В этом разделе я переключусь на более позитивную перспективу, опишу отличия кибернетического тотализма от гуманизма, рассмотрев эволюцию культуры человека.

Я надеюсь показать, что каждый способ мышления имеет свое законное место и конкретные прагматические рамки, если в нем есть смысл.

Кибернетический тотализм не подходит как основа для принятия большинства решений, но некоторые его идеи могут быть полезными методами познания.

Различие между пониманием и убеждением, между наукой и этикой размыто. Я вряд ли могу утверждать, что безошибочно различаю эти два понятия, но, надеюсь, изложенные ниже отчеты о моих попытках могут оказаться полезны.

Разбираются разновидности вычислительного способа мышления, определяется реалистичный вычислительный подход к нему.

В Кремниевой долине можно встретить буддистов, анархистов, поклонников культа Богини, фанатиков Айн Рэнд, самозваных служителей Иисуса, нигилистов и множество либертарианцев, а также удивительные комбинации всего вышеперечисленного и еще многих других, кто на первый взгляд не придерживается никакой идеологии. Тем не менее есть система веры, которая, не соответствуя ни одной из упомянутых идентификаций, и может служить «общим знаменателем».

За неимением лучшего слова я назвал ее вычислительным способом мышления. Этот термин обычно используется в более узком смысле, означая склад ума, но я использую его более широко и включаю в это понятие что-то вроде культуры. Лежащую в его основе философию в первом приближении стоит вкратце описать так: мир можно понять как вычислительный процесс, представляя людей как подпроцессы.

В этой главе я изучу применение вычислительного подхода в научных рассуждениях. Я утверждаю, что, даже если вычислительный способ мышления полезен для понимания науки, его нельзя использовать при оценке инженерных решений определенного типа.

Я, критик вычислительного подхода, редкий гость в кругах ученых-информатиков, так что приходится отметить, что эта философия в ряде случаев полезна.

Вычислительный способ мышления — это не всегда сумасшествие. Иногда к нему прибегают только потому, что не применить его означает столкнуться с другими проблемами. Если вы собираетесь рассматривать людей как нечто особенное, как я и советовал, то вы должны быть в состоянии определить, где их особость начинается и где заканчивается. Это очень похоже на проблему определения круга сочувствия, которую я описал в гл.2. Если вы хотите, чтобы разрабатываемые технологии служили людям, вы должны иметь хотя бы приблизительное представление о том, что является личностью, а что нет.

Но есть случаи, когда любое возможное определение круга порождает проблемы. Особенно трудно ученым разделить мир на две части, одна из которых обычная — детерминистская или, возможно, механистическая, а другая — загадочная, более абстрактная. Пугающий путь дуализма.

Если вы предполагаете, что в духовной плоскости мозг связан с другой сущностью — душой, становится неудобно изучать, к примеру, неврологию. Вам приходится подходить к мозгу просто как к механизму, который вы не понимаете, чтобы улучшить это понимание путем экспериментов. Вы не можете заранее заявить, что у вас получится объяснить, а что нет.

Здесь я противоречу сам себе, но причина — в понимании того, что в разное время я играю разные роли. Иногда я придумываю инструменты для использования их людьми, а потом работаю с учеными, пытаясь понять, как функционирует мозг.

Наверное, было бы лучше, если бы я мог найти одну философию, которой бы в равной мере пользовался в любых ситуациях, но, мне кажется, лучшее решение — верить в разные проявления различных аспектов реальности, когда я выступаю в разных ролях или выполняю работу того или другого вида.

До сих пор я излагал то, во что верю, когда играю роль технолога. В таких случаях я рассматриваю человека как нечто мистическое. Моим главным приоритетом становится не допустить умаления людей до простых устройств. Самый надежный способ — верить, что гаджеты, которые я разрабатываю, есть просто инертные инструменты, которые полезны исключительно потому, что люди обладают магической способностью передавать с их помощью смысл.

Когда я выступаю в другой своей роли, роли соавтора ученых, я верю в несколько иное. В таких случаях я предпочитаю идеи, не предусматривающие магических объектов, потому что ученые могут изучать людей, если в них нет совсем ничего волшебного. В идеале ученый должен уметь хоть немного изучить нечто, не разрушая его. Весь смысл технологии, однако, заключается в изменении ситуации, в которой находятся люди, так что для людей абсурдно стремиться быть непоследовательными.

В роли ученого я не пугаюсь идеи, что мозг — это что-то вроде компьютера, но есть множество способов использования вычислений в качестве источника моделей человеческих существ. Я опишу три распространенные формы вычислительного способа мышления, а затем и четвертую — ту, которая мне по душе. Каждая из разновидностей обладает своей идеей о том, что потребуется для изменения знакомых нам программ, чтобы они стали больше похожи на личности.

Основание одной из разновидностей таково: достаточно большой объем вычислений приведет к тому, что программы приобретут качества, которые мы ассоциируем с людьми, — такие как сознание. Можно заявлять, что закон Мура неумолимо приведет к возникновению супермозга, суперсуществ и, возможно, какого-нибудь глобального или даже космического сознания. Если эти высказывания кажутся вам чересчур смелыми, имейте в виду, что именно такого сорта риторику вы услышите в мире энтузиастов сингулярности и адептов экстропии.

Если не рассматривать романтическую сторону идеи, в основе ее останется предпосылка того, что смысл порождается битами в результате накопления их количества. Набор из тысячи записей в базе данных, которые ссылаются одна на другую в определенном порядке, не имел бы смысла без человека, который интерпретирует их. Но, наверное, квадриллион или гугол записей может означать что-то сам по себе, даже если рядом нет существа, которое бы все это объяснило.

Другими словами это можно выразить так: если вы располагаете достаточным количеством данных и достаточно большим и быстрым компьютером, вы предположительно можете преодолеть проблемы, связанные с логическим позитивизмом. Логический позитивизм — это идея о том, что предложение или другой фрагмент — нечто, что можно записать в файл, — означает что-то само по себе, не требуя привлечения субъективности читающего его человека. Или, говоря сленгом компьютерных фанатов, «значение предложения есть инструкция его верификации».

