Автономия и управление в электронном мире

Интересное эпистемологическое отношение между человеком и машиной сложилось за несколько последних десятилетий. Оно работает в обоих направлениях. Наше понимание работы мозга большую часть двадцатого века стимулировались компьютерной аналогией, так же как в предшествующие века оно стимулировалось ведущими технологиями тех времен. С другой стороны, на проектирование некоторых наиболее мощных компьютерных устройств прямо влияла аналогия с мозгом. Первые формальные нейронные сети, введенные Мак-Каллоком и Питтсом, были непосредственно инспирированы аналогией с биологическим нейроном; а проектирование определенных компьютерных языков было явно инспирировано понятием психолингвистического контекста¹².

Рассмотрим интригующий вопрос: обнаруживают ли биологическая эволюция мозга и технологическая эволюция компьютеров сходные направляющие принципы? Если выявить такие принципы, они будут информировать нас о путях, какими различные развивающиеся сложные системы — возможно даже большинство их — справляются с растущими вычислительными потребностями. Я попытаюсь показать на нескольких следующих страницах, что переход от модулярного принципа организации к распределенному градиентному принципу организации, который, вероятно, характеризует эволюцию мозга и общества, применим также к миру искусственных вычислительных систем. Я попытаюсь показать далее, что на поздней стадии эволюции компьютеров появился вычислительный аналог лобных долей, уравновешивающий «грядущую цифровую анархию», если заимствовать тревожную фразу Роберта Каплана¹³.

В связи с этим возникает следующий интригующий вопрос: отражают ли инвариантные законы эволюции, общие для мозга, общества и искусственных систем переработки информации, единственно возможный или оптимальный путь развития? Или люди воспроизводят, сознательно или бессознательно, свою внутреннюю организацию в рукотворных устройствах и социальных структурах? Обе возможности интересны по-своему. В первом случае наш анализ укажет на некоторые весьма общие правила развития сложных систем. Во втором случае мы сталкиваемся с загадочным процессом бессознательной рекапитуляции, ибо ни эволюция общества, ни эволюция цифрового мира не направлялись в явной форме знанием нейронауки.

Компьютерная технология развивалась от больших компьютеров к персональным, а затем к сетям персональных компьютеров. Большой компьютер — это «динозавр» цифрового мира. Он занимал несколько этажей в гражданских или военных исследовательских учреждениях. Каждый такой мэйнфреймовый компьютер имел сложную организацию и большую вычислительную мощь. Он проводил вычисление задачи от начала до конца. Было сравнительно мало таких компьютеров, и связи между ними были ограниченными; практически они были изолированы друг от друга. Цифровой мир, в котором доминировали мэйнфреймовые компьютеры в 1950-е, 1960-е и частично в 1970-е годы, был по своей природе модулярным. Однако постепенно начали создаваться ограниченные связи между большими мэйнфреймовыми компьютерами, положив начало распределенным вычислительным системам и, в итоге, сетевым вычислительным системам.

В 1970-е годы начали распространяться персональные компьютеры (ПК). Вычислительная мощь отдельного ПК не может сравниться с вычислительной мощью мэйнфреймового компьютера, но их намного больше. Внутри этой распределенной сети может выполняться больший объем разнообразных задач. В цифровом мире перестали доминировать большие, функционально фиксированные устройства. Они частично были заменены меньшими, но значительно более многочисленными персональными компьютерами. Чтобы обеспечить взаимодействие максимального числа индивидуальных компьютеров, быстро усилилась их стандартизация. Это сигнализировало о следующей стадии в эволюции компьютерных устройств.

В 1980-е годы произошла быстрая интеграция ПК и мэйнфреймовых компьютеров. Вычислительные процессы становились распределенными среди многочисленных устройств. Многочисленные ПК приняли на себя все растущее число вычислительных задач, ограничивая, но не отрицая полностью важность мэйнфреймовых компьютеров.

В 1990-е годы Интернет получил повсеместное распространение. Он предоставил формальную структуру для создания связей между отдельными компьютерами в соответствии с требованиями задач, в рамках практически бесконечного многообразия комбинаторных возможностей. Цифровой мир стал все более походить на нейронную сеть. Эта тенденция была усилена приходом совершенно нового класса компьютеров, «сетевых ПК», устройств ограниченной мощности, чья основная функция состояла в предоставлении доступа к Интернету. Хотя мэйнфреймовые компьютеры продолжали выполнять определенные функции, постепенный переход от преимущественно модулярного к преимущественно распределенному типу организации реформировал цифровой мир. Как в эволюции мозга, так и в эволюции цифрового мира дальнейший рост вычислительной мощи небольшого числа самостоятельных центров оказался менее эффективным, чем развитие сетей, состоящих из многочисленных относительно простых, меньших устройств.

