Действуй, мозг! Квантовая модель разума

Впрочем, концепция Левина далеко ушла от своих корней. Прежде всего потому, что создатель теории поля чрезвычайно интересовался современными ему научными идеями.

Существенно не то, что Левин активно заимствовал такие понятия, как «физическое поле» и «валентность», а то, что попытался устранить из природы человека грубую физиологическую составляющую. Психолог стремился вернуть утраченную веру в человечество и человечность.

С одной стороны, вышло чересчур схематично. Левин почти буквально воспроизвёл логику четырёхмерного пространства-времени из общей теории относительности. Выделил в человеке измерения: личностно-субъективное («персона»), социально-объективное («среда»), соотношение субъективное/объективное («персона»/среда) и измерение психологического времени («временная перспектива»).34,35 Получилась довольно умозрительная концепция, которую справедливо упрекали в субъективизме.38

С другой стороны, именно идеи Курта Левина определили теорию и практику доброй половины современных психологических школ.

Как бы там ни было, четырёхмерный ли, трёхмерный ли мозг-машина – суть модели не менялась.

Мейнстримное научное объяснение, хоть и находилось в кризисе, поколеблено не было. Специалисты не желали уступать в том, что обеспечивало им монополию в области самопознания.

К середине XX века накопилось немало версий механического мозга.

В представлении Декарта разум был воплощением «живой машины»; Сеченов описывал человеческий мозг как «электрическую машину»; Павлов – «рефлекторную машину»; Фрейд – «динамическую машину»; Юнг – «духовную машину»; Выготский – «культурно-историческую машину»; Левин – «пространственно-временную машину» и т. д.

Эти версии соперничали, во многом повторяли друг друга и, разумеется, объявляли себя самыми правильными.

В 1934 году в Ленинград, в гости к Ивану Павлову приехал Нильс Бор.

В то время физик вёл активную просветительскую работу: разъезжал по миру в надежде завербовать как можно больше сторонников новейшей научной концепции.

Учёный, в сущности, ставил вопрос о синтезе физики и биологии на основе квантовой теории. С позиции этой концепции он в 1913 году объяснил строение атома, и сделал это лучше, чем Резерфорд, принимавший в расчёт только классическую теорию электродинамики.

Бор ясно сознавал необходимость коррекции ключевых «естественнонаучных» теорий с учётом обновленного знания. Несмотря на напряжённую интеллектуальную работу в своей области, физик счёл необходимым изучить актуальную нейрофизиологическую проблематику.

За два года до встречи с Павловым он писал: «Признание важного значения черт атомистичности в механизме живых организмов само по себе не является …достаточным для всестороннего объяснения биологических явлений. <…> Не следует ли добавить к нашему анализу явлений природы ещё какие-то недостающие пока фундаментальные идеи, прежде чем мы сможем достигнуть понимания жизни на основе физического опыта?». 3

Неизвестно, беседовали ли, среди прочего, об этом Павлов и Бор во время их ленинградской встречи.

Возможно, нейрофизиолог попросту не понял – не захотел понять – о чём говорит физик? (Возраст обоих лауреатов Нобелевской премии обозначался одинаковыми цифрами, но в «зеркальном» отображении: Бору было ещё 48, Павлову – уже 84.)

Трудно судить. Ясно только, что прославленному и уважаемому академику вряд ли было легко принять новую физическую картину мира. Где столь любимому им принципу механицизма – этой основе основ рефлекторной теории – отводилась второстепенная роль.

Модель «мозг-машина» существует до сих пор.

Синтез различных версий классической механической модели и её модификаций обеспечил во второй половине XX века развитие двух главных нейронаучных трендов.

К первому относится становление и расцвет экспериментальной нейробиологии, функциональных и визуализационных методов исследования мозга. Ко второму – появление социальной психологии, детской психологии и целой россыпи психотерапевтических методов.

