Текст книги "Всемирный разум"

Так все же, это чтение сознания или нет?

Пора нам ответить на ключевой вопрос. Эта система действительно читала в моем сознании?

Если наблюдать со стороны, дело представляется именно так. Я не делал ни единого движения, а буквы сами появлялись на экране монитора.

Вывод: происходящее в моем сознании читалось. Однако в реальности все обстоит сложнее. Система не понимает, каким образом мое сознание представляет отдельные идеи – например, различая «A», «M», «B», «E» и «R», не говоря уже о самом имени «AMBER». Устройство отслеживало электропотенциал мозговой волны P300, возникающей в ответ на некие события, – вот и все. Да, именно так. Система заставляла буквы зажигаться и гаснуть в произвольном порядке и всякий раз ожидала появления волны P300.

С лингвистической точки зрения, в распознающей мои интенции машине никакого «мыслительного процесса» не было и в помине. Обстоятельство, как я ранее предупреждал, несколько разочаровывающее. Но и волнующее тоже.

Если бы меня спросили, что можно было бы сделать с потенциалом P300, я бы ответил: максимум, просто задействовать переключатель. «Включить» – «Выключить». 0 (ноль) – 1 (единица). «Да» – «Нет». Однако, усложнив разработку, можно было бы добиться и того, чтобы заданным образом выделялась любая из 26 букв алфавита. Вообще, двоичный код помогает добиться очень многого. Так все компьютеры, в сущности, и действуют: гоняют туда-сюда внутри своих микросхем нули и единицы и благодаря этим челночным операциям успешно выполняют свою работу.

Я начал понимать, каким образом активность мозга реализуется физически. Когда система улавливает в вашей голове некую мысль и выводит ее на экран монитора, последнюю уже нельзя воспринимать как нечто нематериальное. Что-то происходит в реальности. И не нужен уже никакой бессмертный эфирный Дух. Вместо него – ваши собственные нейроны, передающие друг другу электрические импульсы и подпитывающие себя крошечными порциями серотонина и глютамина. Вы начинаете ощущать происходящее. И знаете, что компьютер тоже знает об этом.

Все это оказалось одновременно несколько разочаровывающим и глубоко проникновенным. Очевидным и таящим в себе открытие.

Я сдернул с себя шлем и поблагодарил Штефана. Клейкое вещество, улучшающее контакт, оставалось на моих волосах, но, слегка расчесав их пальцами, я обнаружил, что оно действует как гель для укладки. Так что, близко пообщавшись с машиной, я чувствовал заметный душевный подъем.

Что умеют наши руки: дактильная азбука

К тому времени я уже провел в университете Галладета половину текущего семестра, изучая ASL II. Курс ASL I, за который я взялся осенью, на поверку оказался куда более трудным, чем я предполагал.

Занятия длились две недели по шесть часов в день, и то была работа на износ. Погружение было полным: обычная английская речь не использовалась совсем. В учебном пособии не приводились определения используемых знаков. Прилагаемый к учебнику видеокурс также не был переведен на английский. Вы получали на руки краткое описание того, чему посвящен тот или иной диалог, и более ничего. Стало очевидно, что, как предполагалось, я должен самостоятельно выяснить смысл каждого знака.

Передача слов по буквам, или ручная азбука (fingerspelling)[47]47
  Известно несколько вариантов перевода на русский язык термина fingerspelling: ручной алфавит или ручная азбука, алфавит или азбука глухонемых, дактильная азбука, дактилология. – Прим. пер.


[Закрыть], была еще более трудным делом. Она применяется для побуквенной передачи (spelling) имен и новых слов. Рукой, всякий раз принимающей уникальную форму, можно передать каждую букву алфавита. К примеру, чтобы показать букву «A», следует свернуть четыре пальца, поджимая их к ладони, а большой оставить выпрямленным. Дактилология – малая часть ASL, но она принципиально важна. С помощью ручной азбуки я мог медленно показать, как меня зовут. Однако, наблюдая за такими же действиями окружающих, иногда чувствовал себя беспомощным. Их пальцы двигались так быстро, что я совершенно терялся. Пока я успевал сообразить, что кто-то, пользуясь ручным алфавитом, уже начал передавать слово, само оно уже давно было «произнесено».

