Как мозг представляет себе окружающий мир

Чтобы какое-нибудь слово или понятие стало предметом наших мыслей, это слово или понятие должно быть представлено в нейронной сети у нас в мозге. Аристотель выдвинул это же соображение более двух тысяч лет назад. Пусть и не зная ничего о нейронных сетях, он говорил, что человеческая мысль опирается на внутренние представления о мире, и усматривал разницу между образом, какой воспринимают наши глаза, и косвенным восприятием его у нас в мыслях[79]. Он также считал, что женщины – ущербные мужчины и зубов у них меньше. Много в чем заблуждался Аристотель. Однако в том, что касается мысли человеческой, его наблюдение оказалось и верным, и важным. Раз у нас в мозге нету видеоэкрана, где напрямую воспроизводятся оптические данные, добытые сетчаткой, значит, мозг неизбежно переводит и кодирует эти данные, а любой подобный процесс способен искажать наше мышление и ограничивать его.

Кодировать приходится не только данные, поступающие от органов чувств, а вообще любые, начиная с факта, что лед есть замерзшая вода, и заканчивая выводом, что Сатана – не самая удачная собачья кличка. И так же, как это верно для кодирования данных, полученных от органов чувств, способ представления знаний, идей и прочих сведений значительно влияет на то, что мы об этих сведениях думаем.

Представьте, например, что вы заучиваете какой-нибудь номер телефона. Хранить эти данные можно очевидным способом – в виде последовательности цифр или же картинкой, в том виде, в каком вы их записали. Но мозг поступает иначе. Чтобы в этом убедиться, попробуйте назвать любой номер телефона задом наперед. Это легко, если номер записан на бумажке, а вот из памяти прочесть его так непросто. Это ограничение возникает из-за того, как телефонные номера представлены у нас в мозге.

Вопрос о том, как представлять то, чему быть «мыслью о», – вопрос, который приходится решать любой системе обработки информации. Например, в 1997 году «Ай-би-эм» прогремела в прессе со своим компьютером под названием «Темно-синий» [ «Deep Blue»] – этот компьютер победил тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в турнире из шести игр[80]. Первая задача, с которой имела дело команда «Ай-би-эм» при разработке «Темно-синего», состояла в том, чтобы определить, как программе представлять игру внутри, в потрохах компьютера. Программисты решили создать дерево всех возможных ходов и ответов и набор правил, согласно которым оценивать желательность (или «ценность») любой расстановки фигур на доске. Это представление определило, чем «Темно-синий» занимался, «размышляя» над очередным ходом: он анализировал свое дерево положений в игре.

Мозг Каспарова представлял задачу шахматной игры не как дерево ходов, а гораздо более мощным способом – как собрание осмысленных закономерностей. Гроссмейстер рассматривал как единое целое небольшие группы фигур, взаимно защищающих друг дружку, вместе нападающих на фигуру противника или контролирующих те или иные клетки поля. По оценкам нейробиологов, Каспаров был способен распознавать примерно 100 000 разных положений на доске, состоящих из таких вот скоплений фигур.

Для нейронных сетей, работающих в режиме «снизу вверх», представлять игру в понятиях композиций фигур вполне естественно, тогда как метод дерева возможностей, примененный программистами «Ай-би-эм», – естественный способ представлять данные в традиционном компьютере с режимом деятельности «сверху вниз». Подход мозга приспособлен для эластичного мышления. Такой подход содействует анализу в понятиях общей стратегии и принципов и способности совершенствоваться, обучаясь. Подход поиском по дереву вариантов приспособлен для пошагового логического анализа, применяемого компьютерами. Он сводит любое решение, какой ход сделать, к сложнейшему математическому расчету, предоставляющему ответ, но не понятийное понимание – и куда меньше потенциала для обучения.

При неограниченном времени поиск по дереву в принципе способен выдать оптимальный ход. Но поскольку на практике выделенное время не безгранично, качество компьютерных решений зависит от быстродействия его технического оснащения. «Темно-синий» был намного быстрее в оценке шахматных положений, чем Каспаров: компьютер успевал оценить миллиард вариантов за время, которое Каспарову требовалось, чтобы оценить один[81]. То, что Каспаров все равно задал «Темно-синему» жару, как бы ни отставал сам от компьютера, говорит о мощи эластичного мышления, какое человеческий мозг умеет применять, чтобы ставить и анализировать задачи.

