Чтобы какое-нибудь слово или понятие стало предметом наших мыслей, это слово или понятие должно быть представлено в нейронной сети у нас в мозге. Аристотель выдвинул это же соображение более двух тысяч лет назад. Пусть и не зная ничего о нейронных сетях, он говорил, что человеческая мысль опирается на внутренние представления о мире, и усматривал разницу между образом, какой воспринимают наши глаза, и косвенным восприятием его у нас в мыслях. Он также считал, что женщины – ущербные мужчины и зубов у них меньше. Много в чем заблуждался Аристотель. Однако в том, что касается мысли человеческой, его наблюдение оказалось и верным, и важным. Раз у нас в мозге нету видеоэкрана, где напрямую воспроизводятся оптические данные, добытые сетчаткой, значит, мозг неизбежно переводит и кодирует эти данные, а любой подобный процесс способен искажать наше мышление и ограничивать его.

Кодировать приходится не только данные, поступающие от органов чувств, а вообще любые, начиная с факта, что лед есть замерзшая вода, и заканчивая выводом, что Сатана – не самая удачная собачья кличка. И так же, как это верно для кодирования данных, полученных от органов чувств, способ представления знаний, идей и прочих сведений значительно влияет на то, что мы об этих сведениях думаем.

Представьте, например, что вы заучиваете какой-нибудь номер телефона. Хранить эти данные можно очевидным способом – в виде последовательности цифр или же картинкой, в том виде, в каком вы их записали. Но мозг поступает иначе. Чтобы в этом убедиться, попробуйте назвать любой номер телефона задом наперед. Это легко, если номер записан на бумажке, а вот из памяти прочесть его так непросто. Это ограничение возникает из-за того, как телефонные номера представлены у нас в мозге.

Вопрос о том, как представлять то, чему быть «мыслью о», – вопрос, который приходится решать любой системе обработки информации. Например, в 1997 году «Ай-би-эм» прогремела в прессе со своим компьютером под названием «Темно-синий» [ «Deep Blue»] – этот компьютер победил тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в турнире из шести игр. Первая задача, с которой имела дело команда «Ай-би-эм» при разработке «Темно-синего», состояла в том, чтобы определить, как программе представлять игру внутри, в потрохах компьютера. Программисты решили создать дерево всех возможных ходов и ответов и набор правил, согласно которым оценивать желательность (или «ценность») любой расстановки фигур на доске. Это представление определило, чем «Темно-синий» занимался, «размышляя» над очередным ходом: он анализировал свое дерево положений в игре.

Мозг Каспарова представлял задачу шахматной игры не как дерево ходов, а гораздо более мощным способом – как собрание осмысленных закономерностей. Гроссмейстер рассматривал как единое целое небольшие группы фигур, взаимно защищающих друг дружку, вместе нападающих на фигуру противника или контролирующих те или иные клетки поля. По оценкам нейробиологов, Каспаров был способен распознавать примерно 100 000 разных положений на доске, состоящих из таких вот скоплений фигур.

Для нейронных сетей, работающих в режиме «снизу вверх», представлять игру в понятиях композиций фигур вполне естественно, тогда как метод дерева возможностей, примененный программистами «Ай-би-эм», – естественный способ представлять данные в традиционном компьютере с режимом деятельности «сверху вниз». Подход мозга приспособлен для эластичного мышления. Такой подход содействует анализу в понятиях общей стратегии и принципов и способности совершенствоваться, обучаясь. Подход поиском по дереву вариантов приспособлен для пошагового логического анализа, применяемого компьютерами. Он сводит любое решение, какой ход сделать, к сложнейшему математическому расчету, предоставляющему ответ, но не понятийное понимание – и куда меньше потенциала для обучения.

При неограниченном времени поиск по дереву в принципе способен выдать оптимальный ход. Но поскольку на практике выделенное время не безгранично, качество компьютерных решений зависит от быстродействия его технического оснащения. «Темно-синий» был намного быстрее в оценке шахматных положений, чем Каспаров: компьютер успевал оценить миллиард вариантов за время, которое Каспарову требовалось, чтобы оценить один. То, что Каспаров все равно задал «Темно-синему» жару, как бы ни отставал сам от компьютера, говорит о мощи эластичного мышления, какое человеческий мозг умеет применять, чтобы ставить и анализировать задачи.