Зато я был докой во всем, что касалось фонем английского языка – со всем их беспорядком. Меня всегда очень занимал вопрос, каким образом сознание может уцепиться за что-то надежное в бурном лингвистическом потоке. Допустим, коммуникация в определенный момент началась – но что мозг человека делает далее? Пусть некто говорит, обращаясь ко мне: «Мою собаку зовут Ровер». Каким образом последнее «р» в кличке Ровер позволяет мне помнить, что имеется в виду именно та собака, о которой идет речь, и что она принадлежит говорящему, а само это «р» – часть собачьего имени? Как мозг связывает настоящее с прошлым?

Подобная постановка вопроса может показаться академической, но суть дела имеет прямое отношение к развитию технологий сканирования головного мозга. Как станет ясно из дальнейшего изложения, «чтение» памяти – это на самом деле считывание сигналов мозговой активности. Поэтому нам необходимо выяснить, каким образом мозг хранит воспоминания. А уж после этого разберемся в том, как технология выявляет их, анализируя нашу деятельность.

Как действует оперативная память мозга

Нейроны способны временно хранить поступающую информацию, изменяя силу синаптических связей[48]48
  Синапс – область контакта нервных клеток между собой или с иннервируемыми ими тканями. – Подробнее см. гл. 5. – Прим. пер.


[Закрыть]. Сила последних зависит, в частности, от наличия в синаптической области различных химических веществ и потому может варьироваться в определенном диапазоне. Изменение силы синаптических связей в пучке нейронов равнозначно репрезентации событий во внешнем мире. В некоторых случаях влияние на структуру подобных связей могут оказывать и сигналы, поступающие из других областей мозга. Скажем, кто-то из друзей называет вам по памяти номер телефона: «555-4347». Вы беретесь за трубку своего мобильного, повторяя про себя: «555-4347, 555-4347». Ваш внутренний голос воспроизводит для вас звуковой сигнал, посредством коего вы и узнали этот номер, – и синаптические связи обновляются. Такова одна из схем, которой можно отобразить работу краткосрочной – или оперативной – памяти. Обратная связь подобного рода (feedback structure) служит созданию так называемой рекуррентной сети (recurrent net).

В рекуррентной (с возвратным сигналом) сети информация движется как снизу вверх, так и обратно. Наше ухо улавливает звук, после чего соответствующий сигнал поступает в определенную группу нейронов в слуховой зоне коры головного мозга. Однако туда же поступает сигнал и из другой части мозга – той, которая обрабатывает информацию на более высоком уровне, абстрагируя ее и усиливая значимость поступивших данных. То есть начинает информационный цикл восходящий поток данных (из внешнего мира), однако осуществляет их последующую обработку нисходящий – управляемый высшими отделами мозга. Вы можете повторять про себя набираемый номер до тех пор, пока вам не ответят на телефонный вызов. Аналогичным образом вы запоминаете начало фразы, в то время как говорящий уже добирается до ее конца.

Конечно, такое объяснение работы оперативной памяти мозга является упрощенным, однако оно дает отправную точку для понимания механизма майндридинга. Используя имплантированное устройство, которое воспринимало бы сигнал, проходящий по нервным путям, нам нужно сначала уловить нисходящий поток данных, а затем – с помощью более или менее сложного алгоритма – дешифровать этот сигнал. Причем, если данные восходящего потока относительно конкретны (фонетическая оболочка слова), то нисходящего – относительно абстрактны (смысловое ядро слова). Быстрые и довольно беспорядочные движения глаза дают информацию для первого из них, а устойчивые зрительные образы объектов обеспечиваются данными, поступающими по второму.

