Нервной системы. Холономия (закон целого)

Холономия (закон целого)

Карл Прибрам (Pribram, 1985, 1991) использовал явление голографии, порожденное лазерной технологией, в качестве модели того, каким образом нервные сети могли бы интегрировать широко распространенные области одновременной нервной активности в эмпирически переживаемое целое. В оптической голографии луч лазера проходит через полупрозрачное зеркало, так что часть света попадает непосредственно на фотографическую пластинку, в то время как остальная часть попадает на эту же пластинку, отражаясь от сложного объекта. Это наложение создает интерференционную картину, подобную той, что образуют на поверхности воды дви-

Дословный перевод термина «bootstrap», введенного Дж. Чью применительно к физике сильных взаимодействий и получившего широкое распространение для обозначения «самопорождающих» или самоорганизующихся систем, в которых возникают «эмерджент-ные» или системные свойства более высокого порядка, чем свойства их компонентов. — Прим. пер.

Сознание как эмерджентное качество

99

жущиеся и пересекающиеся волны от нескольких одновременно брошенных камешков. Последующее освещение любой части проявленной фотопластинки лучом лазера позволяет воссоздавать исходную картину в виде виртуального объекта, который выглядит как сфотографированный одновременно с разных сторон. Физик Дэвид Бом (Bohm, 1983) построил на основе этого феномена всеобъемлющую модель физической реальности и центральной нервной системы. И там, и там, отдельные события одновременно «свертываются» в совокупный «скрытый порядок», любая часть которого может быть «развернута» на основе организующих принципов целого.

Прибрам (1985) использовал такие холономные принципы для того, чтобы показать, как нервные сети могли бы свертывать множественные формы информации, которые одновременно накладываются друг на друга в различных областях коры мозга и, в свою очередь, могут развертываться как сознание. Он предположил, что перевод сенсорных сигналов в двумерные составляющие синусоидальные волны (пространственные частоты) осуществляется с помощью преобразования Фурье. Этот процесс свертывания распространяется по коре, подобно волновым фронтам от камешков, брошенных в воду, порождая множественные и широко распределенные узлы взаимного усиления и ослабления. Обратное преобразование развертывает эти паттерны из любой части коры — делая нервные сети чем-то вроде гармонических резонаторов музыкальных инструментов. Прибрам считает, что в пользу такой холоном-ной организации свидетельствует тот факт, что утрата долговременной памяти, судя по всему, зависит от общего объема повреждения коры, а не от повреждения каких-либо отдельных областей. Бом (1983) особо подчеркивал то, как каждый момент осознания сливается в переживаемое по опыту целое, в котором невозможно выделить различные модули модальности восприятия, чувства и мысли. Гордон Глобас (Globus, 1992a) расширил этот подход на саму структуру восприятия, предположив, что у каждого биологического вида все возможные перцептуальные конфигурации окружающей среды в латентной форме содержатся в нервной системе — и, могли бы мы добавить, равным образом содержатся в латентной форме в структуре каждой ситуации, с которой сталкиваются представители этого вида. Идеи холономной организации хорошо со-

100

Сознание, мозг и организм

гласуются с представлением Гендлина об «ощущаемом смысле», где данное «чувство» понимания не имеет никаких различимых частей или компонентов, и в то же время может быть конкретно развернуто или выражено совершенно разными способами.

Первоначально свидетельства того, что нервная система действительно работает по холономному принципу, ограничивались совместным функционированием колонок нейронов зрительной коры в качестве «детекторов признаков» (Pribram, 1985). Однако в недавнем исследовании (Gray, Konig, Engel, and Singer, 1989) были обнаружены синхронные частоты электрической активности коры длительностью в несколько сотен миллисекунд в далеко отстоящих друг от друга колонках нейронов, что привело Прибрама (1991) и других (Barinaga, 1990) к предположению, что это могут быть объединяющие волны непосредственной осведомленности или избирательного внимания. Если бы были обнаружены синхронные частоты в различных ассоциативных областях, участвующих в восприятии, это могло бы быть нейрофизиологическим коррелятом избыточности зрения, слуха, осязания и обоняния, которую Гибсон (1966) положил в основу восприятия конкретной реальности. Такие данные или признаки, свидетельствующие об аналогичной синхронизации на более высоких уровнях функционирования коры, связанных с межмодальными трансляциями, которые, по мнению Гешвинда (1972), играют центральную роль в символическом познании, могли бы иллюстрировать синтезирующую деятельность холономных систем.