Логический позитивизм вышел из моды, и немногие сегодня встанут под его знамена, но с помощью компьютеров он неофициально возрождается. Новая версия идеи гласит, что, располагая достаточным количеством данных, вы сможете заставить логический позитивизм работать на основе статистики больших чисел. Рассуждения примерно таковы: в рамках облака не будет надобности в непостижимых половинах традиционных противопоставлений (дихотомий), таких как синтаксис/семантика, количество/качество, содержание/контекст и знание/мудрость.

Вторая разновидность вычислительного подхода утверждает, что программа с определенными свойствами, обычно связанными с самопредставлением и кольцевыми ссылками, похожа на личность. К числу некоторых приверженцев этого подхода относятся Даниэль Денетт и Дуглас Хофштадтер, хотя оба имеют собственные представления о том, какими должны быть эти специальные свойства программы.

Хофштадтер говорит, что программы, имеющие «странный цикл», несут в себе черты сознания. В «странном цикле» вещи включены в другие таким образом, что внутренняя является тем же, что и внешняя.

Если вы спускаетесь на парашюте на город, приземляетесь на крыше, попадаете в здание через дверь на этой крыше, входите в комнату, открываете дверь в кладовку, входите в нее и обнаруживаете, что в ней нет пола, а вы снова падаете в бескрайнем небе на город, — вы в странном цикле. Это же понятие, наверное, применимо к умственному феномену, когда мысли в мыслях ведут к первоначальным мыслям. Наверное, такой процесс имеет какое-то отношение к самосознанию и тому, что значит быть личностью.

Третья разновидность вычислительного способа мышления распространена в кругах веб 2.0: любая информационная структура, которая может рассматриваться каким-либо реальным человеком как личность, является личностью. Это, по существу, возрождение теста Тюринга. Если вы можете представить коллективный разум, к примеру, рекомендующий вам музыку, то коллективный разум фактически является личностью.

Должен признать, что, когда я выступаю в роли ученого, ни одна из трех описанных разновидностей вычислительного подхода мне не помогает.

Первая идея, что в программном обеспечении количество есть качество, раздражает особенно, поскольку ученый-информатик много времени проводит в борьбе с отвратительностью того, что происходит с современным программным обеспечением, по крайней мере когда оно становится большим.

Вторая идея тоже не помогает. Создать программу с самопредставлением и странными циклическими структурами — восхитительно и умно. Я на самом деле реализовал сценарий прыжка с парашютом в виртуальном мире. Я никогда не встречал никаких выраженных изменений в возможностях программных систем, основанных на усложненных вариантах такого рода трюков, несмотря на то что все еще существует значительное сообщество исследователей искусственного интеллекта, которое ожидает появления таких изменений.

Что касается третьей идеи, современной версии теста Тюринга, к настоящему моменту мои аргументы должны быть уже ясны. Люди могут заставить себя поверить в любых выдуманных существ, но если эти существа представляются населяющими программные продукты, с помощью которых мы проживаем наши жизни, нам приходится изменять себя в худшую сторону, чтобы поддерживать свою веру. Мы делаем себя скучными.

Но и помимо этих трех есть способ рассматривать людей с вычислительной точки зрения как особенные объекты.

Я называю реализмом вычислительный способ мышления о людях, который я предпочитаю, когда считаю, что такой способ мне подходит. Идея состоит в том, что люди, если их рассматривать в качестве информационных систем, были созданы не вчера и не являются абстрактными игрушками в руках некоего высшего существа вроде программиста веб 2.0 в небесах или космического игрока в Spore. Вместо этого я полагаю, что люди есть результат миллиардов лет неявного эволюционного обучения в школе жестких ударов. Кибернетическая структура личности оттачивалась очень большой, очень долгой и очень глубокой встречей с реальностью.

С этой точки зрения единственное, что может придать битам смысл, — это то, что их структуры претерпели так много столкновений с реальностью, что их нельзя больше по-настоящему абстрагировать, они стали неабстрактным продолжением реальности.

Реализм основан на частностях, но мы пока не знаем и можем никогда не узнать частностей индивидуальности с вычислительной точки зрения. Максимум, что мы сегодня можем, — это начать рассказывать истории типа тех, которые иногда нам рассказывают эволюционные биологи.

Со временем данные и проницательность могут сделать историю более конкретной, но на текущий момент мы по меньшей мере способны рассказать правдоподобную историю самих себя в терминах широкомасштабной вычислительной истории природы. Миф, сказка сотворения, может, чтобы дать нам способ думать вычислительно, пока оставаться не настолько подверженным искажениям, привносимым нашими идеями об идеальных компьютерах (т. е. тех компьютерах, которые могут обрабатывать лишь небольшие программы).

Такое изложение сказок есть спекуляция, но спекуляция с определенной целью. Приятным бонусом этого подхода является то, что конкретика имеет тенденцию быть более красочной, чем обобщения, поэтому вместо алгоритмов и гипотетических абстрактных компьютеров мы рассматриваем певчих птиц, изменяющих форму головоногих и метафоры Шекспира.

В этой главе представлено прагматичное чередование философских взглядов (в противоположность требованию, чтобы единая философия применялась всегда без исключения). В натуралистических рассуждениях об истоках семантики используется вычислительный подход.

В январе 2002 года меня пригласили выступить с вступительной речью и лекцией перед Национальной ассоциацией производителей музыкальных инструментов[21] на их ежегодной выставке. Я продемонстрировал ударный ритм с помощью быстрой смены самых забавных гримас, которые только мог придумать.

Компьютер фиксировал выражение моего лица через видеокамеру и генерировал обидные ударные звуки в соответствии с той гримасой, которую он распознавал в каждый момент.[22] (Отбивать ритм с помощью смены выражений лица ново и забавно — думаю, вскоре молодежь возьмет на вооружение этот трюк.)

Этот вроде бы легкомысленный эпизод нужно воспринимать всерьез как индикатор технологических перемен. В ближайшие годы распознавание образов, например выражений лица, войдет в повседневную практику. С одной стороны, это означает, что нам придется изменить политику общества в отношении неприкосновенности частной жизни, поскольку гипотетически сеть камер видеонаблюдения получит возможность автоматически определять, где находится любой человек и какое у него выражение лица, однако существует и множество других невероятных возможностей. Представьте себе, что ваш аватар в Second Life (или, что еще лучше, в полностью реализованной, погружающей виртуальной реальности) передает всю вашу мимику.

