Если так оно и есть, то приходим к выводу, что, чем больше мы знаем, тем меньше запоминаем.
В отличие от коры головного мозга структура гиппокампа гетерогенная, он состоит из нескольких специализированных отделов. Гиппокамп быстро запоминает любые полученные сигналы. Это его уникальная роль, с которой он отлично справляется. Положение гиппокампа на вершине корковой иерархии оптимально для запоминания новых сигналов. У него также наилучшее положение для того, чтобы вызывать эти запоминания и передавать их на хранение в иерархию коры головного мозга. Правда, последний процесс – весьма небыстрый. Вы можете моментально запомнить свежее событие в гиппокампе, но, для того чтобы сохранить его в коре головного мозга навсегда, вам нужно повторять полученный опыт снова и снова, в реальности или мысленно.
Альтернативный путь вверх по иерархии
У вашей коры головного мозга существует еще один основной способ передачи информации от одной зоны к другой вверх по иерархии. Этот альтернативный путь начинается с клеток слоя 5, проецирующихся в таламус (в его другую область, не в ту, о которой мы упоминали раньше), а затем из таламуса – в следующую корковую зону. Любые две зоны коры головного мозга, непосредственно связанные друг с другом в иерархии, связаны еще и косвенно – через таламус. Во втором случае информация передается только вверх по иерархии, но не вниз. Когда мы движемся вверх в иерархии коры головного мозга, то существует прямой путь – между областями – и путь косвенный – через таламус.
У второго пути есть два режима работы, предопределенные клетками таламуса. Первый режим: путь закрывается и не пропускает информацию. Во втором режиме информация в точности передается от области к области. Этот косвенный путь описали двое ученых, Мюррей Шерман (Нью-Йоркский университет, Стоуни Брук) и Рэй Гиллери (Медицинская школа университета Висконсина). Они полагают, что данный путь может оказаться не менее важным, чем прямой (а может, даже еще более важным, что и было предметом данной главы). У меня есть определенные соображения по поводу того, зачем нужен этот второй путь.
Прочтите это слово: воображение. Большинство людей распознают его с одного взгляда, с одной фиксации. Посмотрите на букву «а» в середине этого слова. Теперь посмотрите на хвостик буквы «а». Ваши глаза могут быть все время зафиксированы на одном и том же месте, но в одном случае вы видите слово, в другом – букву, а в третьем – ее хвостик. Смотрите, не отрываясь, на букву и постарайтесь чередовать ваше восприятие слова, буквы и хвостика. Во всех случаях зона V1 получит одну и ту же входящую информацию, но, когда она доберется до высших зон, таких как IT, например, вы будете воспринимать разные вещи, разные уровни детализации. Зона IT знает, как распознать все три объекта. Она может распознать хвостик буквы сам по себе, букву саму по себе и слово целиком с одного взгляда. Когда вы воспринимаете слово целиком, зоны V4, V2, V1 берут на себя детали объекта, а зона IT «узнает» только слово. Во время чтения мы, как правило, не воспринимаем отдельные буквы. Мы воспринимаем слова и фразы. Но если вам захочется, то вы можете распознавать буквы. Мы смещаем акцент внимания очень часто, хотя практически никогда не отдаем себе в этом отчета. Я могу слышать музыку как фон, почти не осознавая этого, но если я постараюсь, то смогу вычленить мелодию ударных инструментов или бас-гитары. В мой мозг поступает один и тот же звук, но я могу сфокусировать свое восприятие. Всякий раз при расчесывании волос возникает сильный внутренний звук, тем не менее вы обычно не осознаете наличие шума. Сосредоточившись, вы сможете очень хорошо услышать данный звук. Все перечисленное – еще один пример сенсорного входящего сигнала, который, как правило, подлежит обработке в нижних слоях коры головного мозга. Но, если вы приложите сознательное усилие, он может попасть и в высшие зоны.
