Глава 3
Последнее препятствие

Как писал в 1755 году Сэмюэл Джонсон, не стоит ожидать, что его толковый словарь «изменит подлунный мир и очистит землю от глупости, тщеславия и притворства». Мало кто употребляет сегодня это милое слово – «подлунный». Оно отсылает нас к античной вере в строгое разделение между первозданным, неизменным, упорядоченным космосом вверху и нашим грязным, хаотическим, переменчивым миром внизу. Разделение устарело уже во времена Джонсона: Ньютон показал, что те же силы, что притягивают яблоко к земле, удерживают и Луну на ее орбите.

Теория Ньютона, гласящая, что один и тот же набор физических законов управляет движением всех объектов во Вселенной, была первым шагом человека на великом пути развития человеческого взаимопонимания: унификации знаний, которую биолог Эдвард Уилсон назвал «согласованностью»^{80}. Ньютон сломал стену между земным и небесным, а затем обрушилась и еще одна такая же прочная (и сегодня равно позабытая) стена между созидательным прошлым и неизменным настоящим. Это произошло, когда Чарльз Лайель доказал, что Земля была создана в прошлом теми же силами, какие мы наблюдаем и в настоящем (например, землетрясения и эрозии), действовавшими в течение длительных периодов времени.

Живое и неживое тоже больше не относится к разным мирам. В 1628 году Уильям Гарвей продемонстрировал, что человеческое тело – своего рода машина, управляемая по принципам гидравлики и механики. В 1828 году Фридрих Вёлер показал, что живая материя – это не волшебная пульсирующая глина, а сложные соединения, подчиняющиеся законам химии. Чарльз Дарвин объяснил, что и потрясающее разнообразие жизни, и ее универсальные признаки могли быть результатом вполне материального процесса естественного отбора репликаторов. Грегор Мендель, а затем Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик продемонстрировали, что представляют собой репликаторы в материальном смысле.

Консолидация наших знаний о живой природе с нашим пониманием материи и энергии стала величайшим научным достижением второй половины XX века. В частности, благодаря этому удалось выбить почву из-под ног социологов вроде Крёбера и Лоуи, которые предлагали «убедительный научный метод» размещения живого и неживого в параллельных вселенных. Сегодня мы знаем, что клетки не всегда происходят из других клеток и что зарождение жизни не влечет за собой появления двух миров там, где раньше был один. Клетки появляются из более простых реплицирующихся молекул – неживой части материального мира – и могут рассматриваться как набор молекулярных механизмов – фантастически сложных механизмов, но механизмов тем не менее.

И теперь единственная, последняя стена заслоняет нам ландшафт познания: та, которую социологи XX века особенно ревностно охраняли. Она отделяет материю от разума, материальное от духовного, физическое от психического, биологию от культуры, природу от общества, а также естественные науки от общественных наук, гуманитарных дисциплин и искусства. Это разделение встроено в каждую из доктрин официальной теории: «чистый лист», продукт биологии – в противовес тому, что заложено опытом и культурой; «благородство дикаря» в естественных условиях – в противовес пагубному влиянию социальных институтов; машина, следующая непреложным законам, – в противовес духу, свободе делать выбор и улучшать человеческую природу.

Но и эта стена уже шатается. Новые идеи с четырех фронтов познания – наук о разуме, мозге, генах и эволюции – пробивают брешь новым пониманием человеческой природы. В этой главе я покажу, как они заполняют «чистый лист», развенчивают «благородного дикаря» и изгоняют «духа из машины». Дальше я продемонстрирую, что новая концепция человеческой природы может стать важной частью не только биологии, но и гуманитарных и социальных наук. Эта новая концепция способна отдать должное феноменам культуры, не отселяя их в параллельную вселенную.

* * *

Первый мост между биологией и культурой – это наука о разуме, когнитивистика^{81}. Понятие разума с начала времен озадачивало людей, пытающихся разобраться в природе своих мыслей и чувств. Сама идея постоянно и повсеместно плодила парадоксы, суеверия и эксцентричные теории. Можно почти посочувствовать бихевиористам и социальным конструктивистам первой половины XX века, которые рассматривали разум как загадку или концептуальную ловушку и старались избегать ее, исследуя лишь наблюдаемое поведение и другие явные проявления культуры.

Все изменилось с когнитивной революцией, начавшейся в 1950-х. Сейчас мы можем понимать смысл психических процессов и даже изучать их в лаборатории. Благодаря более внятной концепции разума многие постулаты «чистого листа», раньше казавшиеся привлекательными, сейчас выглядят неуместными и противоречивыми. Вот пять идей, которые принесла с собой когнитивная революция и которые перекроили наши представления о разуме.

