17. Принятие решений в империи Мин

(Шэньян, Китай, 1618 год)

Ты потерял расположение хана, но зато у тебя появился неожиданный и информированный союзник в лице Ли Юн-Фана, который служил прежде династии Мин. Его консультации, касающиеся работы правительства в империи Мин, были бесценны, поскольку он во многом разбирался и мог подсказать, как именно станет скорее всего действовать хан. И, учитывая твое затруднительное положение, ты очень внимательно прислушиваешься к его советам.

Однако чем больше ты слушаешь, тем чаще возвращаешься к одному и тому же главному вопросу: «Как вообще принимаются и выполняются какие-либо решения?»

На первый взгляд, объясняет Юн-Фан, все просто: любые решения принимает император. Но он почти всегда поступает так, как ему советуют его министры. А министры действуют, руководствуясь докладами своих помощников, которые готовят эти документы весьма тщательно и по строгим правилам. Помощники с точностью до буквы (то есть именно так, как записано некогда писцами) исполняют рекомендации Кодекса поведения и получают информацию от ученых, губернаторов, генералов и сборщиков налогов. Каждый из них, в свою очередь, следует невероятно сложному набору правил. И вдобавок существует множество неформальных требований, строго обеспечивающих поддержание на должном уровне уважения к статусу каждого члена правительства. «Поразительно! – говоришь ты Юн-Фану за совместным распитием крепких напитков. – Так что же, выходит, император на самом деле не принимает никаких решений?!»

«Ну, он-то думает, что принимает, но правда в том, что большая часть из них принята задолго до того, как он доходит до трона».

«Но тогда кем и как они принимаются? – спрашиваешь ты. – Получается, что все просто следуют сложной системе правил и перекидывают друг другу бумаги! Какое они тогда вообще имеют значение – все эти решения?»

«Это многое объясняет, не так ли?» – хихикает Юн-Фан, и вы с ним выпиваете за эту мысль.

«Нет, серьезно, – настаиваешь ты, – решения ведь не случайны, иногда они даже бывают мудрыми. Как это может быть, если они просто появляются в результате следования правилам, которым все подчиняются?»

«Так и есть, – соглашается Юн-Фан, – империя мудра, даже если император не очень мудр».

Можно изобрести одну машину, которую можно использовать для того, чтобы вычислить любую вычислимую последовательность.

Алан Тьюринг

Подведем итоги нашего путешествия с Муненори: мы поняли, что если бы нам пришлось отслеживать квантовые состояния триллионов фотонов, которые летят от ярко освещенного слова «итоги» к сетчатке нашего глаза и дальше вверх по зрительному нерву в зрительную кору, то в итоге мы бы получили систему исключительной и почти непостижимой сложности.

Компонуя элементы квантового состояния системы в кластеры типа молекул, из которых выстроены сложные биологические клетки, мы бы увидели порядка 20 миллиардов нейронов в коре головного мозга, связанных примерно 100 триллионами синапсов, взаимодействующих, как инструменты в оркестре. Каждый нейрон получает около тысячи синаптических импульсов в секунду и на основании этих импульсов, какой-то дополнительной возможной химической информации и собственной внутренней динамики «решает», возбудиться ему или не возбудиться, а если возбудиться, то когда. Эти возбуждения запускают другие нейроны, а также формируют источник когерентных частот в больших полушариях и мозжечке, которые, в свою очередь, влияют на скорость возбуждения нейронов. Кроме того, процессы в нейронах и синапсах еще больше меняются под влиянием огромного множества сигналов химической и даже генетической природы.

С подобным же успехом мы можем описать этот процесс иначе, сказав нечто вроде: «узоры, образованные разделенными границами светлыми и темными областями, фиксируются сетчаткой, и в зрительной коре из них составляются некие фигуры». Эти фигуры по форме соответствуют «буквам», из которых потом составляется слово «итоги». Это слово, в свою очередь, немедленно вызывает целый спектр ассоциаций, смыслов, контекстов и предположений. Почти мгновенно оно начинает взаимодействовать с другими словами, вроде «наше», «путешествие», «Муненори», порождая смутные образы самураев, дискуссий о фотонах, а также квантовых концепций и парадоксов. Эти полуосознанные образы парят в ожидании фраз о «квантовом состоянии» и «триллионах фотонов», которые логично вписываются в повествование и скрепляют его. Обрывок фразы «на сетчатку вашего глаза» связывается в вашей голове с другими ощущениями при чтении, возможно, вызывая мгновенное осознание. Дальше, когда вы замечаете, что слово «итоги» согласуется с предыдущей фразой, включается петля сознания и возникают неожиданное замешательство и мгновенный интерес. Отложив это в сторонку, вы переходите к «невиданной сложности» и, возможно, начинаете представлять себе систему нейронов, чтобы не разочароваться при чтении следующего абзаца.