Я предполагаю, что альтернативный путь через таламус является тем механизмом, который мы используем, концентрируясь на подробностях, которых, как правило, не замечаем. Он пропускает группирование последовательностей в слое 2, посылая необработанные данные в более высокую зону иерархии. Как доказали биологи, альтернативный путь возможно активизировать двумя способами. Первый – сигналом из высшей зоны самой коры головного мозга. Именно его вы использовали, когда я просил вас обратить внимание на подробности, опускаемые в обычных обстоятельствах (например, хвостик буквы «а» или звук при расчесывании волос). Второй способ – мощный неожиданный сигнал снизу. Если входной сигнал достаточно силен, то он посылает сигнал возбуждения в более высокую область, которая «включает» указанный путь. Например, если бы я показал вам лицо и спросил, что это было, вы бы ответили: «Лицо». Если бы я вам опять показал лицо, но со странной меткой на носу, то вы все равно сразу бы опознали лицо. Затем ваши низшие уровни зрительного восприятия заметили бы: что-то не так. Выявленная ошибка вызывает активизацию дорожки повышенного внимания. Подробности будут передаваться альтернативным путем, пропуская группирование, которое происходит в нормальных условиях. Ваше внимание остановится на метке. Теперь вы видите не только лицо, но и метку. Если она выглядит достаточно необычно, то может полностью завладеть вашим вниманием.
Так необычные события быстро попадают в зону нашего внимания. Именно поэтому нам очень трудно не обращать внимания на физические изъяны или какие-либо необычные сигналы. Наш мозг делает это автоматически. Однако очень часто сообщения об ошибке оказываются недостаточно сильными для того, чтобы открыть альтернативный путь. Поэтому иногда мы не замечаем орфографических ошибок в словах, которые читаем.
Заключительные размышления
Для того чтобы найти и разработать новую научную модель, мы должны искать наиболее простые подходы, которые могли бы объединить и объяснить множество разрозненных фактов. Неизбежным следствием такого процесса является то, что по инерции мы можем сильно упрощать ситуацию. Можно пропустить важные детали и ошибочно интерпретировать факты. Но если модель в общем будет принята, то можно будет ее усовершенствовать и исправить ошибки. Постепенно станет ясно, где мы зашли слишком далеко, где мы копали недостаточно глубоко, а где ошибались.
В этой главе я изложил несколько гипотез по поводу работы коры головного мозга. Полагаю, некоторые из них окажутся ошибочными, возможно также, что все гипотезы будут пересмотрены. Осталось очень много деталей, которые не были мной даже упомянуты. Мозг сам по себе очень сложен. Нейробиологи, читающие эту книгу, знают, что я представил только схематическую характеристику сложнейшего биологического устройства – живого человеческого мозга. Тем не менее я считаю, что предложенная мной теоретическая модель в целом выглядит убедительно. Я надеюсь, что, несмотря на изменения по мере появления новых данных, мои основные теоретические положения все-таки окажутся верными.
И наконец, возможно, вы все еще не можете поверить в то, что простая, но обширная система запоминания в самом деле может отвечать за всю деятельность человека. Разве возможно, чтобы вы и я были просто иерархической системой запоминания? Разве возможно, чтобы наши жизни, верования и амбиции хранились в триллионах крошечных синапсов?
