Компьютеры и искусственный интеллект

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

От восковой дощечки до мальчика-посыльного с его картотекой прошло больше 2000 лет, т. е. скорость прогресса в подборе аналогий была не так уж велика, и такие сравнения трудно было бы назвать даже поэтическими метафорами. Но действительно серьезный вызов утверждению Декарта об ограниченных возможностях неодушевленных систем был брошен определяющей технологией второй половины XX века - компьютерами. Ближайшие предшественники современных ЭВМ, как и многих других технических достижений, появились в результате военных разработок. К последним можно отнести и логические игры кембриджского математика Алана Тьюринга, которые нашли практическое применение при тренировках по декодированию, проводившихся в 1939-1945 годах Британской разведывательной службой в Блетчли-Парке (от которого рукой подать до моей нынешней лаборатории). Позже они были переведены на электронику для удовлетворения различных военных потребностей, например для создания эффективных сервомеханизмов для расчета высоты и направления при стрельбе из зенитных орудий по быстро движущимся целям. Эта задача была решена американским математиком Норбертом Винером, который дал новой науке название кибернетики, под которым она вошла в моду в послевоенные десятилетия. В этот период Винер и его коллега-математик Джон фон Нейман - разумеется, в сотрудничестве с американской (и в меньшей степени с британской) промышленностью - дали обоснование теории и практическому применению новой науки и возникшей на ее базе электронной технологии. Потребности военных, а вместе с тем и стимулы для новых разработок на протяжении последующего полувека не ослабевали и стали особенно бурно нарастать в 80-х годах - времени безудержных трат на создававшуюся под эгидой администрации Рейгана программу «звездных войн», которая требовала беспрецедентного увеличения компьютерной мощи. ЭВМ, работающие подобно мозгу и даже заменяющие его, превратились из темы научной фантастики в объект серьезных военных разработок. Уж очень привлекательной кажется перспектива создания «мыслящих систем», способных заменить или дополнить высококвалифицированных, хорошо оплачиваемых специалистов. Действительно, в наши дни трудно представить себе научную конференцию по вопросам обучения, памяти и их компьютерных моделей, на которой не ощущалось бы военное присутствие США в лице представителей военно-морского флота, военно-воздушных сил или ведомства, известного под зловещим акронимом ОАПНП (Оборонное агентство приоритетных научных проектов).

Качественная новизна компьютерной техники была очевидна с самого начала. Разумеется, и раньше существовали электромеханические счетные машины и подобные им аппараты. Но компьютеры общего назначения представляли собой нечто большее, чем быстродействующие счетные устройства и хранилища информации: они могли сравнивать и преобразовывать информацию, манипулировать ею, что делало возможным создание принципиально новых технологических процессов и инструментов и даже постановку любых мыслимых научных проблем, касающихся познания Вселенной. На протяжении последних двух десятилетий компьютеры постепенно, но во все нарастающем темпе изменяют способы, которыми мы познаем мир и воздействуем на него. Не удивительно, что столь велик идеологический резонанс компьютеризации. Перед создателями компьютерной техники с самого начала во весь рост встала проблема взаимоотношения между компьютером и мозгом. Это нашло отражение даже в их языке. Так, цифровая ЭВМ фон Неймана состояла из центрального процессора, выполнявшего арифметические и логические операции, и блока хранения информации, которые был тут же наречен его конструкторами памятью.

Компьютерная память - это система чипов (силиконовых плат с впечатанными транзисторами), хранящая информацию в форме двоичного кода, где каждая единица информации представлена одним из двух состояний (О, 1). Такая конструкция, разумеется, предполагает, что все хранимое и обрабатываемое в компьютере должно быть сначала переведено в форму, доступную для представления в цифровом двоичном выражении, как некоторое число битов (бинарных единиц) информации. Слово «информация» имеет здесь технический, даже технологический, а не повседневный смысл (об этом речь пойдет позже). Заслуживает внимания и то обстоятельство, что в названии «компьютерная память» неявно подразумевается, что операции, с помощью которых компьютер хранит или обрабатывает бинарные единицы, аналогичны процессам, происходящим в нашей, человеческой памяти.

На первый взгляд это сходство кажется весьма обнадеживающим. Разве эта языковая система не описывает физический, неодушевленный механизм по аналогии с биологической системой? А неудача попыток такого описания - разве не то, о чем я сожалел, говоря о картезианских представлениях XVII века? Увы, нет. В дальнейшем станет понятно, что практический и идеологический потенциал техники превосходит возможности биологии, так что метафора инверсируется. Вместо биологизации компьютера мы сталкиваемся с настойчивыми утверждениями, что человеческая память - это всего лишь менее совершенный вариант компьютерной памяти, и если мы хотим понять, как работает наш мозг, нам следует больше сил отдавать исследованию и конструированию компьютеров.

Это отнюдь не заблуждение отдельных энтузиастов научной фантастики. Такая мысль с самого начала была центральной в программе создателей компьютеров и разделявших их взгляды философов. Сам Тьюринг обосновал ее в 1950 году, незадолго до самоубийства, с помощью одной из своих многочисленных логических игр. Предположим, что вы связаны через телетайп с другим телетайпом, находящимся в соседней комнате. Этот второй телетайп может контролироваться либо оператором, либо машиной. Как определить, кто поддерживает с вами связь: человек или машина? Очевидно, что машина должна быть достаточно умна, чтобы имитировать возможные ошибки человека, а не демонстрировать безупречное выполнение задач, с которыми машины справляются лучше человека (быстроту и точность вычислений). В то же время машина должна не хуже человека делать то, что последний выполняет безукоризненно, а в случае неудачи должна достаточно правдоподобно лгать, чтобы оправдать ее. В этом суть так называемого теста Тьюринга, который верил, что «через 50 лет» можно будет таким образом запрограммировать компьютер, чтобы у него были все шансы выдержать подобное испытание [16].

Для поколений, которые после 1950 года искали пути создания машины, отвечающей условиям Тьюринга, это стало поиском священного Грааля или поисками искусственного интеллекта, как они скромно называли свою работу. Но как решить эту задачу? С самого начала обозначились два совершенно разных подхода, которые можно грубо определить как редукционистский и холистический. Вспоминая то время и имея все преимущества ретроспективного взгляда, один из пионеров и провозвестников холистического подхода описывает события в стиле сказочного повествования:

В один прекрасный день у новой науки кибернетики родились две дочери. Одна дочь была настоящая, она унаследовала черты науки о мозге, черты истинно природные. Другая дочь поддельная, она была плодом начавшегося использования компьютеров. Обе сестры старались построить модели разума, но из разного материала. Настоящая сестра строила модели (названные нервными сетями) из математически идеализированных нейронов. Другая создавала свои модели из компьютерных программ.

В цветущей юности обе имели успех, за обеими одинаково ухаживали представители других отраслей знания, и они прекрасно уживались вместе. Отношения изменились в начале шестидесятых годов, когда появился новый король с такой казной, какую никогда раньше не видели в королевстве наук. То был король ОАПНП... В поддельной сестре проснулась ревность, и она присвоила себе одной право доступа к деньгам ОАПНП. А настоящей сестре предстояло умереть.

Палачами вызвались быть два верных друга поддельной сестры:

Марвин Минский и Сеймур Пейперт, которым досталась роль охотников, отправленных, чтобы убить Белоснежку и в качестве подтверждения принести ее сердце. Их орудием был не кинжал, а искусное перо, с которого сошла книга под названием «Персептроны»; цель ее состояла в том, чтобы доказать, что создатели нервных сетей никогда не смогут выполнить свое обещание построить модель разума: это смогут сделать только компьютерные программы. Казалось, победа обеспечена... [17].

