Действуй, мозг! Квантовая модель разума

Проводим как можно больше измерений: устанавливаем ростовой диапазон соотечественников Сократа. Полученный разброс (от 1,4 до 2,1 метров) эквивалентен свойству «белый» в примере с бобами. Рост всех (случайно выбранных) жителей Древней Греции укладывается в один диапазон. Так же, как все извлечённые из сумки бобы оказались белыми.

Следовательно, очень вероятно, что значение роста Сократа тоже находится в данном диапазоне. «Очень вероятно» – это 100%, т.к. почти у всех (точнее, у 99,999%), кого мы проверили, рост был именно таким.

«Истина» установлена.

– Дедукция.

Правило: Все жители Древней Греции имеют рост от 1,4 до 2,1 метров.

Случай: Сократ – тоже житель Древней Греции.

Результат: Жители Древней Греции имеют рост от 1,4 до 2,1 метров.

Здесь начинаем с гипотезы.

Откуда её можно взять? Откуда угодно – например, из трудов самого Сократа. Пофантазируем и представим, что в некоем сочинении философ упомянул, что за всю жизнь не встречал никого, ниже ростом 1,4 метра и выше 2,1 метра. Несущественно – правда это или нет; важно, что гипотеза у нас есть.

При проверке гипотезы нам нужно решить важный вопрос о выборке. Заметим, что для построения индуктивного заключения это неважно. Просто измеряем рост у всех подряд и получаем статистический факт. Он же – «истина».

В дедуктивной логике так нельзя. Она изначально вероятностная.

Вспомним, что, согласно Джорджу Булю, факт есть предположение с вероятностью, стремящейся к 100%.

Значит, измеряя рост у жителей Древней Греции выборочно (исследовать абсолютно всех не получается), надо сделать так, чтобы попавшие в исследования были типичными представителями различных групп: возрастных, гендерных, профессиональных и т. д.

На практике это означает, что нужно отловить некоторое число коллег Сократа – других философов. Желательно примерно того же пола и возраста.

Учитывая результаты измерения роста этих людей (в сочетании с результатами представителей других групп, сопоставимых по численности и прочим параметрам), индивидуальным значением длины тела самого Сократа можно пренебречь.

Мы можем уверенно сказать: неизвестное нам значение роста философа с вероятностью, стремящейся к 100%, окажется в диапазоне значений роста тех, кого мы выбрали в качестве объекта исследования. Т.е. «Сократ – тоже житель Древней Греции».

В примере с бобами идти путём дедукции было куда проще. Потому что принадлежность исследуемого боба к тем, что находятся в сумке, очевидна. Но насколько типичен Сократ для совокупности «жители Древней Греции» – вопрос нетривиальный (собственно, в решении подобных вопросов и состоит основная работа социологов и прочих специалистов, проводящих статистические исследования).

Определившись с выборкой, проводим исследование и получаем результат: гипотеза о том, что все жители Древней Греции имеют рост от 1,4 до 2,1 метров, подтвердилась.

Значит, рост Сократа – в том же диапазоне. Это «научный факт».

– Абдукция.

Правило: Чаще всего жители Древней Греции имеют рост от 1,4 до 2,1 метров.

Результат: 99,999% жителей Древней Греции имеют рост от 1,4 до 2,1 метров.

Случай: Рост всех жителей Древней Греции с вероятностью 99,999% – от 1,4 до 2,1 метров.

Во-первых, рассматриваем все гипотезы.

То, что Сократ или кто-то ещё утверждает, что рост греков – не ниже 1,4 метра и не выше 2,1 метра, не имеет никакого значения. Даже если б было известно о каких-то, солидных научных исследованиях, подтверждающих наиболее вероятную гипотезу, это не должно нас волновать. Как и в примере с бобами (есть не только белые, но и красные), мы должны помнить: встречаются люди с ростом ниже 1,4 метра и выше 2,1 метра.

