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

Людей вдруг стали воспринимать так, как будто они состоят из огромного числа битов, и в таком случае их разум, историю жизни, уникальный перцептивный опыт и воспоминания, их вкусы и решения, любовь и ненависть, вплоть до составляющей их органической материи, могут воспроизвести (и в какой-то момент воспроизведут) машины. Как считали кибернетики, цифровые машины будущего смогут загружать, ассимилировать, повторять, воспроизводить по своему желанию и, главное, симулировать все, что делает человека человеком. Таких разумных машин еще не существовало в то время, когда проходили конференции Мэйси (конечно же, их нет и до сих пор), но, как и современные пророки от мира искусственного интеллекта, некоторые участники кибернетического движения, по-видимому, считали, что это был лишь вопрос времени и, главным образом, вопрос уровня развития технологии. В этом контексте возникло много исследовательских программ (в том числе программа «сильного искусственного интеллекта», которая не смогла реализовать предшествовавшие оптимистические предсказания), нацеленных на создание аналогичных мозгу машин или по меньшей мере на симуляцию физиологического поведения мозга животного с помощью суперкомпьютеров (такие проекты, как Brain Project

компании IBM

и Human Brain Project

Европейского союза). В 1968 году руководитель лаборатории искусственного интеллекта в МТИ Марвин Минский заявил: «За одно поколение мы получим разумные компьютеры, как HAL в фильме „2001“». Понятно, что его предсказание не сбылось, и недавно Минский объявил, что программы по симуляции мозга имеют очень небольшой шанс на успех.

Как рассказывает Хейлс в своей книге, довольно интересно, что Клод Шеннон не был склонен экстраполировать свое довольно узкое определение информации на другие сферы, в которых происходит обмен информацией. Как показала история, эта осторожность Шеннона была абсолютно оправданна. Вообще говоря, его определение информации никоим образом не учитывало смысла, контекста, семантики или, если уж на то пошло, особенностей среды. Более того, основываясь исключительно на бинарной логике и жестком цифровом синтаксисе, что невероятно облегчало применение алгоритмов в цифровых машинах, Шеннон также отделил свою идею от богатых в семантическом плане и зависящих от контекста процессов человеческого мышления и функционирования мозга.

В целом нейробиологи полагают, что высшие неврологические функции и животных, и человека проистекают из сложных эмерджентных свойств мозга, хотя происхождение и природа этих свойств остаются спорными. Эмерджентными свойствами обычно называют общие признаки системы, не определяющиеся ее индивидуальными компонентами. Такие эмерджентные свойства встречаются в природе повсеместно — там, где элементы взаимодействуют и сливаются между собой с образованием единого целого, как стая птиц, косяк рыб или фондовый рынок. Такие системы называют сложными. Таким образом, изучение сложных систем стало центром внимания в широком диапазоне дисциплин — от естественных наук, таких как химия и биология, до общественных наук, включая экономику и социологию.

Мозг животного — пример архетипа сложной системы. Следовательно, поведение мозга определяется разными уровнями организации мозга: его молекулярным, клеточным и сетевым строением вплоть до всей нервной системы в целом. Поэтому для точного моделирования мозга конкретного животного мы должны включить в описание его сложности обмен между центральной нервной системой и внешними элементами, такими как окружающая среда и мозг других существ, поскольку все они также взаимодействуют с конкретным изучаемым мозгом и непрерывно его модифицируют.