Однако до недавнего времени компьютеры даже не могли распознать улыбку. Мимика была глубоко упрятана в неточном понятии качества и весьма далеко от другого полюса — абсолютно определенного понятия количества. Ни одна улыбка не похожа на другую, и невозможно сказать, что общего во всех них. Подобие — это субъективное ощущение, интересующее поэтов, но безразличное для разработчиков программного обеспечения.

Хотя и существует множество качеств, которые нельзя передать с помощью программного обеспечения, используя имеющиеся на настоящий момент средства, инженеры наконец-то смогли создать программу, способную распознать улыбку, и написать код, который улавливает хотя бы часть того, что объединяет все улыбки. Данная незапланированная трансформация наших возможностей произошла на рубеже столетий. Я не был уверен, что доживу до этого события, хотя меня не перестает удивлять, что инженеры и ученые, с которыми я периодически сталкиваюсь, не осознают, что именно произошло.

РАСПОЗНАВАНИЕ МИМИКИ ИМЕЕТ И БОЛЕЕ ГЛУБОКИЙ СМЫСЛ. МНОГИЕ ГОДЫ СУЩЕСТВОВАЛА ЧЕТКАЯ И НЕИЗМЕННАЯ ГРАНЬ МЕЖДУ ТЕМ, ЧТО МОЖНО И ЧЕГО НЕЛЬЗЯ ПРЕДСТАВИТЬ ИЛИ РАСПОЗНАТЬ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРА. МОЖНО ПРЕДСТАВИТЬ ОПРЕДЕЛЕННОЕ КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ПОНЯТИЕ, НАПРИМЕР ЧИСЛО, НО НЕВОЗМОЖНО ПРЕДСТАВИТЬ ПРИБЛИЗИТЕЛЬНОЕ ЦЕЛОСТНОЕ КАЧЕСТВО, ТАКОЕ КАК ВЫРАЖЕНИЕ ЛИЦА.

Технология распознавания образов и неврология развиваются вместе. Программа, которую я использовал для НАПМИ, служит прекрасным подтверждением этого. Неврология может достаточно быстро подтолкнуть развитие технологии. Изначально данный проект стартовал в 1990-е годы под эгидой ученого-невролога из Университета Южной Калифорнии Кристофа фон дер Мальсбурга, работавшего с группой своих студентов, в частности, с Хартмутом Невеном. (Фон дер Мальсбург более всего известен своим замечательным наблюдением, сделанным в начале 1980-х: синхронное возбуждение нейронов, когда многочисленные нейроны проводят электрические импульсы одновременно, важно для способа функционирования нейронных сетей.)

В данном случае он работал над ответом на вопрос, какие функции выполняются отдельными участками ткани в зрительной коре — той части мозга, которая первой получает изображение с оптических нервов. В настоящее время не существует инструмента, способного детально определить, что происходит в большой сложной нейронной сети, в особенности если последняя является частью живого мозга. Поэтому ученым приходится изыскивать иные пути для проверки своих гипотез о том, что же в ней происходит.

Одним из таких путей является построение компьютерной модели для проверки работы гипотезы. Если гипотеза о том, как функционирует часть мозга, инспирирует создание работающей технологии, эта гипотеза определенно имеет право на существование. Однако неясно, насколько она верна. Вычислительная неврология находится на нечеткой грани научного метода. Казалось бы, программа распознавания мимики сокращает степень неопределенности, присутствующую в человеческой натуре, но фактически она может не сократить, а усилить эту неопределенность. Дело в том, что программа приближает ученых и инженеров к тому состоянию, когда наука постепенно начинает использовать методы, близкие к поэзии и прозе. Правила, используемые программой, несколько неопределенны и останутся таковыми до тех пор, пока мы не получим более точные данные о функциях нейронов в живом мозге.

Впервые мы можем рассказать хотя бы в общих чертах, как мозг распознает образы, встречающиеся в мире, например улыбку, хотя мы и не знаем, как доказать, что наше понимание верно. Вот этот рассказ.

Начну со своего детского воспоминания. Когда я рос в пустыне южного Нью-Мехико, я обратил внимание на полосы, оставляемые на грунтовой дороге проезжающими автомобилями. На дороге появлялись волнистые выпуклые поперечные полосы, как вельветовые рубчики, которые представляли собой естественным образом образующуюся бесконечную последовательность «лежачих полицейских». Расстояние между полосами определялось средней скоростью движения автомобилей по этой дороге.

Когда вы ехали с этой средней скоростью, меньше трясло. Полосы были видны лишь на закате, когда горизонтальные красные солнечные лучи высвечивают все неровности на земле. Днем нужно было ехать осторожно, чтобы не пропустить эту информацию, спрятанную на дороге.

Цифровые алгоритмы должны подходить к проблеме распознавания образов подобным косвенным путем, и им часто приходится применять общую процедуру, немного похожую на проезд виртуальных колес по виртуальным неровностям. Она носит название «преобразование Фурье». Преобразование Фурье определяет объем деятельности, проходящий на конкретной «скорости» (частоте) в блоке цифровой информации.

Представьте себе графический дисплей эквалайзера, имеющийся на аудиопроигрывателях и показывающий интенсивность воспроизведения музыки на разных частотных полосах. Именно преобразование Фурье производит разделение частотных полос.

К сожалению, преобразование Фурье не в состоянии распознать мимику, однако существует связанный с ним, но более сложный алгоритм — фильтр Габора для небольших волн, который нам и поможет. Этот математический процесс идентифицирует отдельные маркеры деятельности на конкретных частотах в конкретных местах, в то время как преобразование Фурье лишь сообщает, какие вообще частоты присутствуют.

Существуют поразительные параллели между теми процессами, что происходят в инжиниринге, и теми, что наблюдаются в человеческом мозгу, включая двойственность Платона/Дарвина: новорожденный младенец способен отследить простое схематическое лицо, но ребенку постарше нужно наблюдать людей, чтобы научиться отличать их друг от друга.

Я рад сообщить, что группа ученых из Хартмута заработала высшие баллы в соревновании по распознаванию лиц, спонсированном правительством. Национальный Институт стандартов и технологии проводит тестирование систем распознавания лиц с той же целью, что лекарств и машин: люди должны знать, кому и чему можно доверять.

