайшие родственники шимпанзе располагают от силы шестью миллиардами нейронов¹²⁰.

Как работают нервные системы?

Нервные системы связывают нейроны в огромные сети, подобно компьютерам с их электронными транзисторами. Как и компьютеры, нервные системы общаются (в основном) посредством электрических импульсов. Подобно транзисторам, нейроны могут получать и оценивать несколько электрических сигналов, прежде чем решить, передавать ли их дальше. Когда объединяются в большие, хорошо спроектированные сети, они могут выполнять чрезвычайно сложные вычисления и строить богатые модели мироздания. Еще они могут хранить воспоминания в нейронных сетях, которые не распадаются на протяжении часов, дней и лет.

Чтобы понять, как работают нейроны, придется снова уменьшиться до размеров белка и вновь проникнуть в слизь и слякоть клеточной цитоплазмы. Нас опять станут давить силовые поля, мы продолжим натыкаться на белки и прочие молекулярные образования, которые спешат выполнять свои разнообразные задачи. Но здесь уже масштабы куда крупнее, чем в клетке кишечной палочки. Мы находимся в эукариотическом городе, а не в прокариотической деревне; здешнее население более разнородно и кочует на большие расстояния.

Лишь в двадцатом веке основная структура нейронов была картографирована испанским нейробиологом Сантьяго Кахалем (1852–1934), который заодно оставил нам красивые и научные рисунки нейронов, изученных под микроскопом¹²¹.

Кахаль показал, что всем нейронам присущи три одних и тех же элемента. Во-первых, у каждого имеется основное тело, содержащее ядро клетки и большую часть основного рабочего механизма, а также органеллы (митохондрии), снабжающие энергией. А вот второй и третий элементы – дендриты и аксоны – делают нейроны разными: это две нитевидные структуры, отходящие от основного тела нейрона и контактирующие с другими клетками. Информация попадает в нейрон через синапсы многочисленных дендритов, перемещается в тело клетки и выходит через единичный аксон. Порой аксоны разделяются на небольшое количество ответвлений, по клеточным меркам очень длинных. Так, у человека аксоны седалищного нерва тянутся от основания позвоночника к большому пальцу ноги.

В 1920-х годах биолог Эдгар Адриан доказал, что нейроны обмениваются сообщениями с помощью электрических импульсов (потенциалы действия). Эти импульсы длятся всего несколько тысячных долей секунды и проходят через аксоны по определенным адресам, иногда очень далеко. Все потенциалы действия имеют приблизительно одинаковую мощность и продолжительность, а различаются количеством и скоростью повторения. Как писал Адриан: «Все импульсы схожи между собой, вне зависимости от того, предназначено ли сообщение вызвать ощущение света, прикосновения или боли; если они скучиваются, ощущение сильнее; если разделены каким-либо промежутком, ощущение, соответственно, слабее»¹²².

Генерация потенциалов действия использует обилие энергии от древнего биохимического устройства хемиосмоса, впервые описанного биохимиком Питером Митчеллом в начале 1960-х годов. Мы уже встречали это явление, которое существует с тех пор, как жизнь впервые возникла на Земле, и по сей день происходит в каждой клетке нашего тела. Все клетки способны поддерживать небольшую разницу напряжения на своих мембранах, оттягивая положительно заряженные ионы (кальций или калий) для создания отрицательного внутреннего заряда¹²³. Тем самым они превращаются в крошечные батареи. Внезапное обратное истечение положительных ионов порождает электрический всплеск потенциала действия. Но постоянная подкачка, необходимая для поддержания разности потенциалов на клеточной мембране, – тяжелая работа; на ее долю приходится 80 процентов энергии, используемой человеческим мозгом. Каждая мысль, которая мелькает в уме, каждая блестящая идея или болезненное воспоминание, каждая модель следующего свидания или собеседования при приеме на работу – все подпитывается хемиосмосом и становится возможными благодаря прокачке заряженных молекул через мембраны миллионов нейронов¹²⁴.