В прошлом десятилетии программисты разработали машины, способные играть во всякие другие игры, – с не менее впечатляющими результатами. В 2011 году, например, компьютер «Ай-би-эм» по кличке «Уотсон», наделенный емкостью хранения в четыре терабайта и доступом к двум сотням миллионов страниц содержательного текста, победил тогдашних чемпионов телевикторины «Рискуй!». Тем временем процессоры становятся такими быстродействующими, что шахматный компьютер стоимостью в сто долларов способен запросто разделаться с мировыми чемпионами по шахматам среди людей.

В последнее время компьютерное сообщество осознало совершенство метода, какой биологические системы применяют для обработки данных. Как я уже говорил, компьютерщики теперь пытаются этот метод воспроизводить, разрабатывают программы, подражающие режиму «снизу вверх» наших нейронных сетей. Запущена так называемая «гонка вооружений» среди дарований в области искусственного интеллекта. «Гугл», попробовав свои силы при создании программы, распознающей котов, возглавил попытки нетрадиционного подхода (см. Главу 2). «Фейсбук», «Эппл», «Майкрософт» и «Амазон» ринулись следом.

Эти усилия принесли плоды – например, в виде компьютера, способного одолеть человека в игре в го; возникла и гораздо более совершенная версия Гугл-переводчика. По сравнению с традиционным подходом это все шаг вперед, но настройки внутреннего представления данных у нынешних нейронных сетевых систем приспособлены для той или иной конкретной задачи, под которую система придумана, и не умеют приспосабливаться, если задачу изменить, – не говоря уже о том, чтобы применять мышление к широкому диапазону различных областей знания. Они превосходно обучаемы в «сильно структурированной ситуации», как сказал один специалист по искусственному интеллекту, но это все еще «не уровень понимания, как у человека».

В результате даже самые передовые компьютеры нашего времени и близко не похожи на то, чем представлялся Общий решатель задач на заре существования искусственного интеллекта.

Компьютерщикам пришлось собрать отдельную машину для игры в го и отдельную – для обслуживания процесса перевода между языками. Один-единственный человеческий мозг справляется с обеими этими задачами, попутно контролируя равновесие тела, стоящего на одной ноге. Подобная гибкость, очевидно, необходима животному мозгу: мы имеем дело со множеством жизненных ситуаций, и отдельных мозгов на каждую не напасешься. Чтобы решать непредвиденные задачи, какие возникают у сложных форм жизни, мы, животные, развили себе эластичный ум, способный спонтанно создавать представления без всякого внешнего вмешательства – в нашем переменчивом мире такой навык необходим. В этом и состоит чудо биологической обработки данных. А потому, если хочется соорудить Общий решатель задач, по-прежнему лучше найти себе партнера и создать нового человека.

Задумаемся, что происходит, когда случается что-нибудь простое – наподобие звонка в дверь. Легко ошибиться и счесть, что наше восприятие этого события как звонка есть физическая действительность, но на самом деле это не так. Физическая действительность звонка в дверь – волнообразное распространение возбуждения среди молекул воздуха.

Микрофон, улавливающий звук дверного звонка, представит его в виде модуляции электрического тока, которую можно передать, скажем, к динамику, тот распозна́ет ее и воспроизведет. Радиоприемник воспримет это же физическое явление как модуляцию электромагнитной волны. Компьютер представит его в виде последовательности нулей и единиц, зашифрованных в квантовых состояниях материалов, из которых выполнены компьютерные комплектующие. Змея, дремлющая у вас дома, учует активацию дверного звонка по тому, как вибрации воздуха сотрясают пол, на котором покоится ее подбородок, и создаст из этого ощущения свое представление событий – какое уж оно там у змей.

У нас в мозге физический звук дверного звонка передается от уха и представлен состоянием сети нейронов в слуховой коре височных долей. Мы переживаем это событие как звонок. Но это представление не истиннее тех четырех, которые я перечислил выше. Это всего лишь конструкт, позволяющий нам усваивать информацию и рассчитывать сообразный отклик.

