Грегори Бернс - Что значит быть собакой. И другие открытия в области нейробиологии животных

Однако к середине 1970-х все больше ученых начали осознавать, что мозг хранит информацию совсем не так, как это делают компьютеры. В мозге, в отличие от компьютера, нет разделения на блок памяти и центральный процессор. Не имея базовых представлений о том, как аккумулируются знания в мозге, исследователи оказывались в тупике, пытаясь отделить программное оборудование (разум) от аппаратного (мозга). Статья Томаса Нагеля попросту подогрела эту неудовлетворенность. Нагель утверждал, что разбором мозга на составляющие разум не постичь. И хотя Нагель лишь откликался на явное бессилие редукционистского подхода к изучению разума, его статья расколола ученых на верящих и не верящих в пользу нейронауки, и этот раскол существует до сих пор.

В защиту биологического подхода к изучению разума выступили ученые новой формации, развернувшие проблему на сто восемьдесят градусов. Вместо того чтобы выискивать в мозге аналогии с компьютером, они, вдохновляясь достижениями нейронауки, начали разрабатывать компьютерные алгоритмы, имитирующие работу мозга. И первое, что они заметили, – высокая степень параллелизации в мозге, когда миллиарды нейронов работают одновременно. Массивная параллельная обработка данных происходит совсем не так, как в компьютере, где процессор исполняет команды последовательно. Эти новаторы – так называемые коннекционисты – показали, что простые сети, состоящие из нейроноподобных модулей, могут выполнять на удивление сложные задачи. Более того, нейронные сети способны самообучаться, не требуя божественного вмешательства программиста [19] D. E. Rumelhart, J. L. McClelland, and PDP Research Group, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition (Cambridge, MA: MIT Press, 1986); P. S. Churchland and T. J. Sejnowski, The Computational Brain (Cambridge, MA: MIT Press, 1992). .

Эти ранние модели нейронных сетей поражали умением справляться с «человеческими» заданиями: распознавать почерк, обыгрывать человека в нарды. Развитие нейронных сетей совпало с технологическим прорывом в изготовлении интегральных схем, и очень скоро начали появляться нейронно-сетевые чипы. Тогда, пользуясь широтой информационного доступа и безграничностью вычислительных мощностей, нейронные сети объединили с алгоритмами искусственного интеллекта и получили гибрид под названием «глубокое обучение». Однако нейронные сети – это по-прежнему не более чем устройство ввода – вывода. Они моделируют определенный тип ввода данных из окружающей среды, преобразуют эти данные и выводят в необходимом виде.

Аналогия между работой мозга и устройствами ввода – вывода выглядит вполне разумной. Мы постоянно воспринимаем информацию, обдумываем ее и иногда действуем на основании обдуманного. Но в действительности аналогия эта должна быть прямо противоположной. Мозг возник не для того, чтобы обрабатывать информацию. Мозг у живых существ развивался для контроля над движениями. И действительно, у всех животных, обладающих мускулатурой, имеется нервная система, а у всех обладателей нервной системы имеется мускулатура [20] G. Jékeley, F. Keijzer, and P. Godfrey-Smith, “An Option Space for Early Neural Evolution,” Philosophical Transactions of the Royal Society B 370 (2015): 20150181. . Из этого взаимно однозначного соответствия между нервной системой и мускулатурой следует один неизбежный вывод, составляющий первый принцип функционирования мозга:

Наличие мозга у животных связано с необходимостью выполнять действия .

Однако действия эти зависят не только от строения животного, но и от среды его обитания [21] F. J. Varela, E. Thompson, and E. Rosch, The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience (Cambridge, MA: MIT Press, 1991). . И хотя обработкой информации мозг, несомненно, занимается, она необходима лишь постольку, поскольку облегчает действие. Более того, животное может контролировать обрабатываемую информацию – это называется активным восприятием [22] L. P. J. Selen, M. N. Shadlen, and D. M. Wolpert, “Deliberation in the Motor System: Reflex Gains Track Evolving Evidence Leading to a Decision,” Journal of Neuroscience 32 (2012): 2276–2286. . И где-то в этой тесной взаимосвязи между мозгом и остальным организмом скрывается разум животного [23] A. R. Damasio, Descartes’ Error: Emotion, Reason, and the Human Brain (New York: G. P. Putnam, 1994). .

Чтобы разобраться, почему сложилось именно так, давайте вернемся к происхождению животных и их нервной системы.

Хотя первые формы жизни возникли четыре миллиарда лет назад (вскоре после образования самой планеты), прошло три миллиарда лет, прежде чем появились животные. До этого в атмосфере, вероятно, не хватало кислорода, чтобы обеспечивать потребности сложных жизненных форм. Но примерно шестьсот миллионов лет назад кислорода накопилось достаточно, и биоразнообразие на планете стало резко увеличиваться (произошел так называемый кембрийский взрыв). Многоклеточные организмы стремительно усложнялись, возникли первые представители тех, кого уже можно считать животными. Выглядели они примерно как современные медузы.

У медузы имеется нервная система и мышечное кольцо для реактивного движения. Но мозга у медузы нет. У нее и ее родственников, относящихся к биологическому типу стрекающих, есть нервная сеть. Разница между мозгом и нервной сетью – в степени централизации. Нервная сеть – это довольно простая нервная система, встречающаяся обычно у тех животных, которым не свойственны сложные движения.

Между тем, несмотря на отсутствие централизованного диспетчерского центра, нервные сети медузы позволяют ей предпринимать на удивление разнообразные действия. Хищные медузы чуют добычу, коснувшуюся шлейфа их стрекательных органов – нематоцистов. Сигнал о контакте идет по нервной сети, провоцируя срабатывание нематоциста и загарпунивание добычи. Сознание в этом не участвует. Собственно, осознавать происходящее просто некому и нечем ввиду отсутствия централизованной системы, которая отслеживала бы деятельность систем организма. Медузы – это, по сути, океанские зомби.

Что обычно хорошо заметно в строении медузы – радиальная симметрия. Это живая труба. Благодаря такой геометрической форме нервная сеть тоже имеет трубчатую конфигурацию.

Следующий крупный скачок в ходе эволюции нервной системы случился, когда от радиальной симметрии животные перешли к двусторонней. Представьте себе трубу, которую сплющили по всей длине. Радиальная симметрия у нее исчезает, остается лишь симметрия по отношению к продольной оси, и тем самым создается противопоставление лево – право, перед – зад. С таксономической точки зрения именно эти сплющенные трубки и были первыми двусторонне-симметричными животными. В простейшей форме они выглядели как плоские черви.

Вместе с двусторонне-симметричным организмом делалась плоской и нервная сеть. То, что прежде было радиально симметричным, сжималось в две жилы, проходящие вдоль левого и правого боков и связанные между собой редкой поперечной сетью. Как и у медузы, один конец трубы отличался от другого. У этих новых живых существ отчетливо выделялись голова и хвост. Двусторонне-симметричная нервная система – это наглядная демонстрация того, что происходит, когда нейроны ужимаются до непосредственной близости друг с другом. У них появляется возможность сформировать больше связей. А рост числа связей ведет к более сложным вычислениям. Одна из важнейших задач нервной системы двусторонне-симметричного живого существа – координировать действия левой и правой сторон. Нельзя, чтобы лево и право действовали наперекор друг другу. Так у первых двусторонне-симметричных существ появился первый примитивный центр управления.