В прошлом десятилетии программисты разработали машины, способные играть во всякие другие игры, – с не менее впечатляющими результатами. В 2011 году, например, компьютер «Ай-би-эм» по кличке «Уотсон», наделенный емкостью хранения в четыре терабайта и доступом к двум сотням миллионов страниц содержательного текста, победил тогдашних чемпионов телевикторины «Рискуй!». Тем временем процессоры становятся такими быстродействующими, что шахматный компьютер стоимостью в сто долларов способен запросто разделаться с мировыми чемпионами по шахматам среди людей[82].

В последнее время компьютерное сообщество осознало совершенство метода, какой биологические системы применяют для обработки данных. Как я уже говорил, компьютерщики теперь пытаются этот метод воспроизводить, разрабатывают программы, подражающие режиму «снизу вверх» наших нейронных сетей. Запущена так называемая «гонка вооружений» среди дарований в области искусственного интеллекта. «Гугл», попробовав свои силы при создании программы, распознающей котов, возглавил попытки нетрадиционного подхода (см. Главу 2). «Фейсбук», «Эппл», «Майкрософт» и «Амазон» ринулись следом.

Эти усилия принесли плоды – например, в виде компьютера, способного одолеть человека в игре в го; возникла и гораздо более совершенная версия Гугл-переводчика. По сравнению с традиционным подходом это все шаг вперед, но настройки внутреннего представления данных у нынешних нейронных сетевых систем приспособлены для той или иной конкретной задачи, под которую система придумана, и не умеют приспосабливаться, если задачу изменить, – не говоря уже о том, чтобы применять мышление к широкому диапазону различных областей знания. Они превосходно обучаемы в «сильно структурированной ситуации», как сказал один специалист по искусственному интеллекту, но это все еще «не уровень понимания, как у человека»[83].

В результате даже самые передовые компьютеры нашего времени и близко не похожи на то, чем представлялся Общий решатель задач на заре существования искусственного интеллекта.

Компьютерщикам пришлось собрать отдельную машину для игры в го и отдельную – для обслуживания процесса перевода между языками. Один-единственный человеческий мозг справляется с обеими этими задачами, попутно контролируя равновесие тела, стоящего на одной ноге. Подобная гибкость, очевидно, необходима животному мозгу: мы имеем дело со множеством жизненных ситуаций, и отдельных мозгов на каждую не напасешься. Чтобы решать непредвиденные задачи, какие возникают у сложных форм жизни, мы, животные, развили себе эластичный ум, способный спонтанно создавать представления без всякого внешнего вмешательства – в нашем переменчивом мире такой навык необходим. В этом и состоит чудо биологической обработки данных. А потому, если хочется соорудить Общий решатель задач, по-прежнему лучше найти себе партнера и создать нового человека.

Как мозг создает смыслы

Задумаемся, что происходит, когда случается что-нибудь простое – наподобие звонка в дверь. Легко ошибиться и счесть, что наше восприятие этого события как звонка есть физическая действительность, но на самом деле это не так. Физическая действительность звонка в дверь – волнообразное распространение возбуждения среди молекул воздуха.

Микрофон, улавливающий звук дверного звонка, представит его в виде модуляции электрического тока, которую можно передать, скажем, к динамику, тот распозна́ет ее и воспроизведет. Радиоприемник воспримет это же физическое явление как модуляцию электромагнитной волны. Компьютер представит его в виде последовательности нулей и единиц, зашифрованных в квантовых состояниях материалов, из которых выполнены компьютерные комплектующие. Змея, дремлющая у вас дома, учует активацию дверного звонка по тому, как вибрации воздуха сотрясают пол, на котором покоится ее подбородок, и создаст из этого ощущения свое представление событий – какое уж оно там у змей.

У нас в мозге физический звук дверного звонка передается от уха и представлен состоянием сети нейронов в слуховой коре височных долей. Мы переживаем это событие как звонок. Но это представление не истиннее тех четырех, которые я перечислил выше. Это всего лишь конструкт, позволяющий нам усваивать информацию и рассчитывать сообразный отклик.