Впрочем, это не мешает начать работу с той же гипотезы, что при дедуктивном рассуждении.

Во-вторых, абдукция помогает увидеть слабости предыдущих способов (обратите внимание на выделенное слово «тоже», когда мы разбирали индукцию и дедукцию в примере с ростом Сократа).

«Правило» в индуктивном рассуждении строится на случайной аналогии.

Если в ряду наблюдаемых случаев один и тот же результат, значит, этот результат будет во всех случаях (см. в первом примере: «все бобы в сумке белые, потому что попадались бобы только такого цвета»; во втором примере: «рост Сократа такой же, какой у тех, кого мы исследовали»).

Ясно, что каждый следующий результат может опровергнуть установленную «истину».

Дедуктивное рассуждение приходит к заключению, основываясь на статистической аналогии.

Если вероятность результата данного случая очень высока, значит, все случаи будут с этим результатом («все бобы в сумке белые, потому что бобы такого цвета встречаются очень часто» и «рост Сократа такой, какой у среднестатистического грека»).

Очевидно, что при реализации редкого случая описанный «научный факт» окажется ложным.

Абдукция обходится без всяких аналогий, поэтому она, в сравнении с другими приёмами, описывает реальность полнее.

То, что мы можем вычислить, называется фактом («эти бобы из этой сумки» и «эти жители Древней Греции имеют такой-то рост»). Подкреплённый соответствующим расчётом вероятности.

А то, что мы не можем вычислить (цвет всех бобов в сумке и рост Сократа), честно квалифицируется как гипотеза. Которую ни в коем случае нельзя принимать за окончательную истину.

Чтобы немного разбавить это, явно перегруженное смыслами, разъяснение различных логических приёмов, воспользуемся примером из художественной литературы.

Обсудим т. н. «метод Шерлока Холмса», описанный в широко известных детективных произведениях сэра Артура Конана Дойла.

Лучшие – с художественной точки зрения – истории о приключениях Холмса мы рассматривать не будем.

Внятное описание дедуктивного метода там отсутствует (может, поэтому они и лучшие). Для демонстрации приёмов логики возьмём рассказ «Убийство в Эбби-Грейндж» (1904 год).

Очень краткое изложение произведения сводится к следующему: совершено убийство аристократа в его собственном доме, из которого пропали некоторые ценные вещи; полиция подозревает местную банду; свидетельства домочадцев (вдовы и служанки) подтверждают эту версию; Холмс придерживается другой версии, предполагая, что к убийству как-то причастна вдова; лондонский сыщик находит доказательства своей гипотезы и разоблачает настоящего убийцу – любовника супруги аристократа.7

Как рассуждают полицейские из рассказа Конана Дойла?

Они используют, в соответствие с классификацией Пирса, индуктивную логику:

Случай: Совершено убийство.

Результат: Улики и свидетельства указывают на бандитов.

Правило: Бандиты совершают убийства.

Как рассуждает Холмс?

Он применяет свой знаменитый дедуктивный метод:

Правило: «Домашние» убийства совершаются домочадцами.

Случай: Совершено типичное «домашнее» убийство.

Результат: Улики и свидетельства указывают на домочадцев.

Как бы рассуждали реальные детективы, если б описанные в рассказе события произошли в действительности?

Они – как и все обычные люди – включили бы абдуктивную логику:

Правило: Чаще всего «домашние» убийства совершаются домочадцами.

Результат: Улики и свидетельства указывают на домочадцев.

Случай: Совершено типичное «домашнее» убийство.

С индуктивной логикой, думаю, всё ясно.

По воле неглупого и образованного человека, писателя Артура Конана Дойла, ею и только ею наделены почти все персонажи историй про Шерлока Холмса, включая полицейских и доктора Ватсона.

