МОЗГ ЧЕЛОВЕКА

…если бы только мы могли понимать, как работает мозг человека.

…пройдет много времени, прежде чем мы поймем, как работает мозг человека.

…когда мы поймем, как работает мозг, тогда все станет ясно.

Однажды, обедая в одном небольшом французском ресторане, я выглянул в окно, выходившее на живописную долину у подножия Альп, и заметил ястреба, кружившего в небесах. В течение двадцати минут он парил, ни единого раза не взмахнув крыльями. Ястреб в совершенстве знал систему, к которой принадлежал, и с легкостью переходил от одного термального восходящего потока воздуха к другому. Продолжительность полета людей на планерах составляет в тех же условиях не более двух минут. Когда знаешь, как работает система, это имеет значение.

Предположим, что мы однажды постигли, как работает мозг. Как бы мы поступили?

1. Мы немедленно приступили бы к созданию компьютеров, работающих по подобию человеческого мозга.

2. Мы постарались бы научиться управлять мозгом для, определенных целей.

3. Мы оценили бы, насколько адекватным является текущее «программное обеспечение» мозга, и попытались бы разработать более совершенное.

Что ж, уже сейчас мы знаем, как работает мозг человека. С таким утверждением не согласятся те, кто придерживается позиции догматического невежества («Мозг столь сложная вещь, что понять ее не удастся никогда»), а также те, кому нравится все усложнять. Последние считают, что только очень сложная система в состоянии соперничать со сложным поведением мозга. Такова была позиция ранних исследователей в области искусственного интеллекта. Есть и другие, которые всегда придерживались мнения, что определенные виды очень простых систем могут функционировать очень сложным образом. Математики прекрасно знают, что в теории хаоса очень простое выражение способно описать чрезвычайно сложное состояние.

Упомянутое утверждение будет также оспариваться специалистами, которые полагают, что, пока мы не будем знать точные связи каждого нейрона, природу и распределение всех нейротрансмиттеров, мы не сможем утверждать, что понимаем, как работает мозг.

С утверждением согласятся те, кто знает, что понимание работы обширного класса систем (без учета деталей) позволяет нам судить об очень важных вещах касательно поведения системы — представительницы класса. Со всей определенностью можно сказать, что мы сейчас достоверно знаем, что мозг принадлежит к широкому классу самоорганизующихся систем. Теперь нам можно переходить к более подробному исследованию поведения таких систем и строить теорию на этом основании. Деталями мы можем наполнить теорию позднее. Представление природы системы мозга приобретает еще большую значимость, когда мы осознаем, что она очень отличается от нашего традиционного взгляда на мозг (как своего рода телефонную сеть с оператором у коммутатора).

Мы больше не можем позволить себе терпеть сдерживание нашего развития со стороны догматического невежества. Итак, если мы понимаем, как работает мозг, что нам делать в этой связи? Мы в самом деле разрабатыва- ем компьютеры, которые работают наподобие мозга человека. Речь идет о нейрокомпьютерах, опытные образцы которых уже существуют. Мы также стремимся манипулировать мозгами людей посредством все более искусной пропаганды, например в политике.

Когда я писал книгу «Механизм разума» («The Mechanism of Mind»), то не ставил перед собой задачу построить компьютер с соответствующими свойствами. Другие пошли этой дорогой. Меня всегда больше интересовало программное обеспечение (мыслительная система). Можно ли предложить более совершенное программное обеспечение для мозга? Насколько совершенно наше текущее программное обеспечение?

Программное обеспечение касается такой сферы, как восприятие, которое представляет собой самую важную часть мышления, но не принимается во внимание традиционной логикой. Как указывалось ранее, я разработал практические методы преподавания искусства мышления, которые в настоящее время применяются по всему миру, а количество учащихся исчисляется миллионами.

В Традиционный взгляд на мозг провозгласил творчество загадочным явлением, совершенно невозможным для понимания. Каждая ценная творческая идея должна быть логичной в ретроспективе (иначе нельзя было бы определить ее ценность), поэтому мы положили для себя считать, что более совершенная логика позволила бы достигнуть этой идеи, двигаясь в прямом направлении. Понимание работы мозга в качестве самоорганизующейся паттерн-системы с асимметрией в паттернах (как я объясню позднее) предлагает логический базис для провокации, случайного входа и других инструментов латерального мышления, которые используются для перехода от одного паттерна к другому.

Нам необходимо знать, какие практические результаты могут вытекать из понимания системы, называемой мозгом. Можно показать, почему существующие мыслительные привычки неадекватны и опасны. Можно предложить новое программное обеспечение, имеющее практическую пользу. Именно эти вопросы я намереваюсь рассмотреть в данной книге. Вниманием будут охвачены такие вещи, как истина, логика, рассудок, язык и — превыше всего — восприятие.