Хотя холономия, вполне возможно, показывает интересную согласованность между физической системой (мозгом) и способностью к широкому синтезу в текущем сознании, отметьте также и существование главной проблемы — которая справедлива и для рассматриваемых ниже коннекционистских моделей. По-прежнему совершенно неясно, каким образом такой физический процесс вообще мог бы порождать качественную природу непосредственного перцептуального осознания, если только, что кажется весьма вероятным, ее существование уже не было тайком введено с самого начала. Мы снова видим причинный «процесс», который собирает, организует и реорганизует «нечто», все равно остающееся вне любой количественной концептуальной сети. Конечно, любая демонстрация изоморфизма мозга, мира и сознания чрезвычайно важна,

Сознание как эмерджентное качество

101

поскольку помогает нам преодолевать разнообразные субъект-объектные дихотомии, которые так долго вводили нас в заблуждение, но она тем самым не «объясняет», что такое опыт. Чтобы разобраться в этом, нам нужно, вместе с Гибсоном, более внимательно присмотреться к восприятию и тому, что оно делает.

Коннекционизм

Описания неспецифических организационных и синтезирующих свойств нервных сетей, которые, казалось бы, предлагают наиболее точное отражение функций системы сознательной осведомленности, известны под разными названиями — коннекционизм (Smolensky, 1988), параллельный распределенный процессинг (Rumelhart, Smolensky, McCleland, and Hinton, 1986) и самоорганизующиеся (аутопоэтические) системы (Maturana & Varela, 1987; Varela, Thompson, and Rosch, 1991). Развитая система анатомических связей коры головного мозга человека соединяет между собой пятьдесят пять миллиардов нейронов, каждый из которых имеет десятки тысяч дендритных контактов с другими нейронами и генерирует в среднем сорок электрических импульсов в секунду (Ва-ars, 1988). Это, наряду с одновременной активацией далеко отстоящих друг от друга областей коры и подкорки, уже привело Доналда Хебба (Hebb, 1988) к модели «клеточных ансамблей», описывающей распределенную параллельную обработку данных и непрерывную реорганизацию нервных связей при восприятии и обучении. Коннекционизм добавил к этому математический аппарат, основанный на вероятностном исчислении, необходимом для представления жидкостных процессов термодинамики в терминах множественных аттракторов, репеллеров, пределов и седловых точек (Abraham & Shaw, 1985).

По контрасту с последовательными вычислениями традиционных теорий искусственного интеллекта (см. ниже), вычисления в параллельных системах основываются на волнах возбуждения и торможения, движущихся через нейроноподобные ячейки, которые соперничают и сотрудничают, усиливая и подавляя отдельные паттерны связности (Globus, 1992b). Подобная сеть, основанная на статистических свойствах динамики жидкости, способна «приходить» в кратковременные состояния максимальной «гармонии» с точки зрения «вынуждающих» или направляющих ее задач. Со-

102

Сознание, мозг и организм

гласно Глобасу, эти сети являются n-мерными, а их возможные «состояния» представляют собой совокупные паттерны взаимосвязанности, которые они могут «самоорганизовывать». Однако различные состояния будут иметь очень разные вероятности, в зависимости от нагрузок или «весов» в ключевых узлах взаимосвязанности, которые «настраивают» и вынуждают систему, что на психологическом языке соответствует мотивирующим побуждениям и предыдущему научению. Каждый узел потенциально конкурирует со всеми другими узлами. Состояния сети с высокой вычислительной энергией вводят окружающую систему в нестабильные пики, в то время как состояния с низкой или выровненной энергией образуют впадины, которые действуют как аттракторы. Дискретный входной сигнал создает в подобной системе «возмущения», которые «успокаиваются» в наиболее гармоничную доступную организацию — этот процесс соответствует различным психологическим состояниям восприятия, памяти и чувств. Помимо постоянно меняющихся ограничений, подобного рода система является спонтанно самоорганизующейся, а не следующей правилам. Последовательно структурированные правила и исполнительные программы, столь важные в описаниях традиционной когнитивной науки и теорий искусственного интеллекта, возникают как особые случаи закономерности в системе, которая всегда действует как единое целое. Ее последовательные синтезы распространяются через всю сеть, которая всегда доступна во всей полноте в любой ситуации.