Разумеется, сказка Сеймура и Пейперта кончается торжеством холистики, хотя теперь многие из создателей искусственного интеллекта не разделяют его оптимизма. Как будет ясно, я считаю сказочную метафору Пейперта такой же неудачной, как и его метафоры памяти и разума. Ни ту, ни другую сестру нельзя сравнивать с Золушкой или хотя бы с Прекрасным Принцем. Оба подхода к моделированию нельзя признать правомерными, если их задача - поиски структурных метафор работы реального мозга и реальной памяти. Тем не менее стоит более внимательно присмотреться к притязаниям обеих сторон.

Как правильно пишет Пейперт, одна группа разработчиков моделей, которых я называю редукционистами, утверждает, что для создания искусственного интеллекта надо с помощью компьютера имитировать известные свойства мозга. Функциональными единицами мозга они считают нервные клетки, или нейроны; сети из этих нейронов хранят, обрабатывают и преобразуют информацию. Задача состояла в том, чтобы создавать математические модели функции нейронов, объединять их в сеть и выяснять, к каким результатам приводят разные способы соединения клеток, в том числе и такие, при которых сети могли бы изменять свои свойства и функции в результате приобретаемого опыта, т. е. «обучаться» и «запоминать». Впервые такую имитацию осуществил Франк Розенблатт в середине 50-х годов с помощью модельной системы «Персептрон». Персептроны были триумфом компьютерного моделирования, однако скоро стало ясно, что они далеко не адекватно отображают функцию реальных нейронов мозга. Хотя они, по-видимому, могли обучаться, т. е. изменять свойства в ответ на введение новой информации (например, узнавать и классифицировать простые рисунки), они были совершенно неспособны решать более сложные задачи, хотя бы отдаленно напоминавшие реальные жизненные ситуации.

Непреодолимые трудности, с которыми столкнулось моделирование нейронов, и теоретические ограничения, выявленные Пейпертом и Минским, привели к тому, что в 60-х и 70-х годах этот подход был практически оставлен. Именно в это время оценка будущих перспектив искусственного интеллекта, проведенная при финансовой поддержке британского правительства, показала, что они были сильно преувеличены, и объем таких работ был значительно сокращен [18].

Однако в конце 80-х годов интерес к этой области опять пробудился в связи с появлением совершенно новых возможностей. Компьютеры первых поколений были, по существу, последовательными процессорами, т. е. в каждый данный момент осуществляли только одну операцию; переработка информации носила линейный характер, хотя и шла с невероятно большой скоростью. Однако сам принцип линейных операций накладывал ограничение на скорость работы машины, так как сигналы из одной части компьютера в другую не могут передаваться быстрее, чем со скоростью света. Этот предел получил название ограничения фон Неймана. Когда новые поколения супермашин приблизились вплотную к этому пределу, разработчики компьютерных моделей обратили, наконец, внимание на то, что настоящий мозг работает совсем иначе. Он производит множество операций одновременно, причем в осуществлении какой-то одной функции участвуют разные части нейронной сети, а каждая отдельная клетка может выполнять разные функции. Ограничение, накладываемое скоростью передачи сигналов, можно бьию бы преодолеть, если бы удалось создать компьютеры, более сходные с мозгом, т. е. способные осуществлять различные операции не только последовательно, но и параллельно.

Результатом был взрыв интереса к новым конструктивным решениям, основанным на принципе параллельной и распределенной обработки информации (ПРО). Появилось новое перспективное поколение машин, заинтересовавшее и военных, и промышленность, и разработчиков искусственного интеллекта, хотя, разумеется, только два первых члена этой триады несли расходы по их созданию. Вот один из показателей масштабов этого интереса: в конце 80-х годов Директорат Европейского сообщества по научным исследованиям посчитал, что Европа отстает от США и Японии в эксплуатации этих новых систем, и выделил 50 млн. экю (около 50 млн. долларов США) на работы по моделированию нервной функции на основе ПРО. Когда в 1986 году Дэвид Румелхарт и Джеймс Клелланд с их коллегами из Массачусетского технологического института выпустили большой двухтомник статей по перспективам применения ПРО для моделирования мозга, в день поступления его в продажу, говорят, было продано 6000 экземпляров [19].

Новый подход к моделированию известен под названием «коннекционизма». Подобно прежнему подходу, он основан на предположении, что мозг состоит из ансамблей нейронов с многочисленными связями между ними. Надлежащим образом' соединенные группы нейронов могут обучаться таким образом, что они будут сортировать и классифицировать входные сигналы и постепенно изменять свои свойства по мере поступления новой информации. Однако в отличие от моделей прежнего, персептронного типа каждый элемент «памяти» не заключен здесь в одной-единственной клетке или паре связанных клеток: вместо этого функция памяти является свойством нейронной сети как целого. Кроме того, если в персептронных моделях отдельные функциональные единицы сети должны были получать сигналы прямо из внешнего мира и соответственно изменять свои свойства, то в новых коннекционистских моделях нейронные сети более сложны - они включают слои «клеток», расположенных между входными и выходными элементами (разработчики называют их «скрытыми слоями»). Это резко повышает эффективность системы. Первые поколения моделей искусственного интеллекта были организованы таким образом, будто мозг - это простой телефонный коммутатор с прямыми связями между органами чувств, например глазами и ушами, и исполнительными органами, такими как мышцы. Эти модели фактически игнорировали тот факт, что большинство нейронов в достаточно сложном мозгу не связано непосредственно с внешним миром через сенсорные входы и двигательные выходы; такие нейроны соединены лишь между собой: они получают сигналы от других нейронов и отвечают на них. Иными словами, обычно происходит сложнейшая внутренняя переработка любых поступающих извне сообщений при участии промежуточных нейронов, и только после этого могут приниматься решения о внешних реакциях. «Скрытые слои» в моделях ПРО действуют наподобие промежуточных нейронов, и это намного повышает способность системы к обучению, обобщению и прогнозированию.

Коннекционистские модели привлекательны для промышленности и военных тем, что позволяют преодолеть прежние ограничения эффективности компьютерных систем. Но не меньший взрыв энтузиазма они вызвали и среди нейробиологов, многие из которых считают, что наконец получили модель, весьма сходную с мозгом или хотя бы с какими-то его отделами. В последние три года множество новых научных журналов публикует сообщения о моделях нейронных сетей, претендующих на объяснение различных аспектов работы мозга. Командиры и идеологи этой Армии Моделей беспрерывно кружат по всему свету, переезжая с одних авторитетных конференций и семинаров на другие и едва успевая заглянуть в собственные кабинеты и лаборатории, чтобы собрать новейшие данные и снова мчаться в аэропорт.

К ним начинают прислушиваться даже философы. Одной из книг, популярных сре^и нейробиологов, вообще-то не склонных к чтению философских трудов, стала недавно вышедшая «Нейрофилософия» Патриции Чёрчленд из Калифорнии [20]. Автор рассматривает традиционные философские проблемы сознания и сопоставляет их с данными современной нейробиологии, а затем приходит к выводу, что в ней властвует редукционизм. По мнению Чёрчленд, спасение - в коннекционистских идеях. Вслед за книгой она опубликовала в солиднейшем журнале «Science» пару статей в соавторстве с нейробиологом Терренсом Сейновским из Сан-Диего, где рассмотрены перспективы науки, которую они называют вычислительной нейробиологией [21]; теперь это название в свою очередь попадает в заголовки других книг и журналов. Тот факт, что философы, создатели моделей и нейробиологи начали прислушиваться друг к другу и что компьютерщики наконец-то стали с известным уважением относиться не только к искусственному, но и к природному мозгу, делает их анализы более обоснованными. Раньше энтузиасты искусственного интеллекта подходили к функции нервных клеток с предвзятым мнением и в результате очень скоро теряли всякое представление о реальных биологических явлениях, изучаемых нейробиологами. Однако восторженный прием, оказанный нейробиологами книге Чёрчленд, объясняется, на мой взгляд, тем, что она не оспаривает наши представления, а скорее демонстрирует довольно некритичное почтение к ним. В результате ее книга выглядит льстивым зеркалом, в котором нам дают увидеть себя в весьма привлекательном виде1. И дело не только в том, что в отражении мы не видим мелких дефектов своей кожи. Сама наша поза, по-редукционистски неудобная, выглядит позой голливудского героя. Тем не менее недостатки коннекционистской нейробиологии и порожденной ею философии очевидны и, я полагаю, в конце концов приведут к их краху по причинам, которые я постараюсь объяснить в дальнейшем.