Апофеозом трёхаспектного понимания человека стала, ныне догматичная и категоричная, философия ортодоксального научного мейнстрима. Которая явлена, например, в известной формулировке Всемирной Организации Здравоохранения: «Здоровье – это состояние полного физического, душевного и социального благополучия». 23

Три способа описания – Три измерения – Три причины всех человеческих мыслей, чувств, поступков. Самодостаточное и универсальное триединство: как христианская Троица, как три слона или как три панциря нагромождённых друг на друга черепах, на которых покоится мир.

Следует признать, что не только в отношении мироздания, но и для механического толкования человека это исчерпывающее объяснение. И добавление к нему четвёртого измерения нужно как телеге пятое колесо.

Поклонники механического мозга игнорируют очевидную теоретическую неполноту модели. Они закрывают глаза на массу фактов, накопленных с момента кризиса данной концепции, за последнюю сотню лет.

Для них совершенно необъяснима противоречивая и непредсказуемая природа человека – временами легко и безвольно соглашающегося на любые предписания, а иногда бунтующего вопреки своим же интересам.

Им абсолютно непонятно, почему сформированные бесстрастными механизмами эволюции инструменты, интеллект и память, у десятков-сотен миллионов молодых людей сегодня функционируют не так, как написано в их книжках.

Разве рефлексы – не универсальные пружины восприятия, обучения, понимания, запоминания и воспроизведения? И разве психоанализу, некогда свершившему психотерапевтическую революцию, а ныне облечённому в удобную для пациента, краткосрочную, форму, не суждено возродиться?

Специалисты по мозгу-машине суровы и молчаливы, как их доктрины. Они вычерпали из идеи о механическом разуме всё, что смогли. Им больше нечего сказать.

Можно лишь ворчать, вменяя «ленивому» и «безответственному» поколению нежелание учиться и постигать «естественнонаучную» истину – пенять на их «клиповое мышление», «плохую память»…

Однако, по совести говоря, в плохой памяти следовало бы обвинить самих специалистов. Они позабыли, что теория о мозге-машине пришла не из их экспериментов и заумных рассуждений о «психике» и «бессознательном», а из фундаментальной науки – из математики и физики.

То есть из того же источника, в котором родилась следующая научная теория об устройстве и работе мозга.

Рисунки и таблицы к главе 3

Глава 4. Мозг-компьютер

«42», – сказал Думатель, с бесконечной величественностью и спокойствием

писатель Адамс сообщает ответ суперкомпьютера на Главный Вопрос Жизни, Вселенной и Вообще

It from bit

физик Уилер пытается всё объяснить

Про роботов, шахматы и вычисления

В этой главе мы обсудим т.н. «вычислительную модель» – представление о человеческом разуме, которое в сжатой форме сводится к тезису «мозг – это компьютер».

Надо сказать, что в научпопе, поглощенным вопросом «Похож ли мозг на компьютер?», уже сложился своего рода канон. Считается хорошим тоном, как минимум, упомянуть три факта:

– идея о мозге-компьютере родилась в художественной литературе (чаще всего указывают на 1920 – год публикации пьесы Карела Чапека «R.U.R.», где впервые описаны разумные роботы);

– приоритет научной формулировки или, как вариант, первенство в популяризации проблемы принадлежит математику Алану Тьюрингу (обязательна ссылка на его статью 1950 г. «Вычислительные машины и интеллект»);

– победа шахматного автомата, суперкомпьютера Deep Blue, над действующим чемпионом мира Гарри Каспаровым (в мае 1997 года).

Самое смешное, что эти факты не имеют никакого отношения к проблеме устройства живого мозга. Они не имеют отношения даже к попытке описать его как вычислительное устройство.

Объяснимся. Правда, сделаем это, обсуждая приведённые выше факты в ином порядке: статью Тьюринга оставим напоследок.

В пьесе Чапека речь идёт о похожих на человека машинах, действующих автоматически – по предписанной программе или согласно поступающим онлайн приказам. Автор назвал их «роботами».