Можем ли мы действительно шаг за шагом пройти путь от понимания поведения нейрона в нейронной сети к пониманию — и совершенствованию — нашего мыслительного поведения в таких важных сферах, как политика, экономика, мировые конфликты и системы веры?

Можем, и именно этому вопросу посвящена данная книга.

Верна ли предлагаемая модель?

Как доказать, что объяснение механизма работы мозга, предлагаемое в данной книге, верное? Ответ на этот вопрос состоит из десяти частей.

1. Назначение науки в том, чтобы предлагать концептуальные модели устройства мира. Наука ничего не может доказать. Взгляды Ньютона на механику Вселенной казались совершенными, пока не сказал свое слово Эйнштейн. Очень скоро и взгляды Эйнштейна будут пересмотрены. Иногда концептуальную модель просто совершенствуют, иногда оказывается, что другие модели приводят к требуемым результатам, иногда исходную модель приходится менять полностью.

В этой книге я предлагаю модель самоорганизующей-;ся информационной системы на основе нейронной сети. ^Это концептуальная модель. Вполне ясно, что понимание работы мозга не будет вытекать из знания особенностей поведения каждого отдельно взятого нейрона в мозге. Подобное исследование не приведет к формированию 'представления о том, каким образом мозг должен быть организован, чтобы работать так, как он это делает.

Исследование конструкции вагонов и материала, из 'которого сделаны рельсы, не подарит нам концептуальной идеи того, как организована работа железной доро-ги. Нам нужна функциональная концепция, которая показывает, каким путем поведение взаимодействующих нейронов ведет ко всему многообразию мыслительной деятельности: юмору, творческому озарению, восприятиям, эмоциям и так далее.

Как я говорил ранее, догматическому невежеству нет места в науке: «Мозг слишком сложен, чтобы его можно было понять, поэтому нам его не понять никогда».

2. В общем и целом речь идет об очень широком классе самоорганизующихся систем, отличающихся от так называемых пассивных систем (традиционные компьютеры). Внутри этого широкого класса систем могут быть иные модели. В деталях они, скорее всего, будут различаться в широких пределах. Например, на месте нейронной связи может оказаться химическая и так далее.

Задача состоит в том, чтобы сделать означенный класс систем как можно более широким, но при этом быть в состоянии предсказывать определенные типы поведения. Простое сравнение между пассивными и самоорганизующимися информационными системами позволяет увидеть большое многообразие различий в поведении.

Некоторые исследователи считают, что мозг хранит информацию подобно голограмме. Возможно, так оно и есть, однако такое описание ничего не говорит нам о том, каким образом мозг переходит от одного состояния к другому (результатом чего является мышление). Голо-графическая концепция, как и многие другие, функционально совместима с моделью, предлагаемой здесь.

3. Рассматриваемая модель является очень простой системой, которая, однако, способна функционировать очень сложным способом. Это, безусловно, лучше, чем сверхсложные системы, поскольку биология явно тяготеет к простым системам со сложным поведением (генетический код представляет собой просто последовательность различных протеинов). Самое главное в том, что поведение системы, результатом которого становятся такие явления, как мыслительные паттерны, творческое озарение и юмор, вытекает из естественного поведения мозга, описываемого моделью. Данная система не могла бы вести себя никаким иным образом. Это совсем другое дело, чем сказать: «Теперь давайте сделаем юмор частью этой модели». Описательные модели, в которых просто утверждается, что «нечто происходит» или «некий механизм обеспечивает данный процесс», имеют низкую практическую ценность. Они напоминают детский рисунок коробочки, на которой написано: «Все происходит внутри».

4. Рассматриваемая базовая модель была на самом деле опробована на компьютере и вела себя во многом так, как предсказывалось. Это важно, поскольку иногда случается, что сложные модели «зависают» или «лопаются», когда идет их опробование на практике. Что важнее всего, многое из того, что теперь делается в области нейрокомпьютеров и нейросетевых машин (с тех пор, как вышла моя книга «Механизм разума» [ «The Mechanism of Mind»]), показывает, что такие системы действительно работают и демонстрируют высокую скорость самообучения. Хотя они и не готовы пока для коммерческого выпуска, действующие модели таких компьютеров в настоящее время уже созданы. Одно это доказывает, что такой тип информационной системы достаточно функционален и имеет значительный потенциал. В определенном смысле это доказательство с помощью дизайна. Нейрокомпьютеры сконструированы так, чтобы работать наподобие того, как, по нашему разумению, функционирует мозг, и их успешная работа доказывает, что такой тип системы действительно работает.

