Часть II
Как мы думаем

Однажды холодным дождливым днем 1650 года «толстомясую бабу» Энн Грин возвели на эшафот в Оксфорде, но она все равно настаивала на своей невиновности. Врачи поддерживали ее заявление: они считали, что ее ребенок родился слишком крошечным, чтобы выжить, а потому сомневались в том, что Грин намеренно вызвала его смерть, как гласило обвинение. Но отец ребенка, обвинитель, был внуком могущественного местного аристократа, а потому судьи постановили Грин повесить. Она поднялась по ступенькам. Пропели псалом. Накинули ей на шею петлю и столкнули с лесенки.

Энн Грин провисела перед толпой во дворе суда полчаса, после чего ее объявили мертвой и сняли. Поместили тело в гроб, предоставленный Томасом Уиллисом и Уильямом Петти – лекарями, располагавшими позволением короля Карла I вскрывать тела преступников в целях медицинских исследований. Гроб отнесли в кабинет для вскрытий в доме у Петти, где должна была произойти аутопсия. Но когда гроб открыли и надрезали тело, из горла Грин послышался хрип.

За многие годы вскрытий это был первый покойник, протестующий под ножом у Петти. Он пощупал шею повешенной и обнаружил едва заметный пульс. Четверть часа врачи растирали женщине ладони и стопы. Промокали скипидаром потертость у нее на шее, щекотали в горле перышком. Все это смахивало на скетч из «Субботнего вечера в прямом эфире», но все же сработало. Женщина закашлялась. Наутро Энн Грин вновь почувствовала себя живой. Попросила пива. Через несколько дней уже была на ногах и «ела куриные крылышки».

Власти решили повесить ее вторично, показав себя по шкале милосердия где-то между Лордом Волдемортом и Йозефом Менгеле. Но Уиллис и Петти заявили, что выживание Грин есть знак Божественного провидения, указывающего на ее невиновность, и в итоге Грин освободили. Она вышла замуж и родила еще нескольких детей.

Прежде чем съехать из дома Петти, Грин даже удалось заработать немного денег, возвратившись в гроб: люди платили, чтобы постоять рядом и посмотреть на женщину, которую чуть было не вскрыли. Этот случай принес Томасу Уиллису славу и престиж: он «вернул женщину из мертвых» и всем об этом сообщил. Поэты сочиняли оды в его честь, Уиллис стал одним из самых известных врачей своего времени.

В своих вскрытиях Уиллис в основном сосредоточивался на мозге. Производя аутопсии на пациентах, которых он пользовал всю их жизнь, Уиллис мог изучать связи между повреждениями в мозге и аномальным поведением его хозяина. Уиллис ввел в оборот понятие «неврология», определил и назвал многие участки мозга, которые мы изучаем по сей день. Совместно с архитектором Кристофером Реном он вычертил схемы человеческого мозга – в ближайшие два столетия самые точные.

Через триста лет после кончины Уиллиса нам уже не нужно дожидаться смерти, чтобы заглянуть человеку в голову. Технологии позволяют нам изучать мозги, покуда они живы, и помогли открыть целое новое поле когнитивной нейробиологии – изучение того, ка́к мы думаем и как мышление производится мозгом.

Одна из ключевых установок когнитивной нейробиологии – в том, что структура и форма мысли не зависят от ее предметного содержания. Иначе говоря, умственная деятельность, приводящая к рождению новых предприятий, шампуней и блюд, фундаментально не отличается от той, что производит новые научные теории, живописные полотна или симфонии. А потому, приступая к разговору об эластичном мышлении, мы имеем возможность сперва рассмотреть природу самой мысли вообще.

Зачем у животных развился мозг? Философ Карл Поппер подошел к этому вопросу косвенно, написав, что «вся жизнь – решение проблем». Слова Поппера отражают взгляд эволюционной биологии: она рассматривает животных как биологические машины, стремящиеся выживать и воспроизводиться. В этом смысле животные воспринимаются как устройства, прокладывающие себе путь от одной задачки к другой. Эволюция животного мозга, таким образом, есть развитие, за много-много эпох, все более совершенных машин для решения задач. Перемещение ноги на один шаг вперед есть решение задачи перемещения отсюда туда, но и сочинить стихотворение или написать картину означает тоже решить задачу – задачу самовыражения на ту или иную тему или предъявления определенного чувства. Таков взгляд на мышление, распространенный среди нейробиологов и психологов.