Казалось бы, так в наш мозг поступают только впечатления. Однако в действительности подобным же образом можно прочитать практически все, чем заполнено наше сознание: воспоминания, эмоции, концепции, внутренний диалог. Хотя все эти составляющие осознаваемого нами опыта не столь уж четко отграничены друг от друга. Подобно воспоминаниям и переживаниям, слова служат своего рода ярлыками, которые мы используем для классификации всего того, что есть в нашем сознании. Впрочем, существует и особый механизм, с помощью которого мозг обеспечивает «подъем» информации. В главе 5 мы в общем виде рассмотрим аргументацию Вернона Маунткастла (Vernon Mountcastle) и Джеффа Хокинса (Jeff Hawkins), полагающих, что существует некий универсальный алгоритм, поддерживающий восходящее направление любой ментальной операции. Как только мы сумеем изучить его, получим возможность считывать данные о соответствующей ментальной активности и влиять на характер протекающих процессов – посредством тех имплантов, в которых будет применяться особый, декодирующий, алгоритм, призванный заменять исходный.

Бог со словарем из двух слов

Но прежде, чем начинать рассмотрение этого магического, как может показаться, алгоритма, который послужит нам в будущем, важно понять алгоритмы, действующие в настоящем. Описанный выше шлем, использующий методику энцефалографии (ЕЭГ), способен «детектировать» одно и только одно событие, происходящее в головном мозге: волну P300. И вы точно знаете, что ваша зрительная система находится в состоянии алертности. Да, именно так. Полагаясь на эти простые исходные данные, вы можете делать всякие умные вещи. Но прочитать (не говоря уже о дальнейшей дешифровке) информацию, связанную с вашими впечатлениями и воспоминаниями, с помощью данной методики уже не получится.

Не получится и с помощью fMRI, хотя функциональное магнитно-резонансное сканирование (ФМРС) проникает глубже, чем электроэнцефалография. В отличие от ЭЭГ, оно «видит» схемы нейронной активности, поэтому с его помощью можно, в определенной мере, судить, о чем думает мозг. В уже упомянутой научной работе «Как читать скрытые намерения человека в его мозге» авторы пишут, что данная методика позволила отслеживать, как испытуемые, которым показывали два числа, выбирали определенную арифметическую операцию – сложение или вычитание. Разумеется, отсюда еще очень и очень далеко до алгоритма майндридинга. Тем не менее, это поможет нам вплотную подойти к сути дела.

Прежде всего, постараемся внимательно разобраться с инженерными деталями. Один из авторов этой научной работы – нейробиолог Джон-Дилан Хайнс (John-Dylan Haynes) – и его сотрудники для исследования мозговой активности испытуемых применили оборудование MRI. Сканеры MRI довольно громоздки (соразмерны уличной кабинке), очень дорогостоящи (от 1 млн долларов и выше) и представляют собой цилиндрический магнит – достаточно большой, чтобы охватить тело человека. Магнит находится в «рубашке» – емкости, наполненной жидким гелием, – и охлаждается в той степени, которая требуется для получения эффекта сверхпроводимости. Как следствие, создается необычайно мощное магнитное поле. Известно, что сканеры MRI способны раскачивать находящиеся в том же помещении тяжелые резервуары с кислородом. Столь сильное поле позволяет определенным образом «выстраивать» некоторые молекулы в человеческом теле – что и дает возможность ясно видеть различные внутренние структуры организма.

Сканеры MRI отображают мягкие ткани организма так же, как рентгеновские лучи – костную ткань. Они позволяют получать не только детализированные мгновенные снимки отдельных частей тела (snapshots of body parts), но и видеозапись, отображающую активность мозга (movies of brain activity). Когда испытуемый о чем-то размышляет, некоторым группам нейронов требуется больше кислорода. Фиксируя изменения в молекулярном состоянии гемоглобина – вещества, отвечающего за доставку кислорода к тканям мозга, – сканер MRI показывает, какая часть мозга активна в определенный момент времени. Эта методика называется функциональным магнитно-резонансным сканированием (functional MRI) и для краткости обозначается аббревиатурой fMRI.