У кончика аксона мы добираемся до того синапса, которым аксон принимает и передает информацию дендриту другого нейрона. Существует два способа передачи информации через синапс: либо быстро, с помощью электрического импульса (это хорошо, когда скорость оповещения важнее обдумывания, как в случае с реакцией на прикосновение к горячему утюгу), либо медленнее и осторожнее, посредством движения отдельных молекул, известных как нейротрансмиттеры, которые проникают сквозь крошечную щель в синапсе. (Почему-то на ум приходит сцена обмена заложниками в шпионской драме.) Оставив позади синаптическую щель, нейротрансмиттеры генерируют небольшой импульс¹²⁵. Если новый импульс заряжен отрицательно, он увеличит отрицательный заряд внутри принимающего нейрона, снизив вероятность его возбуждения. Если заряд положительный, то вероятность возбуждения нейрона увеличивается. Но нейрон сработает, то есть передаст сигнал другому нейрону, только после того, как суммирует тормозные и возбуждающие импульсы от десятков или сотен других нейронов, и только в том случае, если сумма не превзойдет определенный порог¹²⁶. Словно венерина мухоловка решает, сомкнуть ли ей челюсти; подобно венериной мухоловке, нейрон оценивает информацию из разных источников, прежде чем возбудиться или не возбудиться.

Потенциалы действия могут передавать сведения со скоростью около девяноста футов в секунду. Это намного медленнее, чем действует современный компьютер. Но качество сигнала не ухудшается, поскольку его передают ретрансляторы, которые в состоянии вести передачу на большие расстояния, подобно в телефоне, когда используется подземный кабель. Вот почему, когда мы ушибаем пальцы ног, боль не ослабевает на пути от пальца ноги к мозгу¹²⁷. Нервная система также работает параллельно. В любой момент времени налицо огромное количество потенциалов действия, совместно выполняющих миллионы одновременных вычислений. Параллельные вычисления объясняют, почему в некотором смысле наш мозг по-прежнему мощнее лучших компьютеров.

Как нервная система помогает животным думать о будущем?

Как запуск всех обозначенных выше потенциалов действия помогает животным творчески и продуктивно думать о вероятном будущем? Организованные в обширные сети, как транзисторы в компьютере, нейроны могут собирать информацию от наших органов чувств, анализировать ее, хранить в памяти, сравнивать с другими воспоминаниями и интерполировать недостающие сведения для построения моделей развития мира. Вообразите, что надо поймать мяч. Вы помните, когда он был брошен и как быстро; ваш ра– зум моделирует вероятную траекторию после интерполяции информации о весе мяча, импульсе и влиянии ветра, а затем рассчитывает нужное местоположение вашей руки.

Воспоминания о прошлых закономерностях являются важными строительными блоками во всех моделях возможного будущего. Нервная система хранит воспоминания в виде более или менее стабильных сетей связанных нейронов. Биолог Эрик Кандел выяснил, как формируются воспоминания, изучая комбинации нейронов у морского моллюска аплизии. Новые методы визуализации, такие как позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ, или функциональная МРТ (фМРТ)), позволили исследователям продолжить изучение этих функций, выявлять и наблюдать связи между образующимися и разрушающимися нейронами в режиме реального времени (отдельные части мозга как бы высвечиваются, когда владелец сознания предается разным видам мышления).

Навыки и воспоминания хранятся в сетях нейронов, связываемых друг с другом по мере усиления синаптических связей. Кратковременные воспоминания формируются споро и могут быстро исчезать, как девушка на свидании одной ночи, а вот нейроны, которые встречаются многократно, способны строить более постоянные отношения. Долгосрочные воспоминания, как в браке, требуют больше вложений, но обычно и длятся дольше.

Мы уже видели это различие у растений. Если память требуется всего на несколько секунд, вы не хотите расходовать энергию. То есть краткосрочная память зависит от мгновенных и обратимых процессов, подобных изменению формы белка у кишечной палочки или ослаблению электрического заряда у венериной мухоловки при первом касании ее челюстей. Закладка долговременных воспоминаний требует более стойких изменений в нейронах, добавления или объединения новых синапсов, а забвение можно трактовать как атрофию синапсов¹²⁸. Чтобы изменить анатомию клетки таким образом, понадобятся новые рабочие белки: факторы транскрипции должны внедриться в клеточную ДНК для пробуждения генов, производящих новые белки, которые создадут новые и более надежные синаптические связи долговременных воспоминаний¹²⁹.