Некоторые люди с особенностью восприятия, именуемой синестезия, воспримут сигнал дверного звонка не только как звук, но и как цвет. То, что некоторым человеческим мозгам вибрация молекул воздуха представляется как оттенок, может показаться странным. С точки зрения физики же представление звонка как переживания, которое мы именуем звуком, не естественнее восприятия, называемого нами «цвет». Более того, никто не знает, что переживает змея – или летучая мышь, или пчела, – когда воспринимает звонок в дверь, или как переживал бы его разумный инопланетянин, поскольку нет причин считать, что все они получают этот опыт из того же звонка, что дан в восприятии нам.

Как бы тот или иной организм ни представлял у себя в мозге физический звук, это все равно лишь начало. Все виды, если желают выжить, вынуждены обрабатывать входящие важные сигналы из окружающей среды и откликаться на них, а для этого данным, поступающим от органов чувств, необходимо приписать смысл.

Одна из ключевых черт, что обособляют млекопитающих, состоит в том, что их мозг приписывает внешним сигналам смысл на многих уровнях – смысл более сложный, чем любая другая разновидность животного. Мы переживаем звонок в дверь как соответствующий звук, но он же наделен ассоциациями, которые могут означать докуку (опять этот торгаш), или общественную связь (друг явился), или удовольствие (служащий из «ФедЭкса» привез кашемировый свитер, который я заказывал). Это однократное возмущение молекул воздуха порождает целый каскад связных значений – физических, социальных и эмоциональных. А потому, хоть мы и узнаём в школе, что отличающие черты млекопитающих состоят в том, что у них есть шерсть, они рожают свое потомство и выкармливают его молоком, не менее важен и уникальный способ, каким млекопитающие думают.

Одна из уловок мозга млекопитающих при создании смыслов – группировать разнородные элементы в единый блок, а эти блоки стягивать в группы более высокого порядка и так далее. Ученые уместно называют идеи и их группы, входящие в такие иерархии, понятиями. Например, понятие «бабушка» может объединять такие черты, как морщинки от улыбки, седые волосы и то, что она «хранит зубы в стакане». Что бы это понятие ни объединяло в себе для вас лично, оно входит в более широкое понятие – «бабушки вообще», а то, в свою очередь, есть подкатегория понятия «пожилые люди».

Представьте себе, что вы неожиданно увидели свою бабушку. Как вы усваиваете сведения, которые собирает ваше зрение? Зрительные данные о ее цвете кожи, глаз, волос и так далее стремительно поступают в область мозга, именуемую зрительной корой, но чтобы обработать эти данные, необходимо несколько миллисекунд. Если на ней солнечные очки в золотой оправе и шляпа, украшенная пластиковыми бананами и грушами, и вы столкнулись с бабушкой вне привычного окружения, отдыхая на Гавайях, где не ожидали такой встречи, осознание, кто это, может возникнуть лишь через несколько секунд и ощущаться как скромное, но все же озарение. Такая отсрочка – свидетельство обработки данных, происходящей в мозге. Но что же это за вычислительный процесс такой?

Этого мы пока до конца не поняли, зато знаем, что наш мозг не регистрирует буквально каждый фрагмент образа наблюдаемой вами женщины как оптические данные – как это сделал бы компьютер, пиксель за пикселем, а затем перебрал бы свою базу изображений и наконец сопоставил бы полученные свежие данные с сохраненным образом бабушки. Такой процесс был бы чрезмерно громоздким, поскольку иногда вы видитесь с бабушкой при ярком свете, а иногда в сильном затенении, она то анфас, то в профиль, то сзади, в громадной шляпе с фруктами или вообще без шляпы, то смеется, то хмурится и так далее – вариативность почти бесконечна. Если бы наш мозг перебирал базу фотоснимков бабушки, нам пришлось бы хранить все такие бабушкины изображения или же разжиться алгоритмом создания их из каких-нибудь стандартных вариантов. Невероятно шустрый компьютер, подобный «Темно-синему», с таким подходом к обработке данных управился бы, а наш человеческй мозг не в силах.

Вместо этого информация обрабатывается более изощренно: оцениваются данные, относящиеся к скоплениям пикселей – бабушкиным чертам. Так же, как и у Каспарова с группами шахматных фигур, составляющих осмысленные общности, для вас группы черт (в том числе и незримых особенностей личности) образуют ваше представление о бабушке – ваше понятие «бабушка». Мы знаем, что так оно и есть, потому что у вас в мозге есть нейроны, срабатывающие всякий раз, когда вы видите бабушку, но те же нейроны сработают, даже если вы встречаете ее имя в тексте, слышите его или же что-то напомнило вам о какой-нибудь грани этого понятия.