Парадигма коннекционизма вызвала в современной когнитивной науке много обсуждений и критики. Как сторонники (Smolensky, 1988), так и критики (Fodor & Pylyshyn, 1988) указывают, что в качестве концептуальных и эмпирических единиц, «гармонии», «пики» и «впадины» находятся где-то между нейрофизиологией и функциональным когнитивизмом, причем связи в обоих направлениях достаточно спорны. Эти понятия являются пост-неврологическими, но «до-символическими» (Smolensky, 1988). Гордон Гло-бас (1992b) предлагает решение этого спора о том, ближе ли кон-некционизм к неврологии или к когнитивной науке, взамен высказывая гипотезу, что его поля связности, возможно, больше всего соответствуют эмерджентным свойствам самого сознания. «Гармонии», судя по. всему, особенно хорошо согласуются с такими геш-

Сознание как эмерджентное качество

103

тальт-принципами восприятия формы, как простота, равновесие и Pragnanz. Кроме того, «стабилизация» между «пиками» и «впадинами» поразительно напоминает использование Уильямом Джемсом метафоры течения и волн для базовой формы сознания. Действительно, во всех этих разговорах о гармониях, волнах возбуждения и возмущениях есть отчетливое эстетическое качество.

Гарднер (Gardner, 1985) высказал предположение, что параллельные сети коннекционизма можно было бы считать основой когнитивного бессознательного, а сознание — его избирательным последовательным выражением. Однако мы уже видели, что непосредственное сознание — особенно в его презентативном символическом аспекте — само является одновременным синтезом, и что отношение между сознательной и бессознательной организациями целиком зависит от символической системы соотнесения. Поистине, было бы иронией, если бы эта наиболее строгая из когнитиви-стских парадигм, которую оказалось так трудно связать как с неврологией, так и с функциональным когнитивизмом, действительно лучше всего подходила для отражения системы сознательной осведомленности, которой оказалось столь же трудно найти место в современной когнитивной теории.

Глобас (1989, 1990) развивает эту догадку, показывая, как различные характеристики сновидения можно понимать с точки зрения коннекционистских сетей при минимальном принуждении. Тенденция к сгущению и наложению образов в сновидении могла бы отражать нестабильные состояния высокой вычислительной энергии во время БДГ-сна, в то время как другой описанный Фрейдом основной процесс формирования сновидения — замещение — отражал бы внезапный переход от вычислительных сетей с высокой энергией к сетям с низкой энергией. Медитация основывалась бы на постепенной приостановке ограничений лингвистического внутреннего диалога, создающей возможность максимального выражения спонтанной самоорганизации. По мнению Глобаса, это подтверждается распространенностью в таких состояниях опыта абстрактных геометрических фигур, или мандал, который, возможно, дает саморефлексивную картину структурных тенденций в нервной сети в тот конкретный момент.

Конечно, разнообразные вещества, вызывающие психоделические и/или бредовые преобразования сознания, имеют близкое хи-

104

Сознание, мозг и организм

мическое сходство с различными эндогенными нейромедиаторами и модуляторами, которые возбуждают или тормозят синаптические соединения, в частности, серотонином, норэпинефрином, дофамином и ацетилхолином (Dowling, 1992; Kolb, 1990). Поэтому не исключено, что все преобразования сознания, что бы ни казалось их причиной, могут на определенном этапе опосредоваться изменениями этих эндогенных веществ. Судя по всему, эти изменения реально действуют на общую связность нервный сетей и вызывают как снижение ограничений, так и максимум спонтанной самоорганизации.

Если на время отвлечься от вопроса о том, «вызывают» ли нервные сети сознание или же «собирают» его, следует отметить, что коннекционизм в интерпретации Глобаса действительно глубоко созвучен феноменологиям сознания и его преобразований. Вопреки тому, как его интерпретировали его главные когнитивист-ские представители, коннекционизм предлагает интересное отражение способностей к непосредственному синтезу и интеграции, составляющих основу новых когнитивных психологии сознания. Это, в свою очередь, возможно, поможет объяснить проблемы, возникающие при установлении связей между принципами кон-некционизма и более конкретными нервными и когнитивными функциями. По мнению Глобаса, коннекционизм приближает нас к тем действующим в нервных сетях организационным принципам более высокого порядка, на основе которых, согласно концепции Сперри,возникает сознание.

