Как работает мозг - Стивен Пинкер

Нередко мышление пытаются объяснить за счет некоего потока энергии или силового поля. Магические шары, таинственный дым, ауры, вибрации, магнитные поля, линии силы – все это неизменные атрибуты спиритизма, псевдонауки и дешевых фильмов в жанре научной фантастики. Представители школы гештальт-психологии попытались объяснить зрительные иллюзии, ссылаясь на действие электромагнитных полей на поверхности мозга, однако обнаружить эти поля так и не удалось. Периодически поверхность мозга пытаются описать как некий носитель колебаний, который поддерживает голограммы и другие интерференционные картины, однако и эта идея не завоевала признания. Ставшая основой для теории Фрейда гидравлическая модель, подразумевающая, что психическое давление накапливается, прорывается наружу или отводится через альтернативные каналы, и по сей день прослеживается в десятках привычных для нашего уха метафор; мы говорим: накопилась злость, выпустить пар, взорваться от гнева, выплеснуть эмоции, сдержать ярость. Но даже самый большой накал страстей не означает буквально, что где-то в мозге накапливается и высвобождается энергия (в физическом смысле). В главе 6 я попытаюсь убедить вас в том, что внутреннее давление не лежит в основе деятельности мозга; скорее мозг намеренно использует его как средство ведения переговоров – как террорист, привязавший к своему телу взрывчатку.

Недостаток всех этих теорий в том, что даже если мы когда-нибудь и откроем какую-нибудь субстанцию, или вибрацию, или магический шар, который будет говорить и проказничать, как найденное Джузеппе полено, или просто будет принимать решения, основанные на совокупности рациональных правил, и преследовать свою цель, невзирая на препятствия, перед нами по-прежнему будет стоять главный вопрос: как ему это удается?

Нет, интеллект происходит не от какой-то особой разновидности духа, материи или энергии. Его источником является информация. Информация – это корреляция между двумя объектами, возникающая в результате закономерного процесса (в противоположность возникающему по чистой случайности)68. Мы говорим, что кольца на пне коррелируют с возрастом срубленного дерева (чем старше дерево, тем больше на пне колец), и эта корреляция не случайна, а связана с тем, как деревья растут. Корреляция – понятие математическое и логическое, она не имеет ничего общего с тем, из чего состоят коррелирующие объекты.

В информации как таковой нет ничего особенного; с ней мы встречаемся каждый раз, когда причина ведет к следствию. Особенное начинается, когда речь идет об обработке информации. Мы можем рассматривать частицу материи, передающую информацию о положении дел, как символ; она может «обозначать» это положение дел. Однако будучи частицей материи, она может выполнять и другие функции – физические функции, зависящие от того, что может происходить с данным типом материи в данного типа ситуации по законам физики и химии. Годичные кольца несут информацию о возрасте деревьев, но они также способны отражать свет и поглощать красящие вещества. Следы несут информацию о передвижении животного, но они также способны удерживать воду и образовывать завихрения воздушного потока.

А сейчас давайте представим вот что. Предположим, что кто-то создал машину с деталями, действия которых зависят от физических свойств какого-либо символа. Некий рычаг, привод, фотоэлемент или магнит приводится в движение пигментом, поглощенным годичным кольцом дерева, или водой, собравшейся в отпечатке ноги, или светом, отражаемым следом мела, или магнитным зарядом на участке магнитной ленты. Предположим, что далее машина производит некое другое действие с другой массой вещества: наносит еще одну отметку на кусок дерева, оставляет отпечатки следов на мокрой земле, сообщает магнитный заряд еще одному участку магнитной ленты. Пока ничего особенного не происходит: все, что я описал, – это цепь физических действий, осуществленных бесполезным приспособлением.