В 1984 году я начал работать в сфере создания компьютерных программ. Конечно, я писал небольшие программы и раньше, но это был мой первый опыт программирования компьютера с графическим интерфейсом для пользователя. Это был первый опыт работы над большими и сложными приложениями. Я создавал программное обеспечение для операционной системы, созданной Grid Systems. Там были окна, много шрифтов, пунктов меню. Операционная система указанной компании на то время была очень продвинутой. Однажды я был поражен мыслью, что занимаюсь чем-то практически невозможным. Как программист, я мог писать только одну строку кода за другой. Потом я группировал строки кодов в блоки, называемые подпрограммами. Затем подпрограммы объединялись в модули. Объединение модулей давало в результате приложение. Программа электронной таблицы, над которой я работал, состояла из такого большого количества подпрограмм и модулей, что ни один человек не был в состоянии понять ее всю. Она была очень сложной. Тем не менее одна строка кода в ней мало что делает. Требовалось несколько строк кода, чтобы отобразить только один пиксель на экране. Чтобы заполнить весь экран для таблицы, компьютеру надо было выполнить миллионы команд, переданных сотнями подпрограмм в повторяющемся и рекурсивном порядке. Все это было настолько сложно, что было невозможно предвидеть, что происходит, когда программа работает. Я был поражен: насколько нереалистичным казалось то, что при работе программы экран будет заполнен чуть ли не мгновенно. Внешне плоды работы программы выглядели как таблицы с числами, ярлыки, текст, графика. Она работала как электронная таблица. Однако я знал, что происходит внутри компьютера, процессор которого постоянно выполняет одну и ту же простую операцию. Трудно было поверить в то, что компьютер может сориентироваться в лабиринте модулей и подпрограмм и выполнить команды настолько быстро. Если бы у меня не было предварительных знаний, я бы попросту не поверил, что все это будет работать. Если бы кто-нибудь изобрел компьютер с графическим интерфейсом для пользователя и приложением электронных таблиц и принес бы мне свое изобретение на бумаге, я бы отклонил его как не имеющее практического применения. Я бы возразил: такой машине понадобится вечность, чтобы что-либо сделать. И тут мне стало стыдно за себя, ведь на самом деле она работает. Я понял, что мое интуитивное представление о скорости процессора и мое интуитивное представление о мощности иерархического строения не соответствуют действительности.
Здесь уместно привести аналогию с корой головного мозга. Мозг не состоит из сверхбыстрых компонентов, правила, которых он придерживается в своей работе не так уж сложны. Однако есть одно «но»: кора головного мозга обладает иерархической структурой, она состоит из миллиардов нейронов и триллионов синапсов. Нам трудно представить, как такая логически простая, но по численности обширная система памяти может создавать наше сознание, язык, культуру, искусство, книги, науку и технологии. Однако это происходит, потому что наше интуитивное представление о способностях коры головного мозга и мощностях ее иерархической структуры является неадекватным. Кора головного мозга на самом деле работает. В этом нет никакой магии. Это доступно нашему пониманию. И точно так же, как в случае с компьютером, в конечном счете мы сможем создать разумные машины, работающие по тому же принципу.
7. Сознание и творчество
Когда я рассказываю о своей теории мозга, слушатели почти всегда соглашаются со значением прогнозирования как ядра человеческой деятельности. Но обычно мне задают много дополнительных вопросов: что такое сознание? что такое воображение? как рождается творчество? как отличить реальность от ложных представлений и так далее. Хотя мотивацией для создания моей теории мозга послужили совсем не перечисленные вопросы, тем не менее они интересны практически каждому из нас. При обсуждении подобных тем я не претендую на роль знатока, но модель «Память-предсказание» интеллекта может послужить основой для ответов на некоторые вопросы. В этой главе я хотел бы обратится к наиболее часто задаваемым.
Обладают ли животные разумом?
Есть ли интеллект у крысы? Или у кошки? На какой стадии эволюции у живых существ возник разум? Я люблю отвечать на подобные вопросы, потому что ответы бывают весьма неожиданными. Все, что я рассказал вам о коре головного мозга и ее функционировании, справедливо благодаря важной предпосылке: окружающий мир структурирован, и, следовательно, прогноз может быть осуществим. В мире существуют модели и формы: у любого лица есть глаза, у глаз есть зрачки, огонь обжигает, благодаря силе гравитации предметы падают на землю, дверь закрывается и открывается и так далее. Мир является упорядоченным, но не однородным. Память, прогнозирование и поведение были бы бессмысленны, если бы в мире царил хаос. Все виды поведения, будь то человеческая деятельность, или поведение улитки, или функционирование одноклеточных и даже растений, есть не что иное, как разные способы исследования структуры мира с целью воспроизведения.
