Рэймонд Курцвейл - Эволюция разума

Еще одно проявление закона ускорения отдачи заключается в том, что возможности пространственного разрешения структур головного мозга и количество информации о мозге ежегодно увеличиваются в два раза. Кроме того, мы теперь можем использовать эти данные для создания рабочих моделей и для моделирования участков мозга. Нам удалось осуществить обратное проектирование ключевых функций слуховой коры, в которой обрабатывается звуковая информация, зрительной коры, где обрабатывается зрительная информация, и мозжечка, отвечающего за определенные навыки (например, за поимку летящего мяча).

Главная задача проекта по изучению и моделированию головного мозга человека заключается в обратном проектировании новой коры мозга, которая отвечает за рекурсивное иерархическое мышление. Кора составляет 80 % головного мозга человека и образована из повторяющихся структур, что позволяет нам создавать сколь угодно сложные идеи.

Моя теория мысленного распознавания образов описывает модель, с помощью которой человеческий мозг реализует эту свою способность, используя замечательную структуру, появившуюся в ходе биологической эволюции. Какие-то детали этого механизма мы пока понимаем не полностью, но мы знаем достаточно, чтобы создать алгоритм, приводящий к тем же результатам. Начав с изучения функций новой коры, мы продвинулись настолько, что можем значительно усилить ее возможности — таким же образом, как конструкторы самолетов усилили эффект принципа Бернулли. Принцип функционирования новой коры, безусловно, является важнейшей в мире идеей, поскольку новая кора способна не только аккумулировать знания и навыки, но и создавать новые знания. Ведь именно новая кора в конечном счете отвечает за все рассказы, все песни, все картины, все научные открытия и все другие результаты человеческой деятельности.

Нейробиология остро нуждается в теории, которая смогла бы связать воедино результаты всех обширных и разнообразных наблюдений. Никакая наука не может существовать без единой теории. В следующей главе я расскажу о том, как двое мечтателей соединили физику с биологией — два раздела науки, которые до них считались безнадежно разупорядоченными, и как можно применить эту теорию для изучения головного мозга.

Сегодня часто говорят о сложном строении человеческого мозга. Если осуществлять поиск с помощью Google, вы обнаружите около 30 млн ссылок на эту тему (однако указать точное число цитирований невозможно, поскольку некоторые сайты цитируются много раз, а другие однократно). Джеймс Уотсон писал в 1992 г., что «головной мозг — это [для нас] последняя и самая серьезная биологическая преграда, самая сложная вещь из всех, что мы до сих пор открыли во Вселенной». И объяснял это тем, что мозг «содержит сотни миллиардов клеток, соединенных между собой триллионами связей. Мозг поражает разум» [8].

Я согласен с Уотсоном в том, что изучение головного мозга — самая сложная биологическая задача, но тот факт, что в нем миллиарды клеток и триллионы связей, не обязательно указывает на особую сложность его изучения, если только нам удастся идентифицировать понятные (и воспроизводимые) структуры этих клеток и связей, особенно учитывая их избыточность.

Давайте подумаем, что означает быть сложным? Ну, например, сложен ли лес? Ответ зависит от точки зрения. Можно сказать, что лес состоит из тысяч деревьев и каждое дерево отличается от других. Кроме того, на каждом дереве тысячи веток, и все они тоже различны. Затем можно отметить причудливые формы этих ветвей и прийти к выводу, что лес настолько сложен, что и вообразить трудно.

Но такая точка зрения буквально иллюстрирует выражение «не видеть леса за деревьями». Безусловно, все деревья и все ветви различаются, но, чтобы правильно понять принцип устройства леса, следовало бы начать с идентификации повторяющихся рисунков с имеющимися стохастическими (то есть случайными) вариациями. Можно сказать, что принцип устройства леса проще принципа устройства дерева.

То же самое относится и к головному мозгу, для которого характерна такая же невероятная избыточность, особенно в области новой коры. И как я покажу ниже, вполне можно сказать, что один нейрон устроен сложнее, чем вся новая кора.

Моя задача в этой книге заключается не в том, чтобы в миллион первый раз сообщить о сложной структуре мозга, а скорее в том, чтобы удивить вас мощью его простоты. Я расскажу, как оригинальные базовые механизмы распознавания, запоминания и предсказания, повторяющиеся в новой коре сотни миллионов раз, обеспечивают всю широту наших мыслительных способностей. Как фантастическое разнообразие организмов возникает в результате различных комбинаций букв генетического кода в ядерной и митохондриальной ДНК, так и фантастическое множество идей, мыслей и навыков создается из образов (синаптических связей и потенциалов), распознаваемых специализированными модулями новой коры. Нейробиолог Себастьян Сеунг из Массачусетского технологического института говорит: «Личность определяется не нашими генами, а связями между клетками нашего мозга» [9].

Нужно понимать разницу между истинной сложностью строения и кажущейся внешней сложностью. Рассмотрим, к примеру, знаменитое множество Мандельброта, которое долгое время считалось символом сложности. Чтобы оценить его кажущуюся сложность, увеличьте его изображение (обратитесь к ссылке, приведенной в комментарии [10]). Вы увидите бесконечное множество рисунков внутри рисунков, и все они различаются между собой. Но строение (формула) множества Мандельброта чрезвычайно просто и описывается последовательностью из знаков: Z = Z 2+ C. Не нужно полностью понимать смысл функции Мандельброта, чтобы оценить, насколько она проста. Этот закон реализуется многократно и на всех уровнях иерархии. То же самое справедливо для мозга. Его повторяющаяся структура не так проста, как формула множества Мандельброта, но и далеко не так сложна, как можно заключить на основании миллионов ссылок о строении головного мозга. Основная структура новой коры повторяется вновь и вновь на каждой иерархической ступени. Задачу, которую я попытался решить в данной книге, озвучил Эйнштейн, сказавший: «Любой дурак может увеличить и усложнить проблему… но нужно много храбрости, чтобы сделать наоборот».

Вариант изображения множества Мандельброта — результата многократного повторения простой математической формулы. При приближении к какой-либо точке кажется, что изображение постоянно меняется непредсказуемым образом.