Пока же вернемся ко второй из двух сестер в сказке Пейперта - «поддельной», или «холистической». При холистическом подходе не делалось попыток моделировать мозг - все внимание было сосредоточено на моделировании разума. Иными словами, разработчики старались понять те явления, которые они принимали за функции сознания, такие как «верование, слушание, наблюдение, ощущение, поиск, объяснение, требование, просьба...» (я привожу этот эклектичный, но очень характерный набор процессов из последней книги Минского «Общество разума» [22]). Затем они пытались моделировать логику этих процессов независимо от того, насколько создаваемые модели можно было уподобить настоящему мозгу. Важно было лишь то, чтобы модели «работали». Иными словами, они должны были давать на выходе такой результат, какой, по мнению разработчиков, давал бы человеческий мозг, если бы он выполнял те функции, которые они хотели воспроизвести в своих моделях.

1 И все же многие неиробиологи чувствуют себя не очень уютно, читая у Чёрчленд о редукционизме. Это обнаружилось пару лет назад на одной из конференций в Швейцарии, так любимых нейробиологами, где была возможность покататься на горных лыжах. Участники проводили в первой половине дня научные заседания, а до того и после того занимались делом, т. е. выходили на склон и вечером оставались там, пока не стемнеет или пока не иссякнут силы. Такое времяпровождение, вероятно, лучше всего попадает под хорошо известное определение «досуг после теоретизирования». Темой конференции были «взаимоотношения между нейроанатомией и психологией», а открывать дискуссию должна была Чёрчленд. Она взошла на редукционистскую кафедру и стала проповедовать грядущее сведение психологии к нейроанатомии, ожидая, по-видимому, лишь легкой критики со стороны группы нейробиологов. К своему удивлению, она столкнулась с сильной оппозицией большинства присутствующих, особенно из лагеря нейроанатомов!

Чтобы лучше понять разницу между двумя подходами, представьте себе, например, человека, стреляющего в тире по движущимся металлическим уткам. Приверженец коннекционистских моделей с параллельной обработкой информации спросил бы: как должны быть связаны нейроны, чтобы подвижные изображения передавались через сетчатку глаза в надлежащие области мозга («скрытые слои»), и как должны при этом изменяться их свойства, чтобы они могли «научиться» вызывать соответствующие моторные реакции? Сторонник холистического подхода поставил бы вопрос иначе: как можно построить такой сервомеханизм, который получал бы информацию о положении и движении уток и соответственно управлял движениями стрелка? Будут ли. выходные реакции такого механизма сходны с реакциями человека, решающего ту же задачу? И если не будут, то почему?

На протяжении почти всей сорокалетней истории искусственного интеллекта преобладал второй из этих подходов. Однако, развивая его, разработчики совсем перестали думать о том, как работает настоящий мыслящий мозг. Вместо этого они сосредоточили внимание на решении проблем, связанных с конструированием силиконовых элементов компьютера и с разработкой математической логики. Это могло приводить к созданию более сложных и эффективных машин, но не имело никакого отношения к биологическим системам, которые вначале предполагалось моделировать. Общее мнение сторонников такого подхода откровенно выразила Маргарет Боден - философ из Суссекского университета - такими словами: «Чтобы быть мозговитым, мозги не нужны» [23].

К чему бы ни призывали разработчики моделей того или иного типа, я считаю, что оба подхода порочны в своей основе, если задача состоит в том, чтобы понять, как работают природный мозг и природный разум (или даже память). Отсюда и провал всех прежних предсказаний о возможных сроках создания искусственного интеллекта и появления компьютеров, подобных мозгу: наиболее оптимистичные последователи Винера в пятидесятых годах уверенно ожидали этого к концу шестидесятых, потом откладывали до семидесятых, восьмидесятых, а затем и на начало третьего тысячелетия. Но время шло, на смену персептронам приходили новые модели и программы и так же исчезали.

Недавно с критикой методологии и перспектив разработки искусственного интеллекта выступили три автора - философ, математик и иммунолог. Я кратко изложу их доводы, прежде чем перейду к моим собственным проблемам, связанным с вычислительной аналогией.

Первым идет философ Джон Сирл, который для аргументации своих взглядов ставит тест Тьюринга как бы с ног на голову. Представьте себе, что в закрытой комнате находится человек, который не знает китайского языка, но через машину получает вопросы, написанные по-китайски. В его распоряжении имеется код, позволяющий сопоставлять китайские иероглифы с другим набором текстов, содержащим ответы на задаваемые вопросы. Эти ответы можно передавать, опять-таки с помощью машины, за пределы комнаты. Находящимся снаружи наблюдателям будет ясно, что на заданные по-китайски вопросы поступают осмысленные ответы на том же языке; таким образом, тот, кто находится в комнате, выдержит тест Тьюринга. Но из этого никак не следует, что он понимал содержание посланий, поступавших в комнату и выходивших из нее, и отвечал на них сознательно и разумно: на самом деле он выполнял чисто автоматические операции. Именно это, говорит Сирл, делают компьютеры, и потому нет оснований считать их разумными и сознательными устройствами [24].

Второй автор - оксфордский математик Роджер Пенроуз, чья недавно вышедшая книга «Новый ум императора» содержит последовательную критику принципов коннещионизма [25]. Точка зрения Пенроуза по сути очень проста: для того чтобы эти принципы работали, в нейронной сети между клетками должны существовать достаточно стабильные, фиксированные отношения, которые могут изменяться лишь в ответ на специфические входные сигналы, после чего система должна реагировать детерминированным образом. По мнению Пенроуза, против этого говорят современные физические и математические представления. Квантовые механизмы, по его утверждению, обусловливают изначальную недепгерминированность нервных реакций; что касается математики, то ставшая весьма модной теория хаоса показывает, как недетерминированные системы могут тем не менее действовать вполне упорядоченным образом (например, случайное хаотическое движение молекул газа в сосуде приводит в целом к точной и предсказуемой зависимости между температурой, давлением и объемом, которую описывает простой газовый закон Бойля).

Таким образом, по мнению Пенроуза, стратегия редукционизма не выдерживает критики по двум взаимосвязанным причинам. Во-первых, недетерминированность на уровне нейронов и синаптических связей между ними означает, что мы никогда не сможем понять работу мозга и разума путем простого анализа составляющих компонентов, реакции которых непредсказуемы по самой своей природе. Во-вторых, эта неопределенность на уровне отдельных компонентов может, однако, обеспечивать предсказуемость на уровне всей системы. Поэтому сознание, разум, память возникают как свойства мозга в целом, а не как свойства его отдельных элементов.