Как же эти два замечательных, но сложных для понимания процесса – один, в котором участвуют нейроны и синапсы, и другой, ментальный, процесс – связаны между собой? Это один и тот же процесс? Или один порождает другой? Какое отношение возбуждение синапсов и связывание дендритов имеют к ощущению, вызванному отражением света от меча, или к ощущениям от обдумывания только что возникшего ощущения, вызванного отражением света от меча?

Это очень трудная проблема. Она буквально так и называется – «трудная проблема сознания». Дэвид Чэлмерс, который и ввел в употребление этот термин, сформулировал ее так:

Сознание – глубочайшая тайна. Оно может быть самым большим препятствием на пути нашего научного представления об устройстве Вселенной… И до сих пор кажется невероятно загадочным то, что поведение человека обусловлено в том числе и субъективными внутренними процессами… У нас не просто нет разработанной теории, мы находимся в полном неведении относительно того, как внешний порядок отражается в сознании.

Начнем с вопроса хотя и очень сложного, но все же в каком-то смысле более простого: «Как физическая система, подчиняющаяся непреложным законам, вообще делает вычисления и умозаключения?» Если мы спросим компьютер, сколько будет 23 + 17, причина, по которой на экране появится число 40, состоит в том, что, согласно уравнениям Максвелла и Шрёдингера, электроны, полупроводниковые элементы, провода и т. п. следуют предначертанным им правилам, что и приводит к появлению на экране светящихся цифр «4» и «о». Но, конечно, число «40» появляется на экране компьютера еще и потому, что 23 + 17 равно 40! Почему эти две вещи приводят к одному результату? И какова «истинная» причина этого? Принимает ли император династии Мин решения потому, что они справедливы, правильны и мудры – или потому, что вся иерархия педантичных бюрократов тщательно следует правилам и инструкциям, из которых вытекают эти решения? А может, по обеим причинам сразу?

Однако вопрос по-прежнему слишком сложен. Упростим-ка его еще немного. Что это в принципе значит – что-то «вычислить»? В самом общем виде мы могли бы определить вычисление как свод правил, которые отображают входные данные в выходные. Логические элементы вроде AND, OR и NOT, возможно, простейшие примеры таких правил, когда и входные, и выходные данные представлены в двоичном виде. Из этих элементов можно составить сложные системы, которые отображают очень сложные массивы одних двоичных данных в другие.

В этом смысле физический компьютер очень похож на физическую установку, состоящую из стабильно работающих элементов, подчиняющихся физическим законам, которая надежно выдает одни и те же результаты при одних и тех же входных данных. Но в другом смысле компьютер совершенно не похож на физическое устройство, поскольку он – только средство для выполнения вычислений. И элемент AND можно создать как с помощью электронов в полупроводниках, так и с помощью мячей для гольфа, или конструктора «Тинкертой», или паломников на площади, или органических молекул, или всего, что попадется под руку. Так же как с помощью целых чисел можно перенумеровать любые объекты, так и вычисления могут выполняться – и одинаково хорошо – на устройстве, сделанном из любых подручных материалов. И так же, как в математике, это значит, что мы можем на абстрактном уровне рассуждать и о вычислениях, и о том, что они дадут, и о том, какие вычисления можно сделать, а какие – нет.

