Как работает мозг - Стивен Пинкер

Из этого не следует, конечно, что мозг не имеет отношения к пониманию мышления. Программа – это совокупность элементарных блоков обработки информации: крохотных схем, способных выполнять сложение, сопоставлять объекты с образцом, запускать работу какой-либо другой схемы, или выполнять другие простейшие логические и математические операции. Что могут делать эти микросхемы – зависит от того, из чего они сделаны.

Схемы, состоящие из нейронов, не могут делать точно то же, что схемы, сделанные из кремния, и наоборот. Так, кремниевая схема быстрей, чем нейронная схема, но зато нейронная схема способна сопоставлять объекты с более крупным образцом, чем кремниевая. Эти различия проявляются в программах, построенных на основе схем; они влияют на простоту и быстроту, с которой программа выполняет то или иное действие, даже если не предопределяют в точности, какие конкретно действия она будет выполнять. Я не хочу сказать, что изучение тканей мозга не имеет значения для понимания разума; я только хочу сказать, что одного этого недостаточно. Образно говоря, психологам, анализирующим «программное обеспечение» нашего мозга, придется долго бурить тоннель в склоне горы, прежде чем они встретятся с нейробиологами, бурящими гору с другой стороны.

Вычислительная теория сознания и подвергаемое постоянной критике сравнение с компьютером суть разные вещи. Как отмечают многие критики, компьютеры работают последовательно, за один раз они могут сделать только одну операцию; мозг работает параллельно, выполняя миллионы расчетов одновременно. Компьютер работает быстро; мозг – медленно. Компьютерные детали надежны; детали мозга нестабильны, склонны к ошибкам. Компьютер имеет ограниченное число соединений; мозг может иметь триллионы соединений. Компьютер собирают по чертежу; мозгу приходится собирать себя самому. Да, чуть не забыл – компьютеры продаются в серых корпусах, у них есть папка Windows и экранные заставки с летающими тостерами. У мозга всего этого нет. Я не утверждаю, что мозг подобен серийно производимым компьютерам. Скорее я хочу сказать, что мозг и компьютер являются воплощением интеллекта примерно по одним и тем же причинам. Чтобы объяснить, как летают птицы, мы используем такие понятия, как вертикальная тяга, аэродинамическое сопротивление, механика жидкости и газа – все эти понятия позволяют также объяснить, как летают самолеты. Но это не значит, что мы должны использовать для описания птиц сравнение с самолетом – вплоть до наличия реактивных двигателей и стюардесс, предлагающих бесплатные напитки.

Без вычислительной теории невозможно разобраться в эволюции мышления. Большинство интеллектуалов считают, что человеческий разум, по-видимому, каким-то образом миновал процесс эволюции. Эволюция, по их мнению, может порождать только глупые инстинкты и фиксированные модели поведения: половое влечение, стремление к агрессии, рефлекс защиты своей территории, инстинкт, заставляющий курицу высиживать яйца, а утят – плыть за пластиковым понтоном. Человеческое поведение, утверждают они, слишком сложно и гибко, чтобы быть плодом эволюции; оно должно быть результатом чего-то другого – скажем, «культуры». Но если эволюция снабдила нас не непреодолимыми желаниями и жесткими рефлексами, а нейронным подобием компьютера, это все меняет. Программа – это замысловатый набор логических и статистических операций, управление которым основано на сравнениях, тестах, переходах, циклах, подпрограммах, встроенных в другие подпрограммы. Искусственно созданные компьютерные программы – от пользовательского интерфейса персонального компьютера до симуляторов погоды и программ, распознающих речь и отвечающих на вопросы по-английски, – дают нам некоторое представление о том, на какую мощность и точность способна вычислительная техника. Человеческое мышление и поведение, сколь бы тонким и гибким оно ни было, может быть продуктом очень сложной программы, которая, вероятно, является наследием естественного отбора. Стандартный для биологии императив – не «Ты должен…», а «Если… то… иначе».