Нейробиологи называют нейроны в сетях, представляющие те или иные понятия, понятийными клетками или когнитивно специализированными нейронами. У нас есть целые сети понятийных клеток – для людей, мест, предметов и даже для событий вроде победы или поражения. Я использовал образ вашей бабушки, чтобы проиллюстрировать идею понятийных клеток, потому что когда-то их звали бабкиными клетками. Это понятие ввели, когда нейробиологи сомневались, что подобные клетки существуют, и потому предполагалось, что такое название будет насмешливым и саркастичным: «Ну нельзя же в самом деле считать, что в мозге для мыслей о собственной бабушке выделена целая сеть клеток!» Но ученые запели по-другому, когда в 2005 году такие клетки все же обнаружили, – поменялась и терминология.

В тех первых экспериментах ученые применили электроды, введенные глубоко в мозг пациентам в курсе лечения от тяжелой эпилепсии. Электроды позволили ученым наблюдать, как откликаются отдельные нейроны в мозге у испытуемых на фотоснимки разных объектов – Эйфелевой башни или здания Сиднейского оперного театра, например, а также на лица знаменитостей – актрис Дженнифер Энистон и Холли Берри. Потрясенные исследователи обнаружили, что одна и та же сеть нейронов способна выбрать, например, Берри, снятую под разными углами и даже в маске Женщины-Кошки. Ныне исследователи считают, что люди в этом отношении наделены гораздо более сильными способностями, чем любое другое животное. Мы умеем кодировать в нейронах десятки тысяч различных понятий, и каждое представлено сетью из примерно миллиона понятийных нейронов – это практически целиком мозг одной осы.

Понятийные сети – кирпичики наших мыслительных процессов. Любую такую сеть можно рассматривать независимо от остальных. То, что одни и те же нейроны входят в состав разных сетей, вроде бы и есть источник ассоциаций, которые мы способны проводить между разными понятиями, – это позволяет распространять активацию одной нейронной сети на другие. Сталкиваясь с каким-нибудь вопросом или обнаруживая новые сведения, мы оперируем понятиями – возможно, сливаем их воедино, разводим или порождаем новые, опираясь на ассоциации. Вот так выстраивая мысли в цепочку, мы приходим к тем или иным выводам. Любое понятие, какое бы ни возникло у нас в голове, обретает физическую форму композиции нейронов понятийной сети. Это и есть приборное воплощение наших идей.

У нас в мозге этот процесс несопоставимо сложнее, чем у компьютера, в мозге насекомого или даже в мозгах у других млекопитающих. Мы вооружены способностью к понятийному анализу потрясающей широты, и это позволяет нам выкручиваться в окружающем мире. Вот почему теперь, когда борьба за выживание в дикой природе для нас почти целиком завершена, нам, людям, можно направить усилия на задачи, для природного мира неслыханные. Нам удается выдумывать застежки-«липучки», квантовую теорию, абстрактное искусство и пончики с беконом и кленовым сиропом, потому что эластичность нашего мышления позволяет нам выходить за рамки существующего мира наших чувств и изобретать новые понятия. И пока другие животные вынуждены гоняться за добычей по бескрайним полям, мы рысим на тренажере, а затем запихиваем коробку «Постной трапезы» в микроволновку и пируем смесью автолизированных дрожжей, мальтодекстрина, фосфата натрия-алюминия и еще семидесяти ингредиентов, которые производитель собирательно именует «курицей в кунжуте».

Итак, полученные извне данные представлены в мозге; что дальше? Как мозг обрабатывает эти сведения? Нейроны у нас в мозге – в некотором смысле предметы незатейливые. Каждый получает тысячи электрохимических сигналов в секунду от других нейронов, с которыми связан. Как нули и единицы в языке компьютеров, эти сигналы бывают двух видов: возбудительные и тормозящие. Никакого ума нейрон, оценивая эти входящие сигналы, не применяет, он просто добавляет возбудительные сигналы и вычитает тормозящие. Если суммарный сигнал за короткий период времени достаточно силен, нейрон срабатывает, отправляя свой собственный сигнал (возбудительный или ингибиторный) другим нейронам, с которыми связан. Как же из такой примитивной системы принятия решений отдельного нейрона – попросту сработать или нет – возникают мысли и вообще интеллект всех животных?

