Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге - [84]

приходилось сводить к общим правилам каждую новую позицию почти после каждого хода.

В марте 2016 года кореец Ли Седоль, чемпион мира по игре в го, провел матч с программой AlphaGo, которая обучалась игре в го методом временных разностей[471]. В AlphaGo использовались нейросети с гораздо более мощной функцией ценности, состоящие из миллионов компонентов, которые оценивали позиции на доске и возможные ходы. По сложности го превосходит шахматы примерно настолько же, насколько шахматы превосходят шашки. Даже компания Deep Mind, разработавшая программу AlphaGo, не знала ее силы. Программа сыграла сама с собой сотни миллионов партий, и не было никакого критерия для оценки ее возможностей. Многие были потрясены, когда AlphaGo выиграла первые три партии, продемонстрировав неожиданно высокий уровень мастерства. Некоторые ходы, сделанные программой, были поистине революционными. Возможности AlphaGo значительно превзошли наши ожидания — мои и других специалистов. Процесс объединения биологического интеллекта с искусственным ускоряется, и впереди нас ждет еще много сюрпризов. Урок, который нам нужно усвоить, заключается в том, что природа гораздо умнее нас.

Мы только начинаем понимать, какую важную роль играет дофамин в принятии решений и в управлении нашей жизнью. Воздействие дофамина происходит на бессознательном уровне, а потому история, которую мы расскажем себе, чтобы обосновать то или иное решение, вероятно, будет основана на опыте, уже стертом из нашей памяти. Мы придумываем истории, поскольку нуждаемся в осознанных объяснениях. Когда вы делаете выбор на основе «интуиции», не поддающейся рациональному объяснению, помните: это работа дофамина.

Человеческий мозг, истинный творец всего сущего, не может быть воспроизведен никакой машиной Тьюринга Мигель Николелис

СОЗДАЕТСЯ ВПЕЧАТЛЕНИЕ, что, куда ни погляди, везде — и в научном мире, и в обществе в целом — найдутся люди, активно отстаивающие ложный тезис, будто бы человеческий мозг представляет собой всего лишь переоцененную «мясную» версию обычного цифрового устройства вроде персонального компьютера[472]. Это утверждение основано на идее, что, как и любое другое цифровое устройство, человеческий мозг со всеми его уникальными свойствами — лишь приспособление для обработки информации, а значит, рано или поздно совершенный цифровой компьютер сможет смоделировать и/или воспроизвести этот мозг, а все его содержимое, отражающее полноту нашего сознательного и бессознательного жизненного опыта, можно будет загрузить на какой-нибудь цифровой носитель. Следуя этой логике, сложную информацию можно было бы загрузить в мозг человека, чтобы он в мгновение ока в совершенстве овладел иностранным языком или новой профессией.

Защитники этой точки зрения утверждают, что для обретения вечной жизни нужны лишь новые технологии, позволяющие извлечь из мозга цифровую информацию. В основе этой идеи лежит допущение, что классическое определение информации, данное Клодом Шенноном, применимо и к той «валюте», которой обменивается наш мозг, когда выполняет свою работу[473]. Но даже сам Шеннон еще в 1940-е годы прекрасно понимал, что его определение информации — данное в контексте числового выражения передачи сообщений в зашумленных каналах связи, таких как телефонные линии его работодателя, компании Bell, — недостаточно полное, чтобы охватить многозначную и глубокую природу сигналов человеческого мозга. На самом деле в начале 1940-х годов, когда Шеннон предложил свое определение, уже существовали применимые к нейробиологии определения, в которых учитывалась интерпретация получателем информации, заложенной в сообщении источником[474]. Однако в то время переход от аналоговых компьютеров к цифровым способствовал тому, что закрепилось определение Шеннона, поскольку оно подходило к появившимся тогда цифровым схемам[475]. Но это не значит, что после этого определение Шеннона волшебным образом стало применимо к нейрофизиологическим процессам. Ограничения остались такими же, какими были в 1940-е годы[476].

С нейробиологической точки зрения спор о том, что такое информация, связан с тезисом, который защищают многие авторы: возможности человеческого мозга значительно превосходят возможности цифровых компьютеров[477]. Современные цифровые компьютеры — порождение более общей концепции, впервые предложенной британским математиком Аланом Тьюрингом и ныне известной под названием универсальной машины Тьюринга[478]. В своей знаменитой статье, написанной в 1936 году, Тьюринг предложил теоретическую модель современных цифровых вычислений, продемонстрировав, что если какое-либо явление может быть сведено к математическому алгоритму, его можно симулировать на универсальной машине Тьюринга, теоретическом прототипе всех цифровых компьютеров[479]. Гениальные теоретические идеи Тьюринга нашли дальнейшее развитие в гипотезе Чёрча — Тьюринга: любая физически вычислимая математическая функция может быть вычислена с помощью универсальной машины Тьюринга[480]. Выяснилось, однако, что в природе преобладают невычислимые явления, которые по определению не может вычислить машина Тьюринга. Таким образом, большинство процессов в нашем мозге относится к невычислимым явлениям. Этот исторический экскурс показывает: те, кто настаивает, что человеческий мозг — просто цифровая система, слабо разбираются в особенностях нейрофизиологических механизмов, которые позволяют таким сложным нервным системам, как наша, решать гораздо более сложные задачи, чем просто обработка информации.