Действительно ли вся жизнь – «решение проблем», рассуждать непросто, особенно применительно к царству животных, однако в значительной мере это все же так и есть, никуда не денешься. Камень, лежащий на горке, никаких усилий для того, чтобы переменить свою судьбу, не прикладывает. Растения – живые, однако мало что способны изменить в своей судьбе. По сравнению с животными они не могут перемещаться, поэтому справляться с переменами им приходится куда реже, но и способности к этому у них меньше. Они пускают корни, что более-менее целиком определяет среду обитания того или иного растения, и выживают, как умеют, – либо погибают. Животные же устроены так, что условия их жизни им менять под силу, под силу и выбираться из обстоятельств и положений угрожающих к более благоприятным. Это полезная способность, однако из-за подвижного образа жизни любой особи приходится постоянно действовать, чтобы решать разнообразные задачи и загадки, с которыми она сталкивается. Решения животные находят, применяя данные, полученные с помощью органов чувств или другими способами, какими можно выяснить, что происходит во внешней среде, и задействовав мозг – или подобные мозгу структуры, – обрабатывающие сенсорные данные; в результате животное способно истолковывать динамические ситуации и выбирать подходящий порядок действий.

Но эволюция экономна и не сотворит мазерати там, где хватило бы и мопеда. А потому для решения своих задач у животных есть три все более усложняющихся метода обработки информации, о которых я уже говорил ранее: программный, аналитический и эластичный. Первый разбирается с простыми рутинными задачами, а все остальные решаются вторым и третьим методами.

Тут возникает интересный вопрос: если организм перерабатывает данные, означает ли это, что он думает? Слизевик, простенький амебоид, помещенный в лабиринт, сообразит, как добраться до еды. А если эту еду разместить в двух разных точках посреди лабиринта, слизевик перегруппируется так, чтобы проникнуть в оба эти места наиболее эффективно, – обретет форму, которая позволит ему дотянуться до обоих мест. Слизевик решает задачу. Мышление ли это? И если мышлением мы это не считаем, то почему? Где провести черту?

Согласно словарю, мыслить – «рассуждать, анализируя явления действительности и делая выводы; представлять в мыслях, воображать; рассчитывать, предполагать, считать». Учебник по нейробиологии формулирует несколько более технически: «Мышление есть акт внимания, определения и выработки осмысленного отклика на внешние стимулы… характеризуется способностью производить цепочки идей, многие из которых возникли впервые».

В сути своей эти определения говорят нам, что мышление есть оценка обстоятельств и создание осмысленного отклика посредством производства идей. Это означает, что программная обработка данных, какую производит слизевик, до мышления не дотягивает. Слизевик не оценивает обстоятельства, а откликается на стимул во внешней среде. Слизевик не производит идею, а следует заранее запрограммированному порядку поведения. То же верно и для гусыни, стерегущей яйца у себя в гнезде.

Таким образом, исключая из определения мышления полностью автоматическое подчинение программе у организма (или компьютера), мы просто создаем договоренность, проводим условную черту. Важно понять вот что: согласно такому определению мы именуем мышлением то, чего в животном бытии немного – или даже совсем чуть-чуть. Мысль в животном царстве – штука исключительно редкая, это не правило, поскольку животные в основном ведут типовую жизнь. И все у них – в основном, поступающих, как роботы, – вполне ладится. А наши отклики суть результат ли мышления, или же мы тоже почти всю жизнь проводим по программной привычке, бездумно?

В конце 1970-х психолог Эллен Лэнгер с двоими коллегами написала революционную статью, где задалась вопросом: «В какой мере мы способны действовать без полного осмысления?» В значительнейшей, заключили авторы статьи, что отражено в ее названии: «Неосмысленность якобы осмысленных действий».

Всем известно, что мы время от времени включаем «автопилот». Однако по-настоящему потрясающе в статье Лэнгер то, что подобное запрограммированное поведение типично и для наших «сложных общественных взаимодействий». Под «сложными» Лэнгер не подразумевала театральную постановку или макиавеллиевские интриги. Речь шла попросту о всяких взаимодействиях, где на кону было хотя бы что-то, пусть и незначительное. Лэнгер с коллегами пришли к выводу, что мы, оказываясь в знакомых обстоятельствах такого рода, склонны вести себя несознательно, подчиняясь запрограммированным последовательностям и относительно немного приспосабливая свои поступки к свойствам текущей ситуации.