В рассказе «Убийство в Эбби-Грейндж» официальные следователи, в отличие от частного детектива, не осуществляют предварительный анализ различных предположений (не сравнивают и не ранжируют их) и хватаются за менее встречающуюся гипотезу. Поэтому ожидаемо оказываются в дураках.

Вопреки распространенному убеждению о сущности дедуктивного метода, Холмс первым делом обращает внимание не на детали, а на общие гипотезы.

В обсуждаемом сюжете он рассматривает две версии, с его точки зрения, имеющие наибольший вероятностный вес, – «бандиты» (версия №1) и «домочадцы» (версия №2).

Откуда берётся вторая версия?

Это элементарно. Из криминалистического опыта Холмса, конечно. (И из колонки криминальной хроники в The Times, которую любил почитывать сэр Артур Конан Дойл.)

Ему, как и любому реальному сыщику, хорошо известно, что большинство преступлений против личности совершаются вследствие конфликтов между близкими и/или родственниками. «Домашние» убийства происходят чаще, чем убийства с участием посторонних лиц.

Значит, приоритет – у версии №2, а не у версии №1.

Выбрав наиболее вероятную версию, Холмс устанавливает, в общем и целом, её соответствие наблюдаемым условиям. И, не тратя время на другие, исследует (проверяет) только это предположение.

Поскольку в итоге все доказательства и улики подтвердили версию №2, она (по решению Холмса) была признана истиной и (по замыслу Конана Дойла) оказалась истиной на самом деле.

Шаблонное мышление Холмса можно описать также в терминах бинарной логики.

После того, как сыщик с Бейкер-стрит в уме ранжирует гипотезы и оставляет самую вероятную, он создает бинарную оппозицию элементов: «да» и «нет». Получаются пары: «„домашнее“ убийство» и «не „домашнее“ убийство»; «домочадцы» и «не домочадцы».

Далее, в соответствие с правилами Буля, надо произвести «логическое умножение». Получается истинное высказывание или основная версия: «Домашние» убийства совершаются домочадцами.

Ложные высказывания, т.е. другие версии (не «домашние» убийства совершаются домочадцами; «домашние» убийства совершаются не домочадцами; не «домашние» убийства совершаются не домочадцами), отбрасываются. (Заметим, что одно из этих ложных высказываний – «„домашние“ убийства совершаются не домочадцами» – по содержанию включает в себя версию, которую исследуют полицейские: «Бандиты совершают „домашние“ убийства». )

Выбранная Холмсом основная версия мысленно подкрепляется статистическим анализом (вероятность, стремящаяся к 100%), поэтому оговорка «чаще всего» в дедуктивной/бинарной логике устраняется.

Это необходимо для дальнейших вычислений, чтобы произвести «логическое сложение» основной версии с результатами исследования – уликами и свидетельствами. Которые тоже подчинены бинарной логике: «подтверждает основную версию» или «не подтверждает основную версию».

По сюжету рассказа общий баланс оказался в пользу «подтверждает», так что первоначальная гипотеза сыщика стала истиной.

Таким образом, Шерлок Холмс – дедуктивный автомат, перерабатывающий оформленные в бинарных оппозициях данные.

Приведенный пример абдуктивного рассуждения для расследования убийства в Эбби-Грейндж, на первый взгляд, выглядит громоздко в сравнении с методом Холмса.

Пусть вас это не смущает.

Не будем забывать, что речь идёт о художественном произведении. В то время как действительность полна нюансов и оттенков.

Реальные детективы начали бы с того же, что и Шерлок Холмс – исследовали бы наиболее вероятную в данных обстоятельствах версию. Но параллельно изучались бы и другие гипотезы (отсюда – это неуверенное «чаще всего»). Которые могли быть проверены как индуктивно, так и дедуктивно.

Однако, если б убийство в Эбби-Грейндж было совершено не домочадцами и не бандитами (т.е. произошёл нетипичный случай), реальные сыщики продолжили бы расследование и, рано или поздно, преуспели. А, вот, знаменитый детектив растерялся бы. Ведь тогда пришлось генерировать новые гипотезы: воображать, фантазировать. Чего он явно делать не любил.