Некоторые люди с особенностью восприятия, именуемой синестезия, воспримут сигнал дверного звонка не только как звук, но и как цвет. То, что некоторым человеческим мозгам вибрация молекул воздуха представляется как оттенок, может показаться странным. С точки зрения физики же представление звонка как переживания, которое мы именуем звуком, не естественнее восприятия, называемого нами «цвет». Более того, никто не знает, что переживает змея – или летучая мышь, или пчела, – когда воспринимает звонок в дверь, или как переживал бы его разумный инопланетянин, поскольку нет причин считать, что все они получают этот опыт из того же звонка, что дан в восприятии нам.

Как бы тот или иной организм ни представлял у себя в мозге физический звук, это все равно лишь начало. Все виды, если желают выжить, вынуждены обрабатывать входящие важные сигналы из окружающей среды и откликаться на них, а для этого данным, поступающим от органов чувств, необходимо приписать смысл.

Одна из ключевых черт, что обособляют млекопитающих, состоит в том, что их мозг приписывает внешним сигналам смысл на многих уровнях – смысл более сложный, чем любая другая разновидность животного. Мы переживаем звонок в дверь как соответствующий звук, но он же наделен ассоциациями, которые могут означать докуку (опять этот торгаш), или общественную связь (друг явился), или удовольствие (служащий из «ФедЭкса» привез кашемировый свитер, который я заказывал). Это однократное возмущение молекул воздуха порождает целый каскад связных значений – физических, социальных и эмоциональных. А потому, хоть мы и узнаём в школе, что отличающие черты млекопитающих состоят в том, что у них есть шерсть, они рожают свое потомство и выкармливают его молоком, не менее важен и уникальный способ, каким млекопитающие думают.

Одна из уловок мозга млекопитающих при создании смыслов – группировать разнородные элементы в единый блок, а эти блоки стягивать в группы более высокого порядка и так далее. Ученые уместно называют идеи и их группы, входящие в такие иерархии, понятиями. Например, понятие «бабушка» может объединять такие черты, как морщинки от улыбки, седые волосы и то, что она «хранит зубы в стакане». Что бы это понятие ни объединяло в себе для вас лично, оно входит в более широкое понятие – «бабушки вообще», а то, в свою очередь, есть подкатегория понятия «пожилые люди»[84].

Представьте себе, что вы неожиданно увидели свою бабушку. Как вы усваиваете сведения, которые собирает ваше зрение? Зрительные данные о ее цвете кожи, глаз, волос и так далее стремительно поступают в область мозга, именуемую зрительной корой, но чтобы обработать эти данные, необходимо несколько миллисекунд. Если на ней солнечные очки в золотой оправе и шляпа, украшенная пластиковыми бананами и грушами, и вы столкнулись с бабушкой вне привычного окружения, отдыхая на Гавайях, где не ожидали такой встречи, осознание, кто это, может возникнуть лишь через несколько секунд и ощущаться как скромное, но все же озарение. Такая отсрочка – свидетельство обработки данных, происходящей в мозге. Но что же это за вычислительный процесс такой?

Этого мы пока до конца не поняли, зато знаем, что наш мозг не регистрирует буквально каждый фрагмент образа наблюдаемой вами женщины как оптические данные – как это сделал бы компьютер, пиксель за пикселем, а затем перебрал бы свою базу изображений и наконец сопоставил бы полученные свежие данные с сохраненным образом бабушки. Такой процесс был бы чрезмерно громоздким, поскольку иногда вы видитесь с бабушкой при ярком свете, а иногда в сильном затенении, она то анфас, то в профиль, то сзади, в громадной шляпе с фруктами или вообще без шляпы, то смеется, то хмурится и так далее – вариативность почти бесконечна. Если бы наш мозг перебирал базу фотоснимков бабушки, нам пришлось бы хранить все такие бабушкины изображения или же разжиться алгоритмом создания их из каких-нибудь стандартных вариантов. Невероятно шустрый компьютер, подобный «Темно-синему», с таким подходом к обработке данных управился бы, а наш человеческй мозг не в силах.