И теперь у нас появляются теории — или по крайней мере мы можем кое-что подробно рассказать о том, как мозг распознает объекты этого мира, такие как улыбка, например. Но рот производит гораздо больше движений, чем просто улыбается. Есть ли возможность расширить наш рассказ, чтобы объяснить, что такое слово и как мозг узнает его?

Оказывается, лучше всего подойти к этому вопросу через рассмотрение совершенно иного чувства. Вместо зрения и слуха, возможно, нам полезнее начать с изучения запахов, ощущаемых человеческим носом.

Около двадцати лет я выступал с лекциями об основах виртуальной реальности. Я рассказывал про главные характеристики зрения и слуха, а также осязания и обоняния. В конце лекции начинались вопросы, и одним из первых обычно был вопрос об обонянии: скоро ли у машин виртуальной реальности появится способность чувствовать запахи?

Возможно, но, скорее всего, лишь несколько. Запахи фундаментально отличаются от образов или звуков. Последние могут быть разделены на исходные составляющие, которые относительно просто обработать компьютеру — и мозгу. Видимые цвета — всего лишь слова, состоящие из различной длины световых волн. Любая звуковая волна состоит из множества синусоид, каждая из которых легко может быть описана математически. Каждая похожа на «лежачего полицейского» определенной высоты с грунтовых дорог моего детства.

Иначе говоря, цвета и звуки могут быть описаны с помощью нескольких чисел, широкий спектр цветов и тонов описывается с помощью интерполяции этих чисел. Человеческой сетчатке необходимо воспринимать лишь небольшое количество длин волн или цветов, чтобы наш мозг сумел воспринять все промежуточные. Компьютерная графика работает подобным образом: экран пикселей, каждый из которых способен передать красный, зеленый или синий, может воспроизвести приблизительно все цвета, которые определяет мозг.[23] Музыкальный синтезатор можно представить себе как устройство, генерирующее множество синусовых волн, затем налагающее их друг на друга, чтобы произвести набор звуков.

Запахи очень различаются, как и метод, которым мозг их воспринимает. Глубоко в носу, в глубине слизистой оболочки, находится кусочек ткани — обонятельный эпителий, — пронизанный нейронами, определяющими химические вещества. Каждый из этих нейронов содержит молекулы белка в форме чашечки, называемые обонятельными рецепторами. Когда определенная молекула попадает в подходящий рецептор, возбуждается нейронный сигнал, передающийся в мозг как запах. Молекула вещества, которая слишком велика, чтобы войти в какой-то рецептор, не имеет запаха. Число различимых запахов ограничено только числом обонятельных рецепторов, способных взаимодействовать с ними. Нобелевские лауреаты 2004 года в области психологии и медицины Линда Бак из Центра исследования рака Фреда Хатчинсона и Ричард Эксель из Колумбийского университета обнаружили, что человеческий нос имеет около тысячи различных типов обонятельных нейронов, причем каждый способен распознавать определенный набор химический веществ.

Все вышесказанное указывает на глубокое различие в базовой структуре чувств — различие, порождающее важные вопросы о том, как же мы мыслим, и, вероятно, даже о происхождении языка. Невозможно интерполировать две молекулы запаха. Запахи могут смешивать и создавать миллионы различных сочетаний, это верно. Однако существующие запахи невозможно разбить на несколько базовых единиц, «пикселей запаха» не существует. Можно выразить это так: цвета и звуки можно измерить с помощью линейки, но запахи нужно искать в словаре.

Для техника виртуальной реальности это досадно. Существуют тысячи основных запахов — гораздо больше, чем группка основных цветов. Возможно, однажды мы сумеем подсоединить провода к мозгу человека, чтобы создать иллюзию запаха. Но потребуется множество проводов, чтобы подсоединиться ко всем статьям в мозговом словаре запахов. С другой стороны, мозг должен иметь возможность организовать все эти запахи сам. Вероятно, на каком-то уровне из запахов вырисовывается некая картина. Возможно, «пиксель запаха» все же существует.

Я долгое время обсуждал эту проблему с Джимом Боуэром, компьютерщиком-неврологом из Техасского университета (Сан-Антонио), известным своими биологически точными компьютерными моделями мозга. Вот уже несколько лет Джим и сотрудники его лаборатории ищут подходы к пониманию «словаря запахов».

НЕ ЗАБЫВАЙТЕ, ЧТО ЗАПАХИ НЕ ЯВЛЯЮТСЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ СТРУКТУРАМИ, КАК ЗРИТЕЛЬНЫЕ ОБРАЗЫ ИЛИ ЗВУКИ. ЧТОБЫ ОЩУТИТЬ АРОМАТ ЯБЛОКА, ВЫ ФИЗИЧЕСКИ ПРИНОСИТЕ СОТНИ ТЫСЯЧ МОЛЕКУЛ ЯБЛОКА В ВАШЕ ТЕЛО. ВЫ НЕ ОБОНЯЕТЕ ВЕСЬ ПРЕДМЕТ, ВЫ ЗАБИРАЕТЕ ЧАСТЬ ЕГО И СВЕРЯЕТЕСЬ СО СВОИМ СЛОВАРЕМ ЗАПАХОВ, ЧТОБЫ НАЙТИ СООТВЕТСТВУЮЩУЮ ССЫЛКУ.

Они предполагают, что обонятельная система организована далеко не так, как специалист по органической химии организует молекулы (например, по числу атомов углерода в каждой). Напротив, она скорее напоминает сложную систему взаимосвязи химических веществ в реальном мире. Так, многие химические вещества, обладающие сильным запахом, — вещества, которые раздражают обонятельные нейроны, — взаимосвязаны со многими стадиями разложения или созревания органических веществ. Оказывается, существуют три основных индивидуальных химических способа разложения, каждый из которых, похоже, вносит свой набор статей в мозговой словарь запахов.

Джим уверен, что для решения проблемы обоняния, т. е. чтобы быстро определять и различать компоненты сложного мира запахов, мозг должен был развить специфический вид нервной системы. По версии ученого, эта система составляет основу коры головного мозга — большей части нашего мозга, возможно, играющей главную роль в процессе мышления. Исходя из этого Джим предположил, что процесс мышления принципиально основан на обонянии.