Представьте себе одноклеточное, обитающее в пруду. У простейшего есть жгутики, позволяющие ему плавать. Поверхность его образована молекулами, выявляющими наличие или отсутствие питательных веществ. Поскольку не все зоны пруда имеют одинаковую концентрацию последних, то восприятие одноклеточным организмом питательности окружающей среды неоднородно, оно может меняться от одной стороны клетки к другой. Перемещаясь по пруду, простейшее распознает эти изменения. Как видите, мир одноклеточных чрезвычайно прост. Клетка пополняет свою «осведомленность», перемещаясь в зоны с более высокой концентрацией питательных веществ. Можно сказать, что даже этот простейший организм способен осуществлять прогностическую функцию: он «предвидит», что, перемещаясь в определенном направлении, получит из окружающей среды больше питательных веществ. Включена ли в данный примитивнейший процесс прогнозирования память? Да. Запоминание сохраняется в ДНК простейшего организма, причем обучение происходит не на протяжении жизни конкретной особи, а в процессе эволюционного развития. Если бы структура мира внезапно изменилась, то одноклеточный организм не смог бы приспособиться, поскольку ему не удалось бы изменить свою ДНК и обусловленное ею поведение. Для этих простейших видов процесс обучения реализуется исключительно посредством эволюционного развития на протяжении многих поколений.
Разумен ли одноклеточный организм? Если под «разумом» понимать человеческий интеллект, то ответ будет отрицательным. Однако, если использовать академический подход к понятию разума и учесть, что это одноклеточное находится в самом дальнем конце континуума видов, использующих прогнозирование и память для оптимизации репродуктивных процессов, ответ будет положительным. Суть ведь не в том, чтобы представителей одни видов окрестить «разумными», а других, наоборот, «лишенными интеллекта». Память и прогнозирование используются абсолютно всеми живыми существами. Разница в методах – от простых до самых изощренных, – которые они используют.
Растения также используют память и прогнозирование для исследования структуры мира. Когда дерево посылает свои корни глубоко под землю, а листья – к небу, оно тоже составляет определенный прогноз. Генетическая память" дерева позволяет ему прогнозировать, где можно получить воду и необходимые минеральные вещества. Конечно, дерево не думает, его поведение, или познание структуры окружающей среды, осуществляется автоматически.
В процессе филогенеза у растений развились системы коммуникации, преимущественно базирующиеся на медленном высвобождении химических сигналов. Если какую-то часть коры повредило насекомое, дерево посылает по своей сосудистой системе химические элементы, активизирующие защитную систему, что, в свою очередь, стимулирует выработку токсинов. Благодаря такой системе коммуникации дерево может проявлять и немного более сложные формы поведения.
Возможно, нейроны возникли из-за необходимости передавать информацию с большей скоростью, чем посредством сосудистой системы растений. Нейрон можно представить себе как клетку со своими собственными сосудистыми отростками. В какой-то момент, вместо того чтобы передавать химические элементы по этим отросткам, нейроны начали использовать электрохимические импульсы, имеющие намного более высокую скорость передвижения. В самом начале синаптическая передача и простые нервные системы, вероятно, не были способны к обучению. Их задача состояла лишь в том, чтобы как можно быстрее передать сигналы.