Первая идея: психический мир может быть связан с физическим миром с помощью понятий информации, вычисления и обратной связи. Большой водораздел между разумом и материей всегда казался естественным, потому что механизмы поведения, по-видимому, отличаются от триггеров, запускающих физические события. События материального мира имеют причины, а человеческое поведение обусловлено мотивами. Однажды я участвовал в теледебатах на Би-би-си на тему «Может ли наука объяснить поведение человека». Против выступила женщина-философ, спросившая, как мы можем объяснить, почему кого-то посадили в тюрьму. Скажем, его посадили за возбуждение расовой ненависти. Намерение, ненависть и даже тюрьма, сказала она, не могут быть описаны на языке физики. Просто не существует способа описать «ненависть» и «тюрьму» в терминах движения частиц. Объяснения поведения подобны описанию намерений действующих лиц, доказывала она, в совершенно иной плоскости в сравнении с естественными науками. Или возьмем пример попроще. Как мы можем объяснить, почему Рекс подошел к телефону? Мы же не скажем, что стимул в форме телефона заставил ноги Рекса двигаться по определенному маршруту. Скорее мы подумаем, что он хотел поговорить с Сесиль и знал, что она дома. Ни одно другое объяснение не имеет такой прогностической силы, как это. Ведь если бы Рекс был в ссоре с Сесиль или вспомнил, что она сегодня отправилась в боулинг, его тело не поднялось бы с дивана.

Столетиями разрыв между физическими событиями с одной стороны и смыслом, содержанием, идеями, причинами и намерениями – с другой, казалось, делил мир надвое. Каким образом нечто столь бесплотное, как «возбуждение ненависти» или «желание поговорить с Сесиль» на самом деле заставляет материю изменять свое положение в пространстве? Но когнитивная революция уравняла мир идей с миром материи, используя новую могущественную теорию: психическая жизнь может быть объяснена в терминах информации, вычисления и обратной связи. Убеждения и воспоминания – это просто массив информации, как записи в базе данных, только помещенные в паттерны действий и структуры мозга. Мышление и планирование есть систематическая трансформация этих паттернов, вроде операций в компьютерной программе. Намерения и попытки – это петли обратной связи (принцип действия термостата), они получают информацию о расхождении между целью и текущим состоянием мира и затем выполняют операции, способные уменьшить это расхождение. Разум связан с миром через органы чувств, которые трансформируют физическую энергию в информационные структуры мозга, и двигательные программы, с помощью которых мозг контролирует мускулы.

Такое общее представление можно назвать вычислительной теорией разума. Это не то же самое, что «компьютерная метафора» – предположение, будто разум работает буквально как созданная человеком база данных, компьютерная программа или термостат. Теория утверждает, что мы можем объяснить и разум, и работу созданного человеком компьютера, используя одни и те же принципы. Это похоже на все другие случаи, когда живой мир и инженерная психология отчасти совпадают. Психолог может обратиться к тем же законам оптики, чтобы объяснить, как работает глаз и как работает фотокамера, не подразумевая, что глаз повторяет камеру в каждой детали.

Вычислительная теория разума делает больше, чем просто объясняет наличие знаний, мышления, проб и ошибок, не вызывая «духа из машины» (что уже было бы достижением). Она также объясняет, как эти процессы могут быть осмысленными – как в бездумном физическом процессе может возникнуть рацио. Если последовательность преобразований информации, хранящейся в куске материи (скажем, в тканях мозга или кремнии), отражает последовательность умозаключений, подчиняющихся законам логики, вероятности, причинно-следственным законам мира, они будут генерировать верные прогнозы относительно этого мира. А умение делать верные прогнозы в процессе достижения цели – очень неплохое определение «интеллекта»^{82}.

Конечно, нет ничего нового под солнцем, и вычислительная теория разума была предсказана еще Гоббсом, когда он описывал психическую активность как микродвижения и писал, что «мышление есть вычисление». Три с половиной столетия спустя наука догнала его провидческие идеи. Восприятие, память, воображение, рассуждение, принятие решений, речь, управление движениями изучаются в лабораториях и успешно моделируются с помощью вычислительных подходов, таких как правила, последовательности, матрицы, указатели, списки, файлы, ветвления, стрелки, петли, высказывания и информационные сети. Например, когнитивные психологи изучают представление в уме графических систем и пытаются понять, как люди «видят» решение проблемы в мысленном образе. Они изучают сеть понятий в долговременной памяти и пытаются объяснить, почему одни факты вспоминаются легче, чем другие. Они изучают центры обработки и память, используемые языковой системой, чтобы ответить на вопрос, почему чтение одних предложений воспринимается как удовольствие, а других – как утомительная работа.