В одном эксперименте, представленном в статье, исследователь располагался рядом с копиром и обращался к людям, подходившим распечатать копии. Исследователь говорил: «Простите, у меня пять страничек. Можно мне к ксероксу?» Шестьдесят процентов пользователей ксерокса пускали просителя к машине. Но некоторым адресовали тот же вопрос в такой формулировке: «Простите, у меня пять страничек. Можно мне к ксероксу? Потому что я спешу». При такой постановке вопроса просьбу удовлетворяли 94 % пользователей.

Как и с гусыней, вроде бы – осмысленное поведение. Кажется, будто те, кто бы оказался среди 40 % отказывающих по первой формулировке, отозвались по-другому благодаря тому, что им предложили объяснение, что позволило им оценить остроту своей необходимости в сравнении с той, которая у человека «спешащего».

Но исследователи употребили и третий вариант: «Простите, у меня пять страничек. Можно мне к ксероксу? Потому что мне нужно копии сделать». Эта версия просьбы по устройству похожа на благоприятную: утверждение, запрос, подкрепление. Но содержимое у этих двух вариантов разное. На этот раз «подкрепление» бессодержательно. Фраза «нужно копии сделать» никаких дополнительных сведений к предыдущим «у меня пять страничек» не добавляет.

Если бы пользователи ксерокса действительно принимали решение, как отозваться на просьбу, основываясь на ее содержании, третья формулировка пользовалась бы таким же успехом, как и та, в которой никаких подкреплений предложено не было, – согласилось бы 60 % пользователей. Однако если пользователи ксерокса следовали программе, в которой прописано: «Если просящий предлагает причину – утверждение “потому что” (сколь угодно бессмысленное), – удовлетвори просьбу», – можно ожидать, что результативность третьей формулировки окажется близка ко второй, то есть к 94 %. Именно так и вышло: дурацкая причина сработала в 93 % случаев. Те, кого удовлетворило бессмысленное подкрепление просьбы, судя по всему, следовали несознательной программе.

Это и другие исследования показывают, что, пусть и кажется, будто в общественных взаимодействиях мы программам следуем редко, у большинства это происходит довольно часто. Более того, клинические психологи, работающие шире контролируемых лабораторных исследований, с запрограммированным поведением сталкиваются постоянно, особенно в динамике отношений. Например, исследователи парных союзов выявили последовательность под названием «запроси/замкнись», применяемую некоторыми парами постоянно, хотя программа эта разрушительна. Такая динамика возникает, когда один из партнеров – обычно женщина – пытается что-то изменить в другом партнере или обсудить что-то межличностное. Это «запрос». Он провоцирует автоматический уход в себя у многих мужчин, желающих избегать подобных разговоров. Если такая замкнутость подталкивает женщину напирать с запросом, может возникнуть нарастающий конфликт.

Аналогично один из партнеров в паре может совершить то или иное действие, раздражающее эмоциональное «больное место» в другом, и навлекать на себя гневный, пусть и предсказуемый, отклик. Увы, гневный отклик провоцирует реакцию в первом партнере, он – или она – принимает этот гнев на свой счет, а не рассматривает его как несознательное действие, основанное на автоматической поведенческой программе. В результате опять-таки получается разгорающаяся ссора и привычный круг конфликта и препирательств.

Психотерапевты объясняют своим клиентам, что единственный способ разорвать такой круг – научиться распознавать его, когда он возникает, а затем совместным усилием останавливать программу, как могли бы поступить пользователи копира, если б осознавали автоматическую природу своего поведения. Такая осознанность аналогична простому самоконтролю, какой вы применяете за рулем своего автомобиля по дороге на работу, заслышав сирену «скорой помощи» или столкнувшись с какими-нибудь еще необычными обстоятельствами, – вы выходите из режима автопилота, в котором обычно перемещаетесь по этому маршруту.

В более общем случае, чтобы взрастить в себе аналитическое или эластичное мышление, первым делом надо пестовать мышление как таковое – чаще осознавать, когда вы применяете автоматические программы, и отбрасывать их, если они вам оказывают медвежью услугу. Лишь осознавая себя, можно приостанавливать автоматические программы, если они не сообразны ситуации. Лэнгер назвала такое самосознание бодрствованием. Ныне психологи называют это осознанностью – с опорой на соответствующее понятие, происходящее из буддийской медитации.