Третьим критиком искусственного интеллекта и лежащих в его основе методов обработки информации выступает лауреат Нобелевской премии, иммунолог и теоретик из Рокфеллеровского университета Джералд Эделмен. В своем недавно вышедшем трехтомном труде [26] он пытается решить необычайно смелую задачу - создать общие теории биологии развития, нервной организации и сознания на основе аналогии, почерпнутой не из физики или техники, а из эволюционной теории и прежде всего из собственного понимания дарвиновского естественного отбора. Кое в чем я согласен с критикой Эделмена, хотя и не поддерживаю его в выборе аналогии; однако более подробное обсуждение этого вопроса требует дополнительных биологических сведений, которьгх я еще не дал читателю, и поэтому я откладываю его до последней главы. Сейчас я хотел бы поговорить о том, почему меня не удовлетворяет сравнение мозга, разума и памяти с компьютером и его вычислительными функциями.

Эта аналогия, столь завораживающая многих, всегда воспринималась с подозрением биологически мыслящими представителями нейронаук по причинам как структурного, так и организационного порядка. В структурном отношении платы с транзисторами, системы «и/или», логические схемы и другие элементы компьютеров совсем не похожи на аналогичные механизмы нейронов, если последние вообще можно рассматривать как единицы обмена информацией в пределах нервной системы. Функциональные единицы компьютеров детерминированы, имеют малое число входов и выходов, а процессы, осуществляемые ими с такой поразительной правильностью, протекают последовательно и свободны от ошибок. Элементы ЭВМ хранят и обрабатывают информацию по заданному заранее набору правил. Одно из следствий этого - то, что создатели компьютерных моделей мозга настойчиво пытаются конкретным образом воплотить отдельные типы процессов, в которых участвует разум или мозг. В частности, сама концепция «искусственного интеллекта» подразумевает, что разумность есть просто свойство самой машины (я бы сказал, что такая материализация равно неприемлема и в отношении компьютеров, и в отношении мозга).

Сравнение мозга с компьютером несостоятельно, так как системы нейронов, образующие мозг, в отличие от компьютерных систем в высокой степени недетерминированы. В этом утверждении я иду даже дальше Пенроуза, поскольку я хочу подчеркнуть, что нельзя рассматривать мозг и его обладателей - прежде всего человеческий мозг и самого человека - как закрытые системы вроде молекул газа в запаянном сосуде. Совсем наоборот, это открытые системы, сформированные собственной историей и находящиеся в непрерывном взаимодействии с природным и общественным окружением, которое изменяет их, но и само при этом подвергается изменению. Такая открытость обусловливает еще один уровень неопределенности в работе мозга и поведении его владельца. В отличие от компьютеров мозг не функционирует безошибочно и действие его не ограничено последовательной обработкой информации; его организацию нельзя даже свести к небольшому числу «скрытых слоев». Каждый из нейронов центральной нервной системы имеет тысячи входов (синапсов), различных по значимости и по месту, откуда к ним приходят сигналы. (В мозгу человека имеется, по-видимому, до 1014-1015 синапсов, так что у каждого из нас в сотню тысяч раз больше межнейронных связей, чем людей, живущих сейчас на Земле!) Мозг отличается большой пластичностью, т. е. способностью изменять свою структуру, химию, физиологию и выходные реакции в результате приобретения опыта и случайных обстоятельств в процессе развития. В то же время он обладает большим запасом надежности и может весьма эффективно восстанавливать свои функции после травмы или инсульта.

Последовательные операции мозг выполняет относительно медленно, зато процессы формирования суждений происходят в нем с необыкновенной легкостью, которая ставит в тупик разработчиков компьютерных моделей.

Рассмотрим простой эксперимент: человеку быстро показывают четыре цифры и просят его запомнить их, а потом назвать. Почти каждый легко справится с этой задачей. Но если число цифр увеличить до семи-восьми, это станет не по силам большинству испытуемых, особенно в том случае, если интервал между предъявлением цифр и просьбой вспомнить их будет увеличен с нескольких минут до часу и более. Максимальную способность человека запоминать ряды случайных цифр можно довольно просто рассчитать и выразить в битах, как описано ниже для последовательности из восьми цифр: - сначала подсчитывают биты для самих чисел:

- затем, поскольку цифры должны стоять в определенном порядке, нужно рассчитать информацию об этом порядке, которую можно выразить как log28! = 15, 30.

В общей сложности получается всего лишь 41, 86 бит, и тут оказывается, что емкость нашей памяти недостаточна, чтобы справиться с таким объемом! Теперь сравните эту величину с числом битов, на которое рассчитана память простого карманного калькулятора: примерно одна тысяча. А десятисантиметровый мягкий диск двойной плотности, вставленный в мой любимый «Эппл Мэк», на котором я печатаю эти фразы, способен хранить в своей памяти более 10 млн. бит информации.

В чем же действительный смысл такого подсчета? Джон Гриффит, математик из Кембриджа [27], однажды прикинул, что если бы человек непрерывно запоминал информацию со скоростью 1 бит в секунду на протяжении 70 лет жизни, то в его памяти накопилось бы 1014 бит, что приблизительно эквивалентно количеству информации, заключенному в Британской энциклопедии или в 10 000 мягких дисков; это почти столько же, сколько вмещает жесткий диск в моем компьютере. Весьма впечатляющая цифра для микро-ЭВМ, но на удивление скромная для функционирующего мозга.

Неужели объем человеческой памяти действительно меньше, чем у микрокомпьютера? Очевидно, что-то не в порядке со всеми этими расчетами. Что бы это могло быть? А вот и подсказка: хотя я не способен запомнить больше восьми цифр, вспыхивающих передо мной на экране, я однажды продемонстрировал слушателям возможности человеческой памяти, сначала показав гораздо более длинный ряд из 48 цифр, а затем повернувшись к экрану спиной и правильно назвав их:

Как мне удалось это, если я не выдержал испытания даже восемью цифрами? Очень просто. Этот длинный перечень был не случайным набором цифр, а последовательностью дат дней рождения, телефонных номеров и других цифровых кодов, которыми я постоянно пользуюсь и потому помню. Но я помню их не так, как компьютер безошибочно помнит цифровую информацию, и не храню их в своей памяти как непрерывную последовательность. В отличие от компьютерной человеческая память постоянно ошибается и пользуется множеством особых приемов, чтобы сохранить информацию. Для меня эта особенная, уникальная последовательность цифр имеет смысл, и он известен только мне. Этим я отличаюсь от компьютера и от того переводчика с китайского, который сидит в комнате Сирла. Я вспоминаю цифры именно по их смыслу, а не по простой последовательности. Более того, я настаиваю, что смысл, значение не синонимичны информации. Смысл подразумевает динамическое взаимодействие между мною и цифрами, это процесс, который несводим к количеству информации.

Другой пример. Вчера за обедом мне принесли меню с большим выбором блюд. Я просмотрел его, выбрал кое-что и съел. Я и сегодня помню, что обед состоял из капустного супа и отварной лососины. Информация, содержавшаяся в печатном тексте меню, преобразовалась в воспоминание об испытанных ранее вкусовых ощущениях, затем в устный заказ официанту и, наконец, в восприятие реальной пищи и ее нынешнего вкуса. Теперь, когда я рассказываю вам, что ел капустный суп и лососину, я не предлагаю вам ни меню, ни саму пищу, еще меньше я предполагаю, что вы отведаете ее; вместо этого я продолжаю трансформировать мой вчерашний опыт, переводя его в слова [28]. В каждом звене этой последовательности происходит не просто переключение с одного способа представления информации на другой, а определенная работа с этой информацией, которая приводит к ее необратимому преобразованию (я не говорю уже о работе, которую проделывает любой слушатель или читатель этого описания в ходе дальнейшей трансформации полученных сведений и интерпретации приведенных мною данных).