И если объяснения дают информационные технологии, то родственная область искусственного интеллекта подтверждает, что обыкновенная материя может выполнять трюки, которые раньше считались подвластными только мыслящей материи. В 1950-х годах прошлого века компьютеры уже называли «электронным мозгом», потому что они могли производить вычисления, упорядочивать данные и доказывать теоремы. Вскоре компьютеры научились исправлять орфографические ошибки, классифицировать, решать уравнения и заменять экспертов в таких узких областях, как формирование фондового портфеля или диагностика заболеваний. Десятилетиями мы, психологи, оберегали хвастливую уверенность людей в собственной исключительности, рассказывая нашим ученикам, что ни один компьютер не может читать текст, распознавать речь, различать лица, но сегодня это уже не так. Сегодня приложения для распознавания текста и речи устанавливаются на обычных домашних ПК. Элементарные программы, которые понимают и переводят предложения, доступны в большинстве поисковых систем и программ-помощников, и они постоянно совершенствуются. Системы распознавания лиц достигли такого уровня, что борцы за гражданские права беспокоятся, что их использование в камерах наружного наблюдения в общественных местах может нанести вред гражданским свободам.

«Человеческие шовинисты» могут все еще не принимать всерьез эти слабые угрозы. Да, говорят они, процессы ввода-вывода могут быть встроены в вычислительные модули, но вы все еще нуждаетесь в человеке-пользователе с его способностями к анализу, принятию решений и творчеству. Однако, согласно вычислительной теории разума, все эти способности сами по себе есть формы информационных процессов и могут быть внедрены в вычислительную систему. В 1997 году компьютер фирмы IBM Deep Blue обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова, и, в отличие от своих предшественников, он не просто перебирал триллионы ходов, но и был оснащен стратегиями, позволяющими разумно реагировать на различные игровые комбинации. Журнал Newsweek назвал матч «последней битвой мозга», а Каспаров – «концом человечества».

Вы все еще можете возразить, что шахматы – искусственный мир с дискретными ходами, постижимыми правилами и явным победителем, идеально подходящий для компьютера. А люди живут в беспорядочном мире, где ходы не ограниченны, а цели расплывчаты. Без сомнения, здесь нужна человеческая креативность и интуиция – и поэтому все знают, что компьютеры никогда не смогут сочинить симфонию, написать книгу или нарисовать картину. Но все могут и ошибаться. Новейшие системы искусственного интеллекта уже сочиняют правдоподобные истории^{83}, пишут убедительные симфонии в духе Моцарта^{84}, рисуют приятные пейзажи и портреты^{85} и предлагают остроумные идеи для рекламы^{86}.

Все это не означает, что мозг работает как электронная вычислительная машина, что искусственный интеллект когда-нибудь повторит разум человека или что компьютеры разумны в том смысле, что обладают субъективным восприятием от первого лица. Но это действительно предполагает, что мышление, интеллект, воображение и креативность – это формы информационного процесса, хорошо изученного и вполне материального. С помощью вычислительной теории разума когнитивные науки изгнали по крайней мере одного «духа из машины».

Вторая идея: разум не может быть «чистым листом», потому что «чистый лист» ничего не может. Пока люди имели лишь самые туманные представления о том, что есть разум и как он может работать, метафора «чистого листа», заполняемого окружением, не казалась такой уж из ряда вон выходящей. Но стоило задуматься серьезно о том, какие же вычисления позволяют системе видеть, думать, говорить или планировать, проблема с «чистым листом» становилась очевидной: они ничего не делают. Надписи будут оставаться там без движения до скончания времен, если только «что-то» не заметит в них паттерны, не сравнит их с паттернами, усвоенными ранее, не использует комбинации для того, чтобы записать на листе новые мысли и не прочтет результат, чтобы направить поведение к достижению цели. Локк видел эту проблему и ссылался на нечто, называемое «пониманием», которое смотрит на надписи на белой бумаге и выполняет распознавание, анализ и ассоциацию. Но конечно, объяснение понимания через нечто, называемое «пониманием», – это хождение по кругу.