Если поведение гусыни – хороший пример автоматического, бездумного поведения, мир насекомых дарит нам мощный пример, как разумная обработка данных может возникать из простых правил, которым подчиняется большое количество отдельных компонентов. Так получается потому, что в трудной и часто меняющейся среде, для которой простых запрограммированных способностей недостаточно, некоторые насекомые развили метод изобретательной групповой переработки данных, и этот метод, подобно нашим нейронам, производит разумный отклик от группы неразумных составляющих – отдельных насекомых.

На такое поведение способны муравьи, пчелы, осы и термиты – они называются общественными насекомыми. С эволюционной точки зрения, эти насекомые преуспели больше всех. Хоть и составляют всего два процента от всех насекомых в мире, они процветают в таких громадных количествах, что составляют половину биомассы насекомых всей планеты. Более того, несмотря на то, что любая отельная особь по размерам меньше одной миллионной части человека, если всех муравьев на свете можно было бы положить на весы, их общая масса равнялась бы массе всех людей на Земле.

Понятие «общественное насекомое» в некотором смысле ошибочно: эти живые существа о своих соплеменниках не тревожатся нисколечко. У них нет друзей, а в кафе они ошиваются ради крошек, которые вы роняете, а не для встреч с приятелями. На самом деле вот к чему я клоню: представители видов общественных насекомых – неосмысленные роботы, каждый откликается на сигналы из внешней среды в соответствии с набором простых прописанных программ. Но отличает общественных насекомых то, что за миллионы лет эволюции эти не сознающие себя программы развились так, что, взятые вместе, позволяют обращаться с информацией по-новому. Режим обработки информации у них как у отдельных особей – прописанный и жесткий, зато как у группы он эластичен. Вот поэтому, пусть не индивидуально, а как группа, они умеют оценивать сложные новые обстоятельства и действовать в них осмысленно. У них имеется коллективный разум, именуемый в понятиях математической теории сложности эмергентностью.

Чтобы понять, как это устроено, рассмотрим, как муравьи приспосабливают метод поиска пищи, когда физические границы доступных им территорий сжимаются или расширяются. Поскольку начальства у муравьев нет, нет и центрального плана. И все же, если поместить муравьев на площадку размером десять на десять футов, а затем внезапно расширить ее вдвое во все стороны, муравьи усвоят эти сведения и изменят последовательность охвата территории, чтобы действеннее исследовать бо́льшую площадь. Хотя ни один отдельный муравей не понимает, что поменялось, как группа они распознают перемену и откликаются на нее. То, что выглядит как осознанное поведение на групповом уровне, есть не более чем простой алгоритм на уровне отдельного насекомого: каждый муравей улавливает антеннами соприкосновение с другими муравьями и, применяя неизменную формулу, корректирует маршрут своего исследования в соответствии с частотой таких столкновений.

Пример этот простой, но вместе с тем такое же безнадзорное мышление позволяет муравьям как коллективу достигать многих успехов настоящего разума. Муравьи-легионеры совершают охотничьи вылазки силами аж до 200 000 рабочих особей. Рабочие муравьи-ткачи, формируя себе гнезда, создают цепочки из собственных тел, что позволяет им преодолевать широкие бреши между листьями и стягивать их края вместе. Муравьи-листорезы срезают листву с растений, чтобы растить себе грибы. Аризонские муравьи-жнецы отправляют фуражиров искать еду, но если идет дождь и повреждено гнездо, фуражиры меняют ремесло, чтобы помогать наводить порядок. Все это достигается без всякого «начальствующего» муравья, управляющего вниманием группы, ее соображениями, планированием или действием.

В целом колонии общественных насекомых выказывают такой сплоченный коллективный ум, что некоторым ученым нравится считать, будто организм – это вся колония целиком, а не отдельная особь. Это применимо даже к их воспроизводству, говорит стэнфордская исследовательница Дебора Гордон. «Муравьи никогда не плодят муравьев – колонии плодят колонии», – замечает она.