Однако со временем, в процессе эволюционного развития, произошло нечто весьма интересное. Связи между нейронами стали модифицируемыми. Нервные клетки обрели возможность посылать или не посылать сигнал – в зависимости от текущей ситуации. Совершенствовалась система памяти, и, следовательно, живые организмы стали обучаться и познавать структуру мира на протяжении своей собственной жизни, а не исключительно в процессе филогенеза. Таким образом, нервная система стала более гибкой, а поведение – модифицируемым. При внезапном изменении окружающей среды (скажем, появлении нового хищника) животные больше не были обречены неуклонно следовать генетически обусловленной модели поведения, а могли находить более уместные в данной ситуации схемы и следовать им.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
В отличие от коры головного мозга структура гиппокампа гетерогенная, он состоит из нескольких специализированных отделов. Гиппокамп быстро запоминает любые полученные сигналы. Это его уникальная роль, с которой он отлично справляется. Положение гиппокампа на вершине корковой иерархии оптимально для запоминания новых сигналов. У него также наилучшее положение для того, чтобы вызывать эти запоминания и передавать их на хранение в иерархию коры головного мозга. Правда, последний процесс – весьма небыстрый. Вы можете моментально запомнить свежее событие в гиппокампе, но, для того чтобы сохранить его в коре головного мозга навсегда, вам нужно повторять полученный опыт снова и снова, в реальности или мысленно.
Альтернативный путь вверх по иерархии
У вашей коры головного мозга существует еще один основной способ передачи информации от одной зоны к другой вверх по иерархии. Этот альтернативный путь начинается с клеток слоя 5, проецирующихся в таламус (в его другую область, не в ту, о которой мы упоминали раньше), а затем из таламуса – в следующую корковую зону. Любые две зоны коры головного мозга, непосредственно связанные друг с другом в иерархии, связаны еще и косвенно – через таламус. Во втором случае информация передается только вверх по иерархии, но не вниз. Когда мы движемся вверх в иерархии коры головного мозга, то существует прямой путь – между областями – и путь косвенный – через таламус.
У второго пути есть два режима работы, предопределенные клетками таламуса. Первый режим: путь закрывается и не пропускает информацию. Во втором режиме информация в точности передается от области к области. Этот косвенный путь описали двое ученых, Мюррей Шерман (Нью-Йоркский университет, Стоуни Брук) и Рэй Гиллери (Медицинская школа университета Висконсина). Они полагают, что данный путь может оказаться не менее важным, чем прямой (а может, даже еще более важным, что и было предметом данной главы). У меня есть определенные соображения по поводу того, зачем нужен этот второй путь.
Прочтите это слово: воображение. Большинство людей распознают его с одного взгляда, с одной фиксации. Посмотрите на букву «а» в середине этого слова. Теперь посмотрите на хвостик буквы «а». Ваши глаза могут быть все время зафиксированы на одном и том же месте, но в одном случае вы видите слово, в другом – букву, а в третьем – ее хвостик. Смотрите, не отрываясь, на букву и постарайтесь чередовать ваше восприятие слова, буквы и хвостика. Во всех случаях зона V1 получит одну и ту же входящую информацию, но, когда она доберется до высших зон, таких как IT, например, вы будете воспринимать разные вещи, разные уровни детализации. Зона IT знает, как распознать все три объекта. Она может распознать хвостик буквы сам по себе, букву саму по себе и слово целиком с одного взгляда. Когда вы воспринимаете слово целиком, зоны V4, V2, V1 берут на себя детали объекта, а зона IT «узнает» только слово. Во время чтения мы, как правило, не воспринимаем отдельные буквы. Мы воспринимаем слова и фразы. Но если вам захочется, то вы можете распознавать буквы. Мы смещаем акцент внимания очень часто, хотя практически никогда не отдаем себе в этом отчета. Я могу слышать музыку как фон, почти не осознавая этого, но если я постараюсь, то смогу вычленить мелодию ударных инструментов или бас-гитары. В мой мозг поступает один и тот же звук, но я могу сфокусировать свое восприятие. Всякий раз при расчесывании волос возникает сильный внутренний звук, тем не менее вы обычно не осознаете наличие шума. Сосредоточившись, вы сможете очень хорошо услышать данный звук. Все перечисленное – еще один пример сенсорного входящего сигнала, который, как правило, подлежит обработке в нижних слоях коры головного мозга. Но, если вы приложите сознательное усилие, он может попасть и в высшие зоны.