Уильям Джеймз писал: «По сравнению с тем, какими мы могли бы быть, мы бодрствуем лишь наполовину». Осознанность выразительно противоположна такому состоянию. Когда мы осознанны, мы целиком отдаем себе отчет во всем, что в данный момент воспринимаем, ощущаем, чувствуем и думаем, – и принимаем все это спокойно, словно бы отстраненно. Необходимое ментальное созерцание нетрудно, но, как и при работе над собственной осанкой, требует постоянного усилия. К счастью, многочисленные современные исследования показывают, что осознанность можно развивать посредством простых умственных упражнений. Далее приведу несколько наиболее известных – если кому-то интересно было бы попробовать.

1. Сканирование тела. Сядьте и лягте удобно. Упражнение займет от десяти до двадцати минут. Пусть одежда нигде вас не стесняет. Закройте глаза. Сделайте несколько глубоких вдохов и выдохов, сосредоточьтесь на своем теле как едином целом. Почувствуйте его вес на полу или на стуле, ощутите места контакта с внешними поверхностями. Затем, начиная со стоп, осознайте, как ощущается каждая часть вашего тела. Теплые или холодные у вас ступни, напряжены они или расслаблены? Ощущаете ли вы что бы то ни было – может, какое-нибудь неудобство или боль? Постепенно позвольте вниманию скользнуть выше, к щиколоткам, голеням, коленям, бедрам, ягодицам и тазу, а затем вверх по туловищу. Далее сосредоточьтесь на пальцах рук, перейдите вниманием к предплечьям, плечам и наконец к шее, лицу, голове, коже на черепе. Затем в обратном порядке пройдитесь вниманием вниз по телу.

2. Осознанность мыслей. Как и сканирование тела, это упражнение можно проделать за двадцать минут или быстрее; для начала закройте глаза и подышите глубоко. Сосредоточьтесь на дыхании, пока ум не успокоится. Затем расслабьте сосредоточенность и позвольте мыслям плыть своим чередом. Обращайте внимание на каждую мысль отстраненно, не оценивая ее и не втягиваясь в ее обдумывание. Чувство ли это? Умственный образ? Обрывок внутреннего диалога? Тает ли она просто – или же ведет к другой мысли? Если наталкиваетесь на мысль, с которой вам в этом упражнении трудно, примите и понаблюдайте и ее.

3. Осознанная еда. Это упражнение короче и развлекательнее – займет пять минут. Упражняться можете с любой едой, какая вам нравится. Часто упражнение проделывают с изюмом, но я использую его как повод слопать кусочек шоколада. Сейчас объясню, как это выполнить. Как и в предыдущих упражнениях, начинаем с нескольких глубоких вдохов, выдохов и успокоения ума. Затем берем шоколадку в руку. Сосредоточиваемся на ней. Если она в обертке, ощущаем обертку. Покрутите в руках, ощупайте ее. Затем разверните и потрогайте шоколад. Отметьте, как он выглядит. Поднесите к носу, вдохните аромат. Отметьте, как на него откликается ваше тело. А теперь медленно поднесите кусочек к губам и осторожно положите в рот, но не жуйте и не глотайте. Закройте глаза и проведите языком по шоколадке. Внимательно прочувствуйте, каково это. Сосредоточьтесь на вкусе и ощущениях языка. Подвигайте шоколад по рту. Осознайте желание проглотить этот кусочек, если такое желание возникает. По мере того, как шоколад тает, глотайте его, постоянно осознавая ощущения.

Есть много разных других упражнений на осознанность – их легко найти в Интернете. Какие вы решите делать, значения не имеет, но, судя по исследованиям, если выполнять выбранное упражнение от трех до шести раз в неделю, через месяц вы достигнете измеримого улучшения в своей способности избегать автоматических реакций, а также в других так называемых исполнительных функциях мозга (см. Главу 4) – например, способности сосредоточиваться и переключать внимание с одной задачи на другую. Подобные навыки помогут вам лучше владеть тем, как действует ваш мозг, и позволят отчетливее осознавать масштабы возникающих житейских вопросов и задач.

Над неизменными поведенческими программами находится мышление следующей категории – аналитическое. Мы привыкли восхищаться им как объективным, не оттененным искажениями чувств человеческих, а следовательно – близким к точному. Но пусть многие и воспевают аналитическое мышление за его свободу от чувств, его можно и покритиковать за то, что оно не вдохновлено чувством – в отличие от эластичного.

