Быть собой: новая теория сознания - Анил Сет

на протяжении какого-то времени. В примере с игральной костью можно просто записывать цифру, выпадающую при каждом броске, — этого хватит, чтобы вычислить, сколько информации порождается при выкидывании каждого конкретного количества очков. Если же в качестве системы у нас нейронная сеть, достаточно будет фиксировать нейронную активность за какой-то период. Внешний наблюдатель может зафиксировать все разнообразие состояний, в которые впадут нейроны, вычислить вероятности для каждого из этих состояний, а затем измерить снижение неопределенности, связанное с пребыванием сети в любом из них[90].

Однако в ТИИ рассматривать информацию с точки зрения наблюдателя не получится. В этой теории информация (интегрированная информация, Ф) — это и есть сознание, и если брать ее относительно наблюдателя, значит, точно таким же, существующим относительно наблюдателя, нужно считать и сознание. Но оно не таково. Наличие или отсутствие у меня сознания не должно зависеть и не зависит от того, как вы или кто бы то ни было еще измерите мой мозг.

Следовательно, информацию в ТИИ нужно расценивать как внутреннюю, имманентно присущую системе, а не существующую относительно внешнего наблюдателя. Ее нужно определять как не зависящую от какого бы то ни было стороннего зрителя. Это должна быть информация «для» самой системы — не для кого-то или чего-то еще. Если это не так, то отношение тождества между Ф и сознанием, лежащее в основе ТИИ, распадается.

Чтобы измерить имманентную информацию, недостаточно просто понаблюдать, как ведет себя система на протяжении какого-то времени. Вам, как ученому, внешнему наблюдателю, нужно знать все различные варианты поведения системы, даже если на самом деле ее поведение реализуется не во всех. Здесь мы разделяем знание о том, как в действительности ведет себя система на протяжении времени (это узнать легко, по крайней мере в принципе, и это знание относительно наблюдателя), и знание о том, на что способна система гипотетически, даже если в действительности она этого не делает (это узнать обычно нелегко, а то и невозможно, но это безотносительное к наблюдателю знание).

На языке информатики разница между этими ситуациями — это разница между «эмпирическим» распределением состояний системы и распределением ее «максимальной энтропии» (название означает, что данное распределение отражает максимальный уровень неопределенности для данной системы). Представьте, что вы несколько раз кинули две игральные кости, и у вас выпало, допустим, семь, восемь, одиннадцать и еще несколько каких-нибудь чисел, но ни разу не получилось двенадцать. В таком случае эмпирическое распределение двенадцать очков содержать не будет, а распределение максимальной энтропии — будет, поскольку гипотетически двенадцать выпасть могло, даже если в данной конкретной последовательности бросков оно не выпало. Это значит, что любой конкретный результат — будь то семь, восемь или одиннадцать — породит больше информации (снизит больше неопределенности, исключит больше альтернатив) применительно к распределению максимальной энтропии (включающему двенадцать), чем применительно к эмпирическому распределению (двенадцать не включающему).

По сравнению с измерением эмпирического распределения системы путем простого наблюдения за ней в течение какого-то времени измерять распределение максимальной энтропии обычно очень трудно. Подступиться к такому измерению можно двумя способами. Первый — воздействовать на систему всеми возможными способами и смотреть, что получится, примерно как ребенок нажимает на новой игрушке все кнопки подряд и смотрит, что она умеет. Второй — вывести распределение максимальной энтропии из исчерпывающего, полного знания о физическом механизме системы, ее «причинно-следственной структуре». Если знать о механизме все, иногда можно выяснить, на что он способен гипотетически, даже если на практике этого не демонстрирует[91]. Зная, что у игральной кости шесть граней, мы, даже не утруждая себя необходимостью что-то бросать, легко вычислим, что на двух костях при каждом броске будет выпадать сумма от двух до двенадцати.

К сожалению, зачастую нам доступна лишь динамика системы — то, что система делает в действительности, а не то, на что она способна. Это относится и к мозгу. Я могу зафиксировать, что делает мозг (с разной степенью подробности), но получить исчерпывающее знание о его физической структуре у меня не получится, и воздействовать на его активность всеми возможными способами я тоже не могу. Поэтому наиболее отличительный постулат ТИИ — что Ф и есть сознание — оказывается наименее проверяемым.

* * *

При попытках измерить Ф возникают и другие трудности, под каким бы углом мы ни рассматривали информативность. Одна из этих трудностей заключается в том, что для измерения Ф необходимо подобрать подходящий способ разделения системы на части, чтобы оптимально сравнивать их с «целым». Есть системы, такие как расщепленный мозг, с которыми проделать подобное довольно просто (разделить надвое посередине), но обычно это нелегкая задача, поскольку число вариантов деления возрастает в геометрической прогрессии с увеличением размеров системы[92].

Затем возникают еще более фундаментальные вопросы о том, что в принципе считать системой. Где начинается та пространственно-временная структурированность, для которой можно вычислить Ф? С нейронов и миллисекунд или с атомов и фемтосекунд? Может ли обладать сознанием целая страна и может ли одна страна быть сознательнее другой?[93] А вдруг уже пора рассматривать взаимодействие тектонических плит на протяжении геологических периодов как интегрирование информации в планетарных масштабах?

Важно понимать, что эти трудности, в том числе измерение имманентной информативности, а не внешней, существующей относительно наблюдателя, — это трудности только для нас, ученых, внешних наблюдателей, пытающихся вычислить Ф. У самой же системы — любой системы — Ф, согласно ТИИ, заведомо имеется. И система делает свое дело, интегрируя информацию точно так же, как брошенный вами камень описывает в воздухе дугу, не нуждаясь в том, чтобы предварительно высчитывать траекторию с учетом закона тяготения. Если теорию трудно проверить, это еще не значит, что она ошибочна. Ее всего лишь трудно проверить.

* * *

Отвлечемся пока от проблемы измерения Ф и зададимся вопросом: что даст нам ТИИ, если она все-таки верна? Как выясняется, если довести ее до логического конца, нам придется столкнуться с очень необычными последствиями.

Представьте, что я вскрыл ваш череп и подсунул в мозг пучок новых нейронов, каждый из которых подключается к имеющемуся у вас серому веществу неким определенным образом. Дальше вы занимаетесь привычными делами, живете обычной жизнью, и эти нейроны — собственно, они не делают ничего. Ни при каких обстоятельствах, ни в каких ситуациях, чем бы вы ни занимались, что бы вы ни видели, они не активируются. Ваш дополненный мозг по всем параметрам и во всех отношениях остается точно таким же, как был. Фокус в том, что ваши новые нейроны могут возбудиться, только если мозг окажется в каком-то состоянии,