5. Рассматриваемая самоорганизующаяся система является полностью совместимой с тем, что нам известно о нейронах и нейросетях. По мере того как наука о нейронах будет продвигаться вперед, пробелы в деталях будут заполняться. Например, открытие того факта, что энзим¹¹ кальпейн обеспечивает связность ассоциаций, имело место после того, как был предсказан механизм с такой функцией. Неврология со временем, возможно, покажет, что существует сразу несколько мозгов или слоев в мозге, работающих независимо и параллельно друг другу, и что существует некий механизм, отвечающий за координацию их деятельности для получения результата. Возможно, неврология со временем докажет большое значение как нейротрансмиттеров, так и фоновой биохимии. Тем не менее организационный тип системы не изменится от всех этих открытий.

¹¹ Энзимы, или ферменты (от греч. en — в, внутри и zуme — закваска) — белковые молекулы или их комплексы, ускоряющие химические реакции в живых системах. — прим. перев.

6. Эффекты, предсказываемые моделью (такие, как юмор, творческое озарение, творчество, эффект эмоции по восприятию), укладываются в наш нормальный опыт. Нет ничего, что противоречило бы нашему эмпирическому опыту, хотя может быть много противоречащего нашему традиционному взгляду на мозг как на телефонный коммутатор.

7. Модель эволюции Дарвина никогда не была доказана и, возможно, никогда не будет доказана. Мы принимаем и используем эту модель, потому что она предлагает возможный вариант развития событий и объясняет действительность более или менее обоснованным образом лучшей модели. Все эти соображения применимы и к рассматриваемой модели самоорганизующейся системы. С функциональной точки зрения она столь же справедлива, как и дарвиновская теория эволюции. Может быть, кто-то другой предложит более совершенную модель, которая также основана на простом поведении нейронов. Более того, данная модель в плане своей обоснованности гораздо прочнее модели Дарвина, поскольку дарвиновская теория изменения посредством случайных мутаций имеет много слабых мест.

8. Самым важным аспектом любой концептуальной модели является ее способность находить практическое применение. Модель, предлагаемая здесь, обеспечивает понимание процесса творчества как результата изменения концепций. Отсюда вытекает логика провокации и разработка творческих мыслительных инструментов (латеральное мышление), которые уже получили широкое применение с достаточным успехом. Другим результатом применения модели стали простые способы обучения перцепционному мышлению в школах, использование которых также доказало свою успешность. Важным следствием использования модели (в дополнение к практическому применению, как, например, в виде метода изучения материала в обратную сторону) является понимание таких явлений, как творческое озарение и юмор.

На протяжении всей книги вы встретите различные практические выводы, вытекающие из модели самоорганизующейся паттерн-системы. Все они сведены вместе в конце книги на с. 330.

9. Евклидова геометрия является одновременно блестящей мыслительной конструкцией и очень практичной системой, которая может использоваться нами с большой пользой. Первым шагом было определение универсума, в котором строить геометрию. Евклидова геометрия не действует на сферических и некоторых других поверхностях. Следующим шагом было определение ряда аксиом. Данные аксиомы вытекали из поведения некоторых простых элементов, таких как прямые, в заданном универсуме: например, параллельные прямые на плоскости не пересекаются. Затем на основе данных аксиом была построена вся система теорем и их доказательств.

Мы могли бы перестать говорить о мозге и рассматривать предлагаемую здесь модель как определяющую некий тип самоорганизующегося универсума. Элементам не надо быть нейронами. Мы можем определить рассматриваемый универсум как «пространство паттернов». Затем изучим поведение в данном пространстве и выведем ряд основополагающих принципов. Это то, что я проделал в одной из частей данной книги. Затем мы увидим, что происходит, когда эти принципы, или аксиомы, применяются. В итоге получим поведение, которое замечательным образом напоминает работу мозга. Мы, однако, по-прежнему можем считать, что никакого подобия не существует.

10. Мне кажется (хотя читатель волен не согласиться со мной), что предлагаемая здесь модель объясняет некоторые аспекты поведения мозга (такие, как юмор, озарение и творчество) гораздо лучше, чем любые другие существующие модели. Это относится и к обширной сфере восприятия, также представляющей для меня особый интерес. Более того, могут иметься определенные отделы в мозге, которые функционируют иным образом (например, в случае алгоритмической сортировки), и я не исключаю этого. Моя задача состоит в том, чтобы предложить возможную модель перцепционной обработки, вытекающей из того, что нам известно о поведении нейронов. Любой, кто считает, что система, о которой идет речь, не является в основе своей самоорганизующейся, волен предложить модель, отличную от предлагаемой здесь и более совершенную.

Психология bookap

Итак, по моему мнению, имеются веские причины, по которым с данной моделью стоит считаться. Понимание того, что вытекает из данной модели (или широкого класса моделей), может иметь ценные практические последствия и способно помочь изменить существующую систему мышления. Например, недостатки эволюционной модели изменения и большие трудности, с которыми протекает изменение парадигм, вытекают непосредственно из природы самоорганизующихся систем.

Нам проще понять механизм работы мозга человека, чем осмыслить законы гравитации.