Процесс выглядит так: каждый год в один и тот же день – никто не знает, как колонии дается этот финт со временем, – каждая колония отправляет своих крылатых самцов и королев-девственниц на место спаривания, где они совокупляются. Затем все самцы умирают, а королевы разлетаются по новым местам. Там каждая сбрасывает крылья, выкапывает ямку, откладывает яйца и основывает новую колонию. Так воспроизводится исходная колония. Та просуществует со своей королевой от пятнадцати до двадцати лет. Каждый год королева будет откладывать яйца и тем пополнять колонию, используя все ту же сперму – от первого соития (большинство потомства – бескрылые рабочие, неспособные к воспроизводству, однако некоторые – новые королевы и самцы, существующие исключительно для того, чтобы оплодотворять королев).

Если вдуматься, способ существования сообществ насекомых нам совершенно чужд. У наших корпораций иерархическая структура, во главе которой стоит отдельный человек или небольшая группа людей – они и руководят деятельностью тех, кто им подчинен, а те, в свою очередь, возможно, управляют теми, кто еще ниже по служебной лестнице. Страна или компания, где никто не стоит у руля, для нас едва ли мыслимы. Такое положение дел мы называем анархией. Но муравьиная королева, в отличие от людских монархов, не имеет власти и не принуждает других муравьев выполнять какие бы ни то ни было действия. Никакой управляющий муравей не распоряжается поведением никаких других муравьев. Так устроены муравьиные колонии: до полумиллиона особей прекрасно обходится без всякого управления.

Эволюционная цель всех организмов – понимать окружающую среду и откликаться на ее воздействия достаточно эффективно, чтобы выжить и оставить потомство. Но отдельные особи в муравьиной колонии не собирают данные и не формируют единого представления о мире или о задачах, которые им необходимо решать. Они принимают лишь простые решения, основанные на том, что осязают в своем непосредственном окружении. Муравьи понятия не имеют ни о возможностях и угрозах вокруг себя, ни о целях и бедах колонии, никаких указаний, что делать, не получают. Представления о среде и ее трудностях зашифрованы в колонии как целом. Бесчисленные взаимодействия между особями, подчиняющимися простым заранее запрограммированным правилам, приводят к решениям и поведению колонии как целого, что и позволяет ей процветать.

Это классический пример переработки информации в режиме «снизу вверх» – в противовес тому, как это происходит в организациях и запрограммированных компьютерах, «сверху вниз». Как я уже говорил, наш мозг задействует оба режима. При переработке данных сверху вниз нашим рассуждением управляют исполнительные структуры мозга, а переработку «снизу вверх» производит безнадзорное эластичное мышление.

Нейроны – «муравьи» человеческого мозга, порождающие эмергентное явление, которое мы именуем человеческим разумом. Но нейронов у нас 86 миллиардов, что почти в двести тысяч раз больше, чем муравьев в обычной колонии. К тому же, в отличие от муравьев, общающихся с одним-двумя муравьями за раз, любой наш нейрон связан с тысячами других через структуры под названием аксоны и дендриты.

Из-за такой невероятной сложности организации нейроны у нас в мозге входят в состав нескольких разноуровневых систем. С поверхности мозг представляется единой массой бугров и складок, но на самом деле в нем множество специализированных отделов и подотделов. Соседствующие нейроны объединены в структуры, наделенные теми или иными конкретными функциями, а сами эти структуры образуют структуры покрупнее, и так далее – наподобие матрешки.

На самом верхнем уровне внешний слой нервной ткани мозга называется корой. Она делится на правое и левое полушарие расселиной, а сами полушария разделены на четыре доли. В том и другом полушариях передняя доля – лобная – собирает данные для производства мыслей и действий. Как и у остальных долей, у лобной есть подотделы. В частности, там находится префронтальная кора – один из ключевых персонажей этой книги.

Префронтальная кора есть только у млекопитающих – это ключевая структура, благодаря которой мы в своих откликах на внешнюю среду способны выходить за пределы автоматизмов, какие производит запрограммированное поведение. Играя роль руководителя в мозге, префронтальная кора управляет нашими мыслями и принятием решений, распознавая предметы, ориентируя наше внимание и распределяя задачи, выполняемые другими областями мозга: в этой роли обычно выступает директор любой компании.