Нелинейная динамика и теория хаоса

Глобас (1992b) и Уолтер Фримен (Freeman, 1991; Skarda & Freeman, 1987) исследовали потенциальную связь между непрерывной реорганизацией перцептуального и символического осознания и принципами коннекционизма, интерпретируя последний с точки зрения нелинейной динамики — так называемых моделей хаоса, появившихся одновременно во многих научных дисциплинах. В математике (Hofstadter, 1981), термодинамике (Abraham & Shaw, 1983), физике флуктуирующих систем, вроде погоды (Gleik, 1987), эмбриологии (Thom, 1975) и электроэнцефалографических исследованиях (Aihara & Matsumoto, 1986; Skarda & Freeman, 1987) ученые начали сосредоточиваться на том, как определенные кон-

Сознание как эмерджентное качество

105

станты формы, обнаруживающиеся на всех уровнях естественного мира — от галактик до водоворотов и морских раковин (Stevens, 1974) — самоорганизуются из, казалось бы, хаотичной или турбулентной среды. Обычно такая турбулентность, образованная пересечением движения множества потоков, создающих сложные интерференционные паттерны, считалась случайной — в традиционном или буквальном смысле «хаотичной». Однако теперь турбулентные системы можно описывать математически с помощью относительно простых уравнений, основанных на многократных итерациях и обратной связи.

Хотя турбулентные системы способны стабилизироваться в более основные спиральные и ветвящиеся структуры, обнаруживающиеся повсюду в природе, они обладают собственной организацией, основанной на кажущихся случайными, но на самом деле детерминистических паттернах, называемых «странными аттракторами». Хаос можно представлять уравнениями, которые отражают чувствительную зависимость от начальных условий, постоянную обратную связь и отношения взаимного сдерживания и принуждения. Уравнения, основанные на чувствительности к начальным условиям, были разработаны для компьютерного моделирования погодных явлений, где небольшие местные изменения могут иметь последствия в гораздо большем масштабе. Уравнения, основанные на взаимном сдерживании и принуждении, были использованы для предсказания регулярных, но внезапных колебаний соотношений численности хищников и жертв в животных популяциях.² К примерам странных аттракторов, определяющих турбулентные системы, относятся аттрактор Лоренца для соленоидных или торовых оснований воздушных потоков (Gleik, 1987) и фрактальные узоры Ман-дельброта (Mandelbrot, 1982), в которых две потоковые структуры, встречаясь друг с другом, образуют повторяющиеся масштабно-инвариантные геометрии, типичные для береговых линий, топографии гор, облаков, морозных узоров на окнах, а также ветвистых структур деревьев и, возможно, дендритов (Globus, 1992b). Если постоянные повторения очень простых процессов могут самоорганизоваться в столь сложные структуры, каковые, судя по всему, Действительно обнаруживаются на всех уровнях реальности, то Нелинейная динамика имеет существенное значение для понимания потенциальных связностей нервных сетей, которые основаны на

106

Сознание, мозг и организм

бесчисленных пересечениях нервных волокон и их электрохимических активациях. Аналогичным образом, модели хаоса можно применять к внезапным реорганизациям и нарушениям непрерывности в сложных социальных системах (Gregerson & Sailer, 1993).

Кроме того, теория хаоса предлагает начала науки структурного изоморфизма физической вселенной, сред обитания живых организмов, организации мозга и потоков и вихрей сознания, поскольку на всех этих уровнях реальности должны действовать одни и те же принципы самоорганизации (см. главы 6 и 13). Однако на данный момент есть несколько более конкретных следствий, которые возникают, когда мы пытаемся применять нелинейную динамику к нервным сетям, познавательной способности и сознанию. Странные аттракторы уже обнаружены в ЭЭГ-ритмах новой коры человека (Friedrich, Fuchs, and Haken, 1991), электрической активности обонятельных долей мозга кроликов (Freeman, 1991) и спонтанной импульсации аксона кальмара (Aihara & Matsumo-to, 1986). Как никак, видимая турбулентность ЭЭГ имеет свой собственный динамический паттерн, или «фазовое пространство». Учитывая их общую холономную организацию, имело бы большой смысл, если бы такую нелинейную динамику можно было найти в повторяющихся и постепенно меняющихся паттернах перцептуального потока в одной модальности, в избыточности многих модальностей восприятия в одной ситуации и в межмодальных резонансах, которые могут составлять основу символического познания.