Запах — это синекдоха, часть взамен целого. Следовательно, запах требует поддержки других чувств — осязания, зрения, слуха, вкуса. Главное — ситуация: если поместить вас в ванную комнату, завязать глаза и дать понюхать хороший французский сыр, ваша интерпретация запаха будет совсем иной, чем в случае, когда вы знаете, что находитесь на кухне. Подобно этому, если вы видите сыр, вы будете вполне уверены, что обоняете сыр, даже находясь в уборной.

Сейчас Джим со своими студентами исследует обонятельные системы различных животных, чтобы получить доказательство того, что вся кора головного мозга сформировалась из обонятельной системы. Он частенько называет области мозга, связанные с обонянием, «старой фабрикой», поскольку они поразительно похожи у различных видов живых существ. Это позволяет сделать вывод о том, что данная структура имеет древнее происхождение. Поскольку для распознавания запахов часто требуется вклад других чувств, Джима особенно интересует вопрос, как именно этот вклад находит дорогу в обонятельную систему.

У рыб и амфибий (древнейших позвоночных) обонятельная система находится в непосредственной близости с мультимодальными областями коры головного мозга, в которых совмещена обработка сигналов от различных органов чувств. Это же характерно и для рептилий, однако в их головной коре есть и новые области, индивидуальные для каждого чувства. У млекопитающих сигналы, поступающие от органов зрения, слуха и осязания, проходят множество ступеней обработки, прежде чем попадают в область, где они налагаются друг на друга. Подумайте об обонянии как о центре города, а остальные системы чувств представьте пригородами, расширяющимися по мере развития головного мозга и в конце концов переросшими старый город.

Все эти рассуждения подвели Джима и меня к вопросу: существует ли связь между обонянием и языком, этим знаменитым продуктом коры головного мозга человека? Возможно, у параллели со словарем есть реальная физическая основа.

Обоняние, как и язык, состоит из записей в каталоге, а не из бесконечно изменяющихся структур. Более того, грамматика языка — это прежде всего способ встраивания словарных понятий в более широкий контекст. Возможно, грамматика языка коренится в грамматике запахов. Возможно, то, как мы используем слова, отражает глубокую структуру метода, с помощью которого мозг обрабатывает получаемую информацию о химических веществах. Мы с Джимом собираемся проверить эту гипотезу путем изучения математических свойств, появляющихся к ходе компьютерной симуляции неврологии обоняния.

Если это исследование будет успешным, оно сможет пролить свет на некоторые другие связи, замеченные нами. Оказывается, обонятельная система состоит из двух частей: одна определяет обычные запахи, а другая, система феромонов, — очень специфические, сильные запахи, выделяемые другими животными (обычно того же вида), связанные со страхом или спариванием. Однако изучению обоняния весьма далеко до получения полной картины, и ученые ведут ожесточенные споры о значении феромонов для человека.

Язык предлагает интересную параллель. Помимо обычного языка, применяемого в повседневной жизни для описания объектов и действий, существует и специфический язык для выражения интенсивной эмоции или неудовольствия, для предостережения или привлечения внимания. Это язык ругательств.

Существуют и специфические нервные пути, ассоциируемые с такой речью; некоторые больные с синдромом Туретта, например, неудержимо ругаются. И трудно не заметить, что множество бранных слов связано с отверстиями или действиями, которые испускают феромоны. Существует ли более глубокая связь между этими двумя каналами «непристойности»?

«Превед! Черкни на мыло — и усе». Вероятно, вам не составит труда прочесть это предложение. Оно не такое уж и сложное для понимания.

Вы можете до некоторой степени исказить написание и изменить порядок слов, и вас все равно поймут. Ничего удивительного: язык — инструмент достаточно гибкий, чтобы порождать новый сленг, диалекты и совершенно новые языки.

В 1960-е многие из первых специалистов-компьютерщиков утверждали, что человеческий язык является неким кодом, который может быть записан аккуратным компактным способом, и тогда все стремились расшифровать этот код. Если его можно расшифровать, значит, компьютер сможет говорить с людьми! Это оказалось труднодостижимо. Например, автоматический перевод с языка на язык так и остается несовершенным.

В первом десятилетии XXI века компьютеры стали настолько мощными, что оказалось возможным заменять методы. Программа способна искать соответствия в больших текстах. Даже если не получается уловить все языковые вариации, существующие в реальном мире (подобные тем странным словоформам, что я использовал в качестве примеров), огромное число найденных соответствий обычно приносит результаты.

Например, у вас есть большой текст на двух языках — китайском и английском. Если вы будете искать последовательности букв или символов, появляющихся в каждом тексте при похожих обстоятельствах, вы также сможете составить словарь соответствий. Это даст значительные результаты, даже если соответствия не всегда идеально встраиваются в жесткий принцип построения, такой, каким является грамматика.

Схожие подходы к переводу с языка на язык — в лоб — были продемонстрированы компаниями типа Meaningful Machines, в которой я некоторое время работал советником, в последнее время они характерны для Google и прочих. Они могут быть невероятно неэффективны, частенько требуя проведения в десятки тысяч раз больше операций, чем другие методы, но сейчас у нас в облаках есть достаточно большие компьютеры, так почему бы их не загрузить?

Подобный проект, выпущенный в Интернет, может начать стирать языковые барьеры. Хотя в ближайшее время автоматические переводчики вряд ли приблизятся к переводчикам-профессионалам, возможно, в недалеком будущем они станут достаточно качественными, что позволит сделать культуры разных стран и сами страны более «прозрачными» друг для друга.

Данные эксперименты в области лингвистического многообразия могут также улучшить наше понимание того, как же вообще возник язык. Одним из наиболее притягательных предположений Дарвина об эволюции является то, что музыка возникла раньше языка. Дарвина интересовало, что многие виды живых существ используют пение для выражения сексуального влечения, и он предполагал, что пение человека могло также развиваться по этому пути. Значит, вокализации стали сложней и разнообразней несколько позже, вероятно, когда песня начала представлять действия, связанные не только со спариванием и прочими базовыми аспектами выживания.

Вероятно, язык не смог окончательно преодолеть своеобразие своего происхождения. Раз вас понимают, даже если вы не можете выражаться изысканно, какой смысл говорить хорошо? Возможно, что велеречивость все еще остается выражением сексуального влечения. Если я говорю складно и красиво, я показываю тем самым, что я не только интеллигентный и осведомленный член племени, но, скорей всего, могу стать хорошим партнером и помощником.