Ее и применяли Хайнс и его команда. Испытуемых помещали в кабинку с магнитным полем и охлаждающей оболочкой (всегда поодиночке, разумеется) и показывали слайд, надпись на котором предлагала принять определенное решение – сложить два появляющихся перед глазами числа или вычесть одно из другого. Примерно так, как показано на картинке ниже.

Испытуемым давали несколько секунд на то, чтобы подумать и тем самым передать информацию о своем решении в память головного мозга. Затем два числа появлялись на втором слайде.

Через несколько секунд возникал третий. На нем были показаны четыре цифры: результаты двух операций (сложения и вычитания) – то есть сумма и разность чисел с первого слайда, а также еще два неверных ответа.

Подопытный сообщал исследователям, какое из чисел он получил, и таким образом обнаруживалось, каким был выбор: складывать пару чисел на первом слайде или вычитать одно из другого.

В течение того точно определенного отрезка времени, когда подопытные передавали свои решения в память, сканер MRI тоже делал свою работу – отслеживал состояние префронтальной области коры головного мозга. Эта область считается самой молодой, сформировавшейся в процессе эволюции человека позже всех прочих (она отвечает за абстрактное мышление). Каждые три секунды магнитно-резонансный сканер «фотографировал» ее, создавая ее объемное изображение (3D picture). Разрешение «снимков» получалось не очень высоким, поскольку создатели fMRI пожертвовали резкостью в пользу скорости, и экспериментаторам приходится довольствоваться изображениями минимального размера. Зато ученые, изучая те или иные схемы (patterns) активности мозга, могут наблюдать за ней в широких пределах.

Однако человеческий мозг с его квинтильонами синапсов в любое мгновение может сделать гораздо больше, чем принять одно решение о том, сложить ли два числа или вычесть одно из другого. Разбираемая нами научная работа не объясняет, благодаря чему исследователи получили право заявить: «Отмеченная в области префронтальной коры головного мозга активность означает, что подопытный принял решение сложить два числа». Точнее, объясняет, но имплицитным образом – предполагая, что читатель знаком со статистическими методами, составляющими основу данного эксперимента. И я почувствовал: чтобы продвинуться далее, мне нужно получить докторскую степень в области математики либо приобрести глубокие знания в сфере магнитно-ядерного резонанса.

И надо же было такому случиться, что подобными знаниями как раз обладала Регина Нуццо, работавшая по программе специального гранта, выделенного на анализ данных, получаемых при использовании fMRI головного мозга человека. Вот почему я постоянно посылал ей текстовые сообщения. Она заглянула в эту статью и объяснила, что тестирование проводилось снова и снова. У подопытных могло возникать множество случайных, не относящихся к делу мыслей, но одна из них в процессе сканирования присутствовала и проявляла себя постоянно – о том, какое решение принять: складывать или вычитать. Раз за разом отсеивая информационный шум, ученые смогли выделить именно ту форму нейроактивности, которая соответствовала принятию данного решения. После этого все ненужное просто отфильтровывалось.

Регина также пояснила, что ученые проводят анализ после сбора всех данных. Во время же эксперимента они не могут воззвать к подопытным: «О, мы видим, что вы намерены произвести сложение. Отлично, так и делайте!» Напротив, экспериментаторы прогоняют все тесты за один раз в надежде, что по окончании сканирования выявят закономерность, которую и требуется установить. Как только повторяемость данных приводит к ней, исследователи анализируют полученные результаты, сверяя их с новыми порциями информации. Выявляются ли при этом паттерны, относящиеся к решениям? Ученые обнаружили, что да, выявляются – в среднем, с точностью до 71 %.