Хотя Глобас (1992b) предложил нелинейную динамику в качестве основы коннекционистских когнитивных моделей. По-прежнему неясно, как нам перейти от этих «странных» геометрий, включая представления фрактальных свойств в ветвлении дендри-тов нейронов, к динамическому потоку качественного осознания. Разумеется, если одни и те же повторяющиеся организации возникают на всех уровнях природы, мы действительно имеем отношение сложного отражения или изоморфизма между внешне несопоставимыми категориями. Однако трудно понять, как одна из них становится привилегированным уровнем объяснения для других — даже хотя сегодня большинство когнитивистов стремились бы обосновывать сознание в мозге. Вместо этого мы имеем описательное обобщение, что многообразные уровни реальности, включая

Сознание как эмерджентное качество

107

восприятие и сознание, самоорганизуются примерно аналогичным образом.

С тем же успехом могло бы быть и так, что именно динамические потоковые свойства самого восприятия, основывающиеся на движении существ в меняющейся окружающей среде, определяют и формируют нелинейную организацию нервных связей. Тогда нервные сети могли бы локализовать свойства, которые представляют собой чувственную сторону живых форм, и служить их конкретным примером. Объясняют ли нервные сети восприятие, или же наоборот? Последняя точка зрения выглядит менее сомнительно «идеалистической», если помнить о том, что в эволюции и онтогенетическом развитии функции, как правило, появляются раньше устойчивых структур, которые обеспечивают их дальнейшую специализацию и способствуют их более комплексному развитию. Если на основе экстраполяции этого принципа считать, что в эволюции функция присутствует раньше, чем структура, которая ее локализует, то отсюда следует, что нервные сети участвуют в сборке и дифференциации сознания, но не обязательно в его создании. Нейрофизиология может не столько объяснять сознание, или восприятие, или мышление, сколько показывать, как они конкретизируются и всё больше развиваются. С этой точки зрения, нейронаука не объясняет те способности, на объяснение которых претендует. Скорее, они объясняют ее.

Варела, Томпсон и Рош (1991) сходным образом утверждают, что самоорганизующиеся коннекционистские сети должны реализоваться и вводиться в действие посредством перцептуально управляемых действий, которые не имеют «объяснения» на физиологическом уровне анализа. Опыт и действие должны быть несводимыми категориями подвижных организмов. В конце концов, потоки и погодные системы, хотя и напрашиваются на антропоморфизм, однако сами не являются сознательными. Нам может понадобиться узнать гораздо больше о восприятии как таковом, прежде чем мы будем знать, что делать с этими изоморфизмами.

Что ведет, когда мы подходим к сознанию с нелинейной динамикой взаимосвязанности и странными аттракторами? Удалось ли °бъяснить динамику, открытый поток сознания в количественных физических терминах? Или, возможно, в большей части современной науки произошло интригующее преображение, так что, после

108

Сознание, мозг и организм

нескольких сотен лет сосредоточения на линейном и неживом, мы теперь начинаем выискивать те физические свойства природы, которые фактически отражают форму нашего собственного существования?

Искусственный интеллект:

функции сознания как эмерджентные

качества рекурсивного вычисления

Основное направление исследований искусственного интеллекта (ИИ), основанное на последовательном численном моделировании когнитивных функций, всегда делилось в плане понимания природы и функции сознания. Для большинства исследователей ИИ сознание является чисто эпифеноменальным и, безусловно, не имеющим отношения к алгоритмическим вычислениям, на которых они моделируют разнообразные «экспертные системы». Однако для меньшинства сознание относится к функциям, которые можно было бы рассматривать как эмерджентные на достаточно сложных уровнях вычисления — и потому вовсе не обязательно считать специфическими для нервных систем. С этой точки зрения, исполнительные возможности, ассоциирующиеся с сознанием, представляют собой эмерджентные свойства любой вычислительной системы с достаточными уровнями рекурсивной самомодификации. Очень немногие (Hofstadter, 1979) не исключают возможности того, что достаточно сложная вычислительная система каким-то образом станет качественно сознательной или, по крайней мере, будет невозможно точно установить, произошло ли это с ней. Тот факт, что все такие самосоотносительные системы до сих пор находились в разумных существах, рассматривается как эволюционная и историческая случайность. Ирония состоит в том, что понятия холизма и эмерджентности, традиционно ассоциировавшиеся с виталистским, гештальтистским и системно-теоретическим подходами, используются в этой независимой субкультуре ИИ в поддержку «механистического» объяснения качественного сознания.