Было получено множество общих результатов касательно того, какие вычисления можно выполнить с помощью разнообразных комбинаций из логических элементов AND, OR и NOT. Но это не единственный и даже не самый распространенный способ рассуждений о вычислениях. В начале двадцатых годов двадцатого века Алан Тьюринг, Алонсо Черч и другие ученые создали сложнейшую теорию вычислений, основанную на модели Тьюринга, которая сейчас называется машиной Тьюринга. Эта машина требует «магнитной ленты» – системы хранения надежно записываемой и считываемой информации, – а также «головки», которая может записывать и считывать эту информацию с ленты в соответствии с некоторой конечной системой правил. Про машины Тьюринга было доказано много теорем, в частности, было (несколько неожиданно) выяснено, что почти любое вычисление, которое вы в состоянии себе представить, может быть выполнено на правильно сконструированной и запрограммированной машине Тьюринга! Это может оказаться чрезвычайно неэффективно (вам понадобится очень много ленты!), но в принципе такое вычисление возможно.

Например, с помощью соответствующей машины Тьюринга можно вычислить результат действия любого набора логических элементов на строку битов на входе. Поскольку это тот базис, на котором основана работа микропроцессоров и элементов современных компьютеров, из этого сразу следует, что все, что делает стандартный цифровой компьютер, эквивалентно некоторой машине Тьюринга.

Другая проблема вычислительной математики – вычисления на квантовом компьютере, в котором используются для квантовых состояний комплексные амплитуды. Это позволяет выполнять определенные виды вычислений гораздо более эффективно, чем классические компьютеры. И тем не менее квантовые компьютеры все же можно промоделировать (то есть заменить) с помощью менее эффективных классических компьютеров и, следовательно, машин Тьюринга.

То, что физические законы в нашей Вселенной позволяют делать вычисления на компьютерах, вовсе не было очевидно априори. Но именно стабильность и регулярность очень простых физических законов и позволяют данному компьютеру получать раз за разом один и тот же результат. Точно так же природа разрешает достаточно замкнутой физической системе вести себя в соответствии с внутренней динамикой, не зависящей в общем случае от внешнего воздействия, взаимодействующего с ней только через интерфейсы «вход» и «выход». Вселенная вроде бы не обязана вести себя подобным образом, но она, тем не менее, так делает! И эти стабильность и независимость создают в подлинном смысле новый уровень реальности, которая определяется, понимается и ограничивается скорее законами логики и информатики, чем законами фундаментальной физики, которым она, впрочем, тоже подчиняется. Для предсказания того, что именно машина Тьюринга, сооруженная из кубиков лего, будет делать, нужно пошагово разобраться в том, как она работает, используя при этом законы, которым кубики подчиняются. Однако зачем так заморачиваться, если вместо этого можно просто проследить за самими вычислениями? Но вдруг кто-то расскажет вам, по каким правилам нужно общаться со входом и выходом компьютера, однако откажется объяснить его физическое устройство? Ничего страшного, все у вас будет хорошо – поскольку вам и не нужно знать его устройство.

Таким образом, если то, что происходит в сложной физической системе, лучше всего описывается словом «вычисления», тогда, возможно, предсказать ее поведение намного, намного легче, чем это может показаться: мы и не должны понимать поведение каждого атома – нам нужно только понять, какие вычисления система в действительности выполняет.

Является ли ваш мозг такой же вычислительной машиной? Разумеется, человеческий мозг способен делать вычисления: мы можем выполнять все операции машины Тьюринга или предсказывать результат действия системы логических операторов AND/NOT/OR. Однако мы в этом не очень сильны – дешевенький калькулятор на солнечных батареях превзойдет тут любого человека. Мы должны сильно напрягаться, чтобы заставить свой мозг производить вычисления по четко определенным алгоритмам. При стандартных операциях наши мозги работают скорее как эффективная бюрократическая машина или, возможно, как современная сложная система программного обеспечения. В нашем мозгу можно функционально – а иногда и физически – идентифицировать отдельные ячейки для обработки и интегрирования сенсорных данных, управления моторикой, контроля процессов внутри тела, регулирования гормонального обмена и других химических процессов, для образования и восстановления воспоминаний, визуализации и предсказания будущих действий, и так далее.

Мы привыкли чувствовать себя на вершине иерархии, подобно императору Мин, и в определенном смысле это соответствует действительности: из решения совершить что-то, соответствующее ощущению «я решаю», следует совершенно очевидная ответственность за все действие. Если вы решаете закрыть мою книгу, эта стандартная команда приводит в движение целую цепочку мыслительных и физических процессов (почти все они слишком сложны, чтобы проследить детально каждый из них, даже если бы вы попытались это сделать), последним звеном в которой является закрытие книги. В большинстве случаев система работает прекрасно, и обычно вы вспоминаете о ней, только когда по той или иной причине ваше указание не дает желаемого результата.

