Глаз разума - Хофштадтер Даглас Р. (читать книги онлайн бесплатно полные версии .txt) 📗
Поэтому Черепаха говорила не такие уж глупые вещи, когда возражала против попытки Ахилла сравнить себя с муравьем, и утверждала, что предпочтительнее для него было бы сравнивать себя, на определенном уровне, со всей муравьиной колонией, с муравейником. В этом же смысле мы можем иногда спрашивать себя: “На что похоже быть Китаем? Насколько бы отличалось от этого быть Соединенными Штатами?” Имеют ли какой-либо смысл подобные вопросы? Подробнее мы обсудим это в “Размышлениях” о статье Нагеля о летучих мышах (см. Главу 24). Тем не менее, давайте уже сейчас подумаем, есть ли какой-нибудь смысл “сравнивать” себя с целой страной? Есть ли у страны мысли или убеждения? Все сводится к тому, есть ли у страны некий символический уровень, подобный тому символическому уровню, который имеет Мура Вейник. Вместо того, чтобы говорить, что система “имеет символический уровень”, мы могли бы сказать: “это репрезентативная система”.
Концепция “репрезентативной” системы — основная мысль этой книги и нуждается в более или менее точном определении. Под “репрезентативной системой” мы подразумеваем активный, самоактуализирующийся набор структур, организованный так, что он “отражает” мир в его эволюции. Таким образом, картина, как бы хорошо она ни отражала мир, репрезентативной системой не является, поскольку она статична. Интересно, что мы исключаем отсюда и зеркала, хотя отражения в них “идут в ногу” с окружающим. Зеркалам не хватает двух характеристик. Во-первых, само зеркало не делает различий между отражениями различных объектов — оно отражает, но не видит категорий. На самом деле, отражение в зеркале едино, и только в наших глазах распадается на “отдельные” образы многих различных предметов. Нельзя сказать, что зеркало воспринимает — оно лишь отражает. Во-вторых, образ в зеркале не является автономной системой, ведущей собственную “жизнь” — он прямо зависит от окружающего мира. Если выключить свет, он исчезнет. Репрезентативная система должна быть способна продолжать функционировать, даже если прекращен контакт с реальностью, которую она “отражает”, хотя теперь вы видите, что “отражение” — недостаточно точная метафора. Изолированные репрезентативные структуры должны продолжать изменяться таким образом, который отражает возможную эволюцию мира. В действительности, хорошая репрезентативная система разовьет параллельные ветви для различных возможностей, которые можно предусмотреть с разумной долей вероятности. Ее внутренние модели окажутся, в метафорическом смысле, определенном в “Размышлениях” о “Новом открытии разума”, в положении наложения собственных состояний, каждое из которых имеет собственную субъективную оценку вероятности.
Таким образом, вкратце можно сказать, что репрезентативная система построена на категориях; она сортирует входящие данные по различным категориям, с необходимостью уточняя или расширяя информационную сеть внутренних категорий. Ее представления или “символы” взаимодействуют между собой согласно некой внутренней логике; эта логика, хотя и действует, никогда не консультируясь с внешним миром, тем не менее создает модель этого мира, достаточно верную для того, чтобы символы более или менее совпадали с тем, что они отражают. Телевизор — это не репрезентативная система, поскольку он безо всякого различия бомбардирует экран точками, не обращая внимания на то, что они представляют. Структуры на экране не автономны — они пассивные копии объектов “там, снаружи”. С другой стороны, компьютерная программа, которая может “посмотреть” на некую сцену и сказать, какие объекты она “видит”, находится ближе к репрезентативной системе. Самые современные труды в области искусственного разума, посвященные компьютерному зрению, еще не раскусили этого твердого орешка. Программа, которая может посмотреть на некую сцену и не только сказать, какие объекты перед ней находятся, но и определить, что вызвало эту сцену к жизни и как события могут развиваться дальше, была бы, согласно нашему определению, настоящей репрезентативной системой. В этом смысле является ли страна репрезентативной системой? Есть ли у нее уровень символов? Мы предлагаем вам подумать над этим вопросом.