Основная догма идеологии ИИ состоит в том, что ум можно сравнить с компьютерной программой, функционирующей в аппаратной среде, которая может быть или цифровой, или нервной —

Сознание как эмерджентное качество

109

при этом мозг рассматривается как разновидность цифровой системы, основанной на бинарной структуре электрической активности нейронов. Филипп Джонсон-Лярд (Johnson-Laird, 1983, 1988) считает, что функциональные способности сознания к руководству и самосоотнесению должны быть присущи любой вычислительной системе более высокого порядка с исполнительным процессором, который имеет доступ к моделям самого себя и способность рекурсивно встраивать такие модели друг в друга. Хотя любая модель себя, которую бы имела такая система на логических основаниях, остается частичной и неполной, по мнению Джонсона-Лярда, здесь нет опасности бесконечного регресса, как в неком нарциссическом тупике зеркал, отражающих зеркала, поскольку любая вычислительная исполнительная функция имела бы ограниченную обрабатывающую способность. Кстати, с этим же моментом столкнулся Р. Д. Лэинг (Laing, 1970) в своей продуманно-рекурсивной феноменологии межличностного осознания.

Большинство подходов ИИ сочетают сильный вариант поведенческого функционализма с представлением о ненужности нейрофизиологии для теории ума и сознания. Исключение, разумеется, составляет современный коннекционизм, который пытается моделировать такую систему, как мозг, с точки зрения ее взаимосвязанности и параллельной обработки. Однако для основной традиции, берущей начало от Ньюэла и Саймона (см. Gardner, 1985), мозг — это просто одна из потенциально очень различно организованных систем, достаточно сложных,, чтобы иметь «ум», с точки зрения функциональной способности. Это привело к массе напыщенных восторгов в отношении злополучного «теста Тюринга» (Turing, 1950). Если компьютер на основе одного лишь своего внешнего функционального поведения может убедить скептического наблюдателя в том, что он обладает человеческим сознанием, значит, с точки зрения радикального бихевиоризма, подразумеваемого этой традици-^ей, он действительно им обладает. Согласно так называемой «сильной» версии ИИ, которую так эффективно критиковали Сирль (Searle, 1980) и другие, что теперь у нее мало сторонников, нечто вроде самосоотносительного сознания действительно должно возникать при достаточно сложной рекурсии. Согласно «слабому» ^Варианту, в принципе, возможно вычислительное моделирование Чего угодно, и сюда безусловно входило бы и сознание, если бы его

110

Сознание, мозг и организм

действительные исполнительные функции можно было достаточно точно описать. Проблема, разумеется, в том, что большая часть того, что «делает» сознание, является свободным, непредсказуемым и не определяется правилами.

Дуглас Хофштадтер (1979) попытался включить именно эти характеристики сознания в свою оценку вычислительных рекурсивных систем с точки зрения их потенциала к полной реорганизации и тому виду новизны, который традиционно считался областью самосоотносительного символического познания. По его мнению, достаточно сложные циклы обратной связи, в конце концов, должны начать подчиняться теореме Гёделя, с которой мы уже сталкивались на более качественном уровне, говоря о «вхождении в роль другого». По теореме Гёделя, любая система, которая ссылается на саму себя, будет также потенциально модифицировать себя вплоть до непредсказуемости в отношении ее завершения и согласованности. Это представление об ограничении само-описы-вающих систем обычно использовалось для опровержения той идеи, что самоосознанию принципиально возможно придать неизменную, формальную, вычислительную структуру (Lucas, 1961; Kugler, 1987). Тем не менее Хофштадтер логически прав, утверждая, что если бы вычислительная система, вероятно, к ярости программистов, которые пытались бы ее использовать, стала достаточно сложной для спонтанной «гёделизации», то ее свободные самоорганизации были бы, по меньшей мере, функциональными аналогами нашего рекомбинаторного осознания. Однако важно напоминать себе, что живым источником этого феномена и местом, откуда он был абстрагирован в математические вычисления Гёделя, является рекурсивный диалог между «я» и «объективным я», самостью и другим. Мы находим корни этой способности в невербальном, несистематическом зрительно-кинестетическом отражении между матерью и младенцем. Иными словами, она основана на самосоотносительно порождаемых паттернах телесно воплощенной первичной чувствительности.

