Мозг: прошлое и будущее - страница 17

. Теория информации Шеннона постоянно используется в инженерном деле и информатике для измерения того, с какой надежностью входящие данные соответствуют исходящим. В сущности, мы сталкиваемся с теорией информации, когда сжимаем мегапиксельные фотографии в килобайтовые jpeg-изображения, не теряя деталей, или передаем файлы по Ethernet-кабелям дома или на работе. Чтобы такие задачи хорошо исполнялись, инженерам надо подумать, как лучше всего распаковывать сжатые данные цифровых изображений и как быстро и точно понять и декодировать сигнал, переданный по кабелю, при каждой загрузке и выгрузке. Подобные проблемы тесно связаны с вопросами сохранения данных в биологической памяти и своевременной передачи по нервным волокнам в мозг потенциалов действия, содержащих сенсорную информацию. Для численного описания функционирования нейронов исключительно полезны математические модели теории информации и обработки сигналов в целом[81].

Когда мы представляем себе мозг как электронное устройство, то совершенно естественно анализировать данные о работе мозга при помощи инженерных методов, например, теории информации или моделей машинного обучения. В некоторых случаях аналогия «мозг-компьютер» заводит исследователей еще дальше – заставляет сопоставлять отделы мозга с макро-деталями компьютера. В книге, вышедшей в 2010 году, нейрофизиологи Рэнди Гэллистел и Адам Кинг утверждают, что в мозге должно быть оперативное запоминающее устройство, как у прототипического компьютера – машины Тьюринга[82]. Машина Тьюринга перерабатывает данные, записывая и считывая нули и единицы на ленте, и операции считывания и записывания совершаются в соответствии с набором правил в машине («программой»), а лента и есть машинная память, аналогичная дискам или полупроводниковым микросхемам памяти в современных персональных компьютерах[83]. Гэллистел и Кинг полагают, что если все хорошие компьютеры основаны на подобных механизмах запоминания, значит, и мозг тоже. Таким образом, авторы ставят под вопрос современную догму, что основа биологической памяти лежит в изменениях синаптических связей между нейронами – такую модель трудно уподобить памяти по Тьюрингу: по их мысли, такой синаптический механизм слишком медленный и негибкий, несмотря на то что его подтверждает колоссальное количество экспериментальных данных[84]. Хотя гипотеза Гэллистела и Кинга не общепринята, все же это примечательный пример того, как аналогия «мозг-компьютер» берет верх даже над теориями, выведенными из наблюдений. Когда смотришь сначала на мозг, потом на компьютер, потом снова на мозг, и вправду трудно понять, что из них что вдохновило.

Видимо, в ассоциации «мозг-компьютер» есть что-то духовно-мистическое. Говорят, что даже Джон фон Нейман впервые задумался о синтезе информатики и нейробиологии, когда незадолго до смерти вернулся в лоно католической церкви (фон Нейман умер в 1957 году от рака поджелудочной железы)[85]. Впрочем, нет никаких данных, что фон Нейман на протяжении всей жизни хоть как-то интересовался религией, хотя и крестился в 1930 году, когда собирался жениться в первый раз. Возвращение к Богу на смертном одре, своего рода попытка застраховать душу в последний момент, – клише, поэтому странно себе представить, чтобы человек одновременно с этим задумался о материальной основе души как таковой на языке машин. Однако в некотором смысле эти представления легко примирить, поскольку приравнять органический разум к неорганическому механизму – значит получить надежду на секулярное бессмертие если не для себя, то для своего биологического вида. Если мы есть наш мозг, а наш мозг изоморфен механизму, который мы можем создать, значит, мы в силах представить себе, что мозг можно ремонтировать, клонировать, достраивать, воссоздавать, передавать в пространстве или вечно хранить в полупроводниковом анабиозе, чтобы разбудить, когда придет время. Отождествляя мозг с компьютером, мы еще и молчаливо отказываемся от своего подлинного физического «я», грязного, смертного, непонятного, и замещаем его идеалом, от рождения избавленным от бремени плоти.