«Если условиться, что животные... устроены примерно так же, как БМВ». Фрагмент книги «Сознание как инстинкт»

В апреле в издательстве Corpus выходит книга «отца когнитивной нейронауки» Майкла Газзаниги «Сознание как инстинкт. Загадки мозга: откуда берется психика». «Фонтанка» предлагает прочесть несколько страниц этого доступного и легко читающегося научно-популярного текста.

Майкл Газзанига — американский нейропсихолог, член Национальной академии наук США, ученик и соратник лауреата Нобелевской премии по физиологии и медицине Роджера Сперри. В своей новой книге 82-летний автор, обрамляя речь яркими и веселыми примерами, рассказывает о том, почему сознание невозможно «найти» в человеческом мозге, как оно рождается и при чем тут «Боинг» и БМВ.

У истоков понимания архитектуры мозга

«Допустим, вы, как полагают ваши мама с папой, подающий надежды молодой ученый. Родители дарят вам на Рождество старый будильник и говорят: «Раз ты такой умник, разбери-ка его и собери снова, а потом объясни нам, как он работает». Не вопрос. Всего-то деталей в конструкции — колесики, шестеренки да пружинки, они движутся все вместе, выполняют определенную задачу, какую — нам известно. Вот если бы вы не знали, каково его назначение, а просто держали в руках детали, вам было бы намного труднее.

Тем из нас, кто занимается исследованиями мозга, труднее всего понять, как 89 миллиардов нейронов соединяются друг с другом, давая людям право гордиться своими когнитивными способностями. Мозг рассекают, окрашивают, протыкают, картируют и прослушивают. Аккуратно собраны самые обширные данные, тщательно обследовано множество пациентов с различными повреждениями мозга, изучены особенности психики людей с выдающимися способностями — и все ради того, чтобы проникнуть в интригующие тайны скрытой магии. Раз в году 26000 специалистов собираются на конгресс Общества нейронаук, чтобы обменяться знаниями и своими соображениями о работе мозга, но единая схема, охватывающая всю эту информацию, до сих пор так и не выработана. Почему решение все время ускользает от нас? Что упускают из виду ученые? В середине XX века биолог-теоретик Роберт Розен предложил своей дочери подумать над возможной дилеммой: «В человеческом организме примерно за два месяца все полностью меняется в результате метаболизма, репликации и восстановления. Но при этом ты остаешься сама собой, твоя память, личность — все при тебе… Если наука чересчур увлечется частицами, в погоне за ними по всему организму можно проскочить мимо самого организма».

Розен хотел сказать, что организация живой системы не должна зависеть от материальных частиц, из которых она состоит. Действительно: структурные компоненты и функция мозга — это лишь часть истории. Чтобы связать структуру и функции системы, необходим еще и третий фактор, о котором часто забывают. Упускается из виду организация частей, влияние любых их взаимодействий и связь со временем и окружающей средой. Николас Рашевский, математик и физик-теоретик, профессор Чикагского университета и учитель Розена, назвал это реляционной биологией. В электронной инженерии и системной биологии эти идеи были усвоены, а вот в молекулярной биологии и нейробиологии о них знают мало (или совсем ничего), даже спустя пятьдесят лет после предостережения Розена.