Трудно всерьёз обсуждать возникновение научных идей из творений художников, но заметим, что в произведении Чапека нет ничего ни про компьютеры, ни про компьютерный мозг.

Метафора автомата, копирующего поведение человека, стара как мир.

Воплощения разнообразны: от ветхозаветного Голема до чудовища Франкенштейна и Железного Дровосека из Страны Оз. (Подробнее о фольклорных сюжетах, где фигурирует персонаж «автомат» мы поговорим в главе 10).

Факты про шахматные автоматы, побеждающие человека, тоже не такие уж свежие и сенсационные, как представляется на первый взгляд.

В конце XVIII – начале XIX века по Европе в сопровождении группы предприимчивых «инженеров» гастролировал шахматный автомат под названием «Механический Турок».

Устройство представляло собой фигуру, облаченную в «традиционный турецкий костюм» и сидящую за столом-тумбой, на котором лежала шахматная доска. Желающих приглашали сыграть. При этом открывали створки стола-тумбы и демонстрировали хитрый механизм из шестерёнок и прочих деталей-узлов неизвестного назначения. Зрителей убеждали: всё по-честному. Участник шоу садился напротив «Турка», механизм заводили специальным ключом, и начиналась игра.

С Турком-шахматистом сражались знаменитости: Наполеон, Бенджамин Франклин, Эдгар Алан По. Механизм одерживал верх не только над ними, но и над многими сильными игроками. Образованная публика была в восторге от чуда техники и славила прогресс.

Обман раскрылся в 1834 году.

Оказалось, что в стол-тумбу помещался человек, умеющий играть в шахматы. То был, как правило, искусный мастер. Он получал информацию о перемещении оснащенных магнитами фигур посредством отдаления-притяжения металлических шариков под каждым полем доски, и управлял руками «Турка» с помощью системы тросов и рычагов. При демонстрации внутреннего пространства стола-тумбы створки открывались так, что человек мог прятаться за одной из них и за бутафорским механизмом.59

Корректно ли сравнивать жульничество из далёкого прошлого с современными суперкомпьютерами, обыгрывающими чемпионов мира?

Я и не сравниваю. Лишь напоминаю: с единичными фактами, какими бы яркими они ни казались, нужно обращаться осторожно.

Почти сразу после завершения памятной игры, шахматного поединка между Deep Blue и Гарри Каспаровым в 1997 году, чемпион мира потребовал у разработчиков суперкомпьютера, сотрудников компании IBM, организовать матч-реванш. Ему отказали.

Каспаров обратил внимание, что некоторые игровые решения (как удачные, так и ошибочные) Deep Blue чересчур напоминали человеческую логику. Он намекнул, что, возможно, эти ходы были результатом «мозгового штурма», предпринятого группой гроссмейстеров, скрытых от глаз публики. В конце концов, сам суперкомпьютер располагался в отдельном помещении, а шахматные фигуры двигали операторы из IBM. Если б удалось доказать, что Каспаров прав, то вышло бы, что имела место мистификация в духе аферы с «Турком».

Однако стороны предпочли не раздувать конфликт. Deep Blue вскоре демонтировали, а факт первой шахматной победы компьютера над чемпионом мира вошёл в историю.

Скорее всего, Deep Blue победил честно. Последующие поединки – других суперкомпьютеров и других людей-гроссмейстеров – неизменно завершались в пользу машины.

Любопытно не это (думаю, нас не слишком задевает, скажем, тот факт, что на планете есть существа, живые или искусственные, которые бегают быстрее, чем мы; умеют летать; чувствуют электромагнитные поля и пр.). Интересно иное: имитация довольно узкой способности нашего мозга – хорошо играть в шахматы – действительно могла бы прояснить некоторые аспекты его работы.

В книге «Человек и компьютер» Гарри Каспаров описывает две стратегии, по которым развивались шахматные программы в 1980—90х гг.