Дэниэл Деннет (Dennet, 1991) сходным образом заменяет модель сознания, которую он называет «Картезианским театром» с приватным зрителем-гомункулусом, моделью «множественных эскизов» [multiple-draft], допускающей последовательный синтез осознания от момента к моменту, но не требующей никакого внут-

Сознание как эмерджентное качество

111

реннего исполнительного наблюдателя. Однако не исключено, что он тоже упускает из виду возможность того, что действительная множественность моментов сознания основывается на живом, воплощенном переходе в самосоотносительном осознании от одной роли к другой. Эти функции вообще допускают вычислительное моделирование только потому, что они уже непосредственно переживаются как сознательные.

Хофштадтер подходит к этой проблеме происхождения функций сознания более прямо, чем любой другой представитель традиции ИИ. Если разум, по аналогии с программным обеспечением, не зависит от аппаратной среды системы, по отношению к которой он эмерджентен, то он является «переносимым» — что по его терминологии означает, что он может быть реализован не только в нервной системе. По мнению Хофштадтера, это было бы так, если бы наша самосоотносительная способность была непосредственным эмерджентным свойством того, что он считает бинарной структурой электрической активности нейронов. Это поразительно священная догма традиции ИИ, восходящая к Маккаллоху и Питцу и их концепции нейронального логического исчисления (см. Gardner, 1985). Хофштадтер признает, что если символические познавательные способности в действительности основываются на «аппаратной среде» чувственного восприятия, а не на нейрональных переключениях, то они могут не быть столь легко переносимыми. Он признает, что его собственные, порождаемые компьютером случайные фразы хотя порой и имитируют непредсказуемость творчества, однако лишены именно «образности». Это, возможно, говорит о том, что мышление основано на качественных паттернах восприятия, что исключало бы модель Хофштадтера. Если «оборачивание назад» символического познания происходит не «на» нейро-нальные переключения, а «на» перцептуальные схемы, которые, в конечном счете, ощущаются, отсюда следует, что весь символизм имеет качественную основу. Ум не может спонтанно возникать из системы, неспособной чувствовать — независимо от ее рекурсивной сложности.

Недавняя попытка рассмотрения вопроса о соотношении мышления и восприятия с точки зрения ИИ принадлежит Рэю Джекен-Доффу (Jackendoff, 1987). Исходя из отчетов вюрцбургских интрос-пекционистов о мышлении как неосязаемом, лишенном образа

112

Сознание, мозг и организм

«знании, что», он предполагает, что центральный вычислительный уровень, на котором могли бы возникать подобные процессы, должен совершенно не зависеть от модальности восприятия; в ином случае, он не переживался бы как неощутимый. Поэтому в плане нейрофизиологической локализации он помещает мышление в «третичных» конвергентных зонах, соединяющих модально-специфичные ассоциативные области. В соответствии с этим, символические познавательные способности будут «нейтральными» или «общими» с точки зрения субъективных качеств, по контрасту с высокоспецифичными перцептуальными модулями для зрения, осязания-движения и слуха. Мышление было бы потенциально вычислительным именно потому, что оно не зависит от качественного восприятия. Однако модель Джекендоффа работает только для репрезентативного символизма, но не для презентативного символизма эстетики. Последняя, как мы видели, требует эмпирического погружения в ее качественные средства выражения. Вдобавок, Джекендофф упускает ту возможность, о которой будет идти речь в большей части последующего изложения, что переживания, возникающие как эмерджентные качества третичных конвергентных зон новой коры, являются не нейтральными или общими, а скорее специфически синестетическими и межмодальными — что придает символическому ощущаемому смыслу его неоспоримое и неописуемое «ощущение».