Вместо этого информация обрабатывается более изощренно: оцениваются данные, относящиеся к скоплениям пикселей – бабушкиным чертам. Так же, как и у Каспарова с группами шахматных фигур, составляющих осмысленные общности, для вас группы черт (в том числе и незримых особенностей личности) образуют ваше представление о бабушке – ваше понятие «бабушка». Мы знаем, что так оно и есть, потому что у вас в мозге есть нейроны, срабатывающие всякий раз, когда вы видите бабушку, но те же нейроны сработают, даже если вы встречаете ее имя в тексте, слышите его или же что-то напомнило вам о какой-нибудь грани этого понятия.

Нейробиологи называют нейроны в сетях, представляющие те или иные понятия, понятийными клетками или когнитивно специализированными нейронами[85]. У нас есть целые сети понятийных клеток – для людей, мест, предметов и даже для событий вроде победы или поражения. Я использовал образ вашей бабушки, чтобы проиллюстрировать идею понятийных клеток, потому что когда-то их звали бабкиными клетками. Это понятие ввели, когда нейробиологи сомневались, что подобные клетки существуют, и потому предполагалось, что такое название будет насмешливым и саркастичным: «Ну нельзя же в самом деле считать, что в мозге для мыслей о собственной бабушке выделена целая сеть клеток!» Но ученые запели по-другому, когда в 2005 году такие клетки все же обнаружили, – поменялась и терминология.

В тех первых экспериментах ученые применили электроды, введенные глубоко в мозг пациентам в курсе лечения от тяжелой эпилепсии. Электроды позволили ученым наблюдать, как откликаются отдельные нейроны в мозге у испытуемых на фотоснимки разных объектов – Эйфелевой башни или здания Сиднейского оперного театра, например, а также на лица знаменитостей – актрис Дженнифер Энистон и Холли Берри. Потрясенные исследователи обнаружили, что одна и та же сеть нейронов способна выбрать, например, Берри, снятую под разными углами и даже в маске Женщины-Кошки. Ныне исследователи считают, что люди в этом отношении наделены гораздо более сильными способностями, чем любое другое животное. Мы умеем кодировать в нейронах десятки тысяч различных понятий, и каждое представлено сетью из примерно миллиона понятийных нейронов – это практически целиком мозг одной осы[86].

Понятийные сети – кирпичики наших мыслительных процессов. Любую такую сеть можно рассматривать независимо от остальных. То, что одни и те же нейроны входят в состав разных сетей, вроде бы и есть источник ассоциаций, которые мы способны проводить между разными понятиями, – это позволяет распространять активацию одной нейронной сети на другие[87]. Сталкиваясь с каким-нибудь вопросом или обнаруживая новые сведения, мы оперируем понятиями – возможно, сливаем их воедино, разводим или порождаем новые, опираясь на ассоциации. Вот так выстраивая мысли в цепочку, мы приходим к тем или иным выводам. Любое понятие, какое бы ни возникло у нас в голове, обретает физическую форму композиции нейронов понятийной сети. Это и есть приборное воплощение наших идей.

У нас в мозге этот процесс несопоставимо сложнее, чем у компьютера, в мозге насекомого или даже в мозгах у других млекопитающих. Мы вооружены способностью к понятийному анализу потрясающей широты, и это позволяет нам выкручиваться в окружающем мире. Вот почему теперь, когда борьба за выживание в дикой природе для нас почти целиком завершена, нам, людям, можно направить усилия на задачи, для природного мира неслыханные. Нам удается выдумывать застежки-«липучки», квантовую теорию, абстрактное искусство и пончики с беконом и кленовым сиропом, потому что эластичность нашего мышления позволяет нам выходить за рамки существующего мира наших чувств и изобретать новые понятия. И пока другие животные вынуждены гоняться за добычей по бескрайним полям, мы рысим на тренажере, а затем запихиваем коробку «Постной трапезы» в микроволновку и пируем смесью автолизированных дрожжей, мальтодекстрина, фосфата натрия-алюминия и еще семидесяти ингредиентов, которые производитель собирательно именует «курицей в кунжуте».