На этой стадии эксперимента исследователи вновь помещают испытуемых в кабинку для сканирования и в режиме реального времени считывают их решения «Сложить» / «Вычесть» с точностью в 71 %. Иными словами, ученые могут считать, что в их руках – настоящая машина для чтения сознания.

Увы, действующая с определенными ограничениями. 71 % корректных показаний – это хороший результат, но до совершенства еще далеко. Хотя оное – не более чем иллюзия: одни и те же мысли в нашем сознании могут активировать нейронные связи (в структурном смысле), но последние всякий раз будут создавать не вполне совпадающие паттерны. Этот факт говорит не в пользу рассмотренных выше установленных алгоритмов: данные схемы интерпретации данных не учитывают, что несколько отличающиеся друг от друга паттерны мозговой активности могут иметь один и тот же ключевой смысл. Представьте: вы – на вечеринке и дважды повторили одну и ту же фразу. Слова одни и те же, но прозвучать они могут по-разному – из-за, так сказать, уровня звука или взрыва хохота, донесшегося из угла помещения.

И даже если результаты эксперимента будут абсолютно безупречными, данная методика позволит распознавать только две мысли: «сложить» и «вычесть». Не «умножить» и не «разделить». И, тем более, не «чек запаздывает на неделю», или «Эмили весь день была всем недовольна», или «мне нужно в туалет». В сущности, эксперимент имеет еще более жесткие ограничения, чем уже рассмотренные. Активность нейронов при сложении чисел внутри тесной и шумящей машины для магнитно-резонансного сканирования может заметно отличаться от, казалось бы, той же активности, но проявляющейся тогда, когда человек, подбивая баланс, что-то складывает, держа в руках собственную чековую книжку. «Сложить» в процессе эксперимента в действительности означает: «Пусть подопытный произведет операцию сложения во время тестирования и нахождения внутри кабинки магнитно-резонансного сканера».

В этом смысле мало что объясняет понимание того, каким образом «сложить» репрезентируется в мозге или как интенция проявляется во внутреннем опыте. Связано ли сложение чисел с молча, про себя произносимым словом или же с фонемой, которую оживляет сигнал обратной связи, имеющий отношение к оперативной памяти? Может быть, возникает невербальный образ – интуитивный, но основанный на «пирамиде» прежних данных? Или же мы имеем дело со зрительным образом знаковой природы? Или пробуждаются детские воспоминания о первых уроках арифметики? Или мы должны прийти к комбинации всего этого?

Однако заметьте: мы добиваемся большего, чем при использовании шлема для майндридинга. Магнитно-резонансное сканирование действительно позволяет наблюдать за нейроактивностью, хотя разрешение картинки остается низким, и мы вынуждены интерпретировать данные семантически. Зато можем уверенно заявить: данная схема, отображающая активность нейронных связей, при данных условиях должна означать только одно – «сложить».

В этом смысле мы действительно имеем устройство для чтения сознания. Только представьте себе: вы молча лежите в темной трубе сканера, по секрету от всех принимаете решение «сложить» – и точно знаете, что машина узнает об этом. Похоже на молитву, обращенную к Богу, хотя у него вместо крови – жидкий гелий, вместо духа – тысячи линейных кодов, а словарь состоит всего лишь из двух слов. Вот что нам может позволить fMRI. Это все равно, как если бы удалось утащить 1 доллар из Форта Нокс. Замечательно, что вы пробрались внутрь и кое-что вынесли наружу. Но вот касательно всего скрываемого человеческим сознанием богатства… До него еще далеко.

Черные ящики

В методологии Хайнса мозг – это черный ящик, для которого характерно то, что паттерн X может изменяться под воздействием ментальной активности, равнозначной фактору Y. Вы не знаете, почему некий паттерн, соответствующий определенной активности мозга, значит именно то, что значит, – вы просто принимаете это значение к сведению. И ничего другого методика распознавания многовариантных паттернов вам предложить не может.