Всё, что мы сказали о приёмах логического рассуждения, обобщено в таблице 6.

Мендель применил бинарную логику для подходящего в данном случае объекта: общая закономерность в передаче между поколениями основного и альтернативного признака. Бинарная кодировка действительно многое объясняет в механизме генетического наследования.

Холмс использовал бинарную логику для объяснения сложных объектов. Таких, как мотивы и поступки людей. В выдуманных литературных сюжетах это работает, а в реальной жизни нет. Что, судя по всему, отлично понимал и сам Конан Дойл, которому его персонаж довольно быстро наскучил.

Поэтому Грегор Мендель – умница, а Шерлок Холмс – тупица.

Computor и Computer

Несмотря на то, что на рубеже XIX и XX столетий научный авторитет механической парадигмы оставался на очень высоком уровне, идея вычисляемой дискретности постепенно и неотступно завоевывала своё место под солнцем.

Биологи «вдруг» обнаружили, что в описанных Грегором Менделем закономерностях есть полезный смысл, а образованная публика зачитывалась историями о приключениях Шерлока Холмса.

В физике, как мы обсуждали в предыдущей главе, одна за другой стали появляться корпускулярные модели атома; а Эйнштейн объяснил фотоэффект, исходя из дискретной природы света.

В математике у новой парадигмы была своя история.

Джордж Буль, попытавшись облечь законы мышления в математическую форму, указал на возможность вывода аксиом – общих истин, на которые впоследствии можно опереться при построении цепочки доказательств.

В подглаве о бинарной логике мы обозначили одну из таких аксиом: закон снятия двойного отрицания. В математике этот закон преобразуется в порядок доказательств, известный как «доказательство от противного».

Например, требуется доказать, что 17 – нечётное число.

Допустим, что 17 – чётное число (отрицание). По определению чётных чисел, 17 должно делиться на 2 без остатка. Выполнив деление, получаем остаток. Значит, 17 не является чётным числом (отрицание отрицания) и является нечётным числом (снятие двойного отрицания = истина).

На самом деле, конечно, нечётность числа 17 следует из его определения: доказательство от противного кажется лишним. Но тут важно зафиксировать, как работают аксиомы в математике и в логике. Иногда, для более сложных случаев, удобнее идти в обход.

Математик Георг Кантор в 1891 году предложил первую версию теории множеств. Об этой теории мы поговорим подробнее в главе 6. А здесь укажем на некоторые её особенности в связи с бинарной логикой.

Вообще для бинарной логики существует простейшее множество {0; 1}, в котором всего два элемента: 0 и 1. Из этого множества можно построить четыре бинарные последовательности: 1,1; 0,1; 1,0; 0,0.

В теории множеств последовательность элементов и их значение не играет никакой роли. Например, множества {0; 1} и {1; 0} равны (эквивалентны).

В логике и в генетике, как мы убедились, это не так. Важно не только сочетание элементов, но и смысл, который мы им присваиваем (например, «1» может быть «истиной» или «рецессивным признаком»).

Однако важнейшее достоинство теории множеств состоит в её универсальности.

Множества могут быть любыми: конечными, как {0; 1}, и бесконечными – если, например, взять ряд натуральных чисел. Из этого, более мощного, множества можно построить те же четыре бинарные последовательности.

Следовательно, одни множества являются подмножествами других множеств: более мощных, конечных и бесконечных. Тогда, например, все возможные логические высказывания есть подмножество всех высказываний на данном языке, а все гены человека – подмножество всех генов человечества.

Некоторые математики были настолько очарованы теорией множеств, что посчитали возможным создать универсальную аксиоматическую математику (и логику заодно). Их назвали «формалистами».