Относительная недостаточность эмоциональной составляющей – одна из причин, почему аналитическое мышление проще эластичного, и в его устройстве легче разобраться. Первый современный подход к пониманию природы аналитического мышления произошел больше полутора веков назад, в 1851 году, когда декан факультета в Королевском колледже Корка на юго-западе Ирландии произнес ежегодную речь в начале учебного года. В своей речи он задался вопросом:

Через три года тот декан, математик Джордж Буль, опубликовал более подробное рассуждение в книге под названием «Исследование законов мышления».

По мысли Буля, логическое мышление сводится к набору правил, сопоставимых с алгебраическими. Полного успеха в выполнении обещанного на обложке книги он не достиг, но все равно создал способ выражения простых мыслей или утверждений, позволяющий записывать их как уравнения, а этими уравнениями можно оперировать и комбинировать их, так же, как сложение и умножение позволяют нам составлять численные уравнения и оперировать ими.

Значимость работ Буля возросла через сотню лет после его кончины – с изобретением цифровых компьютеров, которые на заре их существования именовались «думающими машинами». Нынешние компьютеры – по сути, воплощенная в микросхемах Булева алгебра, где так называемые логические элементы способны проделывать миллиарды логических операций в секунду, одну за другой.

Булево прови́дение не ограничилось математикой: в 1830-е он стал руководителем организации, ратовавшей за разумные законодательно закрепленные пределы рабочих часов, а также поучаствовал в основании центра реабилитации заблудших женщин. Буль умер поздней осенью 1864 года. Смерть забрала его после того, как он предпринял долгую прогулку под проливным дождем, вымок до нитки, затем прочел лекцию, а потом отправился домой – тоже под дождем. Добравшись к себе, Буль слег с жаром. Его жена, подчиняясь предписаниям гомеопатии, взялась выливать на него ведрами холодную воду. Через две недели Буль умер от воспаления легких.

Примерно в то же время, когда Буль изобретал математику мышления, его соотечественник англичанин Чарлз Бэббидж пытался построить машину, чтобы это самое мышление воплотить. Машину Бэббиджа предстояло собрать из тысяч цилиндров, причудливо спаренных посредством затейливых систем шестеренок. С этой своей «аналитической машиной» он провозился не одно десятилетие, приступив в 1830-е, но из-за ее сложности и дороговизны Бэббидж работу так и не завершил. Умер в 1871 году, ужасно разочарованный.

Бэббидж представлял себе эту машину состоящей из четырех компонентов. Ввод осуществлялся посредством перфорированных карт, с помощью которых машине предоставлялись данные, а также объяснение, как с этими данными обращаться, – ныне мы именуем это компьютерной программой. Складом Бэббидж называл память машины, аналогичную современному жесткому диску в компьютере. Мельницей была та часть, которая обрабатывала данные согласно инструкциям ввода, – иными словами, центральный процессор. У мельницы также была своя небольшая память – достаточного объема строго для тех данных, с которыми она непосредственно работала в тот или иной момент, теперь мы эту память называем оперативной. И наконец был у машины Бэббиджа вывод – приспособление для печати ответов.

В общем и целом, машина Бэббиджа воплощала почти все ключевые принципы современного цифрового компьютера и – на поверхностном уровне – предлагала новую систему понимания того, как работает наш ум. У человеческого ума тоже есть модуль ввода (наши органы чувств), рабочая ячейка для манипуляций данными – или «обдумывания» (кора головного мозга), а также краткосрочная память, где мы держим мысли и слова, которые в текущий момент обдумываем, и долгосрочная память – для знаний и типовых операций.

Подруга Бэббиджа, математик леди Ада Лавлейс, дочка лорда Байрона и его жены Энн Изабеллы Ноэл, писала, что аналитическая машина «ткет алгебраические узоры, наподобие того, как станок Жаккара ткет узоры из цветов и листьев». Сравнение наглядное, пусть и несколько поспешное: машину свою Бэббидж еще не построил. Но леди Лавлейс по крайней мере ценила попытку – возможно, даже больше, чем сам Бэббидж. Он-то мечтал, что его машина будет уметь играть в шахматы, а Лавлейс видела в ней механизированный разум, прибор, который однажды сможет «создавать искусно сделанные научные музыкальные композиции любой сложности и длины».

