Итоги главы

К сложным самоорганизующимся системам неприменимо понятие справедливости. Здесь не работает пословица «Как потопаешь, так и полопаешь». Потопав, здесь можно налопаться от пуза, а можно и остаться голодным. Между Номером Один и Номером Два в таких системах нет пропасти, вы никогда не узнаете, что именно вас разделяет, но можете сделать еще один шаг, предпринять еще одно усилие, испробовать что-то новое. Продолжать движение каждый день, не оставляя попыток и поисков способа увеличить свои шансы. И тогда, это более чем вероятно, одним, без сомнения, прекрасным утром именно вы проснетесь Номером Один.

Путь, который ведет к успеху, может быть извилист и крут, а может быть на удивление легок и краток. А все потому, что в таких системах не работают привычные нашему восприятию причинно-следственные связи. Причины в сложных системах скрыты или отсутствуют вовсе. Но об этом в следующей главе.

Глава 8. Невыводимость свойств целого из свойств отдельных элементов

Целое больше совокупности частей, его составляющих.

Часть имеет значение только по отношению к целому.

Диалектическая мудрость

Швейцарец Генри Маркрам начал увлекаться проблемами функционирования человеческого мозга, когда ему исполнилось 13 лет. Именно в этом возрасте ему, подростку, попались на глаза научные статьи о шизофрении. И они его очень увлекли. Через несколько лет он уже сам начал печататься в ведущих изданиях. А к сорока годам стал профессором в области нейробиологии с мировым именем (если у вас есть дети-подростки, расскажите им эту историю).

В 2013 году Генри Маркрам сделал невозможное – он сдвинул с места неповоротливую бюрократическую машину под названием Европейская комиссия и получил от них ни много ни мало один миллиард евро. Деньги ему нужны на построение полной (!) модели человеческого мозга (от синапсов до полушарий) на суперкомпьютере.

Генри Маркрам, руководитель проекта «Человеческий мозг». Цель проекта – построить полную модель человеческого мозга и ответить на вопрос, что же такое «сознание»

Проект называется «Человеческий мозг». Более шести тысяч нейробиологов по всему миру будут в своих лабораториях изучать отдельные клетки мозга. Отчаянные и преданные своему делу ребята. Не исключено, что некоторые из них всю свою жизнь посвятят изучению одной-единственной клеточки, включая ее морфологию, связи, трехмерную структуру, синаптическую коммуникацию и пр. Каждая клетка уникальна, ведь двух одинаковых нейронов не существует, а модель должна быть максимально приближенной к реальности.

Полученные результаты будут аккумулироваться на суперкомпьютере Blue Gene. В итоге, надеется Генри Маркрам, будет построена полноценная модель человеческого мозга, в которой должны симулироваться функции всех 86 миллиардов нейронов и 100 триллионов связей между ними.

Перспективы такой модели поистине безграничны. По мнению Генри Маркрама, с ее помощью можно будет выявить причины психиатрических заболеваний, раз и навсегда избавив человечество от шизофрении и прочих психических расстройств. На ее основе можно будет построить разумного робота, с которым вы сможете непринужденно поболтать за чашечкой кофе во время осенней хандры. А надев очки виртуальной реальности, вы сумеете примерить на себя разум другого человека.

Круто, не правда ли? Жаль, что вероятность успеха этого начинания почти равна… нулю. Скорее всего, мы никогда не узнаем, как работает человеческий мозг, даже если нам удастся построить его полную модель. И вот почему.

По мнению критиков проекта Генри Маркрама, прославленный нейробиолог вместе со своими коллегами и единомышленниками путают два понятия – физиология мышления и сознание. Модель, которую они строят, действительно поможет разобраться с физиологией мышления. С помощью этой модели мы сможем познать сложные коммуникации нейронов и запутанные потоки трансмиттеров у нас в мозгу. Но даже досконально изучив поведение каждого нейрона, мы не сможем понять, как мозг воспринимает запах розы, голубой цвет неба, радость материнства и горе потери близких. Мы сможем понять, какие нейрохимические процессы происходят в мозгу человека, который смотрит на картину, читает стихотворение или общается с ребенком, но ни картина, ни стих, ни ребенок не находятся внутри мозга. Все это предметы мыслительного акта восприятия, но не сам мыслительный акт. Это физиология, но не сознание! А познать все тайны мышления можно только через сознание.

Итак, познав физиологию мышления, мы не познаем его сути. Сознание же – это не то свойство, которое можно выделить или наблюдать. Его нельзя обнаружить в той или иной части мозга. И оно не возникает в результате какого-то конкретного нейронного процесса. Или, выражаясь системным языком, сознание – это новое свойство.

Новое свойство. Новое по содержанию и по форме. Новое, потому что его нельзя вывести из свойств отдельных элементов сложной системы, даже если досконально изучить эти элементы вдоль и поперек. Только оказавшись вместе и превысив некоторое пороговое значение, элементы системы начинают генерировать что-то принципиально новое, так проявляется синергетический эффект. В сложных самоорганизующихся системах 1 + 1 не равно 2.

Знание того, как работают отдельные элементы сложной самоорганизующейся системы, ничего не дает нам в плане понимания того, как работает эта система в целом. Например, ученые до сих пор не имеют ни малейшего представления о том, как работает нервная сеть такого примитивного существа, как нематода Caenorhabditis elegans. Это крохотный круглый червячок длиной около одного миллиметра. Он настолько прост, что его нервная сеть состоит лишь из трехсот нейронов (сравните с человеческим мозгом и его 86 миллиардами нейронов). Более того, если к имеющимся тремстам нейронам добавить еще один, то новая система, состоящая из 301 нейрона, может оказаться ВДВОЕ сложнее и, следовательно, ВДВОЕ загадочнее для нашего понимания. Чего уж говорить про человеческий мозг.

Мы можем изучить каждый нейрон и даже построить полную модель человеческого мозга, но, скорее всего, мы так никогда и не узнаем, как он работает.

Мы можем изучить поведение каждого отдельно взятого муравья, мы можем узнать, зачем и куда он пошел и когда он вернется, но мы не знаем и никогда не узнаем, как функционирует муравейник в целом и как муравьям и термитам удается соорудить огромные, похожие на башни муравейники и термитники.

Мы можем изучить и научиться предсказывать поведение каждого экономического агента, но мы не знаем и никогда не узнаем, как экономика среагирует на изменение процентной ставки или обесценивание национальной валюты на 10 %.

Мы можем иметь точные данные о температуре, влажности и скорости ветра на всей нашей планете, но мы не умеем и никогда не научимся предсказывать погоду на 10 дней вперед (максимум – на 1,5 дня).

Мы можем знать все и вся о состоянии земной коры, но мы не умеем и никогда не научимся предсказывать землетрясения.

Это предел нашего знания. Мы не сможем априори предсказать, какие новые свойства появятся у системы в целом, даже если мы досконально изучим поведение отдельных элементов этой системы. Не можем сейчас и не сможем в будущем. И проблема не в том, что у нас тупые скальпели или плохие микроскопы. Проблема отнюдь не в несовершенстве наших инструментов. Проблема в эмерджентности – одном из самых загадочных свойств сложных самоорганизующихся систем.