Лишь несколько видов живых существ — люди и определенные птицы — могут производить огромное количество разнообразных звуков. Большинство животных, включая и наших предков обезьян, повторяют одни и те же звуковые наборы. Можно предположить, что расширение разнообразия звуков, издаваемых человеком, предшествовало или как минимум совпадало с развитием языка. Что приводит к следующему вопросу: какова причина расширения разнообразия издаваемых видом звуков?

Оказывается, есть всесторонне изученный случай роста разнообразия издаваемых звуков в контролируемых условиях. Исследователь института Райкен (Токио) Казуо Оканойя сопоставил пение двух популяций птиц: диких белогузых муний и их одомашненных сородичей — японских амадинов. Несколько столетий любители птиц разводили японских амадинов, отбирая их исключительно по внешнему виду. В ходе селекции проявился неожиданный побочный эффект: одомашненные амадины начали петь все более разнообразно в отличие от диких муний, имеющих в своем запасе лишь ограниченный набор песен. Дикие птицы, даже выращиваемые в неволе, не расширяют спектр издаваемых ими звуков, так что произошедшее с японскими амадинами изменение — по крайней мере частично генетическое.

Традиционным объяснением такого рода изменения является то, что оно должно давать преимущества либо для выживания, либо для сексуального предпочтения. Амадинов хорошо кормили, и отсутствовала угроза со стороны хищников. Тем временем селекционеры, озабоченные лишь расцветкой оперения, изменили также и процесс выбора партнера.

Поговорим о Терри Диконе — ученом, внесшем значительный вклад в самых разных областях исследования. Он является профессором-антропологом в университете Беркли (Калифорния) и экспертом в области эволюции головного мозга; он также занимается изучением химического происхождения жизни на Земле и математикой, лежащей в основе возникновения таких сложных структур, как язык.

Терри предложил оригинальное решение тайны музыкальности японских амадинов. Что если существуют определенные черты, включая стиль пения, с заложенной в них тенденцией развития от поколения к поколению, но обычно это развитие сдерживается давлением естественного отбора? Как только такое давление пропадает, происходят быстрые изменения. Терри предположил, что музыкальные способности амадинов развились не потому, что это давало им некое преимущество, а просто потому, что в неволе это стало возможным.

На воле, вероятно, пение должно быть жестко определенным, чтобы самка и самец могли найти друг друга. У птиц, рожденных с генетической предрасположенностью к расширению песенного ряда, скорее всего, могли возникнуть проблемы с поиском партнера. Когда же поиск партнера у амадинов (если они были внешне привлекательны) упростился, разнообразие их песен резко возросло.

Брайан Ритчи и Саймон Кирби из Эдинбургского университета вместе с Терри симулировали эволюцию птиц с помощью компьютерной модели, и идея получила подтверждение, по крайней мере в виртуальном мире. Наука становится похожей на сочинение рассказов, по мере того как конструирование учится в некоторой мере передавать отдельные механизмы ранее субъективных действий человека.

Недавние успехи в применении компьютеров для поиска совпадений в больших объемах текстов приводят к предположению того, что расширение разнообразия пения могло иметь большое значение в эволюции человека. Чтобы понять, почему это так, сравните две популярные истории о возникновении языка.

Согласно первой некий предок человека сказал свое первое слово для обозначения чего-то — может, ма для обозначения матери — и научил этому слову все племя. Несколько поколений спустя кто-то придумал во для обозначения слова «вода». И наконец, у племени появилось достаточно слов, чтобы выработать свой язык.

Согласно второй, предки человека в большинстве своем преуспели в выживании, поиске партнера и воспроизводстве. Они производят разнообразные странные звуки, поскольку эволюция позволяет экспериментировать, если эксперименты не ухудшают выживание. Предки человека многие задачи выполняют в группе, и их мозги начинают устанавливать соответствие между отдельными характерными звуками, издаваемыми членами группы, и конкретными событиями. Постепенно в обиход входит все больше «слов». Сначала не существует четкой границы между словами, фразами, эмоциональными вариациями и иными элементами языка.

Вторая история кажется мне более правдоподобной. Предки человека делали то, что сейчас осваивают большие компьютеры, однако с превосходящими способностями мозга в распознавании шаблонов. Хотя язык со временем становился все богаче, он так и не стал абсолютно определенным. Эта неопределенность сохраняется и по сей день, стимулируя дальнейшее развитие и изменение языка. Мы продолжаем эту вторую историю, когда придумываем новые сленговые слова типа «цацки» или «гы».

Даже если вторая история верна и еще действует, язык мог и не стать более разнообразным. Возможно, постепенно возникли правила речи, которые наложили ограничение на разнообразие. Возможно, эти позднейшие правила помогают нам общаться более ясно, или просто говорить более сексуально, или демонстрировать в речи свой высокий статус, а может, и то и другое. Разнообразие не обязано развиваться во всех направлениях.

Разнообразие со временем может даже сокращаться. В гл. 9 я пояснил, каким образом отсутствие стилистических инноваций сейчас воздействует на человеческие песни. Если вы согласны с тем, что в последнее время возникла проблема с поиском новых стилей, возникает вопрос почему. Я уже высказал предположение о том, что ответ может быть связан с проблемой свободных фрагментов и коллективного разума.

В ИСТОРИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ НАУКИ НАСТУПИЛ ЗАБАВНЫЙ МОМЕНТ. НАМ УДАЕТСЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОМПЬЮТЕРЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ БЕЗ ОГРАНИЧЕНИЙ, НАЛАГАЕМЫХ ЖЕСТКИМИ ГРАММАТИКОПОДОБНЫМИ СИСТЕМАМИ. НО КОГДА МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ КОМПЬЮТЕРЫ ДЛЯ ТВОРЧЕСТВА, МЫ СВЯЗАНЫ НЕ МЕНЕЕ ЖЕСТКИМИ МОДЕЛЯМИ СТРУКТУРИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ 1960-Х ГОДОВ. НАДЕЖДА НА ТО, ЧТО ЯЗЫК СТАНЕТ ПОХОЖ НА КОМПЬЮТЕРНУЮ ПРОГРАММУ, УМЕРЛА. ВМЕСТО ЭТОГО МУЗЫКА СТАЛА БЛИЖЕ К КОМПЬЮТЕРНОЙ ПРОГРАММЕ.