Таким образом, мозг работает не с информацией в компьютерном понимании этого слова, а со смыслом, или значением. А значение - это исторически формируемое понятие, оно находит выражение в процессе взаимодействия индивидуума с природной и социальной средой. Одна из трудностей изучения памяти состоит в том,, что приходится иметь дело с диалектическим феноменом. Вспоминая, мы всегда выполняем над воспоминанием какую-то работу и трансформируем его. Мы не просто извлекаем образы из хранилища и, использовав, возвращаем обратно в прежнем виде, а каждый раз пересоздаем заново. В заключительной главе мне придется более обстоятельно поговорить об этой работе по пересозданию следов памяти.

Моя критика до сих пор касалась моделей коннекционистского типа, однако сходные аргументы могут относиться и к холистическому подходу. Достаточно вспомнить контраст между относительной легкостью, с какой программисты смогли научить машины играть в шахматы на гроссмейстерском уровне, и трудностями, с которыми они столкнулись при создании робота, способного водружать оранжевую пирамиду на синий куб. И для сравнения посмотрите, как точно нетренированный человек бросает апельсиновую кожуру в мусорную корзину с расстояния в несколько метров от нее или, например, как легко обучается игре в покер. Конечно, можно создать программу для расчета вероятности взятки при выпадении карты в масть к трем уже имеющимся; но в покере мы, кроме того, имеем дело с чем-то вроде психологического соревнования, с необходимостью перехитрить соперника, что требует оценки моментов, не поддающихся рациональному познанию; а с такой оценкой, я уверен, не сможет хорошо справиться никакая машина. Можно еще получить какое-то удовольствие, играя с компьютером в шахматы, но при игре в покер против программы это исключено. Может быть, надо заменить тест Тьюринга или Сирла покерным тестом?

Попытки холистов обойти стороной проблему мозга и сконцентрировать все внимание на моделировании разума выхолащивают реальное биологическое содержание из психологии, пытающейся объяснить поведение. Эта сухая, почти схоластическая методология утверждает, что стоит только идентифицировать определенные свойства разума и связанные с ним процессы, как можно будет смоделировать эти свойства и процессы в абстрактнь1х экспериментах или наборе математических символов, а потом воплотить их (может быть, лучше сказать «вмашинить») в силиконовых деталях, световых переключателях или магнитных монополях не хуже, чем они воплощаются в сложных органических структурах, из которых в процессе эволюции был создан настоящий мозг [29]. Так и возник афоризм Боден: «Чтобы быть мозговитым, мозги не нужны», которым она хочет сказать, что мозговые функции можно моделировать, пользуясь новейшими, особо мощными компьютерными системами, полностью игнорируя их биологическую природу. Нужны только соответствующие механизмы или их математические модели, которые реагировали бы на входные сигналы и формировали ответы, подобные тем, что формируются в мозгу. Такие системы будут работать наподобие систем машинного перевода, преобразующие французскую фразу в ее английский эквивалент, хотя способ осуществления такого перевода может ничем не напоминать приемы, используемые для той же цели людьми.

Отделение разума от его конкретной материальной основы в известном смысле возвращает нас к старой картезианской концепции дуализма «мозг - сознание». В то же время отношение к мозгу, как к некоему черному ящику, где важна только зависимость между входом и выходом, а внутренние биологические процессы и механизмы несущественны, напоминает бихевиористский подход в психологии, о котором речь более подробно пойдет в главе 6.

Концепции психики и мозга бихевиористам не нужны. Поведение человека и других животных они объясняют на основе его собственных закономерностей, видя в нем просто цепи реакций, вырабатывающихся в результате вознаграждения или наказания за те или иные ответы на стимул. Если картезианский дуализм считать тезисом, а бихевиоризм антитезисом, то программа холистов, отраженная в лапидарном лозунге Боден, будет своего рода лукавым гегельянским синтезом.

Для того чтобы раскрыть смысл афоризма Боден, давайте рассмотрим аналогичное утверждение: «Чтобы передвигаться, не обязательно иметь две ноги». Конечно, это утверждение верно. Можно перемещаться по земле на четырех ногах, подобно лошади, или имея много ног, как сороконожки, или вообще без ног, как змеи или улитки. Можно двигаться на колесах по рельсам, как движется железнодорожный состав, или более свободно, как автомобиль, либо, наконец, с помощью гусениц, как танк. Можно передвигаться на воздушной подушке или использовать магнитную подвеску. В конце концов, можно представить себе и путешествие на ковре-самолете. Все эти способы в функциональном отношении сводятся к переходу из точки А в точку Див этом смысле совершенно эквивалентны. Однако принципы, на которых они основаны, очень сильно, иногда радикально, различаются. Если нас интересует специальный вопрос о ходьбе, ее происхождении, способе осуществления, временном расстройстве под влиянием алкоголя или более длительном нарушении в результате мозговой травмы, то чтение сказок о летающих коврах или изучение автомобильного двигателя и даже оставляемого змеей волнистого следа принесет мало пользы. Но именно такого рода специфические механизмы интересуют большинство исследователей мозга, какими бы скучными и тривиальными они ни казались философам.

Чтобы это утверждение не показалось чересчур полемичным, взгляните на перечень процессов, которые предлагается моделировать в упоминавшейся ранее книге Минского. «Сознание» (mind) представляется автору как «сообщество» произвольно выделенных и иерархически организованньис «агентов» - «памяти», «гнева», «сна», «требования», «верования» и т. п. - словом, всего, что придет на ум. Эти ярлыки приклеиваются затем к «черным ящикам» (кружкам со стрелками на бумаге), связанным между собой достаточно произвольно; из этого и должна будто бы выкристаллизоваться теория сознания. Такие упражнения представляют собой классический пример перевернутого с ног на голову подхода, весьма далекого от биологического мира, в котором живу я сам и, осмелюсь предположить, большинство других людей. Как можно судить, какие из этой мешанины разнородных и по видимости произвольно выбранных агентов «сообщества сознания» Минского проявляют себя в мозговых процессах, поддающихся наблюдению? Допустим, я придумал бы совершенно иной перечень, включающий, например, «духовность», веру в «мутантных черепах», «скептицизм» и «неспособность отличить гамбургер от его полистироловой упаковки». Каким образом я мог бы решить, на что похожи «агенты» в мозгу любого человека - на агенты Минского или мои? Дело, несомненно, в том, что можно предложить поистине бесконечное число подобных моделей (в виде черных ящиков, соединенных стрелками), способных выдержать нечто вроде теоретического теста, поскольку в случае недостаточной эффективности модели всегда можно придать стрелкам иное направление, добавить новые или представить их не сплошными, а пунктирными линиями. В этом воображаемом мире можно пририсовать змее конечности или для удобства надеть на ноги людей роликовые коньки, чтобы получить «правильный» результат. Но реальный биологический мир подвергает эмпирическую науку гораздо более жесткому испытанию действительностью. Холистические модели Минского - это именно тот тип аналогий, который меньше всего нужен нейробиологам, пытающимся понять биологически реальные мозг и поведение.

Я отнюдь не оспариваю ценности компьютерного моделирования и используемых в нем аналогий. Поиск аналогий - важнейшая составная часть научной работы, и без него нейробиология не может рассчитывать на успех в понимании реального1, т. е. биологического, мозга и его функций; с другой стороны, прогресс в области искусственного интеллекта зависит от правильного биологического обоснования, а не от выбора чисто рациональных, когнитивньк, перевернутых моделей. Но исследования по искусственному интеллекту не должны выходить за определенные рамки, не должны опрокидывать метафоры, отдавая предпочтение чистому моделированию перед биологией; они, напротив, должны выказывать некоторое смирение перед своим удивительным объектом - мозгом.