Но приход «цифровой анархии» был близок. При взрывном росте объемов информации, помещаемой во «Всемирной паутине», стало все сложнее находить специфическую информацию, требуемую для решения определенной задачи. Как и в эволюции мозга, возросло адаптивное давление в направлении создания механизма, способного ограничить степени свободы системы в любой специфической, целенаправленной ситуации, при сохранении этих степеней свободы в принципе. Это привело к изобретению «поисковых машин».

Подобно лобным долям, поисковые машины не содержат точных знаний, необходимых для решения рассматриваемой проблемы. Но подобно лобным долям, они умеют обозревать всю систему с «высоты птичьего полета», что позволяет им найти те специфические места в сети, где содержатся эти знания. И подобно лобным долям, поисковые машины появились на относительно поздней стадии перехода цифрового мира от преимущественно модулярного к преимущественно распределенному «организму». Поисковые машины предоставляют управляющие функции внутри Интернета. Они являются цифровыми лобными долями.

Итак, существует сильное сходство между эволюцией мозга, общества и искусственных вычислительных систем. Все они характеризуются переходом от модулярного принципа организации к распределенному, градиентному принципу. На продвинутой стадии этого процесса возникает система «управляющего» контроля, позволяющего предотвратить анархию и хаос, которые парадоксальным образом растут вместе с ростом сложности любой системы. Причудливое отношение между автономией и контролем, воплощенное в управляющей функции лобных долей, было схвачено в известной фразе Фридриха Энгельса: «Свобода — это осознанная необходимость»¹⁴.

Эпилог

Ко времени написания этой книги я прожил почти одинаковое время на Востоке и на Западе, и, по самым реалистичным оценкам, я вступил в финальную треть моей жизни — время интеграции; поистине управленческая задача. Ретроспективно, мое собственное интеллектуальное странствие было соединением и слиянием влияний этих двух миров, и в той степени, в какой я обладаю собственным интеллектуальным и научным стилем, он был обусловлен этим сплавом. Говоря фигурально, я человек Востока в западном культурном облачении. В начале шестого десятилетия моей жизни кочевник снова проявился во мне. Я веду клиническую практику в Нью-Йорке, провожу свои научные исследования в Сиднее и читаю лекции по всему миру.

И впервые после того, как я покинул Россию четверть века тому назад, я ощущаю в себе острый интерес к ее затруднениям на пути к более просвещенной системе экономики и правления. Мне помогали в написании этой книги, в моих исследованиях и в моей клинической практике три моих русских ассистента, Дмитрий, Петр и Сергей, работающие в моем институте в центре Манхеттена. Эти молодые люди представляют будущее своей культуры, а не ее прошлое. Жизненные пути близких друзей, которых я много лет тому назад посвятил в свои планы покинуть страну, разошлись в разных профессиональных и личных направлениях, отражая изменения, трансформировавшие Россию с тех пор, как я ее покинул. Петер Тульвисте стал первым президентом Тартуского университета после получения независимости своей родной, наконец свободной Эстонией. Славик Данилов — полковник и профессор психологии в академии милиции. Наташа Корсакова — ведущий исследователь болезни Альцгеймера и преподаватель Московского государственного университета. Лена Московичюте живет в Бостоне, где проводит исследования в области поведенческой неврологии. Эхтибар Джафаров также покинул Россию и преподавал в различных университетах в Европе и Соединенных Штатах.

Когда эта книга наконец будет написана, я планирую поездку в Москву, первый раз с тех пор, как я покинул ее, когда она была столицей другой страны. Я пройду по улицам, на которых у меня состоялся мой судьбоносный разговор с Александром Романовичем. У некоторых улиц будут другие названия, уже без имен советских апостолов; но другие, подобно Арбату, свои названия сохранили. Я встречусь с друзьями, попытаюсь восстановить связь с местом моей юности и понять новую Россию. Затем я вернусь домой, в Нью-Йорк, — надеюсь, с ощущением, что город, который когда-то был моим домом, мне уже не чужой.