Я предполагаю, что альтернативный путь через таламус является тем механизмом, который мы используем, концентрируясь на подробностях, которых, как правило, не замечаем. Он пропускает группирование последовательностей в слое 2, посылая необработанные данные в более высокую зону иерархии. Как доказали биологи, альтернативный путь возможно активизировать двумя способами. Первый – сигналом из высшей зоны самой коры головного мозга. Именно его вы использовали, когда я просил вас обратить внимание на подробности, опускаемые в обычных обстоятельствах (например, хвостик буквы «а» или звук при расчесывании волос). Второй способ – мощный неожиданный сигнал снизу. Если входной сигнал достаточно силен, то он посылает сигнал возбуждения в более высокую область, которая «включает» указанный путь. Например, если бы я показал вам лицо и спросил, что это было, вы бы ответили: «Лицо». Если бы я вам опять показал лицо, но со странной меткой на носу, то вы все равно сразу бы опознали лицо. Затем ваши низшие уровни зрительного восприятия заметили бы: что-то не так. Выявленная ошибка вызывает активизацию дорожки повышенного внимания. Подробности будут передаваться альтернативным путем, пропуская группирование, которое происходит в нормальных условиях. Ваше внимание остановится на метке. Теперь вы видите не только лицо, но и метку. Если она выглядит достаточно необычно, то может полностью завладеть вашим вниманием.
Так необычные события быстро попадают в зону нашего внимания. Именно поэтому нам очень трудно не обращать внимания на физические изъяны или какие-либо необычные сигналы. Наш мозг делает это автоматически. Однако очень часто сообщения об ошибке оказываются недостаточно сильными для того, чтобы открыть альтернативный путь. Поэтому иногда мы не замечаем орфографических ошибок в словах, которые читаем.
Заключительные размышления
Для того чтобы найти и разработать новую научную модель, мы должны искать наиболее простые подходы, которые могли бы объединить и объяснить множество разрозненных фактов. Неизбежным следствием такого процесса является то, что по инерции мы можем сильно упрощать ситуацию. Можно пропустить важные детали и ошибочно интерпретировать факты. Но если модель в общем будет принята, то можно будет ее усовершенствовать и исправить ошибки. Постепенно станет ясно, где мы зашли слишком далеко, где мы копали недостаточно глубоко, а где ошибались.
В этой главе я изложил несколько гипотез по поводу работы коры головного мозга. Полагаю, некоторые из них окажутся ошибочными, возможно также, что все гипотезы будут пересмотрены. Осталось очень много деталей, которые не были мной даже упомянуты. Мозг сам по себе очень сложен. Нейробиологи, читающие эту книгу, знают, что я представил только схематическую характеристику сложнейшего биологического устройства – живого человеческого мозга. Тем не менее я считаю, что предложенная мной теоретическая модель в целом выглядит убедительно. Я надеюсь, что, несмотря на изменения по мере появления новых данных, мои основные теоретические положения все-таки окажутся верными.
И наконец, возможно, вы все еще не можете поверить в то, что простая, но обширная система запоминания в самом деле может отвечать за всю деятельность человека. Разве возможно, чтобы вы и я были просто иерархической системой запоминания? Разве возможно, чтобы наши жизни, верования и амбиции хранились в триллионах крошечных синапсов?