1) Еще в черновом варианте этой главы я потерял счет употреблению слова «реальный», часто вымарывая его по той причине, что споры между реалистами и социальными конструктивистами как в философии, так и в социологии научного знания достигли высокого накала, и использовать этот термин, не защитив его живой изгородью оговорок, - значит подвергать себя риску быть обвиненным в интеллектуальной наивности или в естествоиспытательском пренебрежении к другим формам понимания мира, которые тоже сродни интеллектуальной наивности. Но я не намерен здесь вмешиваться в эти споры. Для тех, кто хочет, чтобы я продолжал избранную линию, скажу, что считаю себя в основном реалистом, остающимся в рамках исторической релятивистской традиции; короче говоря, я верю, что существует материальная вселенная, о которой мы можем получить определенную сумму достоверных знаний, хотя эти знания окрашены нашей исторической и социальной принадлежностью, ограничены современным состоянием технологии и рамками, в пределах которых мы стремимся получить эти знания [30]. Это означает, что, говоря о «реальном» мозге, я готов без колебаний защищать перед сомневающимися социологами и философами его существование и свою способность получать объективные сведения о самом мозге и способах его функционирования. Но только не сейчас. С вашего позволения сейчас я займусь другим.

В начале этой главы я говорил о том, что древнегреческие и римские философы и риторы различали два вида памяти - естественную и искусственную. Искусственную память можно тренировать и уподоблять ведению записей на.восковых табличках, что вело к поиску технологической метафоры. Напротив, природная память дана человеку как присущее ему свойство, которое не требовало объяснения, а просто признавалось. Однако, как я уже говорил, взаимодействие нашей технологии с нашей биологией настолько сильно, что само формирование технологизированного общества, в котором центральную роль стали играть искусственные аналоги памяти, изменяет природу этой функции. Акт письма, как признавал и Платон, и заирский сказитель, фиксирует текучую динамичную память устных культур в линейной форме. Появление печатных текстов для массового чтения, в отличие от изготовлявшихся вручную и потому различавшихся копий того или иного манускрипта, сопровождалось, как отмечает Уолтер Онг, дальнейшей стабилизацией памяти и усилением контроля над ней, стандартизацией и коллективизацией наших представлений. Это создает «ощущение замкнутости не только в литературных произведениях, но и в аналитических, философских и научных работах. Изобретение книгопечатания дало катехизисы и «учебники», более догматичные и менее спорные, чем большинство предшествовавших рукописных текстов... В катехизисах и учебниках приводились запоминающиеся «факты», категоричные утверждения... Запоминавшиеся утверждения устных культур - в большинстве случаев... не «факты», а скорее их «отражения...» [31].

Современная техника - фотография, киносъемка, видео- и аудиоаппаратура и прежде всего компьютеры - вызывает еще более глубокую перестройку сознания и памяти, устанавливая новый порядок познания мира и воздействия на него. С одной стороны, техника замораживает память, делая ее столь же неподвижной, как лица на фамильных портретах, написанных сепией в викторианскую эпоху, заключая ее в подобие наружного скелета, не позволяя ей созревать и развиваться, как это было бы в отсутствие сдерживающих факторов и постоянных внешних воздействий на внутреннюю систему памяти. С другой стороны, современная техника коварно устраняет барьеры между фактом и вымыслом. Достаточно вспомнить увлечение телевидения документальными драмами или фильм с Вуди Алленом, в котором неожиданно видим, как Гитлер обращается к своим сторонникам на Нюрнбергском процессе.

Эти противоречия я ощущаю и сейчас, когда набираю свой текст на компьютере и он появляется передо мной на экране. Раньше, когда я начерно писал главу какой-нибудь книги, мне сначала предстояла утомительная работа пером, потом я подправлял и перепечатывал текст, приводя его в более или менее окончательный вид, так как новые перестановки слов и перегруппировки материала были слишком трудоемки, чтобы прибегать к ним без особо серьезных оснований. Сейчас все проще. Эта глава, которая должна была бы писаться последовательно с начала до конца, на самом деле росла путем вставок в самые разные места первоначального наброска; прежде последовательные куски были бы зафиксированы и не подлежали перестановке, а теперь они обретают крылья и легко целиком перепархивают в другие разделы. Я помню ранее намеченный план расположения материала, но современная техника раскрепощает мою память, и та отказывается подчиняться прежней дисциплине. Различие, которое проводили Платон и Цицерон между природной и искусственной памятью, больше не существует. Если изучение памяти требует отказа от компьютерных моделей и метафор в пользу биологических и «реальных», мы все же должны признать, что сама природа памяти и ее механизмы изменяются под влиянием технических средств, объяснительный потенциал которых мы отвергаем.

Все это, вероятно, помогает понять необыкновенный интерес к природе памяти, столь характерный для литературы и искусства. Очень хорошо его отразила Джейн Остин в «Мэнсфилд-Парке», заставив свою стоически выдержанную героиню Фанни Прайс размышлять следующим образом: Если какую-то из наших способностей можно счесть самой поразительной, я назвала бы память. В ее могуществе, провалах, непостоянстве есть, по-моему, что-то более откровенно непостижимое, чем в любом из прочих наших даров. Память иногда такая цепкая, услужливая, послушная, а иной раз такая путаная и слабая, а еще в другую пору такая деспотическая, нам неподвластная! Мы, конечно, во всех отношениях чудо, но, право же, наша способность вспоминать и забывать кажется мне вовсе непонятной [32].

Писатели давно пытаются овладеть этой непонятной способностью. Но если для романа XIX века характерно упорядоченное, последовательное вспоминание событий, то на заре двадцатого ее временной порядок нарушается. Для Марселя Пруста, чья пятнадцатитомная эпопея «В поисках утраченного времени» представляет собой одну долгую попытку вспомнить и таким образом преодолеть горькое прошлое, вся цепь минувших событий начинает воскресать в памяти, пробужденная вкусом бисквитного пирожного. Для современных писателей вопрос еще более запутан. В романе канадской писательницы Маргарет Атвуд «Кошачий глаз» разрозненные воспоминания о трудном детстве сводятся воедино только в конце книги, когда героиня находит и держит в руке его эмблему - таинственно окрашенный камень, называемый кошачьим глазом. Рецензент автобиографических романов Дженет Фрейм характеризует их как размышления об обманчивых глубинах памяти, «где в ранние годы время было горизонтальным, шло вперед изо дня в день и из года в год, а воспоминания были истинной историей личной жизни»; но с течением времени порядок и линейность разрушаются [33].

Противоположный пример «избыточной» памяти можно найти в одной из самых необычных новелл аргентинского волшебника слова Хорхе Луиса Борхеса, где рассказывается о молодом человеке по имени Фунес, который, подобно Симониду, казалось, мог помнить все:

Мы с одного взгляда видим три рюмки на столе. Фунес видел все веточки, листья и ягоды на виноградной лозе. Он помнил формы южных облаков на заре 30 апреля 1882 года и мог мысленно сравнить их с мраморным рисунком на кожаном переплете книги, на которую взглянул только раз, и с узором пены под веслом на Рио-Негро в канун сражения при Кебрачо... Воспоминания эти были непростыми - каждый зрительный образ сопровождался ощущениями мышечными, тепловыми и т. д. Он мог восстановить все свои сны, все фантазии. Два или три раза он воскрешал в памяти по целому дню. Он сказал мне: < У меня одного больше 8' воспоминании, чем было у всех людей в мире с тех пор, как мир стоит». И еще: «Мои сны все равно что ваше бодрствование... моя память, сударь, как сточная канава...» [34].