Первая стратегия условно может быть названа «грубой силой». Она сводится к наращиванию скорости вычислений, т.е. увеличению объёма анализируемых устройством позиций за единицу времени.

Вторая стратегия – «выборочный поиск», где приоритетом является генерация гипотетических позиций без тщательной проверки каждого хода.

Как отмечает Каспаров, «выборочный поиск» суть эвристический метод анализа и напоминает интуитивное мышление человека (хотя, конечно, не является единственной стратегией, которую использует наш разум).

Однако разработчики шахматных суперкомпьютеров предпочли «грубую силу». Которая, по мере развития мощности процессоров, одержала закономерную победу над медленно вычисляющим мозгом человека.

Deep Blue в течение каждого хода генерировал огромное число вариантов дальнейшего развития партии. Условно говоря, за то время, пока человек в уме просчитывал одну комбинацию, суперкомпьютер успевал вычислить миллион вариантов. После чего ему оставалось лишь выбрать лучший.

Размышляя о том, что было бы, если б разработчики современных шахматных автоматов пошли по пути выборочного поиска и других подобных стратегий, Гарри Каспаров пишет: «Это обилие интересных идей, призванных повысить эффективность интеллектуальных машин, показывает, почему попытки понять, как работает человеческий разум, и проникнуть в тайны мышления были отброшены. Что важнее – процесс или результат? Люди всегда хотят результатов, будь то в инвестировании, сфере безопасности или шахматах. Такое отношение, сокрушались многие программисты, способствовало созданию сильных шахматных машин, но ничего не дало науке и прогрессу в области ИИ [искусственного интеллекта – Р.Б.]. Шахматная машина, которая думает как человек, но проигрывает чемпиону мира, не сделает сенсации. Когда же шахматная машина побеждает чемпиона мира, никого не волнует, как она думает». 6

Примечательно, что первая версия суперкомпьютера, который готовили к поединку с Каспаровым, назывался Deep Thought (один из возможных переводов – «Думатель»). Инженеры и программисты IBM взяли это имя из фантастического романа Дугласа Адамса «Автостопом по галактике».

По сюжету произведения люди, создавшие суперкомпьютер, ищут ответ на Главный Вопрос Жизни, Вселенной и Вообще. Результат вычислений «Думателя», произведенных им в течение семи с половиной миллионов лет (!), приведён в эпиграфе к этой главе. Когда разочарованные таким ответом потомки создателей суперкомпьютера бросили ему горький упрёк, тот резонно заметил, что неплохо бы для начала чётко сформулировать вопрос.21

Сумел бы реальный Deep Blue или иной современный суперкомпьютер ответить на такой вопрос? Или, как верят свидетели трансгуманистического рая, нужно ещё немного подождать? Когда-де изобретут сверхмощный ИИ, и он, подобно хорошо известным фантастическим историям, станет за нас управлять экономикой, медициной, образованием, участвовать в урегулировании политических и семейных разногласий, и всё ж таки просветит нас – в чём смысл жизни?

Проблема в том, что, чтобы управлять чем-либо (не говоря уж о размышлении над вопросами типа «в чём смысл жизни?»), надо о том, чем управляешь, знать всё (для ответа на вопрос о смысле жизни надо определить, что понимается под «смыслом» и «жизнью»). Или, по крайней мере, быть уверенным в правилах, по которым это работает.

В отношении социогенеза и взаимодействия отдельных людей никто таким знанием не обладает. Ни какой-либо человек, ни человечество.

Почему?

Потому что у этих объектов-феноменов нет правил. И нет ограничений по объёму информации.

В поведении человека и в поведении групп людей возможно всё – в отличие от шахмат, шашек, го, покера и прочих искусственных моделей реальности, ограниченных по числу возможных состояний.

К списку, в котором фигурируют сложные явления социогенеза и феномены человеческой коммуникации, можно добавить ещё один объект.