В 1984 году я начал работать в сфере создания компьютерных программ. Конечно, я писал небольшие программы и раньше, но это был мой первый опыт программирования компьютера с графическим интерфейсом для пользователя. Это был первый опыт работы над большими и сложными приложениями. Я создавал программное обеспечение для операционной системы, созданной Grid Systems. Там были окна, много шрифтов, пунктов меню. Операционная система указанной компании на то время была очень продвинутой. Однажды я был поражен мыслью, что занимаюсь чем-то практически невозможным. Как программист, я мог писать только одну строку кода за другой. Потом я группировал строки кодов в блоки, называемые подпрограммами. Затем подпрограммы объединялись в модули. Объединение модулей давало в результате приложение. Программа электронной таблицы, над которой я работал, состояла из такого большого количества подпрограмм и модулей, что ни один человек не был в состоянии понять ее всю. Она была очень сложной. Тем не менее одна строка кода в ней мало что делает. Требовалось несколько строк кода, чтобы отобразить только один пиксель на экране. Чтобы заполнить весь экран для таблицы, компьютеру надо было выполнить миллионы команд, переданных сотнями подпрограмм в повторяющемся и рекурсивном порядке. Все это было настолько сложно, что было невозможно предвидеть, что происходит, когда программа работает. Я был поражен: насколько нереалистичным казалось то, что при работе программы экран будет заполнен чуть ли не мгновенно. Внешне плоды работы программы выглядели как таблицы с числами, ярлыки, текст, графика. Она работала как электронная таблица. Однако я знал, что происходит внутри компьютера, процессор которого постоянно выполняет одну и ту же простую операцию. Трудно было поверить в то, что компьютер может сориентироваться в лабиринте модулей и подпрограмм и выполнить команды настолько быстро. Если бы у меня не было предварительных знаний, я бы попросту не поверил, что все это будет работать. Если бы кто-нибудь изобрел компьютер с графическим интерфейсом для пользователя и приложением электронных таблиц и принес бы мне свое изобретение на бумаге, я бы отклонил его как не имеющее практического применения. Я бы возразил: такой машине понадобится вечность, чтобы что-либо сделать. И тут мне стало стыдно за себя, ведь на самом деле она работает. Я понял, что мое интуитивное представление о скорости процессора и мое интуитивное представление о мощности иерархического строения не соответствуют действительности.
Здесь уместно привести аналогию с корой головного мозга. Мозг не состоит из сверхбыстрых компонентов, правила, которых он придерживается в своей работе не так уж сложны. Однако есть одно «но»: кора головного мозга обладает иерархической структурой, она состоит из миллиардов нейронов и триллионов синапсов. Нам трудно представить, как такая логически простая, но по численности обширная система памяти может создавать наше сознание, язык, культуру, искусство, книги, науку и технологии. Однако это происходит, потому что наше интуитивное представление о способностях коры головного мозга и мощностях ее иерархической структуры является неадекватным. Кора головного мозга на самом деле работает. В этом нет никакой магии. Это доступно нашему пониманию. И точно так же, как в случае с компьютером, в конечном счете мы сможем создать разумные машины, работающие по тому же принципу.
7. Сознание и творчество
Когда я рассказываю о своей теории мозга, слушатели почти всегда соглашаются со значением прогнозирования как ядра человеческой деятельности. Но обычно мне задают много дополнительных вопросов: что такое сознание? что такое воображение? как рождается творчество? как отличить реальность от ложных представлений и так далее. Хотя мотивацией для создания моей теории мозга послужили совсем не перечисленные вопросы, тем не менее они интересны практически каждому из нас. При обсуждении подобных тем я не претендую на роль знатока, но модель «Память-предсказание» интеллекта может послужить основой для ответов на некоторые вопросы. В этой главе я хотел бы обратится к наиболее часто задаваемым.
Обладают ли животные разумом?
Есть ли интеллект у крысы? Или у кошки? На какой стадии эволюции у живых существ возник разум? Я люблю отвечать на подобные вопросы, потому что ответы бывают весьма неожиданными. Все, что я рассказал вам о коре головного мозга и ее функционировании, справедливо благодаря важной предпосылке: окружающий мир структурирован, и, следовательно, прогноз может быть осуществим. В мире существуют модели и формы: у любого лица есть глаза, у глаз есть зрачки, огонь обжигает, благодаря силе гравитации предметы падают на землю, дверь закрывается и открывается и так далее. Мир является упорядоченным, но не однородным. Память, прогнозирование и поведение были бы бессмысленны, если бы в мире царил хаос. Все виды поведения, будь то человеческая деятельность, или поведение улитки, или функционирование одноклеточных и даже растений, есть не что иное, как разные способы исследования структуры мира с целью воспроизведения.