Вычислительные подходы к сознанию как эмерджентной синтезирующей способности сталкиваются с целым рядом затруднений. Вслед за Сирлем (Searle, 1980, 1992), мы могли бы сказать, что у компьютеров есть правила и синтаксис, но нет семантики — в прямую противоположность высшим обезьянам, обученным языку жестов (см. главу 5). Программы дают правила для манипулирования знаками, но даже когда такие манипуляции проходят тест Тю-ринга, весь трюк состоит в том, что только программист, но не программа, может приписывать порождаемым знакам какое-либо значение. Это можно выразить еще лучше путем сопоставления репрезентативного символизма, эксплицитно подчиняющегося правилам и использующего высокоавтоматизированные коды, с качественно ощущаемой многозначностью презентативного символизма. Создаваемые исследователями ИИ модели синтаксиса и познания, управляемого правилами, работают очень хорошо, по-

Сознание как эмерджентное качество

113

скольку в этих процессах используются высокостандартизованные коды. Но когда мы рассматриваем презентативную сторону символической познавательной способности, то видим, что эмпирическое погружение в выразительные средства едва ли поддается алгоритмическому описанию. Те, кто считает, что искусственный интеллект моделирует эмерджентные свойства сознания, полностью ошибаются. Компьютерные модели, возможно, отражают дальнейшую эволюцию полностью отдельного когнитивного бессознательного, но не имеют ничего общего с действительными функциями сознания. Иными словами, успехи искусственного интеллекта связаны с реализацией высокоавтоматизированных процессов, основанных на правилах — и даже с их дальнейшим развитием до уровней сложности, выходящих за пределы всего, что могли автоматизировать разумные существа. Решающим шагом в этом развитии было бы отделение систем, следующих правилам, от чувственных способностей, которым они в ином случае были подчинены и из которых они развивались в контексте организми-ческой эволюции.

Хьюберт Дрейфус (Dreyfus, 1982) привлекает внимание к родственному затруднению в проекте ИИ по созданию полной вычислительной науки разума. Вместе с Виттгенштейном (1953) и Хай-деггером (1927) мы можем понимать формальные замкнутые системы — допускающие алгоритмическое представление — как абстракции из обычного языка и нашего повседневного опыта мира. И значит проблема состоит в том, что эти последние не поддаются вычислению или замыканию в' формальную систему. Дрейфус вторит идеям Виттгенштейна об обычном языке,³ Хайдеггера — о Dasein, Баарса — об импликативном «контексте» текущего осознания, родственным представлениям Сирля (1992) о «подоплеке» и тому, что говорил Шютц (Schutz, 1962) о неизбежно имплицитном, не подвергаемом сомнению «здравом смысле», который непрерывно реорганизует себя с точки зрения требований текущей ситуации. Мы не можем в явном виде сформулировать такую подоплеку, а если попытаемся, то получим нечто вроде Dasein Хайдеггера — «правило» которого состоит в экзистенциальной открытости миру. Подразумеваемый здравый смысл невозможно полностью определить, поскольку приближение к такого рода формальной вычисли-Мости должно сразу же создавать у самосоотносительного, само-

114

Сознание, мозг и организм

описывающего, символизирующего существа новую подразумеваемую подоплеку понимания. Совершенно неясно, как с такого рода непрерывной реорганизацией могли бы справиться и недавно предложенные модели интерактивного, нерепрезентативного искусственного интеллекта (Preston, 1993). Как подчеркивают Дрейфус и Сирль, трудно представить подобную непрерывную перестройку контекста в качестве части любой вычислительной системы, тем самым не утратив самую сильную сторону формальных или экспертных систем, состоящую в их способности к поразительно сложным алгоритмам, основывающимся на правилах.

Сознание — это нечто «о» «мире» и «в» «мире». Сознание должно быть столь же открытым, как его первичная перцептуаль-ная осведомленность об этом мире и, в нас, диалогическая самоотнесенность, которая реорганизует такую непосредственную чувствительность. Мы ошибались бы, если бы вместе с Лэшли (Lashley, 1960) искали в любой феноменологии свидетельства бессознательных функций, синтезируемых в текущем осознании. Скорее, восприятие и окружающая среда, которую оно «воспринимает», лучше всего способны рассказать о самосоотносительном сознании, как «оборачивающемся назад» на это восприятие и реорганизующем его.