Полагаю, что возможно и другое объяснение: изменение, зародившееся в середине 1980-х годов, совпадает с появлением средств цифровой обработки музыки, таких как MIDI — цифровой интерфейс музыкальных инструментов. Средства цифровой обработки в большей степени, чем все предыдущие инструменты, влияют на получаемый результат: если вы отступаете от того типа музыки, для которой предназначен данный цифровой инструмент, последний становится трудно использовать. Например, сейчас музыкальный ритм чаще всего является регулярным. Возможно, это во многом связано с тем, что, когда вы пытаетесь менять темп во время обработки музыкального произведения, используя некоторые широко распространенные компьютерные программы обработки музыки, последние начинают сбоить и могут даже выдавать глюки. В доцифровую эпоху инструменты также оказывали свое воздействие на музыку, однако оно не было столь сильным.

В гл. 2 я утверждал, что не следует ожидать научного ответа на вопрос, какова природа сознания. Ни один эксперимент никогда не сможет доказать, что сознание существует.

В данной главе я надел новую маску и описываю роль, которую играет компьютерное моделирование в неврологии. Имеет ли смысл сейчас, когда на мне эта другая маска (возможно, шлем с электродами), вообще притворяться, что сознания не существует?

Вот мой ответ: хотя мы никогда не сможем постичь природу сознания, существуют способы подойти к ней ближе и ближе. Например, можно спросить, что такое смысл, хотя бесполезно надеяться постичь его на опыте.

В. С. Рамачандран, ученый-невролог из университета Сан-Диего (Калифорния) и Института Салк, создал поразительно конкретную программу для исследования вопроса смысла. Как и многие лучшие научные умы, Рама (так зовут его коллеги) исследует в своей работе очень сложные версии того, что интересовало его еще ребенком. Когда ему было одиннадцать, его интересовал вопрос о пищеварительной системе венериной мухоловки, насекомоядного растения. Что включает выделение пищеварительных ферментов в ее листьях — белки, сахара или оба одновременно? Может ли сахарин обмануть ловушку, как он обманывает наши вкусовые рецепторы?

Позже Рама перешел к изучению зрения и в возрасте двадцати лет опубликовал свою первую статью в журнале Nature за 1972 год. Он широко известен работами, которые пересекаются с областью моих интересов: использованием зеркал как низкотехнологичной формы виртуальной реальности для лечения фантомных болей в конечностях и паралича, вызванного инсультом. Его исследование также дало импульс началу нашего плодотворного диалога о языке и смысле, который продолжается и по сей день.

Отдельные области коры головного мозга предназначены для конкретных чувственных систем, таких как зрение. Есть также и налагающиеся области — области пересечения, мультимодальные области, которые я упоминал ранее в ходе обсуждения обоняния. Рама пытается определить, каким образом эти области пересечения могут порождать ключевой элемент языка и смысла — метафору.

Канонический пример Рамы заключен в эксперименте, известном как «Буба/кики». Рама говорит испытуемым два слова, оба легкопроизносимые, но бессмысленные в большинстве языков: «буба» и «кики».

Затем он демонстрирует испытуемым две картинки с формами: на одной форма, колючая, как дикобраз, а на другой округлая, как облако. Сопоставьте картинки со словами! Ну конечно, первая картинка вызывает ассоциацию «кики», а вторая — «буба». Это соответствие присуще разным культурам и, похоже, верно для человечества в целом.

Эксперимент «Буба/кики» выделяет одну форму языковой абстракции. Названия «буба» и «кики» соотносятся на основе двух видов стимулов, которые поступают от совершенно разных органов чувств: образа, формируемого на сетчатке, и звучания, улавливаемого ухом. Похоже, подобные абстракции связаны с психологическим феноменом метафоры. Например, Рама выяснил, что пациенты с органическими поражениями той области пересечения коры головного мозга, которая называется нижней теменной долей, испытывают трудности как с решением задачи «Буба/кики», так и с интерпретацией пословиц или рассказов с небуквальным смыслом.

Эксперимент, проведенный Рамой, позволяет предположить, что некоторые метафоры могут представлять собой синестезию. В более тяжелой форме синестезия — это интересная неврологическая аномалия, при которой у человека как бы пересекаются сигналы от различных органов чувств, — например, цвет может восприниматься как звук.

Какова связь между образом и звучанием в эксперименте, поставленном Рамой? С математической точки зрения и слово «кики», и остроконечная форма содержат «острые» элементы, которые не так сильно выражены в слове «буба»; подобные острые элементы присутствуют как в языке, так и в движениях руки, необходимых, чтобы произнести звук «кики» или нарисовать форму «кики».

Рама предполагает, что мультимодальная абстракция — способность к согласованию стимулов, поступающих от разных органов чувств, — могла начать развиваться еще у приматов как наиболее подходящий способ хватать ветки. Вот как это могло произойти: область пересечения в мозгу могла начать развиваться, чтобы соединить некий образ, возникающий на сетчатке (порожденный видом склоненной ветки), с некоей последовательностью мышечных сокращений (позволяющей животному ухватить ветку под данным утлом).

Далее способность к переназначению используется уже в случае иных абстракций, в которых человечество так преуспело, типа метафоры «Буба/кики». Это известное свойство эволюции: ранее возникшая структура после некоторой модификации используется для выполнения параллельных, но иных функций.

Но Раму интересуют и другие виды метафор — те, что непосредственно не попадают в категорию «Буба/кики». Известно, что Шекспир устами Ромео назвал Джульетту «солнцем». Нет никакой очевидной ассоциации типа «Буба/кики» — ничего, что может напрямую связать юную обреченную романтическую героиню с ярким шаром в небе, однако данная метафора сразу же понятна любому, кто ее слышит.

Несколько лет назад мы с Рамой встретились на конференции, на которой оба выступали, и я предложил ему рассмотреть простой способ перехода от идеи «Буба/кики» к сравнению Джульетты с солнцем.

Представьте, что ваш словарный запас составляет всего сто слов. (Если вы когда-либо путешествовали по местам, где население говорило на неизвестном вам языке, вам будет знакома подобная ситуация.) В этом случае вам придется творчески подойти к использованию данного краткого словаря, чтобы вас поняли. Теперь максимально ужесточим это предположение. Допустим, у вас в словаре есть лишь четыре слова: «кики», «буба», «Джульетта» и «солнце». Когда выбор ограничен, возрастает значение того, что в ином случае явилось бы тривиальной синестезией или чем-то еще весьма простым.