Я бы назвал этот тип майндридинга «чтением сознания в черном ящике» (mindreading blackbox reading) или, для краткости, блэкбоксингом (blackboxing). Идея в том, что блэкбоксинг очень напоминает то, как вы узнаете кого-то по походке. Скажем, ваш друг Фрэнк ступает тяжело и припадает на пятку левой ноги. По его шагам вы всякий раз и узнаете, что идет именно Фрэнк. Однако ничто не говорит вам о том, почему он ходит подобным образом. Вам не известно ни о его спортивном прошлом, ни о неврологическом состоянии мускулов ног.

Заметьте: чтобы воспользоваться возможностями блэкбоксинга на деле, вы должны заранее знать, чего хотите. Например, вы намерены выявить паттерн нейронной активности или зафиксировать всплеск волны P300? В любом случае, вам необходимо знать, как проявятся и что будут означать эти явления в определенной ситуации. Это, по определению, предельно закрытая система. Машина знает, что один паттерн означает «сложить», другой – «вычесть». Но если находящийся в сканере подопытный решит подумать «умножить» – все потеряно, эксперимент провален.

Все это накладывает на майндридинг жесткие ограничения. Если сформирован набор предустановленных паттернов ментальной активности, коммуникация какого объема может осуществляться на этой основе? Очевидно, что максимум в данном смысле – это система наподобие азбуки Морзе. У нас уже есть два примера: алфавит и выбор «сложить» / «вычесть». Неслучайно ограниченна и методика Хайнса – какой бы заманчивой и основательной она ни казалась. Методология, в основе которой лежит поиск соответствия определенным паттернам, по самой своей природе неспособна ничего рассказать о личном опыте осознания, который переживает человек, ставший объектом эксперимента. Наши мысли, чувства, впечатления, желания – все это остается за пределами понимания ученых.

Мы подошли к критически важному пункту. Компьютеры, обладая современным уровнем возможностей, могут соотносить паттерн нейроактивности X со схемой поведения Y. Как мы увидим в главе 6, сегодня существуют программы, моделирующие информационный поток в мозге. Благодаря этому становится возможным предугадывать, что именно последний пытается сделать. Компьютеры достаточно хорошо выявляют простые интенции человека, однако ни одна машина – даже в отдаленной перспективе – не способна понимать наши мысли, мотивы, фантазии и надежды.

На это способны только два устройства. И одно из них – другой человеческий мозг. Если между одним мозгом и другим, подобно corpus callosum, возникнет электронный мост с достаточной пропускной способностью, то воспринимающий (благодаря обучению и практическому опыту) сможет пробиться через хаос чужих мыслей – научившись понимать их ясный смысл так же, как учатся понимать иностранный язык. Именно так я и постигал язык жестов – совершая ошибки и нащупывая свой путь. По предположению Пола Черчланда, наступит время, когда два человеческих мозга, возможно, научатся действовать совместно столь же слаженно, как два полушария одного.

Другое устройство, способное решить данную задачу, – подключенный непосредственно к мозгу «умный» компьютер. Несомненно, его «ум» будет принципиально отличаться от человеческого. Во-первых, потому, что не прошел начавшийся в африканской саванне путь эволюции. А во-вторых, он не содержит в себе ничего, что могло бы противодействовать рефлекторным механизмам, заставляющим человека сражаться или спасаться бегством (fi ght vs. fl ight refl exes), либо, наоборот, поддерживать сексуальное влечение или способствовать утолению голода. Такой компьютер никогда не станет умным «по-человечески». Однако, обладая определенным уровнем интеллекта и способностью к обучению, он будет, вероятно, обладать своего рода интуитивным пониманием человеческого мозга.

Есть немало теорий, объясняющих, каким образом будет достигнут этот уровень искусственного интеллекта, – и одну из них мы обсудим далее. В настоящий момент моя точка зрения такова: единственное устройство, способное действительно понимать сознание человека, – это другое сознание. И не имеет значения, какова его материальная основа – кремниевая или углеродная. Главное требование заключается в том, чтобы сознание было сознанием.