В ту пору никто не усматривал заметной разницы между партией в шахматы, сыгранной от начала и до конца, и сочинением новой симфонии с чистого листа. С сегодняшней же точки зрения разница колоссальна. Первое производится линейным приложением правил и логики, Булевых законов мышления. Второе же требует большего, а именно – способности производить новые оригинальные мысли. Первое можно свести к алгоритмам, а вот второе (как нам предстоит убедиться), если попробовать свести его к алгоритмам, успехом не увенчивается. Привычные компьютеры с первым справляются лучше любого человека, а на второе толком не способны вообще. В этом и есть ключ к различию между аналитической мыслью и большей мощью мышления эластичного. Все верно: аналитический подход, перед которым мы на Западе преклоняемся начиная с Эпохи просвещения, – мелкий божок, тогда как Зевс человеческой мысли – эластичное мышление. В конце концов, логическая мысль способна определять, как нам эффективнее всего добраться от дома до бакалеи, а вот автомобиль нам подарило эластичное мышление.

В 1950-е многие первопроходцы информатики считали, что, если собрать вместе выдающихся экспертов своего дела, они придумают компьютер, чей «искусственный» интеллект сможет посоперничать с человеческой мыслью. Не различая аналитическое и эластичное мышление, они, подобно леди Лавлейс, рассматривали мозг человека как биологическую версию изобретаемых ими приборов. На такое вот экспертное собрание были получены деньги, и в 1956 году состоялся Дартмутский летний семинар по искусственному интеллекту, однако возложенных на него надежд он не оправдал.

Самая знаменитая и влиятельная компьютерная программа того времени называлась «Общий решатель задач» – больше похоже на предмет рекламы в поздних вечерних телепрограммах, нечто среднее между блендером девять-в-одном / вскрывателем для банок, умеющим еще и макароны варить, и ножами, совмещенными с пилочкой для ногтей. Название «Общий решатель задач» кажется помпезным, однако происходит скорее из наивных представлений о потенциале программы, нежели из высокомерия.

Почему бы и впрямь не «общий решатель»? Компьютеры манипулируют символами. Этими символами можно обозначать факты из внешнего мира. Можно обозначать ими и правила, описывающие взаимоотношения между этими фактами. А можно – даже правила, как этими символами допустимо манипулировать. В этом смысле, рассуждали первопроходцы информатики, компьютеры можно запрограммировать на мышление. Со времен Буля и Бэббиджа изменились компьютерные технологии, но не само представление о них.

С такой наивной точки зрения, если Джейн любит персиковые пироги, а Боб печет персиковый пирог, компьютер способен вычислить любовь Джейн к тому, что Боб испек, – возможно, даже любовь Джейн к Бобу, – так же запросто, как определить квадратный корень из двух. Но ограничения такого подхода очень скоро стали очевидны. Универсальный решатель задач никаким универсальным гением наделен не был. Управляться с конкретными и отчетливо сформулированными задачками вроде знаменитой головоломки «Ханойская башня», где нужно нанизывать стопки дисков на несколько вертикальных стержней, Решатель умел, а вот неоднозначными задачами реального мира давился.

Чтобы переработать всю новизну и перемены повседневной действительности, машине потребовалось бы и глубинное понимание сложного мира, и эластичное мышление. Но те первые компьютеры тогда еще оставались на уровне где-то между примитивными программами слизевиков и очень простеньким аналитическим мышлением.

Попытки создать компьютер, способный к эластичному мышлению, и по сей день не очень-то успешны. Ныне мы живем во времена, какие потрясли бы не только Буля с Бэббиджем, но и первопроходцев информатики. Мы встраиваем миллиарды микроскопических машин, подобных Бэббиджевой, в крошечные кремниевые чипы и ежесекундно производим бесчисленные Булевы расчеты. Но, как и лекарства от рака и чистая дешевая энергия ядерного синтеза, какие того и гляди должны возникнуть за следующим поворотом, компьютеры, которым под силу то, что ждали от Общего решателя задач, так и не воплотились.

По словам Эндрю Мура, ушедшего с поста вице-президента компании «Гугл», чтобы вести знаменитую компьютерную школу в Университете Карнеги – Меллона, даже самые сложные современные компьютеры – всего лишь «эквивалент очень умных калькуляторов, справляющихся с конкретными задачами». Компьютер, например, способен решать мудреные уравнения физики и вычислять, что произойдет, когда сталкиваются черные дыры, но сперва человек должен «поставить» задачу – вывести уравнения для этого конкретного процесса из более общей теории, а ни один компьютер самостоятельно создавать теории не умеет.

