Майкл Хорост - Всемирный разум

Синапс

Большинство нейронов в неокортексе имеют от 1 до 10 тысяч синаптических связей. В других частях мозга (например, в мозжечке) нейроны одного типа могут иметь от 150 до 200 тысяч таких связей [80] . Даже наименьшие из этих цифр таковы, что в них трудно поверить. Каким образом один малюсенький нейрон может быть связан с тысячей других, не говоря уж о 200 тысячах? Однако давайте еще раз взглянем на изображение нейрона из неокортекса. Из ядра этой нервной клетки выходит один аксон – этим путем наш нейрон передает сигнал другим нейронам. Дендриты в верхней части рисунка показывают, как наш нейрон получает импульсы от других нервных клеток. Нельзя не заметить: для создания соответствующих связей есть немало возможностей. В свободном от связей пространстве находятся «дыры» – места прохождения капилляров. Их можно легко представить в виде трубок, проходящих через лист бумаги под углом в 90 градусов. Нанопроводники, с которыми экспериментирует Линас, идут по капиллярам так, как показано на иллюстрации ниже.

Вот аналогия, с помощью которой можно представить уровень развития и всю сложность головного мозга человека. Находясь в толпе, вы можете двумя руками коснуться двух других человек. Однако вообразите себе, что у вас три или четыре руки, и на каждой есть несколько десятков пальцев длиной в несколько футов. А на них, как на ветвях дерева, имеется по несколько десятков отростков, и каждый – длиннее того пальца, от которого тянется. А теперь вообразите, насколько плотную сеть, проникая в толпу, смогут образовать ваши конечности, и их пальцы, и отростки на кончиках последних! Почувствуйте, как они пульсируют и сжимаются. И не забудьте, что нарисованная в вашем воображении толпа должна существовать в условиях нулевой гравитации – так что частицы, ее составляющие, будут еще и плавать вокруг вас, поднимаясь и опуская в трехмерном пространстве.

Все эти импульсы и сжатия, которые вы ощущаете, – они у вас в голове, и вы суммируете их. Когда в некий момент их становится достаточно много, вы можете направить наружу собственный «большой» импульс, вобравший в себя энергию всех «малых». Либо вы направляете последние наружу регулярно, но, получая извне определенную их порцию, на некоторое время делаете паузу. Кроме того, вы можете самостоятельно менять ритм такого взаимодействия. Однако почему вы это делаете, вы и сами не знаете. Просто вам известно, что все должно происходить подобным образом, и не нужно ничему мешать.

Что, если нам расширить границы этой аналогии и приблизить ее к реальной деятельности головного мозга? Представьте себе, что находитесь в толпе из 100 миллиардов человек. (В то время, когда пишутся эти строки, население Земли составляет 6,8 миллиардов). При этом руки тех, из кого состоит воображаемая толпа, не только встречаются и крепко хватают друг друга, но и периодически разжимаются и находят контакт с другими руками. Случается, некоторые люди умирают и их руки бессильно падают – зато в других местах рождаются и занимают свои места новые участники происходящего. (Мозг может создавать новые нейроны – в добавление к уже установившимся синаптическим связям). Иными словами, сетевая структура , о которой мы говорим, может изменяться – причем в широких пределах – в двух отношениях.

Еще одна примечательная особенность. Значительная часть активности осуществляется циклическим образом. Руки у некоторых людей в придуманной нами толпе могут быть заметно длиннее, чем у прочих, и потому способны протянуться очень далеко. Те, чьих рук коснулись, отвечают тем же. Это значит, что возбуждение в одном месте влияет на уровень возбуждения в другом. Волна, возникшая во втором очаге возбуждения, возвращается обратно и, в свою очередь, воздействует на первый. Тот возвращает во второй очаг сигнал, уже усиленный возвратной волной. И так далее по нарастающей. В результате образуется циклическая петля активности. Вот это и есть наши рекуррентные взаимосвязи, или петли обратной связи с возвратным усилением сигнала. В подобных условиях сигнал на выходе из системы (головной мозг человека) теряет линейный характер . Это значит, что его невозможно легко спрогнозировать, поскольку на входе на него влияют, изменяя его, слишком много (пусть даже относительно слабых) воздействий.

Если принять подобную точку зрения, то толпа в 100 миллиардов человек и 1 квадрильон встречающихся рук – точный образ того, что существует в каждом из нас. Целая вселенная, обращенная к самой себе. И ведь это еще не все – вокруг есть немало других подобных толп. Всего – 6,8 миллиардов. И применительно к каждой действует та же закономерность: исходящий сигнал способен изменять входящий. Ваша мысль воздействует на мысли другого человека, его мысли, в свою очередь, отражаются на ваших собственных, а те вновь влияют на мысли окружающих – и цикл продолжается снова и снова.

Один мозг («100 миллиардов человек») устанавливает связь с триллионами «рук» – и возникает симультанное многоуровневое циклическое взаимодействие с возвратным усилением сигнала. Оно материально и подчиняется законам физики, но имеет совершенно нелинейный характер. Фактически, оно существует на грани полного хаоса, но никогда не теряет внутренней организации. Напротив, множественность случайных связей только усиливает самодостаточность подобного взаимодействия.

Если мозг человека, занимая так мало места в пространстве, имеет столь сложную структуру, то как нам, располагая весьма примитивными инструментами, извлечь из него необходимую информацию? И как разработать программное обеспечение (ПО), обрабатывающее результаты и предназначенное для суждения по ним о наших эмоциях, воспоминания и намерениях? Все, что мы можем сделать сегодня, – это установить корреляцию: паттерн X соотносится с поведенческой моделью Y.

С точки зрения разработчика ПО, мозг человека должен быть сложным и трудным для понимания. Он без особого труда может сделать многое такое, что останется недоступным для любого компьютера – даже после многолетних усилий программистов. Двухлетний младенец в состоянии узнавать и помнить человеческое лицо, как бы ни менялись освещенность, расстояние или угол зрения. А вот компьютер на такое не способен – несмотря на миллиарды циклов обработки данных и гигабайт оперативной памяти. Даже в тех областях, где он хорошо себя показал, границы его «понимания» остаются мучительно узкими. Deep Blue – суперкомпьютер IBM, обученный играть в шахматы и переигравший в 1997 году чемпиона мира [81] , – не умеет играть в шашки. Несмотря на всю свою скорость и мощь, компьютеры не обладают ни гибкостью, ни самобытностью мышления, ни интуитивностью, свойственными человеческому мозгу. Легко прийти к заключению: в последнем скрывается некое изумительно сложное устройство, к пониманию которого мы еще и не подступались.