Одно из основных понятий “Муравьиной фуги” — это “дистрибуция каст” или “состояние”, поскольку мы считаем, что именно это определяет будущее организма. Кажется, что это противоречит идее о том, что поведение системы определяется законами низших уровней — муравьев или нейронов в случае муравейников или мозга, но в любом случае, неких частиц. Существует ли также причинность, “направленная вниз” — иными словами, может ли мысль повлиять на путь электрона?
В книге Уильяма Кальвина и Джорджа Оджеманна “Внутри мозга” есть провокационная серия вопросов о нейронном возбуждении. “Отчего оно начинается?” — спрашивают они. Что заставляет натриевые каналы открываться? (Функция натриевых каналов в том, чтобы пропустить ионы натрия внутрь нейрона; когда их концентрация достаточно высока, выделяются нейротрансмиттеры, чье движение от одного нейрона к другому и является сутью нейронного возбуждения.) Ответ заключается в том, что натриевые каналы чувствительны к изменению электрического потенциала, и они только что получили достаточно сильный электрический шок, заставивший их изменить состояние с закрытого на открытое.
“Но что изначально заставляет напряжение возрастать до того, как оно достигает критического уровня и дает начало серии событий под названием “нейронный импульс”?” — продолжают они. Ответ на этот вопрос таков: несколько “узлов”, расположенных вдоль аксона данного нейрона, просто передают это высокое напряжение от одной “станции” к другой. Таким образом, вопрос снова трансформируется. На этот раз они спрашивают: “Но от чего случается самый первый импульс в самом первом узле? Откуда происходит то, самое первое изменение напряжения? Что предшествует первому импульсу?”
Для большинства нейронов внутри мозга (так сказать, интернейронов, то есть нейронов, вместо прямого сообщения от органов чувств получающих сообщения от других нейронов) ответ заключается в том, что первое изменение напряжения вызвано общим эффектом от импульсов нейротрансмиттеров, идущих от остальных нейронов. (Мы могли бы называть эти нейроны движущимися против течения, но из этого следовало бы ложное заключение о том, что движение нейронной деятельности в мозгу следует по единственному линейному направлению, вроде некой реки. На самом деле пути нейронной активности, как правило, далеки от линейных; они зачастую напоминают петли и совершенно не походят на реки.)
Итак, кажется, что мы попали в заколдованный круг и имеем дело с загадкой наподобие курица-яйцо. Вопрос: “Чем вызывается нейронное возбуждение?” Ответ: “Возбуждением других нейронов.” При этом остается без ответа основной вопрос: “Почему именно эти нейроны? Почему не другой порочный круг, не нейронная петля в каком-либо ином месте мозга?” Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны переместиться на другой уровень и поговорить об отношении мозга к закодированным в нем идеям. Это, в свою очередь, потребует от нас разговора о том, каким образом мозг кодирует или представляет окружающий мир. Поскольку в этой книге мы не собираемся вдаваться в подобные детали, мы обсудим родственные, но более простые идеи.
Вообразите себе длинную, раздваивающуюся и снова сходящуюся цепь, построенную из костяшек домино. Предположим, что снизу под каждой костяшкой имеется пружинка замедленного действия, снова поднимающая костяшку через пять секунд после падения. Установив определенную систему костяшек домино, можно “запрограммировать” систему так, что она будет совершать действия с цифрами, как настоящий компьютер. Разные “дорожки” будут соответствовать разным вычислениям; здесь возможно установить сложные разветвляющиеся петли. (Обратите внимание, что этот образ не так уж далек от образа нейронных сетей мозга.)
Можно представить себе программу, пытающуюся разложить на множители число 641. Вы можете спросить, показывая на определенную костяшку, за которой давно наблюдаете: “Почему эта костяшка не падает?” На одном уровне на этом вопрос можно ответить: “Потому что не падает ее предшественница”. Однако это “объяснение” низкого уровня в действительности ничего не объясняет. Ответ, который нам нужен, единственный удовлетворительный ответ, должен быть дан на концептуальном уровне программы: “Она никогда не падает, потому что находится в цепочке домино, которая активизируется только тогда, когда найден множитель. Но у числа 641 нет множителей — это простое число. Таким образом, физические законы или цепочки домино здесь на самом деле ни при чем — костяшка не падает, потому что 641 — простое число”.