Другой пример – мечта леди Лавлейс: сочинение музыки. У нас имеются компьютеры, сочиняющие сложные музыкальные произведения, и для слуха они совсем не оскорбительны. Существуют классические сочинения в стиле Моцарта и Стравинского, джаз, похожий на то, что мог бы придумать Чарли Паркер. Есть даже приложение под названием «Блум», его можно добыть на «Айтюнз» – оно способно генерировать по запросу новую ни на что не похожую инструментальную закольцованную композицию в стиле Брайана Ино. Сам Ино говаривал, что с изобретением технологии такого вот «производства музыки» однажды наши внуки, вероятно, переспросят изумленно: «Вы что, правда слушали совершенно ту же самую вещь по многу раз?»

Заманчива она, такая компьютерная музыка, и у нее есть своя ниша, однако следует отличать ее от новых музыкальных творений. Компьютеры-композиторы используют созданные человеком подборки «сигнатур» – мелодических, гармонических и декоративных мотивов, сочиненных композиторами-людьми – и применяют единые правила чередования и соединения этих мотивов. Это всего лишь перекомпоновка старых тропов, без всяких новых замыслов. Если кто-нибудь берется сочинять музыку в подражание Моцарту или Брайану Ино или же писать картины «под Рембрандта», мы такими творениями не восхищаемся – они считаются у нас вторичными и неоригинальными.

Загвоздка с выработкой у компьютеров эластичного мышления состоит в том, что, хотя компьютеры считают все быстрее и быстрее, к более эластичной обработке данных это пока не приводит. А потому за десятилетия с тех головокружительных первых дней задачки, подчиняющиеся внятно расписанным и легко кодируемым правилам или распорядкам, замечательно поддаются автоматизации, а вот те, что требуют эластичного мышления, – в общем, нет.

Взгляните вот на этот абзац:

Существует множество компьютерных программ, умеющих читать напечатанный текст вслух, но на таких сильных отклонениях от стандартного написания они захлебываются. Мы же, люди, можем прочесть такое почти без запинки.

Неожиданная легкость, с какой мы прочитываем приведенный абзац, – признак эластичности нашего мышления. Ум замечает без всякой подсказки: что-то не так. А затем соображает, что́ тут происходит, сосредоточивается на правильно расставленных первых и последних буквах каждого слова, а затем тасует буквы в середине слов. С учетом общего контекста ум расшифровывает значение написанного, лишь немного теряя в скорости. Компьютер, читающий тексты, попытается сопоставить каждый набор букв со словом в словаре и, вероятно, учтет кое-какие распространенные опечатки и грамматические ошибки, но в конце концов это все ни к чему не приведет – если заранее не снабдить его программой, написанной для решения этой конкретной задачи.

Требующие эластичного мышления задачи могут быть для современного компьютера непосильными, даже если для человека они обыденны. Возьмем распознание закономерностей. Экономист из Массачусетского технологического института Дэвид Отор рассуждает о трудности визуального распознания стула. Эту задачку решит любой школьник, но как запрограммировать компьютер, чтобы и у него получилось? Можно попробовать определить ключевые характеристики – горизонтальная поверхность, спинка, ножки. К сожалению, этот набор черт присущ многим предметам, которые не стулья, – например, кухонная плита с ножками или встроенная мойка с фартуком. Вместе с тем существуют стулья без ножек, и они под это определение не подпадут.

Определить стул, основываясь на рациональном описании с опорой на те или иные правила, трудно, поскольку определение должно включать не только типовые стулья, но и громадное разнообразие оригинальных моделей. Как же это удается любому третьекласснику? Эластичное мышление – не алгоритмическое, и под этим я подразумеваю, что мы овладеваем идеями и делаем выводы без четкого определения необходимых для этого шагов. (Это я говорю независимо от того, получится ли симулировать деятельность мозга при помощи машины Тьюринга, как некоторые считают.) Напротив, нейронная сеть нашего бессознательного ума не полагается на продуманные и легко формулируемые определения стула, а научается взвешивать сложную комбинацию особенностей предмета, а мы эту работу ума даже не осознаем.