Иерархия распространяется на несколько других уровней. Префронтальная кора, к примеру, состоит из нескольких структур помельче, в том числе из латеральной префронтальной коры – эволюционного завоевания, достигнутого исключительно приматами, и о ней я расскажу в Главе 9. Латеральная префронтальная кора, в свою очередь, состоит из еще более мелких структур, в том числе из дорсолатеральной префронтальной коры. Она, как я уже говорил во Вступлении, сама по себе состоит из десятка подотделов.

Структуры на каждом уровне сложно взаимосвязаны, они получают друг от друга данные и предоставляют друг другу результаты их обработки. Связаны они и с другими структурами, размещающимися глубже коры, – в том числе и с черной субстанцией, вентральной областью покрышки и прилежащим ядром системы вознаграждения. Каждый подотдел занимается своими задачами, тем самым участвуя в обработке данных на более высоком уровне, производимой более крупными структурами, в состав которых входят эти подотделы. У муравьиных колоний нет такой сложной иерархической организации, и они не дополняют восходящие процессы обработки данных никаким нисходящим руководством.

У людей исполнительный мозг помогает им действовать за рамками чистой привычки или автоматического поведения, подавляя одни мысли и подпитывая другие. Если ваш начальник не по делу на вас орет, именно ваш исполнительный мозг позволяет вам приберечь гнев на потом, когда вы будете втыкать булавки в куклу вуду вашего начальника. Вместе с тем, в попытке подавить вроде бы неблагоразумные или же неуместные идеи, исполнительный мозг способен мешать оригинальному мышлению. Когда мы в ударе, наш исполнитель расслабляется как раз в той мере, чтобы мозг действовал в равновесии обоих режимов – восходящего и нисходящего. Именно равновесие обоих режимов и определяет сосредоточенность и охват нашего мышления.

В этом и состоит красота человеческого ума. Мы способны на взаимосвязанную переработку данных и снизу вверх, и сверху вниз – и на аналитическое мышление, и на эластичное. В этом соединении возникают идеи, организованные ради той или иной цели и направленные на нее, и многие из них не сводятся исключительно к логическим шагам. Мы способны программировать сами себя, умеем создавать новые понятия и, что самое прекрасное, мы в силах менять подход, пока не одолеем задачу из тех, какие возникают перед нами из-за переменчивых условий нашей среды.

Наши мозги способны действовать и в режиме «сверху вниз», и в режиме «снизу вверх», но то же касается и отдельных людей в организациях. Из всех интеллектуальных предприятий академическая наука, как мало что еще, живет в восходящем режиме. Молодых ученых приглашают в исследовательские группы, но любому из них оставляют обширное пространство свободы, чтобы они развивали свои личные идеи, руководитель группы не диктует им сверху. Все обстоит так особенно в теоретической физике, где расходы на «стартап» новой идеи почти не превосходят цену блокнота с желтыми страницами. В корпоративном мире режим «снизу вверх» – штука редкая, а жесткая, целенаправленная мысль зачастую ценится выше эластичной. Стали бы корпорации «смышленее», допусти они бо́льшую степень восходящего мышления?

Одного управляющего компанией, считающего, что ответ на этот вопрос – утвердительный, зовут Нейтэн Мирволд, он создал компанию «Интеллектуальные затеи». Мирволд, в ту пору свежий доктор физических наук, проработавший около года под началом у Стивена Хокинга, взял отпуск за свой счет, и они вместе с одним его старым школьным другом основали свое дело. Тот отпуск растянулся на два года, а затем компанию Мирволда купил «Майкрософт».

Мирволд преуспевал в Сиэтле – основал исследовательское подразделение «Майкрософта» и трудился в нем до 1999 года. До чего мощно Мирволд там преуспевал, ясно по тому разговору, какой состоялся у нас в его теперешней лаборатории под Сиэтлом. Он гордо показал мне дорогую высокоточную миниатюрную отвертку, на которую только что раскошелился. «Все раздумывал, брать – не брать, двести пятьдесят долларов за такой инструмент много, – сказал он. – Но решил все же побаловать себя. В конце концов, личный реактивный самолет-то у меня уже есть».

На этих словах Мирволд разразился вдохновенным громовым хохотом. Веселый херувим хорошо за пятьдесят, краснощекий, с песочной бородой и лохматый, он напоминает мне Санта-Клауса, разгулявшегося после стаканчика-другого. Но эльфы этого Санты не детские игрушки производят. Ученые в компании «Интеллектуальные затеи», которую Мирволд финансировал, применив свои майкрософтовские связи, работают над проектами из области ядерной физики, оптики и пищевых производств.