Обучение – то, в чем животные исключительно хороши, – подразумевает создание новых долговременных воспоминаний или корректировку существующих воспоминаний в ответ на новую информацию о возможном будущем. Эрик Кандел показал, что создание и разрыв связей между сетями нейронов объясняют три основные формы обучения. Каждую из них можно рассматривать как индуктивный прогноз, поскольку налицо ставка на вероятное будущее с учетом определенной закономерности в прошлом, извлекаемой из памяти. Привыкание – своего рода негативное обучение, которое помогает кое-что забыть: сигнал А вовсе не обязательно будет соотноситься с событием Б в будущем. Если вы поселились в доме рядом с аэропортом, вас смутит алгоритм предупреждения о внезапных громких звуках как сигнале опасности. Впрочем, вы быстро узнаете, что рев реактивных двигателей отнюдь не сулит немедленную угрозу. При сенсибилизации все наоборот: соотнесенность сигнала А (прикосновение к горячему утюгу) и событием Б (ожог и боль) вполне реальна. Здесь наблюдается подлинная закономерность, которая, к чему есть все основания, сохранится и в будущем. Наконец при классической, или павловской, обусловленности организм учится связывать произвольный сигнал с вероятным будущим результатом после того, как повторение внушает ему новую соотнесенность и новую закономерность. Русский физиолог Иван Павлов (1849–1936) звонил в колокольчик перед кормлением собак, и в конце концов у животных выработалось слюноотделение в ожидании еды всякий раз при звоне колокольчика. (Студентом я год прожил в Ленинграде / Санкт-Петербурге, и, проходя мимо биологического факультета Ленинградского университета, часто слышал лай собак. Мне сказали, что они обитают в бывших лабораториях Павлова, где тот проводил свои опыты.) Вот три способа узнать о том, что, скорее всего, произойдет; они в той или иной форме свойственны всем живым организмам, даже одноклеточным бактериям¹³⁰.

Привыкание разрушает синаптические связи, а сенсибилизация и павловское обусловливание их умножают и укрепляют. Потому-то у скрипачей площадь лобной коры, отвечающей за владение левой рукой (которой держат гриф) может впятеро превосходить площадь коры у обыкновенных людей. Подобные изменения отмечены и у лондонских таксистов – в тех областях мозга, что связаны с картографированием пространства¹³¹. Скрипачи и таксисты выращивают новые синапсы в определенных областях мозга, едва их нервная система решает, что эти структуры помогут справиться с будущим. Мозг человека осуществляет необходимые биохимические изменения, а новая информация запоминается и сохраняется в долговременной памяти.

По мере обновления воспоминания используются для создания сложных, правдоподобных и изменчивых моделей мира. Но частенько, как в мозаике с недостающими частями, возникают пробелы, и здесь на выручку приходит интерполяция. Мы видели на примере куба Неккера, сколь велика способность разума строить модели при ограниченной информации. Наша зрительная система показывает, как мозг собирает новую информацию в сложные модели посредством воспоминаний и изрядной доли интерполяции и догадок. Каждый глаз имеет около ста миллионов фоторецепторных клеток. Информация от этих клеток передается в мозг, который перерабатывает ее в различные типы восприятия: цвет, форму, линии и углы. Далее разум воспринимает усвоенное, корректирует через обращение к памяти, упорядочивает и вставляет недостающие сведения из воспоминаний о схожих сценах в прошлом – например, чтобы заполнить слепое пятно в центре наших глаз. В результате складывается богатая и яркая модель того, что происходило ранее, и закономерности этой модели можно использовать для предсказания вероятного будущего.

Рисунок 4.1. Изображение гигантского пирамидального нейрона в коре головного мозга человека. 1899 г. Чернила, карандаш, бумага.

Пояснение: темная масса в центре – тело клетки. Длинные дендриты в верхней части достигают поверхности мозга более чем на миллиметр (e). Другие дендриты (d) расположены вокруг тела клетки. Обратите внимание на дендриты, и вы увидите множество синапсов, похожих на ворс. Аксон (а) этого нейрона распадается на ветви (c).