Не случайно, что в новелле Фунес умирает молодым, так сказать, от избытка памяти.

Проблема фиксации, замораживания искусственной памяти приобретает еще более важное значение, когда мы переходим от индивидуальной памяти к коллективной. Можно ли создать пространство, в котором наш собственный опыт включил бы долгий крик обожженного напалмом ребенка с телеэкранов так, чтобы не заморозить, не зафиксировать навсегда этот образ и не лишить тем самым реальную биологическую память ее динамики? Такая фиксация образов дает специфическую новую форму искусственной памяти, к которой с особым недоверием относился Платон. То, что раньше было личным опытом, который формировался и преобразовывался в нашей памяти и в нашем воображении - вроде моих воспоминаний о праздновании дня рождения или о давно забытом мистере Госсе, - теперь становится публичным достоянием. Теперь это часть коллективного опыта, усвоенного даже поколениями, которых еще не было на свете во времена вьетнамской войны или нацистских лагерей смерти. Такие воспоминания служат особенно мощным средством общественного сплочения. Они вошли в нашу общую историю. Но в то же время мы уже не можем воссоздавать и трансформировать их в нашей индивидуальной памяти, полностью включать в наш собственный жизненный опыт и в наше сознание, так как они навечно зафиксированы телекамерами. Более того, те же камеры и создатели фильмов могут переделывать историю, т. е. коллективную память, по повелению Большого Брата с дырой в памяти, всеразрушающего источника-ревизиониста или министра просвещения, убежденного в необходимости помнить 1066-й год.

Новые технические средства открывают беспрецедентные перспективы, с одной стороны, для искусственной памяти, а с другой - для формирования выдуманных воспоминаний, как у Вуди Аллена, и даже рода социальной амнезии, всеобщего забвения, как, например, в сталинские времена, когда ретушеры убирали фигуру Троцкого с фотографий творцов большевистской революции. Сейчас, когда я пишу эти строки. Советское государство и коммунистическая партия тают прямо на глазах изумленного мира, тоже в навечно зафиксированных образах: демонстранты, вытаскивающие из башни водителя-танкиста, или обвиняющий перст Ельцина, указывающий на список заговорщиков, который принужден читать Горбачев. Можно ожидать очередной волны массовой общественной амнезии, поскольку деятели компартии меньшего масштаба спешат теперь заново переписать собственную роль в исторических событиях.

Не удивительно, что общественные движения постоянно испытывают потребность спасти себя от забвения, что их идеи постоянно искажают. С этим столкнулась Маргарет Атвуд - автор романа «История служанки» [35], в котором сделана попытка представить феминистский вариант ближайшего будущего через воспоминания молодой женщины, живущей в управляемом мужчинами фундаменталистском христианском мире. По этому роману был снят дорогостоящий фильм, нашедший зрителя и окупивший затраты благодаря тому, что из произведения было выброшено все, что касается памяти, но всячески обыгрывается сексуальная вседозволенность, которую как раз и критиковал роман Атвуд.

Коллективное в памяти недоступно для нейробиологов с их методами и моделями, так же как для компьютерного моделирования, и поэтому неизбежно ускользает при попытке исследовать его. В связи с этим я вынужден остановиться здесь и вернуться к более безопасным берегам индивидуальной памяти мозга, отложив обсуждение коллективных аспектов до заключительной главы. Окончание же настоящей, четвертой главы должно перекликаться со словами Фанни Прайс, нужно только отбросить мысль, что механизмы памяти «кажутся вовсе непонятными», так как именно здесь вступают в свои права нейронауки. Нельзя оставлять решение этой проблемы романистам или разработчикам моделей, хотя первые, несомненно, лучше справляются с задачей, и их легче читать. Мы должны показать, что память - это нечто большее, чем восковая дощечка, услужливый мальчик-рассыльный или система искусственных нейронов, и даже большее, чем вкус бисквитного пирожного или вид «кошачьего глаза». Как пишет психолог Далбир Биндра: «Психологи слишком долго пытались игнорировать реальность мозга, отдавая предпочтение физическим, химическим, литературным, лингвистическим, математическим и компьютерным аналогиям. Теперь пришло время заняться самим мозгом» [36].

Примерно через 2000 лет после того, как Цицерон написал свой трактат «Об ораторе», и почти в то же время, когда Борхес в Аргентине писал новеллу «Фунес, чудо памяти», русский нейропсихолог Александр Лурия отыскал необыкновенного пациента: у него, видимо, отсутствовала способность забывать. Лурия наблюдал за этим человеком, фамилию которого (Шерешевский) он заменял одной буквой «Ш», около 30 лет - с 20-х до 50-х годов, прежде чем описал этот случай в своей «Маленькой книжке о большой памяти». Во время одного из обследований в 1934 году Лурия предложил Шерешевскому сложную бессмысленную формулу:

Пациент имел возможность рассматривать эту формулу в течение семи минут, и спустя 15 лет, в 1949 году, его неожиданно попросили воспроизвести ее, что он и сделал безошибочно. Вот как, по его собственным словам, он запомнил формулу: Нейман (N) вышел и ткнул в землю своей палкой: получилась точка (•). Он взглянул вверх, увидел высокое дерево, напоминавшее формой знак квадратного корня (V), и подумал про себя: «не удивительно, что дерево засохло и у него обнажились корни; тем не менее оно уже росло здесь, когда я построил эти два дома (d)». Он еще раз ударил палкой в землю (•). Потом сказал: «дома уже стары, придется избавиться от них (X); выгоднее всего продать». Когда-то он вложил в них 85 000 (85). Затем я увидел, как с дома сняли кровлю (-), а на улице в это время стоял человек и играл на терменвоксе (Vx). Он расположился около почтового ящика, а на углу лежал большой камень (•), который когда-то поместили здесь, чтобы проезжающие повозки не задевали дома. Здесь же есть площадь и большое дерево (> /"), а на нем три галки (3). Здесь я просто помещаю число 276 и квадратную коробку с сигаретами в «квадрате» (). На коробке написано число 86. (Это же число было написано на другой ее стороне, но, поскольку я не мог видеть его с того места, где стоял, я не использовал ее, вспоминая формулу.) Буква х - это незнакомец в черном плаще. Он направляется к ограде, окружающей женскую гимназию. Он ищет способ проникнуть через нее (---), у него свидание с одной из гимназисток (л), изящным юным созданием в сером платье. Разговаривая, он пытается одной ногой выбить доску забора, а другой ()... О! Девушка, к которой он устремляется, оказалась не той. Она дурна собой - фу-у-у (v)... Тут я переношусь назад в Режицу, в мой класс с большой черной доской... Я вижу качающуюся веревку и пытаюсь остановить ее (•). На доске я вижу число л-264 и рядом с ним пишу п^Ь.

Вот я снова в школе. Жена дала мне линейку (=). Я сам, Соломон Вениаминович (sv), сижу в классе. Я вижу, что мой товарищ написал на доске число 1624/322. Я пытаюсь разглядеть, что еще он написал, но позади меня сидят две ученицы, девочки (г), которые тоже что-то переписывают и шумят, Ш-ш-ш, говорю я, тише! (г). [I].

По словам Лурия, когда он предлагал Шерешевскому упражнения такого рода, поведение последнего было всегда одинаковым: «Он закрывал глаза, поднимал палец, медленно покачивал им и говорил: «Подождите..., когда на вас был серый костюм..., я сидел напротив, в кресле... да!», а затем он тут же, без колебаний, выкладывал всю нужную информацию, полученную много лет назад.