Представьте себе одноклеточное, обитающее в пруду. У простейшего есть жгутики, позволяющие ему плавать. Поверхность его образована молекулами, выявляющими наличие или отсутствие питательных веществ. Поскольку не все зоны пруда имеют одинаковую концентрацию последних, то восприятие одноклеточным организмом питательности окружающей среды неоднородно, оно может меняться от одной стороны клетки к другой. Перемещаясь по пруду, простейшее распознает эти изменения. Как видите, мир одноклеточных чрезвычайно прост. Клетка пополняет свою «осведомленность», перемещаясь в зоны с более высокой концентрацией питательных веществ. Можно сказать, что даже этот простейший организм способен осуществлять прогностическую функцию: он «предвидит», что, перемещаясь в определенном направлении, получит из окружающей среды больше питательных веществ. Включена ли в данный примитивнейший процесс прогнозирования память? Да. Запоминание сохраняется в ДНК простейшего организма, причем обучение происходит не на протяжении жизни конкретной особи, а в процессе эволюционного развития. Если бы структура мира внезапно изменилась, то одноклеточный организм не смог бы приспособиться, поскольку ему не удалось бы изменить свою ДНК и обусловленное ею поведение. Для этих простейших видов процесс обучения реализуется исключительно посредством эволюционного развития на протяжении многих поколений.
Разумен ли одноклеточный организм? Если под «разумом» понимать человеческий интеллект, то ответ будет отрицательным. Однако, если использовать академический подход к понятию разума и учесть, что это одноклеточное находится в самом дальнем конце континуума видов, использующих прогнозирование и память для оптимизации репродуктивных процессов, ответ будет положительным. Суть ведь не в том, чтобы представителей одни видов окрестить «разумными», а других, наоборот, «лишенными интеллекта». Память и прогнозирование используются абсолютно всеми живыми существами. Разница в методах – от простых до самых изощренных, – которые они используют.
Растения также используют память и прогнозирование для исследования структуры мира. Когда дерево посылает свои корни глубоко под землю, а листья – к небу, оно тоже составляет определенный прогноз. Генетическая память" дерева позволяет ему прогнозировать, где можно получить воду и необходимые минеральные вещества. Конечно, дерево не думает, его поведение, или познание структуры окружающей среды, осуществляется автоматически.
В процессе филогенеза у растений развились системы коммуникации, преимущественно базирующиеся на медленном высвобождении химических сигналов. Если какую-то часть коры повредило насекомое, дерево посылает по своей сосудистой системе химические элементы, активизирующие защитную систему, что, в свою очередь, стимулирует выработку токсинов. Благодаря такой системе коммуникации дерево может проявлять и немного более сложные формы поведения.
Возможно, нейроны возникли из-за необходимости передавать информацию с большей скоростью, чем посредством сосудистой системы растений. Нейрон можно представить себе как клетку со своими собственными сосудистыми отростками. В какой-то момент, вместо того чтобы передавать химические элементы по этим отросткам, нейроны начали использовать электрохимические импульсы, имеющие намного более высокую скорость передвижения. В самом начале синаптическая передача и простые нервные системы, вероятно, не были способны к обучению. Их задача состояла лишь в том, чтобы как можно быстрее передать сигналы.
Однако со временем, в процессе эволюционного развития, произошло нечто весьма интересное. Связи между нейронами стали модифицируемыми. Нервные клетки обрели возможность посылать или не посылать сигнал – в зависимости от текущей ситуации. Совершенствовалась система памяти, и, следовательно, живые организмы стали обучаться и познавать структуру мира на протяжении своей собственной жизни, а не исключительно в процессе филогенеза. Таким образом, нервная система стала более гибкой, а поведение – модифицируемым. При внезапном изменении окружающей среды (скажем, появлении нового хищника) животные больше не были обречены неуклонно следовать генетически обусловленной модели поведения, а могли находить более уместные в данной ситуации схемы и следовать им.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31