Некоторые модели запечатлеваются в нашей долговременной памяти и могут вызываться снова и снова. Но воспоминания, в отличие от фотографий или письменных свидетельств, не просто дубликаты. Они воссоздаются всякий раз, когда о них вспоминают, поэтому они сами изменяются и раскрашиваются более поздними событиями. Вот почему в ретроспективе события, которые запомнились, так легко истолковывать как предсказания. Две тысячи лет назад Плутарх записал множество известных ему предсказаний об убийстве Цезаря. Некий провидец предупреждал Цезаря о «неминуемой опасности» в мартовские иды; когда по пути в Сенат Цезарь «поздоровался с предсказателем и шутя сказал ему: «А ведь мартовские иды наступили!», тот спокойно ответил: «Да, наступили, но не прошли!» [50]50
  Жизнеописания. Александр и Цезарь. Перевод К. Лампсакова и Г. Стратановского. – Примеч. ред.


[Закрыть]». Страбон сообщает об иных странных предзнаменованиях, в том числе о зловещем факте, будто сам Цезарь принес в жертву животное, у которого, как оказалось, не было сердца, и что жене Цезаря Кальпурнии приснилось, будто она держит на руках мертвое тело мужа [51]51
  Автор ошибается: в «Географии» Страбона таких подробностей нет; о видении жены Цезаря упоминал Плиний, а о животном без сердца рассказывал Плутарх. – Примеч. перев.


[Закрыть]. Неудивительно поэтому, что мы часто вспоминаем о предсказании будущего, ведь возможные варианты будущего моделируются постоянно, и велики шансы, что некоторые наши модели будущего окажутся схожими с реальностью. Они будут выглядеть как предсказания, прогнозистам это явление известно как «крепость задним умом»¹³². А уж если прибавить сюда толику ретроспективного «массажа» от воспоминаний! Потому-то вокруг столько ретроспективных прогнозов о многих современных событиях, включая нападение 11 сентября 2001 года на Соединенные Штаты Америки и глобальный финансовый кризис 2008 года.

Для нас воспоминания и модели, составленные нашим разумом, составляют наш мир. В них есть цвет, драма и изюминка реальности. Более того, они максимально приближены к реальности. Как говорит социальный психолог Дэниел Гилберт, наш мозг «собирает информацию, выносит проницательные суждения и высказывает дерзкие догадки, предлагает нам лучшие истолкования текущего положения дел. Поскольку эти истолкования обычно вполне хороши, поскольку они обыкновенно отличаются поразительным сходством с миром как таковым, мы не осознаем, что видим именно истолкование. Вместо этого нам кажется, что мы удобно уселись и смотрим сквозь прозрачное ветровое стекло наших глаз, наблюдая за подлинным (будто бы!) миром. Мы склонны забывать, что наш мозг – талантливый мошенник, ткущий гобелен из воспоминаний и восприятий, причем детали настолько неотразимы, что подделка редко обнаруживается»¹³³.

Модели, создаваемые нашим разумом, суть на самом деле, по словам когнитивиста Анила Сета, «контролируемые галлюцинации»¹³⁴. Это лучшие предсказания нашего разума по поводу происходящего вокруг, с учетом полученных им сигналов. Эти догадки предельно близки к действительности, потому что, прямо или косвенно, они опираются на запас информации, накопленный нами о мире. Данные модели – наши окна в мир и будущее, они формируют каждую сторону нашего мышления о будущем.

Конечно, механизм предвосхищения будущего состоит не только из «живых» нейронных компьютеров. У разумных организмов, скажем, у млекопитающих, алгоритмы или эмпирические правила, хорошо себя показавшие в прошлом, подкрепляются эмоциями. Мозг и тело нашей молодой антилопы не просто советуют убегать для спасения жизни от львиного прайда. Они также выделяют гормоны, которые заряжают животное энергией, вызывают, как пожарная сигнализация, сильные эмоции страха и паники, побуждают к бегству. Эмоции влекут его в «красную» зону конуса будущего 3. Так обстоит дело и с людьми. Наши эмоциональные системы – часть большого репертуара полуавтоматических реакций на знакомые ситуации, в которых тщательное обдумывание чаще всего не требуется, а важна как раз скорость реакции. Просто вспомните о страхе, который мы испытываем, когда начинаем задыхаться. Связь между нервной системой и эмоциями объясняет, почему о различии между хорошим и плохим будущим не просто думают, почему его ощущают – причем достаточно остро. Мы питаем сильные чувства по поводу многого на свете, и – по крайней мере, у людей – эти чувства закладывают основу для большей части морального и этического мышления.