Это живой мозг. Собственно, он-то и является источником сложности.

Раз так, то спрашивать – похож ли мозг на компьютер (то и другое умеет играть в шахматы)? – всё равно, что задаваться вопросом: «Похож ли человек на муравья (то и другое шевелится)?» или «Похожа ли Вселенная на Луну (то и другое имеет форму сферы)?».

Раз так, то всякий суперкомпьютер или любой другой гипотетический вычислитель – ИИ, Deep Thought, «Думатель» и пр. – никогда не сравнится с человеком по способности решать интеллектуальные задачи всех, какие только существуют, типов.

Проигрывая в скорости вычислений, мы всегда будем выигрывать в области невычислимого.

Т.е. в такой области, которая намного (на очень много!) превышает пространство вычислений, где не действуют никакие, заранее заданные, правила и где компьютеры бессильны.

Короче говоря, машины думать не умеют. Более того: никогда не будут уметь.

Сделав это провокационное заявление, мы вплотную подошли к обсуждению статьи Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» – последнему популярному аргументу любителей порассуждать о мозге-компьютере.

Во-первых, заметим, что нашумевшая статья была опубликована не в математическом или физическом журнале: автор выбрал философский журнал с говорящим названием «Mind».

Помимо прочего это указывает на то, что Тьюринг не стремился сформулировать научную проблему. Ведь последнее подразумевает наличие гипотезы – утверждения о предполагаемом факте и/или закономерности.

Ничего подобного в статье нет.

Во-вторых, вопрос, который чаще всего цитируют («Могут ли машины мыслить?»), по ходу изложения трансформировался у автора в «Могут ли машины имитировать поведение человека?».

Согласимся, что вопросы относятся к разным предметам.

Первое – явный эпатаж для привлечения дополнительного интереса (с таким же успехом можно вопрошать: «Может ли трактор мыслить?» или «Есть ли у самолёта душа?»).

Второе – попытка перевести философскую проблему в прикладное русло. Которая, собственно, выразилась в предложенном математиком способе отличить человека от его имитатора – в том, что сейчас зовётся «тестом Тьюринга». 62

На мой взгляд, совершенно ясно, что Тьюринг не делал предположения о том, что машины, вообще говоря, могут мыслить.

Следовательно, эта статья, скажем, к проблеме конструирования ИИ не имеет никакого отношения. И даже не формулирует её.

Какого-либо предположения об устройстве живого мозга, как мы отметили выше, в публикации тоже нет.

Значит, о модели «мозг-компьютер» речь также не идёт.

Так о чём речь? Что интересовало Тьюринга?

«Похож ли компьютер на мозг?» – вот что, по всей видимости, хотел узнать Алан Тьюринг, и поделился этим желанием в статье 1950 года.

Кому, как не Тьюрингу, создателю концепции вычислительного автомата (подробнее – в подглаве «Computor и Computer»), спрашивать об этом? Должны ли мы удивляться, что математик попытался расширить представление о возможностях своей теории вычислений – увидеть ещё одно полезное приложение своему детищу?

В этом контексте пресловутый тест Тьюринга – не сколько-нибудь реальный способ доказать, что робот/автомат/компьютер/ИИ в результате, например, машинного обучения достиг такого уровня интеллектуального развития, что стал неотличим от человека.

Это фольклор, а не наука. Детская сказка. Сюжет для фантастического блокбастера.

Тест Тьюринга – попытка ещё раз проверить ключевую идею математика о том, что вычисления компьютера и вычисления живого мозга имеют единую фундаментальную основу. Проверить, не ошибся ли он, отождествляя эти процессы у машины и человека.

Тот счастливый для современных машинопоклонников день, когда искусственный вычислитель всё-таки пройдёт полный тест Тьюринга, будет означать не то, что компьютер может полностью заменить человеческий мозг, и не то, что якобы состоялось долгожданное рождение ИИ.

