Вопрос 17
Первый принцип основывался на понятии модулярности1. Как мы обсуждали ранее, модулярная система состоит из автономных единиц, каждая из которых наделена относительно сложной функцией и относительно обособлена от других. Отдельные модули передают и получают входные данные друг от друга, но они оказывают мало влияния, или вообще никакого влияния, на внутреннее функционирование друг друга. Взаимодействие между модулями ограничено и осуществляется через относительно небольшое число информационных каналов.
Альтернативный принцип — единый массивно запараллеленный, взаимосвязанный мозг2. Здесь единицы мельче, наделены намного более простыми функциями, но намного более многочисленны. Они тесно взаимосвязаны и непрерывно взаимодействуют через многочисленные каналы.
Нейронная сеть — это коллекция большого числа простых взаимосвязанных элементов, выраженная в форме компьютерной программы. Свойства элементов и взаимосвязей упрощенно имитируют свойства реальных биологических нейронов, а также соединяющих их аксонов и дендритов. Запуская программу на компьютере, исследуют «поведение» модели при решении различных задач, и это позволяет исследователю понять динамические свойства реального мозга. Накапливая «опыт», формальные нейронные сети приобретают богатый набор свойств, которые не были запрограммированы в них с самого начала, — «эмерджентные» свойства. Комбинации сил их связей меняются, так что различные части сети формируют «внутренние представления» различных поступающих типов информации.
Сегодня моделирование мозга с помощью нейронных сетей находится в числе наиболее мощных средств когнитивной нейронауки. Исследования «приобретенных свойств», наряду с клиническими данными о влияниях повреждений мозга и методами функциональной визуализации, рассматривающими локальные взаимодействия, дают картину альтернативного, амодулярного принципа организации мозга. Ранее в этой книге я описывал этот принцип как градиентный. Согласно градиентному принципу, в мозге присутствуют массивные непрерывные взаимодействия, при этом функции его частей относительно мало предопределены. Вместо этого предполагается, что функциональные роли различных корковых областей складываются в соответствии с определенными базовыми градиентами4.
Как модулярный, так и градиентный принцип имеют своих сторонников и критиков. Оба они отражают важные свойства мозга. Модулярность лучше всего применима к старой — с эволюционной точки зрения — структуре, таламусу, который состоит из большого числа ядер. Принцип взаимодействия лучше всего применим к относительно молодой эволюционной инновации в мозге, неокортексу (новой коре). В частности, принцип градиентного взаимодействия схватывает свойства самой молодой части неокортекса, так называемой гетеромодальной ассоциативной коры, которая играет решающую роль для высших психических процессов.
Переход от таламического к кортикальному принципу мозговой организации означает радикальное увеличение количества возможных типов взаимодействия среди различных мозговых структур, нейронных образований и индивидуальных нейронов. В ходе этого развития способность выбрать наиболее эффективную констелляцию в конкретной ситуации становится особенно важной. Но растущее число степеней свободы, доступное мозгу в принципе, должно было уравновешиваться эффективным механизмом ограничения в каждый данный момент; иначе возник бы нейронный эквивалент хаоса.
Принцип искусственных молекулярных биовычислительных систем уже исследуется в качестве основы для парадигматического сдвига в вычислительно-компьютерной технике. Жизнь может закончиться имитацией искусства, эволюция биологических вычислительных систем — имитацией искусственных вычислительных устройств. Но с другой стороны, именно эволюция искусственных вычислительных устройств, вместе с уже существующими культурными средствами накопления и передачи знаний, будет делать биологическую эволюцию мозга избыточной.
Парадокс в том, что распад сильно интегрированных национальных государств и империй может быть решающим шагом к динамической, «слабо» интегрированной Европе и интегрированному миру. Фрагменты, получающиеся в результате этого распада, — это строительные блоки нового порядка. То, что кажется регрессивным, на самом деле является возникновением новой общественной организации, новой спирали в эволюции общества. Природа этого перехода проясняется аналогией с мозгом.
Если мы верим в значимые параллели между сложными системами, то мы можем использовать знания о мозге для экстраполяции направлений в изменениях общества и, до некоторой степени, хода истории. Переход от таламического к корковому принципу мозговой организации имеет свою параллель в виде перехода от макронациональных к микрорегиональным структурам социальной организации как элементам глобальной сети. Согласно этой аналогии, национальные государства являются модулями: автономными, относительно самостоятельными образованиями с взаимодействиями, регламентированными и ограниченными институциональными каналами. Сегодня мы наблюдаем их распад и переход к новому геополитическому порядку, базирующемуся на глобальной сети, составленной из микрорегиональных организационных единиц. Точная природа будущих геополитических образований еще должна проявить себя. Подобно компонентам мозга, они не обязательно будут гомогенными и могут объединять различные типы элементов.
Парадоксально, но переход от национальной к этнической молярности общества может облегчить переход от локальной идентичности к глобальной идентичности именно потому, что сегодня этничность менее самодостаточна и сосредоточена на самой себе, чем национальность (в рамках национального государства). Может оказаться, что этническая идентичность легче согласуется с пан-европейской федералистской идентичностью, чем с национальной.
наступление динамического «нового порядка», связанное с появлением новой коры, было сбалансировано появлением лобных долей с их способностью упорядочивать возникающее ошеломительное многообразие возможных выборов.
Наше понимание работы мозга большую часть двадцатого века стимулировались компьютерной аналогией, так же как в предшествующие века оно стимулировалось ведущими технологиями тех времен. С другой стороны, на проектирование некоторых наиболее мощных компьютерных устройств прямо влияла аналогия с мозгом. Первые формальные нейронные сети, введенные Мак-Каллоком и Питтсом, были непосредственно инспирированы аналогией с биологическим нейроном; а проектирование определенных компьютерных языков было явно инспирировано понятием психолингвистического контекста12.
В первом случае наш анализ укажет на некоторые весьма общие правила развития сложных систем. Во втором случае мы сталкиваемся с загадочным процессом бессознательной рекапитуляции, ибо ни эволюция общества, ни эволюция цифрового мира не направлялись в явной форме знанием нейронауки.
Подобно лобным долям, поисковые машины не содержат точных знаний, необходимых для решения рассматриваемой проблемы. Но подобно лобным долям, они умеют обозревать всю систему с «высоты птичьего полета», что позволяет им найти те специфические места в сети, где содержатся эти знания. И подобно лобным долям, поисковые машины появились на относительно поздней стадии перехода цифрового мира от преимущественно модулярного к преимущественно распределенному «организму». Поисковые машины предоставляют управляющие функции внутри Интернета. Они являются цифровыми лобными долями.
Итак, существует сильное сходство между эволюцией мозга, общества и искусственных вычислительных систем. Все они характеризуются переходом от модулярного принципа организации к распределенному, градиентному принципу. На продвинутой стадии этого процесса возникает система «управляющего» контроля, позволяющего предотвратить анархию и хаос, которые парадоксальным образом растут вместе с ростом сложности любой системы. Причудливое отношение между автономией и контролем, воплощенное в управляющей функции лобных долей, было схвачено в известной фразе Фридриха Энгельса: «Свобода — это осознанная необходимость»14.