Эмоции тесно связаны с быстрыми алгоритмами, которые дают советы о будущем, опираясь на закономерности, а не на строгое осмысление происходящего. Эти удобные алгоритмы составляют часть того, что психолог Даниэль Канеман называет «быстрым мышлением»¹³⁵. Такое мышление интуитивно, протекает в основном подсознательно и не требует особых усилий. Но это оно обрабатывает большинство наших решений о будущем. Оно незаменимо, когда нам не хватает времени, информации или энергии, чтобы глубоко обдумать проблему; к нему прибегают в простых случаях, и обычно быстрое мышление указывает правильное направление действий – обычно, но не всегда. Порой оно оказывается слишком быстрым, как следует из экспериментов Канемана и его партнера Амоса Тверски. Например, быстрое мышление опирается на легкодоступную информацию, то есть делает выводы преждевременно, основываясь на том, что Канеман и Тверски в шутку называют «законом малых чисел»¹³⁶. Наша молодая антилопа могла бы сказать своей матери: «Я ходила к водопою четыре раза, и там были львы, но они не пытались меня убить. Почему ты не хочешь, чтобы я ходила туда?» Мы все обобщаем недавний опыт, и нередко делаем это по смехотворно малой выборке – так, допустим, спортивная команда увольняет тренера после двух неудачных сезонов. Быстрое мышление объясняет, почему столько наших мыслей о будущем ситуативно, даже при поддержке сложной нервной системы.

С другой стороны, пусть быстрое мышление создает проблемы, у нас достаточно времени и умственной энергии для вида с большим мозгом, чтобы успеть мобилизовать вторую систему, которую Канеман называет «медленным мышлением». Это мышление использует мать-антилопа, отвечая дочери: «Твоя выборка слишком мала, чтобы делать выводы. Я прожила дольше и помню последний день твоего отца. Держись подальше от водопоя!» Медленное мышление требует определенного уровня сознательности, поэтому именно тут мы вправе уже буквально рассуждать о помышлении будущего. Медленное мышление требует больших усилий и большей сосредоточенности, оно изучает все более тщательно, использует больше информации и проверяет свои выводы крайне скрупулезно. Иными словами, у больших разумных организмов вроде нас с вами именно медленное, сознательное мышление принимает многие важные, «административные» решения о будущем. Разделение труда между быстрым и медленным мышлением в большинстве случаев осуществляется почти незаметно. Как выразился Канеман, «это сводит к минимуму усилия и оптимизирует производительность»¹³⁷.

В завершение отмечу, что многое остается загадочным в биологии мышления о будущем. Как заявил, слегка преувеличивая, ученый-компьютерщик Стюарт Рассел, «что касается обучения нейронов, их познания, запоминания, рассуждений, планов и решений – по большей части об этом остается лишь догадываться»¹³⁸. Мы понятия не имеем, как триллионы нейронов сообща способны порождать яркое ощущение реальности в наших головах в качестве подготовки к будущему. У нас нет реального понимания источника осознанности или сознания (Элисон Гопник говорит о «том, от чего избавляют анестетики»¹³⁹). Мы не знаем, на каком этапе эволюции впервые возникает свет сознания. Неужто страдающая от жажды молодая антилопа сознательно думает о своей грядущей участи? Многие философы описывают проблему сознания как «трудную» – этот термин впервые употребил философ Дэвид Чалмерс в 1995 году. Сознание для многих философов и психологов не менее проблематично, нежели темная материя и темная энергия для космологов. Но, чем бы ни было сознание, оно позволяет нам осознавать мысли о будущем, присутствующие у нас на протяжении большей части нашей бодрствующей жизни.