Этот день будет означать лишь тот заурядный и давным-давно интуитивно понятный факт, что наш мозг может, в том числе, вычислять, как компьютер.

Только и всего.

Увы, нам пришлось отвлечься и потратить время на разъяснения, чтобы несколько проредить туман, навеянный пылкими «говорящими головами», бессвязно и бездумно повторяющими мантры про разумных роботов, шахматные суперкомпьютеры и тест Тьюринга.

Сделав эту необходимую предварительную работу, возвращаемся к науке – к вычислительной модели живого мозга.

Как в предыдущей главе, попытаемся для начала разобраться, кому, как и почему пришла в голову оригинальная идея – интеллектуальная инновация об устройстве разума.

Бинарная логика, или Какой рост у Сократа?

Идея о механическом мозге родилась в период расцвета механической парадигмы в науке.

Идея о мозге-компьютере появилась во время становления другой научной парадигмы. Назовём её идеей вычисляемой дискретности или, проще, цифровой парадигмой.

Сразу заметим, что под идеей вычисляемой дискретности мы не имеем в виду смутные взгляды воротил мысли из далёкого прошлого. Концепция атомизма древнегреческого философа Демокрита столь же похожа на «монады» Лейбница, сколько аверроизм – на «дуализм» Декарта.

Механическая и цифровая парадигма развивались параллельно, но с временным лагом: по темпу распространения первая значительно опережала вторую.

Поэтому тогда, когда Рене Декарт и Исаак Ньютон предложили уже более-менее проработанное механическое толкование, соответственно, мозга и Вселенной, их современник, другой выдающийся учёный, Готфрид Лейбниц фактически заложил основы принципиально иного, универсального, ответа на фундаментальные вопросы о мироздании, о жизни, о природе бытия и о разуме.

Универсализм – характерная черта творчества Лейбница, профессионального математика и мыслителя с чрезвычайно широким кругозором. В какую бы область познания ни обращался его беспокойный и могучий ум, всюду он стремился найти общий закон.

В математике, независимо от Ньютона, он изобрёл дифференциальное исчисление. В физике, полемизируя с Декартом, дал верную интерпретацию кинетической энергии. В лингвистике пробовал соорудить всеобщий язык, назвав его «универсальной характеристикой». В философии выдумал «монады», которые суть мельчайшие, наделенные духом, свойства бытия.

В каждом случае просматривалась одна и та же мысль: непрерывное движение бесконечно малых величин, подчиненных закону необходимости. Это и есть прообраз идеи вычисляемой дискретности.

Разгадка «загадки атомизма Лейбница», возможно, содержится в его интересе к химии, где становились популярными корпускулярные идеи.23 Но, скорее всего, дело всё в той же математике.

Дифференцирование – развитие идеи числа как отношения величин. Как и Декарт (см. главу 3), Лейбниц, разъясняя суть нового метода исчисления, прибегал к геометрической метафоре: кривизна объекта (например, наклон касательной в данной точке параболы) на данном отрезке определяется отношением приращения значения функции к приращению аргумента: dy/dx.

Сейчас такое отношение принято называть пределом (при условии, что аргумент стремится к нулю).61

Эта математическая истина преобразовалась у Лейбница, по выражению историка науки Мартина Дэвиса, в мечту о создании всеобщего закона, который позволил бы сконструировать универсальный язык и универсальную вычислительную машину. Она могла бы, скажем, работать на основе бинарной арифметики, которой математик в 1703 году посвятил специальную работу.33

Не вдаваясь в тонкости мировоззрения Лейбница, вряд ли будет натяжкой сопоставить придуманные им «монады» с разумным и активным «субъектом» в понимании Гегеля, а, значит, увидеть в работах великого математика попытку возвести логику в ранг главной науки.

Ведь математическая логика в этом случае выступает как один из инструментов самопознания абсолютного духа, которое Гегель поместил в рамки строгой (в философском смысле) диалектики.5