А теперь перейдем к особенному. Представим, что мы пытаемся интерпретировать только что полученное материальное явление, используя схему, согласно которой исходный элемент несет в себе информацию. Например, посчитаем только что полученные годичные кольца и будем интерпретировать их как возраст данного дерева в данный момент времени, несмотря на то, что их источником вовсе не был рост дерева. Допустим, что машина была сконструирована таким образом, чтобы полученные метки действительно что-то означали – то есть чтобы они несли в себе информацию о каком-то явлении в мире. Например, представим, что машина сканирует годичные кольца на пне и выжигает на специальной доске по одной метке на каждое кольцо, потом переходит к пню более молодого дерева, срубленного в то же самое время, и стирает с доски по одной метке на каждое кольцо. Сосчитав оставшиеся отметки на доске, мы получим возраст первого дерева на тот момент, когда было посажено второе дерево. В этом случае перед нами будет разумная машина, машина, которая делает истинные выводы из истинных посылок – не за счет какого-то особого вида материи или энергии и не за счет того, что какая-то из ее деталей обладает интеллектом или рассудком. Все, что мы видим, – это тщательно сконструированная цепь самых обыкновенных физических действий, первым звеном которой было конфигурирование материи, несущей в себе информацию. Наша разумная машина своей разумностью обязана двум свойствам, неразделимо соединенным в той сущности, которую мы называем символом: символ несет в себе информацию и одновременно обусловливает другие события (годичные кольца коррелируют с возрастом дерева и могут поглощать световой луч сканера). Когда явление, обусловленное другим явлением, само несет в себе информацию, мы называем такую систему процессором данных или компьютером.

Вообще вся эта схема может показаться вам нереализуемой на практике. Кто может гарантировать, что можно соединить между собой несколько штуковин так, чтобы они падали, раскачивались, мигали ровно таким образом, что получившиеся результаты можно было интерпретировать и обнаружить некий смысл? (А еще лучше, чтобы это был смысл, вписывающийся в ранее сформулированную концепцию или закономерность, которая представляется нам интересной – в конце концов, ведь постфактум толкование можно дать любым результатам, даже самым бессмысленным.) Можем ли мы быть уверены, что подобная машина будет выдавать знаки, которые будут действительно соответствовать какой-то значимой ситуации в мире (например, возрасту дерева в тот момент, когда было посажено другое дерево, или среднему возрасту отростка этого дерева, или чему-нибудь еще), а не будут просто бессмысленным рисунком, не означающим ничего вообще?

Гарантией того, что это возможно, являются труды математика Алана Тьюринга. Он разработал гипотетическую машину, входные и выходные символы которой могут соответствовать в зависимости от специфики машины одной из огромного количества разумных интерпретаций. Машина состоит из ленты, разделенной на ячейки, головки записи-чтения, которая может печатать или считывать символ в ячейке и двигать ленту в обоих направлениях, указателя, который может указывать на фиксированное количество отметок времени на корпусе машины, и набора механических рефлексов. Каждый рефлекс запускается прочитанным символом и текущим положением указателя; машина печатает символ на ленте, передвигает ленту и/или перемещает указатель. Лента, подаваемая в машину, не ограничена по количеству. Эта конструкция получила название «машина Тьюринга».

Что может делать эта простая машина? Она может считывать символы, обозначающие цифры или совокупности цифр, и печатать символы, обозначающие новые цифры, которые являются значением той или иной математической функции, решаемой посредством пошаговой последовательности операций (сложения, умножения, возведения в степень, разложения на множители и так далее – я намеренно не закрываю список, чтобы подчеркнуть важность открытия Тьюринга, не вдаваясь в технические подробности). Она может применять правила любой применимой логической системы, чтобы получать истинные утверждения из других истинных утверждений. Она может применять правила грамматики любого языка, получая грамматически правильные предложения. Эквивалентность между машинами Тьюринга, математическими функциями, логическими правилами и грамматиками привела логика Алонсо Черча к положению о том, что любая четко определенная пошаговая инструкция, которая гарантированно дает решение данной проблемы за ограниченное время (иными словами, любой алгоритм) может быть выполнена с помощью машины Тьюринга.

Что это значит? Это значит, что в той мере, в которой наш мир подчиняется решаемым пошагово математическим уравнениям, может быть создана машина, которая имитирует мир и может делать относительно него прогнозы. В той мере, в которой рациональная мысль соответствует законам логики, может быть создана машина, которая осуществляет рациональное мышление. В той мере, в которой язык можно описать как совокупность грамматических правил, может быть создана машина, которая синтезирует грамматически правильные предложения. В той мере, в которой мысль представляет собой результат применения той или иной совокупности четко определенных правил, может быть создана машина, которая в некотором смысле этого слова думает.