Истинный творец всего. Как человеческий мозг сформировал вселенную в том виде, в котором мы ее воспринимаем

Как мы видели в главе 4, мозг пластичен; в отношении человеческого мозга информация обладает причинной эффективностью, изменяя конфигурацию его структуры и функцию, постоянно рекурсивным образом интегрируя информацию в сгусток органического вещества, формирующего нашу центральную нервную систему. Именно по этой причине нейробиологи обычно называют такие системы, как человеческий мозг, сложными самоадаптирующимися системами. Важно, что характеристики сложной самоадаптирующейся системы определяют нашу способность точно предсказывать или симулировать ее динамическое поведение. Например, в начале XX века гениальный французский математик Анри Пуанкаре показал, что эмерджентные поведенческие реакции системы, состоящей всего из нескольких взаимосвязанных элементов (не говоря уже о десятках миллиардов чрезвычайно тесно связанных нейронов), невозможно формально предсказать путем анализа ее составляющих. В такой сложной системе, как мозг, отдельные элементы динамически взаимодействуют друг с другом, создавая новые поведенческие реакции системы в целом. В свою очередь, эмерджентные реакции напрямую влияют на различные элементы системы. И поэтому сложный мозг животных, включая наш собственный, необходимо рассматривать в качестве интегральной

системы – определенного континуума, который обрабатывает информацию как единое целое, в котором невозможно отделить аппаратуру от программного обеспечения или память от процессора.

В одном из наиболее примечательных пассажей в своей книге Хейлс рассказывает о том, как на конференциях Мэйси британский ученый Дональд Маккей активно защищал идею о том, что получение информации изменяет образ мыслей получателя. В результате этого явления причинной эффективности, по мнению Маккея, адекватная теория информации не должна исключать роль смыслового фактора. Поэтому Маккей указывал на необходимость учитывать ментальное состояние получателя и количественное воздействие информации, о чем, по мнению Хейлс, мы до сих пор не можем даже мечтать.

Путь формирования, представления, сохранения и использования информации в мозге животного (см. главу 3) в значительной степени отличается от того, каким специалисты в области информатики обычно представляют себе путь, посредством которого различные материальные воплощения универсальной машины Тьюринга, такие как цифровые компьютеры, осуществляют вычисления с помощью алгоритмических программ, отделенных от аппаратурного комплекса. В этом новом контексте, когда действия мозга рассматриваются с математической и вычислительной точки зрения, эмерджентные поведенческие реакции не воспроизводятся полностью с помощью классических, синтаксически абстрагированных программных манипуляций на фиксированной аппаратуре. Иными словами, богатую динамическую семантику, характеризующую функции человеческого мозга, нельзя свести к ограниченному алгоритмическому синтаксису цифровых компьютеров. Это объясняется тем, что эмерджентные свойства и процессы, одновременно затрагивающие разные уровни физической организации мозга и протекающие со специфической координацией миллиардов нисходящих и восходящих взаимосвязанных событий, нельзя эффективно рассчитать в контексте тезиса Чёрча – Тьюринга. Их можно лишь временно аппроксимировать путем цифровой симуляции. И это очень важный момент, поскольку, если мы соглашаемся, что мозг ведет себя как интегральная

и самоадаптирующаяся сложная система, цифровые аппроксимации немедленно отклоняются от естественного поведения реального мозга. Из-за этого отклонения, каким бы мощным ни было конкретное цифровое воплощение машины Тьюринга (даже в случае суперкомпьютера Tianhe

-2 с его 55 квадрильонами операций в секунду), его внутренняя логика не позволяет с помощью стандартных стратегий моделирования полностью воспроизвести сложное динамическое богатство, обеспечивающее исключительные функции и способности живого мозга, включая человеческий.

В нашей с Рональдом Сикурелом монографии мы выдвинули еще несколько доводов против возможности сведения активности мозга к действию машины Тьюринга. Мы сгруппировали доводы против этой гипотезы в три основные категории: эволюционные, математические и вычислительные.

Эволюционный довод подчеркивает фундаментальное различие между организмом и механизмом, таким как цифровой компьютер. Этот момент часто игнорируют, хотя он является одним из важнейших в данной дискуссии. Механизмы проектируют и собирают в соответствии с заданным планом или шаблоном. Вот почему механизм можно закодировать алгоритмом, симулировать на машине и, следовательно, подвергнуть обратной разработке.