Дэвид Иглмен - Креативный вид

В рамках когнитивной стратегии синтеза мозг по-новому объединяет несколько источников. В разные эпохи и в разных странах из сочетания образа человека и животного рождались мифические существа. В Древней Греции — Минотавр, человек с головой быка. В Древнем Египте — полулев-получеловек Сфинкс. В Африке mami wata — женщина-рыба, русалка. Как возникли эти фантастические создания? Благодаря слиянию знакомых идей, конфигураций, объектов.

Удивительные порождения человеческой мысли возникали и при соединении разных животных: у древних греков — крылатый конь Пегас; в Южной Азии — полуслон-полулев Гаджасимха; в английской геральдике — Аллокамелус, который изображался как наполовину верблюд, наполовину осел. Как и персонажи древних легенд и мифов, наши современные супергерои тоже несут в себе гибридные черты: Бэтмен, Человек-паук, Человек-муравей, Росомаха.

Отголоски мифов можно найти и в науке. Профессор генетики Рэнди Льюис знал, что шелк из паутины пауков обладает серьезным коммерческим потенциалом: по прочности он превосходит сталь [61] A. Lazaris et al. Spider Silk Fibers Spun from Soluble Recombinant Silk Produced in Mammalian Cells. Science 295, no. 5554 (2002): pp. 472–476, http://dx.doi.org/10.1126/science.1065780 . . Если бы удалось наладить его производство в промышленном масштабе, из него можно было бы делать, например, сверхлегкие бронежилеты. Однако разводить пауков в неволе крайне затруднительно, так как они склонны поедать друг друга. Наконец, сбор паутинного шелка — занятие очень трудоемкое: восемьдесят два человека работали с одним миллионом пауков на протяжении нескольких лет и собрали шелк, из которого получился кусок полотна размером четыре квадратных метра [62] Hadley Leggett. One Million Spiders Make Golden Silk for Rare Cloth. Wired, September 23, 2009, accessed August 21, 2015, http://www.wired.com/2009/09/spider-silk . . Тогда Льюис предложил инновационную идею: изолировать ген, ответственный за производство шелка, и скрестить его с козьим геном, ответственным за выработку молока. В результате он создал пауко-козу Фреклс. С виду Фреклс — обычная коза, но ее молоко содержит паутинный шелк. Льюис и его коллеги получают молоко и отфильтровывают паутинный шелк в лаборатории [63] Adam Rutherford. Synthetic Biology and the Rise of the ‘Spider-Goats’. The Guardian, January 14, 2012, accessed August 20, 2015, http://www.theguardian.com/science/2012/jan/14/synthetic-biology-spider-goat-genetics . .

Генная инженерия делает реальностью настоящих химер: на свет появились не только пауко-козы, но также бактерии, синтезирующие инсулин человека, рыбы и свиньи, которые светятся из-за наличия у них гена медуз. Щенок Раппи, у которого есть ген морской актинии, стал первой в мире трансгенной собакой, у которой при воздействии ультрафиолетовых лучей проявляется красное флуоресцентное свечение.

Щенок Раппи при свете дня и в темноте

Мозг человека с легкостью сплетает воедино нити знаний об окружающем мире. Дизайнер Йорис Лаарман применил программное обеспечение, моделирующее формирование человеческого скелета, для создания собственной линейки мебели. Аналогично тому, как в скелете оптимизировано распределение костной массы, в мебели Лаармана больше материала заключено в деталях, на которые приходится больший вес.

Похожим образом японский инженер Эйдзи Накацу нашел решение острой проблемы, наблюдая за природой. В 1990-х годах он работал над проектом сверхскоростного поезда. У действующего образца был существенный недостаток: при выезде из туннеля на высокой скорости возникал оглушительный хлопок. Причина крылась в конструктивной особенности лобовой части локомотива. Будучи заядлым орнитологом, Накацу знал, что зимородок, когда ловит рыбу, влетает в воду без малейшего всплеска — это происходит благодаря форме его клюва. Решение Накацу было простым: лобовой части локомотива нужно придать аналогичную форму. Это усовершенствование снижает шум поезда, когда его скорость составляет триста двадцать километров в час.

Мозг часто создает неожиданные комбинации на основе увиденного ранее. Например, в этой видеоинсталляции дизайнеров Читры Ганеш и Симоне Ли соединены туловище женщины, которое колышется едва слышным дыханием, и груда гравия.

Читра Ганеш и Симоне Ли. «Мои мечты, мои работы должны подождать ада» [64] Название стихотворения Гвендолин Брукс (1917–2000), американской поэтессы, первой «черной» женщины-поэта.

На первый взгляд, подобное сочетание живого и неживого может оказаться полезным только для создания арт-проектов. Тем не менее оно легло и в основу способа, помогающего бороться с трещинами в зданиях и на дорогах. Половина всех построек в мире — от дорог, мостов и до многоэтажных домов — сделана из бетона. Это распространенный материал, но он подвержен разрушительному воздействию окружающей среды и с трудом поддается восстановлению. Решение проблемы химики нашли в живой природе. При изготовлении бетона в качестве одного из ингредиентов они добавили капсулы, содержащие бактерии и питательные вещества. В обычном состоянии материала бактерии неактивны. Но если в бетоне появляется трещина, поступающая внутрь вода растворяет капсулы и вызывает бактерии к жизни. В процессе жизнедеятельности они вырабатывают кальцит, который закупоривает трещины. Благодаря уникальному сочетанию микроорганизмов и строительного материала бетон самовосстанавливается [65] Марк Медовник. Из чего это сделано? Удивительные материалы, из которых построена современная цивилизация. М.: АСТ, 2016. В обычном состоянии бактерия B. pasteurii неактивна и способна выживать на протяжении десятилетий в самых сложных условиях, даже в жерле вулкана. В активном состоянии бактерия начинает вырабатывать известняк, который является одним из основных ингредиентов бетона. .

Сходным образом наш мозг эффективно соотносит цифровой мир и реальный. Компьютер превосходит человека в вычислительных возможностях, но ему недоступны некоторые вещи, для человека являющиеся обычными. Одна из них — распознавание изображений. Узнать на картинке лицо может даже ребенок, компьютеру же это трудно.

Почему? Для компьютера цифровое фото — не что иное, как набор точек разного цвета и яркости. Для распознавания изображения компьютеру нужно знать закономерности более высокого порядка, а значит, могут потребоваться несколько миллионов примеров. Эта проблема вышла на первый план в начале 2000-х годов, когда пользователи по всему миру стали загружать в интернет миллиарды изображений. Компания Google пыталась найти способ автоматически их сортировать, но как специалисты ни старались, придумать работающие алгоритмы так и не удалось.