Джульетта не колючая, так что «буба» или «солнце» подойдут ей лучше, чем «кики». (Если бы Джульетта была криклива или предрасположена к вспышкам гнева, тогда больше подошло бы «кики», но наша девушка не такова.) Есть и другие незначительные подсказки, которые позволяют сравнить Джульетту скорей с солнцем, чем назвать «буба».

Если крошечный словарь предназначен для широкого использования, то любое различие в качестве слов огромно. Мозг так жаждет ассоциаций, что усилит даже несущественную возможную связь, чтобы использовать ее. (Разумеется, в данной метафоре бесконечно больше значений, чем видится в пьесе. Джульетта переживает закат, как и солнце, но когда умирает, не возвращается, как солнце. Еще можно сказать, что прототип Джульетты всегда возвращается, как солнце, хорошая метафора всегда порождает массу плодотворных идей.)

Подобно этому наиболее выразительный сленг всегда возникает благодаря малообразованным людям, творчески использующим известные им слова. Это утверждение верно для языков пиджин, уличного сленга и т. п. Часто наиболее образные слова широко распространены, используются во множестве контекстов. Такие, как идишское Nu? или испанское Pues.

Одной из причин моего интереса к метафоре «солнце» является тот факт, что она имеет отношение к коллизии, лежащей в основе информатики с самого начала: может ли смысл быть передан сжато и точно или же он появляется лишь приблизительно и основан на статистических взаимосвязях множества компонентов?

Математические выражения сжаты и точны, и большинство первых ученых-информатиков считало, что хотя бы частично язык должен демонстрировать подобные качества.

Выше я пояснил, каким образом статистические подходы к решению проблемы типа автоматических переводчиков работают лучше, чем сжатые и точные. Я также выступал против вероятности существования первоначального, небольшого, качественно дефинированного вокабуляра в эволюции языка в пользу спонтанного словарного запаса, который так и не был никогда четко дефинирован.

Но существует по меньшей мере еще одна возможность, ранее мною не описанная: словарь может и формироваться, но нельзя исключить существование некоего внешнего фактора, который изначально сдерживает его развитие и не позволяет ему стать настолько большим, насколько это допускает процесс его формирования.

Развитие идеи «Буба/кики», как и прочих процессов поиска соответствий в человеческом мозгу, можно вообразить основой создания бесконечной последовательности метафор, которая способна соответствовать безграничному словарю. Но если такое объяснение верно, метафора «солнце» может возникнуть лишь в ситуации, когда словарь хотя бы частично ограничен.

Представьте, что у вас есть словарь, обладающий безграничным потенциалом, в то время, когда вы изобретаете язык. Тогда вы можете назначить отдельное слово для каждого понятия, действия, предмета, которые хотите описать. Сжатый же словарь может породить менее ленивые, более образные слова.

Возможно, скромные мыслительные способности предков человека были причиной ограничения размера словаря. Как бы то ни было, изначально ограниченный словарь мог понадобиться для появления выразительного языка. Конечно, словарь может получить и дальнейшее развитие, когда сформируется язык. Современный английский обладает огромным словарем.

Если вычислительные облака станут бесконечно эффективны, возникнет гипотетическая опасность того, что любые возможные интерполяции слов — романы, песни, мимика — будут населять бесконечную «Википедию» в стиле Борхеса в небесах. Если это произойдет, все слова станут бессмысленными, а значимые выражения — невозможными. Но, разумеется, облако никогда не станет бесконечным.

ЕСЛИ БЫ МЫ ОБЛАДАЛИ МОЗГОМ, ИМЕЮЩИМ БЕЗГРАНИЧНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ, СПОСОБНЫМ ИСПОЛЬЗОВАТЬ БЕСКОНЕЧНОЕ ЧИСЛО СЛОВ, ЭТИ СЛОВА БЫ НИЧЕГО НЕ ОЗНАЧАЛИ, ПОТОМУ ЧТО КАЖДОЕ БЫЛО БЫ СЛИШКОМ СПЕЦИФИЧЕСКИМ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ. НАШИ ЧЕЛОВЕКООБРАЗНЫЕ ПРЕДКИ НЕ СТАЛКИВАЛИСЬ С ЭТОЙ ПРОБЛЕМОЙ, ОДНАКО СЕЙЧАС, С РАЗВИТИЕМ ИНТЕРНЕТА, СУЩЕСТВУЕТ ОПАСНОСТЬ ТАКОЙ ВСТРЕЧИ. ТОЧНЕЕ, СУЩЕСТВУЕТ ОПАСНОСТЬ ТОГО, ЧТО МЫ БУДЕМ НАСТОЛЬКО СИЛЬНО ОПАСАТЬСЯ СТОЛКНУТЬСЯ С НЕЙ, ЧТО ОНА ДЕЙСТВИТЕЛЬНО РЕАЛИЗУЕТСЯ.

Примечания:

2

General Magic — компания, разработавшая новый тип портативного коммуникационного устройства, «личного умного коммуникатора», предшественника PDA. Xanadu — первый гипертекстовый проект. Проект пытался построить пространственное отображение документов и их связей, основываясь на особом стандарте представления документов.

21

Учитывая мое трепетное отношение к музыкальным инструментам, участие в НАПМИ для меня является наиболее опасным (и дорогим) шагом. Я научился избегать его, как бывший заядлый игрок старается избегать посещения казино. (Прим. автора)

22

Я использовал для этого компьютерную программу, разработанную маленькой компанией Eyematic, где я одно время работал главным научным специалистом. С тех пор компания прекратила свою деятельность, однако Хартмут Невен и многие прежние ее сотрудники создали компанию-последователь, чтобы спасти разработанную программу. Новая компания была поглощена Google, но пока неясно, как поступят с программой. Надеюсь, они придумают для нее какие-нибудь достойные сферы приложения, помимо поиска образов в Сети. (Прим. автора)

23

Современные коммерческие экраны не совсем соответствуют человеческому восприятию, поэтому они не могут передать все цвета, которые способны видеть мы, но, возможно, в будущем эти экраны начнут передавать гамму цветов, воспринимаемых человеческим глазом, во всей ее полноте. (Прим. автора)