Я сам впервые узнал об альтернативном подходе к изучению организации мозга от Джона Дойла, профессора Калтеха, специалиста по системам управления и динамическим системам, био- и электронной инженерии. Первый урок от доктора Дойла: изучение деталей помогает лишь до известного предела. В школе есть помещения для чтения и приема пищи, для мытья рук и хранения вещей. В жилом доме они тоже есть. Однако школа и дом — совсем не одно и то же, они имеют разное назначение и пропускают через себя совершенно разное число людей. Их главное различие заключается в организации компонентов, в их структуре. Майкл Полани, английский ученый энциклопедист венгерского происхождения, писал, что «работа всей машины подчиняется двум отдельным законам. Принцип конструкции механизма — это закон высшего порядка, и ему подчиняется принцип более низкого порядка — физико-химические основы устройства механизма». Каким-то образом конструкция машины накладывает ограничения на природу, чтобы заставить ее выполнять конкретную задачу. Например, ваша кофемашина сделана из специально сконструированных и точно пригнанных друг к другу деталей, благодаря чему может сварить вам чашку кофе. Как говорит Полани, это наложение граничных условий на законы физики и химии. Он объясняет, что организмы, как и машины, обладают такими же свойствами: «Показано, что работа организма, как и машины, подчиняется двум различным принципам — его строение служит граничным условием для управления физико-химическими процессами, на основании которых орган выполняет свои функции. Следовательно, такую систему можно называть системой с двойным управлением». Принцип устройства организма, о котором говорит Полани, — это его строение, или архитектура, и это дает нам ключ к пониманию работы комплекса психика/мозг. Нам важно это знать.

Архитектура сложной системы

Дойл лучше всех может объяснить, почему такие сложные, состоящие из множества взаимодействующих частей системы — как, например, «Боинг-777» и ваш мозг — успешно выполняют свои задачи, причем быстро и безопасно, а не ломаются, не взрываются и не тормозят. Неудивительно, что слово «сложность», как и «сознание», не получило объективного определения. Мы для наших целей можем выделить три составляющие сложной системы. Система считается сложной, если в ней много (а) компонентов, (b) межкомпонентных связей и взаимодействий, или же компоненты, а также их взаимодействия и связи разнообразны, и (с) если результирующее поведение может быть различным и не всегда предсказуемо. Сконструированные системы уже почти приблизились к биологическим по уровню сложности. Так, «Боинг-777», по оценкам Дойла, содержит 150 000 различных модулей, входящих в подсистемы и связанных в сложные сети и системы управления, в том числе примерно 1 000 компьютеров, которые ведут самолет. При всех очевидных различиях компонентов высокотехнологичных моделей и высокоразвитых биологических систем в их организационной структуре много общего.

Обычно слово «архитектура» ассоциируется у нас с искусством и наукой проектирования зданий и прочих сооружений — скажем, мостов и скоростных автомагистралей, — с их стилем (барокко, ар-нуво) и методами строительства (конструкция может быть, например, глинобитной или из стекла и стали). Возможно, кто-то вспомнит Брунеллески и Палладио. Но под архитектурой понимают еще и сложную структуру чего-либо. Не обязательно здания и не всегда физического объекта. Это может быть организационная структура правительства, каналов интернета, сети нейронов мозга. В самом общем смысле архитектура подразумевает конструирование с учетом граничных условий. Майкл Полани считает граничными те условия, что налагаются запретами всеобщего характера. В строительстве это означает работу с учетом ограничений, которые накладывают строительные материалы (стекло, глина, дерево, кирпич, камень, сталь), выбранное место (районы с достаточно высокой вероятностью пожаров, наводнений, землетрясений и ураганов, равнина или горы, тропики или тундра), назначение здания (жилой дом, оперный театр или автозаправочная станция), а также многое другое. Ну и, конечно, следует учитывать желания владельцев (конечная причина по Аристотелю). Что касается мозга и нервной системы, архитектурные ограничения включают в себя затраты энергии, физические размеры и скорость обработки информации.

И биологическим, и техническим сложным системам свойственна высокоорганизованная архитектура, то есть компоненты этих систем расположены особым образом, что делает систему функциональной и/или устойчивой. Простой пример — ткань годится для изготовления одежды благодаря высокому уровню организации хлопковых волокон. Она устойчива к нагрузкам, которым подвергается одежда, — истиранию и разрыву. И наоборот, в бумаге те же самые волокна ориентированы хаотично, поэтому бумага не выдерживает таких же нагрузок. Поскольку сложные системы с высоким уровнем организации имеют схожую архитектуру, можно ожидать, что и требования к ним предъявляют примерно одинаковые. Их устройство должно обеспечивать «эффективность, гибкость, способность к развитию и устойчивость».