Как ему это удавалось? У Лурия создалось впечатление, что Шерешевский словно читал какой-то текст, как читал бы раскрытую перед ним книгу. Было ли это похоже на рецепты запоминания, предлагавшиеся древним искусством памяти? Шерешевский наверняка не знал о них. Было ли в пациенте Лурия что-то от Фунеса? Или Борхес столь искусно списал все с натуры? Разумеется, судьба Шерешевского сложилась ничуть не счастливее, чем у Фунеса. Он стал рабом своего чудесного дара. Он не мог поддерживать нормальные отношения с другими людьми, так как ему было трудно сводить воедино свои воспоминания о них; лицо в фас и оно же в профиль были для него двумя разными лицами. Такие же трудности он переживал, пытаясь выполнять самую обычную работу, так как память о всяком новом событии мешала делать то, что требовалось в данный момент. По иронии судьбы Шерешевский окончил свой путь, став чем-то вроде артиста мюзик-холла и превратив свою память в средство заработка.

Случай Шершевского исключителен, но не уникален. В 1932 году одна радиокомпания в США наняла для подсчета голосов на проходивших тогда президентских выборах «гениального вычислителя» - некоего Сало Финкельштейна, который, как говорили, считал быстрее любой из существовавших счетных машин. Позднее Финкельштейн попал под наблюдение психологов У.А.Боусфилда и X.Барри, которые описали его технику счета. Вычисляя, он как будто видел перед собой цифры, написанные его собственным почерком на чистой классной доске. Он мог перемещать эти цифры, складывать, вычитать и манипулировать ими, причем результаты этих действий тоже появлялись на доске.

Люди, подобные Шерешевскому и Финкельштейну, обладают тем, что часто, хотя и неточно, называют фотографической памятью. Это название действительно неправильно, потому что они могут творчески манипулировать хранящимися в памяти образами, а не просто обращаться к ним как к навсегда зафиксированным фактам; на это указывает характер ошибок, которые допускают люди с таким типом памяти. Специальное название этого явления - эйдетизм (от греческого «эйдос» - образ) лишь придает понятию большую наукообразность.

Научное знание об окружающем мире доставляют исследования двух типов: поиск закономерностей, лежащих в основе внешне несходных явлений, и анализ причин изменчивости, т.е. небольших различий между сходными явлениями. Эйдетическая память представляет интерес с обеих точек зрения. Она настолько отличается от способа запоминания, присущего большинству взрослых людей, что само это различие ставит вопрос, который иначе не пришел бы нам в голову: а что для нас нормальная память? Редкость эйдетической памяти в сочетании с тем фактом, что обладание ею, видимо, не приносит большого жизненного успеха, не позволяет считать ее столь уж полезным даром. Значит, способность к синтезу и обобщению прошлого опыта, к абстрагированию от него и даже забыванию прошлых событий, возможно, столь же важна для выживания и эффективной деятельности, как и способность помнить их. Если древнее искусство памяти предназначено для того, чтобы помочь всем нам иногда уподобляться Шерешевскому, Финкельштейну и Фунесу, то его успешность определяется тем, что во всех остальных случаях мы пользуемся нашей обычной памятью.

Хотя эйдетическая память редка у взрослых, она довольно часто встречается у детей. Попробуйте воскресить свои ранние воспоминания, и весьма вероятно, что они придут к вам как ряд моментальньк снимков, зафиксированных или «замороженных» во времени. Именно таковы воспоминания моего собственного детства, о которых я писал в главе 3, или образы из рассказа Ингмара Бергмана. Такие описания - совсем не редкое исключение. В начале нынешнего столетия воображение и память эйдетического типа вызывали большой интерес, до 1935 года было опубликовано более 200 научных статей на эту тему, хотя позже она оказалась в стороне от главньк направлений психологических исследований. Судя по результатам ранних работ, несмотря на относительную редкость эйдетической памяти в зрелом возрасте, она выявлялась примерно у половины учеников начальных классов. В 60-х и 70-х годах нашего века Ральф Хейбер, Ян Фентресс и их сотрудники в США продолжили эти исследования, но обнаружили несколько меньший процент учащихся начальной школы с эйдетической памятью. Тем не менее она встречалась достаточно часто у детей обоего пола независимо от их этнической и социальной принадлежности или успеваемости.

В одном из типичных случаев Хейбер показывал детям цветное изображение Алисы и Чеширского кота из иллюстрированного издания «Алисы в стране чудес». На картинке кот сидел на дереве, изогнув полосатый хвост. Картинку демонстрировали очень короткое время, а потом просили детей вспомнить некоторые подробности, например число полос на кошачьем хвосте. Дети вели себя так, как будто считали полосы, имея в голове какой-то зрительный образ [2]. В другом опыте дети, которым показывали картинку с надписями на незнакомом языке, могли потом вспомнить написание слов, будто читали их в открытой книге.

Многие, если не все, дети младшего возраста обычно видят и помнят эйдетические образы, но, подрастая, большинство теряет эту способность. Эта обычная для маленьких детей черта становится исключительной редкостью у взрослых. Такое качественное изменение памяти, возможно, позволяет объяснить большое различие в характере воспоминаний о воспринятом в детстве и в зрелом возрасте. Дело здесь не просто в интервале времени. Тридцатилетний мужчина помнит себя в десятилетнем возрасте по-иному, нежели пятидесятилетний помнит, каким он был в тридцать лет, хотя в обоих случаях прошло одинаковое время. Точно так же десятилетняя девочка помнит, какой она была год назад, иначе, чем пятидесятилетняя женщина помнит себя 49-летней. Память сама претерпевает развитие, и если между девятью и десятью годами ее качество изменяется, то в возрасте около пятидесяти лет она стабильна. Где-то незадолго до полового созревания у большинства из нас существует переходный период, когда восприятие и память изменяются, а воспоминания детства удивительным образом отделяются от воспоминаний зрелого возраста.

Меня несколько удивляет, что психологи, изучающие феномен эйдетизма, как будто ничего не говорят о значении этого поистине драматического изменения одной из фундаментальных функций мозга. Поэтому я чувствую себя вправе свободно рассуждать на эту тему. Как отмечалось в предыдущей главе, одно из коренных отличий человеческой памяти от компьютерной состоит в том, что у человека запоминание представляет собой активный процесс. Сознательно или бессознательно мы отбираем для фиксирования в памяти самую важную информацию из хаотического потока сведений, поступающих из внешнего мира. Такой отбор облегчают сложные приспособления для задержки и фильтрации, предотвращающие загромождение памяти новой информацией.

Так, например, существует механизм, называемый перцептивной фильтрацией, который обеспечивает регистрацию и даже кратковременное запоминание лишь небольшой части информации, поступающей через глаза и уши в любое данное время. Когда я сижу и печатаю этот текст, я не замечаю ненужных листков на рабочем столе, открывающегося из окна вида и даже собственных пальцев, ударяющих по клавишам. Тем не менее все эти вещи остаются в поле моего зрения, я просто не концентрирую на них внимания. Лучше было бы сказать, что я не воспринимаю их, а не то, что я их не вижу. Конечно, еще нагляднее пример с хорошо известным «феноменом вечеринки»: в наполненной людским говором комнате можно (более или менее) сосредоточить внимание на голосе своего собеседника, но при желании удается почти полностью переключаться на другие ведущиеся вокруг разговоры. Это не означает, что во время беседы наш слух закрыт для этих разговоров: они легко воспринимаются без участия нашей воли; например, мы сразу слышим свое имя, упомянутое кем-то из присутствующих. В мозг поступает вся слуховая и зрительная информация, но там она фильтруется с помощью процессов, которые мы в целом не осознаем, но которые классифицируют ее по степени значимости для нас в соответствии с достаточно эффективными критериями. Беда Шерешевского и других, возможно, связана с тем, что у них неполностью функционирует так