Ричард Форман - Теории всего на свете

Специалист в области познания и нобелевский лауреат по экономике Герберт Саймон, исследуя обработку информации и искусственный интеллект, показал, что как люди, так и организации привержены образу действий, вынуждающему их принимать удовлетворительные, но не оптимальные решения. Дэниел Канеман и Амос Тверски продемонстрировали поразительный образ действий, при котором даже эксперты склонны совершать ошибки, имеющие негативные последствия не только для их собственного благополучия, но и для общества в целом.

Исследование природы человека за последние четыре десятилетия в корне изменило представление о том, кто мы такие и почему делаем то, что делаем. Мы совершаем ошибки уникальным образом, не руководствуясь дурными побуждениями, а вследствие эволюционной основы структуры нашего мышления – способов, с помощью которых мы учимся получать и запоминать информацию, воздействия на нас нашего окружения и т. д. Причина, по которой мы ограниченно рациональны, состоит в том, что окружающее нас информационное пространство превышает наши возможности, включая жесткие ограничения нашего осознанного понимания и нашей способности контролировать собственное поведение и действовать в соответствии с собственными намерениями.

Если мы обратимся к компромиссу с моральными принципами, то вновь обнаружим ту же ситуацию – мы вовсе не стремимся причинить кому-либо ущерб. Скорее, причина в том, что определенная информация играет непропорциональную роль в принятии нами решений, в способности упрощать и преувеличивать, а также в привычности некорректного поведения в повседневной жизни. В этом – наиболее существенные причины этической несостоятельности личностей и общественных институтов.

Итак, негативные последствия – результат ограниченности человеческого мышления, неспособного воспринять, переработать и адаптироваться к требованиям своего окружения. Вот совершенно новое объяснение наших возможностей и, соответственно, нашей природы. Это абсолютно свежая идея. Ее элегантность и красота основаны на заурядном и скрытном, а не на очевидных дурных побуждениях. Она немногим отличается от другой, предложившей естественный отбор вместо Бога, и, похоже, встретит такой же отпор.

Роберт Саполски

Профессор неврологии Стэнфордского университета, научный сотрудник Национального музея Кении; автор книги Monkeyluv: and Other Essays on Our Lives as Animals (« Обезьянья любовь и другие очерки нашей жизни как животных »)

Очевидный ответ на вопрос Edge – двойная спираль. С неподражаемой лаконичностью – «От нашего внимания не ускользнуло…» – было дано объяснение сущности механизма наследственности. Но двойная спираль – не для меня. Когда я учился в университете на биологическом факультете, двойная спираль уже превратилась в древнюю историю, наподобие сведений об эволюции березовой пяденицы или о том, что митохондрия – источник энергии клетки. Уотсон и Крик воспринимались как нечто удобное и привычное, к примеру как Баскин и Роббинс.

Зато в те годы было опубликовано исследование Хьюбела и Визела, которое показало, что кора больших полушарий мозга перерабатывает сигналы органов чувств в соподчиненную систему отдельных признаков. В первичном слое зрительной зоны коры, например, каждый нейрон получает сигнал от единственного фоторецептора сетчатки глаза. Таким образом, когда стимулируется один фоторецептор, активируется «его» нейрон в первичном слое зрительной коры. При стимуляции соседнего рецептора активируется соседний нейрон. По существу, каждый из этих нейронов «знает» лишь одно – а именно как распознавать отдельное пятно света. Группы таких нейронов затем посылают сигнал единичному нейрону вторичного слоя коры. Если стимулировать определенную совокупность нейронов в первичном слое коры, то активируется единичный нейрон вторичного слоя. Следовательно, нейрон второго слоя «знает» только, как распознавать, скажем, луч света под углом 45°. Далее группы подобных нейронов пересылают сигнал в следующий слой.

Красивая концепция, объясняющая все: от точки к линии, к кривой, к совокупности кривых, от слоя к слою коры, и так до верхнего слоя, где нейрон обладает только одним сложным, специализированным «знанием», например, как распознать вашу бабушку. И точно так же устроена слуховая зона коры: нейроны первичного слоя умеют распознавать, практически, лишь отдельные ноты, нейроны вторичного слоя – пары нот, и, наконец, на самом верху какой-то нейрон способен распознать голос вашей бабушки, поющей под Лоренса Уилка [25] Лоренс Уилк (1903–1992) – американский музыкант, аккордеонист, руководитель оркестра, ведущий популярной телевизионной программы «Шоу Лоренса Уилка». – Прим. перев. .

Однако оказалось, что все работает несколько иначе. В коре немного «бабушкиных нейронов» (хотя в 2005 году в журнале Nature было опубликовано сообщение о нейроне Дженнифер Энистон). Кора не может полагаться на «бабушкины нейроны», потому что потребовалось бы неисчислимое количество подобных нейронов, чтобы приспособиться к такой неэффективной узкой специализации. Более того, в мире, где существуют только «бабушкины нейроны», невозможны множественные ассоциации (например, когда определенная картина Моне заставляет вспомнить круассаны, музыку Дебюсси и кошмарное свидание на выставке импрессионистов в Метрополитене). Вместо этого мы вступили в мир нервных сетей.

Что и приводит меня к моему выбору – «роевому интеллекту». Понаблюдайте за одиноким муравьем – он не производит осмысленного впечатления: движется в одном направлении, неожиданно, без видимой причины направляется в другом, идет по собственным следам. Совершенно непредсказуемо. То же самое происходит с двумя муравьями, с группой муравьев. Но колония муравьев чрезвычайно осмысленна. Разделение труда, эффективные способы использования новых источников пищи, сложные подземные убежища с регулируемой температурой с точностью до нескольких градусов. И на самом деле, нет плана или командного пункта – у каждого отдельного муравья свой алгоритм поведения. Но это не мудрость толпы, когда группа правильно информированных индивидуальностей превосходит одного эксперта. Муравьи не имеют представления о картине в целом. Алгоритм поведения каждого муравья содержит несколько простых правил взаимодействия с ближайшим окружением и соседними муравьями. И из этого складывается высокоэффективная колония.

Все колонии прокладывают кратчайшие из всех возможных пути сообщения, руководствуясь простыми правилами – когда оставлять след феромонов и что делать, столкнувшись со следом, оставленным кем-то другим, – своего рода оптимальными решениями для коммивояжера. «Муравьиный маршрутизатор» – электронная модель с виртуальными муравьями, использующими сходные правила, – способен создавать оптимальные пути, связывающие компьютерные узлы в сети, что представляет существенный интерес для телекоммуникационных компаний. Нечто подобное происходит и в развивающемся мозге, который должен связать многочисленные нейроны с множеством соединений, не расходуя при этом миллионы миль аксонов. И мигрирующие эмбриональные нейроны вырабатывают оптимальное решение на основе одной из версий «муравьиного маршрутизатора».