Цель «Интеллектуальных затей» – выдвигать идеи, до каких никто больше не додумался или которые кажутся несуразными, и лицензировать их. Мирволд обустроил и развил свою компанию на манер человеческого мозга: множество взаимосвязанных людей трудится вместе, сверху ими руководят минимально. Вот почему у Мирволда все так интересно – возможно, это уникальная корпорация с управлением снизу вверх.

Как же действует в «Интеллектуальных затеях» подход «снизу вверх»? Взгляните на новаторские продукты компании. Среди излюбленных тем у этих ребят – искать свежие применения отходам. В одном проекте они пытаются придумать, как перерабатывать шелуху от кофейных зерен в съедобную безглютеновую муку, которую можно смешивать с обычной мукой и тем самым кормить мировую бедноту – эту попытку частично финансирует друг Мирволда Билл Гейтс. Кофейная мука могла бы стать настоящим сокровищем в бедных странах – по двум причинам. Во-первых, стоила бы она вдвое дешевле пшеничной, которую в основном приходится ввозить. А во-вторых, кофейные плантаторы в развивающихся странах получат здоровенный бугор на графике доходов.

Вот покупаете вы кофе по цене пятнадцать долларов за фунт. Для тех, кто кофе выращивает, это означает пять долларов выручки с каждого фунта. Но вырастить этот кофе стоит 4,9 доллара, то есть прибыток у кофейного плантатора – десять центов за фунт. Компания Мирволда заберет шелуху от кофейных зерен, сэкономив производителю пять центов, да еще и заплатит пять центов сверху, таким образом удвоив прибыль плантатора и приобретя сырье для кофейной муки по цене достаточно низкой, чтобы конечный продукт получался заметно дешевле, чем мука из пшеницы. Переработка кофейных отходов – занятие неброское, зато дальнейшая польза может оказаться грандиозной: плантаторы кофе ежегодно производят миллиарды фунтов отходов в виде кофейной шелухи.

Еще одна придумка, от которой наблюдатели брови вскидывают, называется фотонным забором – это изобретение на основе лазера, способного стрелять по летающим насекомым и сбивать их насмерть, на манер ракетной оборонной системы «Звездные войны» Роналда Рейгана. Задача изобретения – помогать бороться с малярией в Африке, а также с ущербом, какой наносят посевам крылатые насекомые. Фотонный забор – показательный пример мощи эластичного мышления, интеграции совершенно разнородных идей. Перво-наперво инженеры «Интеллектуальных затей» узнали от специалистов по комарам, что во второй половине дня насекомые летят на закат, но над тенью или темным пятном на земле останавливаются и зависают. Такие пятна – своеобразные места свиданий у комаров, здесь самцы встречаются с самками для спаривания. Далее подключились эксперты-оптики и объяснили технологию производства светоотражательных покрытий: они возвращают свет прямиком к источнику, независимо от того, под каким углом свет на них падает. Если установить светоотражающий экран позади места спаривания комаров и направить на него слаботочный прицельный лазер, можно определить форму, размер, частоту биения крыльев и даже пол насекомого, а это важно для борьбы с малярией, поскольку переносчики – исключительно самки. Наконец, от лазерщиков сотрудники «Интеллектуальных затей» узнали, как нацеливать на то или иное насекомое более мощный лазер. Таким образом прибор способен убивать до десяти комаров в секунду, расходуя при этом энергию всего лишь шестидесятиваттной лампочки.

Никакие свои изобретения «Интеллектуальные затеи» не производят. Они зарабатывают на покупке, продаже и лицензировании патентов на всякие изобретения, подобные фотонному забору. Относиться к этому можно по-разному – некоторые считают, что ограничение доступа к идеям на такой ранней стадии разработки способно удушить инновации. Но стратегия «Интеллектуальных затей» действенна. Фотонный забор сейчас – на стадии коммерциализации, кофейная мука уже приносит прибыль, а «Интеллектуальные затеи» порождают в среднем по одной новой компании в год. Это важно, поскольку показывает потенциал применения всего того, что мы узнали о переработке данных у нас в мозге, к тому, как люди самоорганизуются для совместного решения задач повседневного мира.