Книга началась с обсуждения мозга, а закончилась обсуждением общества и истории. Парадигма обернулась. В истории идей для науки, находящейся в зачаточном состоянии, часто в качестве эвристической метафоры используются понятия более зрелой науки. Столетиями нейронаука была наукой в таком зачаточном состоянии, заимствовавшей свои метафоры из более развитых дисциплин: из механики (гидравлические насосы семнадцатого века), электротехники (телефонный коммутатор в начале двадцатого века), информатики и вычислительной техники (вторая половина двадцатого века). Но теперь наука о мозге становится зрелой и может быть готова предложить свои собственные эвристические метафоры, чтобы пролить свет на другие сложные системы, включая общество.

Наука о мозге всегда находилась на границе естествознания и гуманитарных наук, и именно этот сплав привлек меня к ней много лет назад. В истории исследования отношений между мозгом и психикой часто упоминается имя Декарта. Но меня с ранних пор вдохновлял современник Декарта, такой же бунтарь, как и он, Барух Спиноза¹. В отличие от Декарта, Спиноза не верил в дуализм духа и материи. Он понимал Бога как фундаментальные законы Вселенной, а не как ее создателя, и он искал универсальные принципы.

В возрасте 12 лет, просматривая книги в отцовской библиотеке, чем я часто занимался, я наткнулся на русский перевод «Этики» Спинозы, и тогда впервые узнал об этом человеке. Пробираясь через трудно понимаемый текст, я наткнулся на его «этические теоремы, доказываемые дедуктивным путем»². Это был один из самых формирующих моментов в моей личной познавательной истории. Меня всегда привлекали математика, гуманитарные науки и история, но не особенно привлекали естественные науки — не совсем обычная конфигурация интересов. И меня определенно интересовала жизнь разума, но то немногое, что я знал в то время о психологии как дисциплине, меня особенно не впечатляло. Спиноза был откровением для меня, показав, что эти отдаленные области могут быть соединены и что казалось бы неточные предметы, такие как ум, общество и жизнь ума в обществе могут изучаться точными методами.

Конечно, попытка Спинозы в семнадцатом веке была, с точки зрения современной науки, наивна. Он не оказал, насколько я знаю, определяющего влияния на превращение исследований сложных систем, таких как мозг или общество, в относительно точные дисциплины, какими они стали. Были многие более прямые и влиятельные попытки этого рода, о которых я в то время не знал. Но для меня эта ранняя встреча со Спинозой была формирующим опытом, который более чем какое бы то ни было еще влияние содействовал моему выбору психологии и нейронауки в качестве пожизненной карьеры.

Другая интеллектуальная встреча сопоставимой интенсивности произошла намного позже, когда в возрасте 19 лет я пробирался в библиотеке Московского государственного университета через классические статьи Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питса «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» (1943)³ и «Как мы познаем универсалии: восприятие звуковых и зрительных форм» (1947)⁴, которые заложили основы моделирования мозга методом формальных нейронных сетей. Для меня существовала отчетливая интеллектуальная связь между «теоремами этики» Спинозы и «логическим исчислением» Мак-Каллока и Питса. И то и другое было попыткой внести точный дедуктивный метод в традиционно расплывчатое изучение души и мозга. В то время в России мало что происходило в той области, которая позднее была названа «вычислительной нейронаукой». С благодушного одобрения Лурии, мой друг Елена Артемьева (блестящий математик и ученица Андрея Колмогорова) и я старались ввести моделирование нейронных сетей в нейропсихологические исследования в Московском университете.

Последующая жизнь в США увела меня дальше от фундаментальных исследований в сторону клинической работы, чем я мог предвидеть в те ранние годы своей карьеры. Но мое понимание мозга и эвристическая метафора, которая направляла это понимание, всегда воодушевлялись ранней интеллектуальной встречей с понятием нейронной сети.

В духе этих ранних влияний на протяжении всей своей карьеры я интересовался — иногда явно, иногда неявно — общими принципами, которые выходят за пределы моей относительно узкой области знания. И это представляется мне своего рода полным интеллектуальным циклом: мое собственное идиосинкразическое понимание мозга породило метафору, которая для меня лично оказалась полезной в понимании социальных катаклизмов, через которые мы проходим. Я надеюсь, что эта метафора будет полезной для других людей.

Я думаю, что обсуждение отношения между автономией и контролем в различных сложных системах и уроки понимания общества, извлеченные из анализа мозга, — хорошее завершение этой книги. Ни одна сложная система не будет успешной без эффективного управляющего механизма, «лобных долей». Но лобные доли функционируют лучше всего, будучи частью высокораспределенной, интерактивной структуры с большой степенью автономии и многими степенями свободы.

Дата добавления: 2015-08-20