К ним принадлежал, например, великий математик Давид Гильберт, попытавшийся обосновать тезис о существовании в математике абсолютных истин и/или аксиом. Если б замысел Гильберта удался, то вывод математических теорем в наши дни стал бы рутинным заданием в младшей школе.

С формальным подходом не согласились «интуиционисты», посчитавшие абстракции вроде бесконечных множеств бесполезными развлечениями и требовавшие конструирования цепочек непротиворечивых доказательств любых математических объектов.

Такой взгляд, в частности, выражал другой величайший математик – Анри Пуанкаре. Начальной точкой рассуждений он признавал догадку. Которая выносилась на суд коллег-учёных и, если они с ней соглашались, становилась конвенцией. Само собой, что конвенция никакой абсолютной истиной не является (это результат договорённости, подобно тому, как Джордж Буль предлагал прежде всякого исследования определить, что считать фактом). Но это несущественно, так как догадка в любом случае будет подвергнута проверке.

Таким образом, у формалистов закон снятия двойного отрицания и доказательство от противного считались аксиомами, а у интуиционистов не считались таковыми.

Условно говоря: спорили о том, можно или нельзя при разборе классического силлогизма опровергнуть/вычислить высказывание «Все не люди не смертны». При том, что «Все люди смертны» – истина.

Или: число 17 – нечётное по определению (мы договорились считать его таковым), или оно нечётное, потому что это можно доказать от противного (принимаем закон снятия двойного отрицания как абсолютную истину).

Дискуссия заставила математиков задуматься над более серьёзной проблемой: говоря о вычислимой или невычислимой истине, что мы подразумеваем под вычислением?

Состоит ли математика в действительности из дискретных кусочков-высказываний, которые мы комбинируем в разнообразные аксиомы и теоремы?

Или, скажем, под законом снятия двойного отрицания есть более фундаментальный, логический или математический, закон?

В 1931 году математический вундеркинд Курт Гёдель обнародовал свою знаменитую «теорему о неполноте арифметики».

Её следствия, в общем и целом, дали ответы на сформулированные выше вопросы. А эти ответы, в свою очередь, обеспечили неизбежность создание главного символа цифровой парадигмы – компьютера.

Существует несколько формулировок теоремы Гёделя. Ещё больше – изложений её доказательства. И совсем много – её следствий.

Ограничимся кратким пересказом, основанным на анализе теоремы выдающимся математиком Юрием Маниным (подробности см. в его работах11).

Формулируется теорема так: «Полного финитно описываемого набора аксиом в арифметике не существует».

Это утверждение можно выразить иначе, на более привычном языке.

Например:

Можно построить логически непротиворечивую теорию, но нельзя доказать её истинность.

Тогда такое следствие:

Какими бы логичными ни казались, скажем, концепция души или рефлекторная теория мозга, нельзя сформулировать аргументы в пользу того, что они неопровержимо верны.

Или такая формулировка теоремы:

Выразить полностью какую-либо сложную научную теорию при помощи средств любого естественного языка невозможно.

И её следствие:

Если вы не разбираетесь в математике и не собираетесь этого делать, то в случае создания новой научной теории (например, Теории Всего) вы её никогда не поймёте.

Чтобы пояснить, почему формулировка и следствия теоремы Гёделя, выходят так далеко за пределы арифметики, разберёмся с терминами.

Все высказывания (как в математике, так и в любом естественном языке) могут быть неопределёнными и определёнными. О первых сказать, ложны они или истинны, нельзя. О вторых – можно.

Некоторой аналогией тут служит различие между открытыми и закрытыми вопросами. Если вам задают открытый вопрос (начинается с «как», «что такое», «почему» и т.п.), вы не можете содержательно и определённо ответить, сказав «да» или «нет». Однако при ответе на закрытый вопрос («так ли это?», «это случилось там-то?» и т.д.) только эти два варианта имеют смысл.