Устойчивость, сложность и хрупкость

Если условиться, что животные, большие и маленькие, устроены примерно так же, как БМВ или небольшой грузовик, будет проще представить себе естественные процессы, протекающие в биологических тканях. Как утверждают Дойл и его коллега Дэвид Олдерсон, не случайно высокоорганизованные системы столь сложны. Эта сложность обусловлена стратегиями конструкции — неважно, созданными искусственно или в ходе эволюции, — которые обеспечивают устойчивость, или, по Дарвину, приспособляемость.

Дойл и Олдерсон предлагают следующее определение устойчивости: «[Свойство] [системы] устойчиво, если оно [инвариантно] по отношению к [комплексу возмущающих факторов]», а квадратные скобки означают, что все эти термины нуждаются в пояснении. В качестве иллюстрации возьмем доступную пониманию сложную систему — одежду. Допустим, вы собираетесь в путешествие с целью полюбоваться северным сиянием. Вам предстоит отправиться зимой на Север, и вы не хотите замерзнуть. Вероятно, вы обеспечите устойчивость в зимнем туре, выбрав пуховый [свойство] костюм [система], который согреет вас при низкой температуре. Но если польет дождь [возмущающий фактор, не предусмотренный техническими условиями] и ваша куртка промокнет, пух перестанет греть. Несмотря на инвариантность (до известной степени) пухового наполнителя по отношению к низким температурам, он не является инвариантным по отношению к воде, то есть при одних условиях он надежен (устойчив), при других нет (хрупок). Если же вы поставите условие «выглядеть изящно» [свойство], а [возмущающим фактором] будет внешняя грузность, все кончится тем, что вы будете красиво смотреться под снегопадом в элегантном костюме (устойчивом к грузности), не инвариантном по отношению к такому возмущающему фактору, как сильный мороз.

Любое свойство, которое делает систему более устойчивой, защищает ее от каких-либо внутренних и внешних рисков. Вместе с тем каждый шаг к устойчивости усложняет систему. К сожалению, ни одно добавленное свойство не будет устойчивым по отношению к любым неожиданностям. Вместе с каждым новым свойством система получает еще одно слабое звено, свойство уязвимости перед новыми непредвиденными обстоятельствами. Значит, как только это выясняется, приходится добавлять другое свойство, компенсирующее вновь возникшую хрупкость. Но вместе с очередным свойством придет и очередное слабое звено, и тогда вновь придется искать защиту. Каждый защитный фактор повышает уровень сложности, что требует дальнейшего его повышения.

Компромиссы между свойствами (характерными признаками) системы всегда приводят к тому, что она проявляет устойчивость по отношению к одним факторам и хрупкость по отношению к другим. Высокоразвитая сложная система отличается устойчивостью и хрупкостью одновременно. Картина устойчивости, неразрывно связанной с хрупкостью, наблюдается повсеместно. Один из моих любимых примеров в биологии взят из исследований развития мозга.

Очевидно, что в нормальной работе мозга важную роль играют нейронные связи. Чтобы его в конце концов скоординированная деятельность привела к поведенческому акту, нейроны одной части должны установить контакт с другой частью мозга. Эволюция, видимо, позаботилась об этом, обеспечив большое перепроизводство нейронов в процессе развития. Структура А посылает структуре В не ровно столько нейронов, сколько требуется, а гораздо больше — для надежности. Природа нашла способ избавиться от лишних нейронов — ввела процесс, получивший название «прунинг» («обрезка»). Когда окружающая среда вносит соответствующий вклад, ненужные нейроны отмирают, и к окончанию периода развития между двумя структурами остается приемлемое число связей. Но, само собой разумеется, появляются и слабые места. Зачастую обрезается больше, чем требуется. В самом деле: некоторые факты доказывают, что в процессе прунинга ошибки развития приводят к аутизму и шизофрении. Сплошь и рядом наблюдается сочетание устойчивости с хрупкостью, и эта концепция лежит в основе понимания организации мозга».

Фрагмент опубликован с разрешения издательства Corpus.