Некоторые смекалистые передовые программисты в «Гугле» пытаются усовершенствовать обычные компьютеры, ища способы имитировать работу нейронных систем человеческого мозга. Тамошние ученые построили машину, способную без помощи человека распознавать очертания, которые мы именуем котом. Этот подвиг потребовал тысячи компьютеров, объединенных в сеть. Ребенок же справляется с этой задачей к своим трем годам, попутно жуя банан и размазывая арахисовую пасту по стенке.

Это подводит нас к некоторым ключевым различиям в архитектуре мозга и цифровых компьютеров, что, в свою очередь, говорит кое-что важное о нас самих. В отличие от человеческого мозга, компьютер состоит из взаимосвязанных переключателей, в которых можно разобраться по коммутационным и логическим схемам, и работают они, следуя отчетливо определенному набору шагов (программе или алгоритму) линейно, в соответствии с задачей, имеющейся у программиста. Ученые из «Гугла», соединившие в нейронную сеть тысячу таких вот компьютеров, совершили впечатляющий подвиг, и это многообещающий подход. Но наши мозги способны на неизмеримо более грандиозные подвиги – на формирование нейронных сетей из миллиардов клеток, и каждая при этом связана с тысячей других. Из таких сетей складываются еще более масштабные структуры, а те в свою очередь – в еще более громадные, и далее, и далее, в сложнейшую иерархическую схему, которую ученые только-только начинают постигать.

Как я уже говорил, биологический мозг способен обрабатывать данные и сверху вниз, как это делает традиционный компьютер, и снизу вверх, что важно для эластичного мышления, – а также в некотором сочетании этих двух режимов. Как мы еще убедимся в Главе 4, процессы, происходящие снизу вверх, зарождаются из сложных и сравнительно «безнадзорных» взаимодействий миллионов нейронов и способны приводить к самым неожиданным свежим замыслам. Процессами же, происходящими снизу вверх, напротив, управляют исполнительные области мозга, и в этих процессах пошагово производится аналитическая мысль.

Наш исполнительный ум успешно подавляет мысли, возникающие невпопад. Но если мы решаем некую задачу и идем в неверном направлении, мысли невпопад – шаги не гуськом – как раз нам и нужны. Сэнфорд Пёрлисс, известный адвокат, рассказывает об одном случае, о котором он узнал еще в юридической школе. Ответчик попал под суд за убийство своей жены. Косвенные улики были сильны, однако труп полиция так и не нашла. Составляя заключительное слово, адвокат сперва применил обычный подход, суммируя все показания, чтобы подогреть в присяжных разумное сомнение. Но логика оказалась бессильна: адвокат опасался, что никого убедить не сможет. И тут у него «откуда ни возьмись» возникла мысль.

Представ перед присяжными со своим заключительным словом, адвокат сделал громкое заявление: предположительная жертва найдена. Она здесь, в здании суда. Он попросил присяжных обратить взоры на вход в зал заседаний. С минуты на минуту она войдет и тем самым докажет невиновность ответчика. Предвкушая, присяжные повернулись к дверям в зал. Прошло несколько секунд, но никто не вошел. Тут адвокат с большой помпой произнес, что, к сожалению, женщина не нашлась – но раз присяжные все-таки согласились посмотреть, в глубине души у них имеются разумные сомнения, а потому им следует голосовать за оправдательный приговор. Блестящий пример того, как ум адвоката отступил от привычного последовательного подхода и двинулся по новому пути. К сожалению для подзащитного, адвокат не предупредил его об этой уловке. В результате ответчик, не имевший никаких сомнений, что его жена мертва, не повернулся вместе со всеми ко входу в зал. Прокурор в своей речи указал на это, и приговор прозвучал обвинительный.

Загадки пошаговым методом не решаются – и мир Гарри Поттера Дж. К. Роулинг изобрела не так, и Честер Карлсон придумал копировальную машину иначе. Именно безнадзорное мышление снизу вверх обеспечивает нам внезапные озарения и новые способы видеть ту или иную ситуацию и тем самым приводит к таким вот победам.

В Главе 4 мы еще вернемся к разнице между мышлением снизу вверх и сверху вниз, а также между компьютером и мозгом и рассмотрим детальнее роль этой разницы в процессах эластичного мышления, на которое человеческий мозг способен, а компьютер – нет. Но сперва, в следующей главе, мы зададимся вопросом, почему мозг вообще берется думать. Компьютер производит расчеты, потому что его кто-то включает и щелкает мышкой там и сям. А как включаются наши мозги?