Мышление, утверждаю я, это не один орган, а система органов, о которых мы можем говорить как о психологических способностях или модулях мышления. Понятия, которые сейчас чаще всего используют, говоря о мышлении, – такие, как общий интеллект, способность формировать культуру, многоцелевые стратегии обучения – наверняка ждет та же судьба, что и протоплазму в биологии или землю, огонь, воду и воздух в физике. Эти понятия так бесформенны в сравнении с теми явлениями, которые они призваны объяснить, что им нужно приписать почти волшебную силу. Помещая эти явления под микроскоп, мы обнаруживаем, что под их сложной фактурой скрывается не однородная субстанция, а многоуровневая, тщательно продуманная система. Биологи давно отказались от понятия всесильной протоплазмы в пользу специализированных по своей функции механизмов. Все системы органов в теле выполняют свою работу потому, что каждый орган был изначально построен таким образом, чтобы его структура идеально подходила для выполняемой задачи. Сердце перекачивает кровь, потому что оно сделано по принципу насоса; легкие насыщают кровь кислородом, потому что они построены по принципу газообменника. Легкие не могут перекачивать кровь, а сердце не может насыщать ее кислородом. И такая специализация характерна для всех уровней. Ткани сердца отличаются от тканей легких; клетки сердца отличаются от клеток легких; многие молекулы, составляющие клетки сердца, отличаются от молекул, составляющих клетки легких. Если бы это было не так, наши органы не могли бы работать29.

За двумя зайцами погонишься – ни одного не поймаешь, и применительно к наших органам мышления это так же справедливо, как и применительно ко всем остальным. Это становится наглядно видно при создании робота: мы сталкиваемся со множеством проблем, связанных с разработкой программного обеспечения, и их для решения требуются разные хитрости.

Возьмем нашу первую проблему, зрение. Видящая машина должна решить проблему, известную как обратная оптика. Обычная оптика – это раздел физики, позволяющий прогнозировать, каким образом объект определенной формы, состава и степени освещенности будет проецировать разноцветную мозаику цветов, которую мы называем изображением на сетчатке. Оптика хорошо изучена; ее принципы с успехом используются в рисовании, фотографии, телевизионной технике, а в последнее время – также в компьютерной графике и виртуальной реальности. Однако перед мозгом стоит обратная задача. Входная информация – это изображение на сетчатке, а выходная – подробная информация о предметах окружающего мира и материале, из которого они сделаны – именно это мы понимаем под словом «видеть». И вот в этом-то загвоздка. Обратная оптика – то, что инженеры называют «некорректно поставленной задачей». У нее в буквальном смысле нет решения. Проще простого перемножить числа и получить произведение, но невозможно взять произведение и получить множители, из которых оно было получено. Точно так же можно сказать, что оптика – это просто, но обратная оптика невозможна. И все же ваш мозг делает это всякий раз, когда вы открываете холодильник и достаете нужную вам банку. Как такое может быть?30

Ответ заключается в том, что мозг сам предоставляет недостающую информацию о мире, в котором проходил процесс нашей эволюции, и о том, каким образом предметы в нем отражают свет. Если зрительная часть мозга «исходит из посылки» о том, что человек живет в равномерно освещенном мире, состоящем по большей части из твердых предметов с гладкой, однородно окрашенной поверхностью, он может довольно успешно предположить, что за предметы расположены вокруг. Как мы видели ранее, невозможно отличить уголь от снега, анализируя только яркость их изображения на сетчатке. Но представим, что есть специальный модуль, различающий свойства поверхностей, и в него заложено следующее исходное положение: «Мир освещен равномерно и одинаково ярко». Модуль может решить проблему различения угля и снега в три шага: вычесть любой градиент яркости от одного края картинки до другого; оценить средний уровень яркости по всей картинке; вычислить оттенок серого для каждого участка, вычитая его яркость из средней яркости. Тогда значительные отклонения от среднего значения в положительную сторону будут восприниматься как белый цвет, а значительные отклонения в отрицательную сторону— как черный. Если освещение будет ровным, такое восприятие будет соответствовать реальному цвету поверхностей. А поскольку планета Земля уже миллиарды лет в большей или меньшей степени соответствует условию о равномерном освещении, можно сказать, что естественный отбор поступил совершенно правильно, сделав эту посылку частью нашего мышления31.