В то же время вы можете спросить: «Откуда взялось мое решение закрыть книгу?» На это может быть много причин, скорее всего вами не осознанных. Может быть, вы устали, или в комнате произошло нечто такое, что отвлекло вас от чтения, или вам потребовалось срочно выполнить какие-то обязательства, или вас охватили голод либо жажда, или возникла срочная необходимость воспользоваться интернет-поиском либо электронной почтой, или появился какой-то физический дискомфорт, или же вы ощутили боль. Все эти причины, каждая из которых обладает собственным весом, бросаются на чашу весов, накапливаются там – и в какой-то момент перевешивает чаша с надписью «сейчас нужно на время закрыть книгу». Тогда это решение всплывает в вашем сознании и, возможно, оформляется в виде некоей истории – типа «что-то мне захотелось сварить кофе». Эта придуманная причина может частично перекрываться реальными причинами и мотивами, но может и не иметь с ними ничего общего. Ну, и кто здесь в действительности решает – император или бюрократия?

Как и работа императорской бюрократии, результаты работы сознания в чем-то непредсказуемы и могут меняться. Член правительства Мин может чувствовать себя совершенно бессильным изменить правительственную политику, но если ему сложно принять какое-то политическое решение, то урегулирование может зависеть от докладов чиновников более низкого уровня. Их доклады содержат решения, основанные, в свою очередь, на справках, составленных чиновниками еще более низкого уровня – и так далее. Таким образом, изменения в работе мелких бюрократов могут сильно повлиять на решения на самом верху. Наш разум тоже работает похожим образом, однако со значительной поправкой на случайную компоненту, которая появляется в наших мыслях и влияет на них. Решения высокого уровня во многих отношениях стабильны: нормальный, здравомыслящий человек редко когда решает «спонтанно» броситься под мчащуюся машину или устроить кровавую бойню. Но трудные решения могут зависеть от довольно тонких деталей работы сознания на низком уровне. И если вдруг мы попытаемся воспроизвести поток мелких решений (вроде тех, которые мы принимаем, когда составляем фразу), то потерпим неудачу. Мы можем составить множество разных фраз (и, если попросят, непременно сделаем это), выражающих по существу одно и то же, но различающихся синтаксическими деталями. Эта разница в деталях «случайна» в том смысле, что мы не сумеем предсказать или воспроизвести их, и, возможно, они зависят от переменных случайных процессов в сознании, отфильтрованных от процессов более низкого в иерархии сознания уровня. Но и они не по-настоящему случайны – ведь все эти фразы осмысленные!

Вот какова, возможно, большая часть нашего мыслительного процесса.

Как бы сильно ни отличалась работа человеческого мозга от работы машины Тьюринга, мы все же можем задаться вопросом, насколько он по существу ею является. К примеру, операционная система планшетника может проделать многие сложные вещи, имеет подмодули для хранения и извлечения данных, организации сенсорного ввода и создания выходных данных, и так далее. Не очевидно, что планшетник функционирует, как обычная машина Тьюринга. (Если у вас найдется немного свободного времени, попробуйте сами написать для него простенькую программу.) Однако мы знаем наверняка, что он точно исполняет программу (мы можем посмотреть на ее исходные коды), и в принципе может быть промоделирован машиной Тьюринга. У него имеются явные правила высокого уровня, которые позволяют с прекрасной точностью предсказать, что будет происходить в определенной ситуации с множеством «сенсорных» входных данных (например, вводимых касанием пальцем экрана), не углубляясь при этом в законы Максвелла и подробности поведения электронов.

И что, человеческий мозг работает так же? Если да, то, возможно, джинн не так уж безумен, когда говорит, что способен предсказать все, что вы будете делать. Ему просто надо быстро предсказать результат разных вычислений вашего нейронного компьютера при заданных входных данных еще до того, как вы выполните эти действия в реальности. Вроде бы довольно легкое дело… или, по крайней мере, не невероятное, правда?