Этот аргумент против «чистого листа» был резонно выдвинут в ответ Локку Готфридом Уильямом Лейбницем (1646–1716). Лейбниц повторил кредо эмпирика: «Нет ничего в разуме, чего не было бы прежде в чувствах, – а затем добавил: – Кроме самого разума»^{87}. Даже если разум – это всего лишь механизмы научения, что-то в нем должно быть врожденным. Что-то должно быть в состоянии видеть мир объектов, а не калейдоскоп мерцающих пикселей. Что-то должно понимать смысл предложения, а не просто бессмысленно повторять слова. Что-то должно толковать поведение других людей как их попытки достичь цели, а не как судорожное мелькание конечностей.

Было бы в духе Локка приписать эту способность абстрактному имени существительному – возможно, не «пониманию», но «научению», «интеллекту», «пластичности» или «адаптивности». Но, как отмечал Лейбниц, сделать так – значит «[сохранить лицо], выдумывая способности или мистические качества… и представляя их как маленьких демонов или бесенят, которые могут без хлопот сделать все необходимое, как если бы карманные часы сообщали время с помощью некой времяизмерительной способности, не нуждаясь в колесиках и пружинках, или как если бы мельница молола зерно дробительной способностью без помощи жерновов»^{88}. Лейбниц, как и Гоббс (который повлиял на него), опередил свое время в понимании того, что интеллект – это форма обработки информации и нуждается в сложных инструментах для ее осуществления. Как мы знаем сейчас, компьютеры, сходящие со сборочной линии конвейера, не понимают речь и не распознают текст; кто-то должен вначале установить программное обеспечение. То же самое, похоже, справедливо и для гораздо более сложных требований к функционированию человеческого существа. Создатели когнитивных моделей обнаружили, что повседневные задачи, такие как обойти предмет мебели, понять высказывание, вспомнить факт, распознать чьи-то намерения, – сложные инженерные проблемы, которые находятся на грани или за гранью возможностей искусственного интеллекта. Предположение, что они могут быть решены куском умного пластилина, слегка тронутого чем-то, называемым «культурой», просто ни в какие ворота не лезет.

Я не хочу сказать, что когнитивисты полностью решили дилемму природа/воспитание; они до сих пор не пришли к единому мнению о том, насколько человеческий разум оснащен стандартным оборудованием. На одном конце континуума мнений – философ Джерри Фодор, который предположил, что вообще все понятия должны быть врожденными (даже «дверная ручка» и «пинцет»), и лингвист Ноам Хомский, убежденный, что слово «научение» вводит в заблуждение и вместо этого надо говорить, что дети «развивают» речь^{89}. А на другом конце – коннекционисты, включая Румельхарта, Маклелланда, Джеффри Элмана и Элизабет Бейтс, которые строят довольно простые компьютерные модели и вытрясают из них душу экспериментами^{90}. Шутники относят первую из крайних точек зрения, зародившуюся в Массачусетском технологическом институте, к Восточному полюсу – несуществующему месту, из которого куда ни пойдешь, везде запад. А вторую, родом из Калифорнийского университета в Сан-Диего, – к Западному полюсу – несуществующему месту, откуда все дороги ведут на восток. (Названия были предложены Фодором на семинаре MIT, где он яростно выступал против «теоретиков с Западного побережья», и кто-то заметил, что сам Фодор работает в Йеле, который находится на Восточном побережье.)^{91}

Но дебаты между Западным и Восточным полюсами отличаются от тех, что вели философы столетиями ранее, и вот почему: ни одна из сторон не верит в «чистый лист». Все понимают, что никакого научения не было бы, если бы не существовало врожденных механизмов научения. В манифесте Западного полюса, книге «Пересматривая наследственность» (Rethinking Innateness), Бейтс и Элман с соавторами радостно признали этот пункт: «Ни один алгоритм научения не может быть свободен от теоретического содержания, и ни одна tabula не может быть полностью rasa»^{92}. Они объясняют:

Существует широко распространенное убеждение, что коннекционистские модели (и их разработчики) – приверженцы крайней формы эмпиризма; и что любых разговоров о каких-либо врожденных знаниях надо избегать как чумы… Мы совершенно не согласны с этой точкой зрения. Существуют убедительные причины верить, что некоторые виды предварительных условий [в моделях научения] необходимы. На самом деле все коннекционистские модели нуждаются в некотором количестве допущений, которые можно рассматривать как внутренние ограничения^{93}.

Расхождение между двумя полюсами, хотя и значительное, кроется в деталях: сколько этих врожденных механизмов научения и насколько специализированными (приспособленными для выполнения конкретного вида деятельности) они являются. Мы исследуем некоторые из этих расхождений в пятой главе.

Третья идея: бесконечное разнообразие поведения может быть создано конечным количеством комбинаторных программ разума.