Таким образом, Гёдель заключил, что все аксиомы в математике – это определённые истинные высказывания (мы назовём их «первичными истинами»). А все, следующие из них высказывания, выраженные на каком-либо естественном языке, – определённые и истинные тоже («вторичные истины»).

Тогда формируются два множества: все «первичные истины» (множество с числом элементов n) и все «вторичные истины» (множество с числом элементов m).

Сформулированный Гёделем вопрос заключается в следующем: можно ли – всегда и во всех случаях – из «вторичной истины» вывести «первичную истину»?

Или так: содержатся ли в наших естественных языках уже все аксиомы, которые мы ещё не успели описать на языке математики?

Короче: существует ли такая формула (способ, правило), которая всегда выводит n из m?

И совсем коротко: n = m?

Курт Гёдель использовал доказательство от обратного и начал с предположения, что n = m. Примерная схема рассуждений представлена на рисунке 10.

Получилось, что всегда и строго n> m.

Итак, Гёдель доказал, что абсолютных, сформулированных людьми, истин не существует: ни в математике, ни, тем более, в естественных языках (интуиционисты удовлетворенно кивнули).

Вместе с тем, он ясно показал, что существует некий, возможно, универсальный процесс создания аксиом – как в математике, так и в естественных языках (формалисты продолжили верить).

Этот универсальный процесс создания аксиом – не что иное, как вычисление. (Джордж Буль думал также, однако именно Гёдель в подтверждение тезиса привел весомые аргументы.)

При этом вычисление может производиться любым, имеющим к этому процессу подходящие инструменты, созданием. В том числе – искусственным устройством.

Через пять лет после появления теоремы о неполноте арифметики Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой описал то, что сейчас мы называем компьютером.

Нужно иметь в виду, что представленная в этой работе математическая метафора, «машина Тьюринга», не только и не столько абстрактная модель механического вычислительного устройства.

Это, прежде всего, модель вычислений, производимых человеком. В самом начале статьи читаем: «Мы можем сравнить человека в процессе вычисления (in the process of computing) какого-либо действительного числа с машиной, которая ограничена конечным числом состояний…». 63

Тьюринг математически описал биологического вычислителя (англ. computor). Точнее: детально изложил процесс арифметических вычислений так, как, по его мнению, это происходит, в общем, у обычного человека, взявшего в руки тетрадку в клеточку и карандаш для решения какой-либо задачки.

Человек вписывает в клеточки начальные символы или цифры; глядя на текущую клеточку, производит в уме элементарную операцию по их преобразованию (складывает, вычитает, умножает, делит); записывает полученный результат в соседнюю клеточку; продолжает последовательное вычисление в соответствие с порядком, который сам же наметил.

Иными словами, он, как сказал бы Гёдель, переводит первоначальное неопределённое высказывание в определённое, затем – в другое определённое и т. д.

Если в качестве символьной системы для записи в клеточки выбрать бинарный код, а в качестве набора управляющих операций – бинарную логику, то получится общая схема вычислений. Получится механический computer, имитирующий язык и логику живого computor.

Как мы обсуждали в начале главы, Алан Тьюринг не считал, что computer может полностью заменить computor. Здесь поясним это утверждение более обстоятельно.

Дело в том, что механический вычислитель не способен имитировать произвольное построение порядка вычислений. Он не создаёт алгоритм сам. Ему всегда требуется образец.

В какой последовательности применять бинарную логику к бинарным символам решает тот, кто вписывает символы в клеточки. Или даёт указания, как это делать: составляет программу машинных действий, даёт искусственному вычислителю образцы алгоритмов.

Это человек.

Заметим, что это прямое следствие теоремы Гёделя.

Применяя строгие механические формулы, которые ссылаются только на себя, истинно-определённое не выводится (или, по Тьюрингу, не вычисляется). Индуктивная проверка есть не универсальный, а специальный инструмент. Не фундаментальный закон, а технология.