Крупные нейрофизиологические проекты, призванные понять мозговую деятельность на основании моделирования или исследования каждой клетки, показывают, как мы одержимы идеей сверхсложности мозга: в других областях науки такое бывает крайне редко. Если бы у нас и в самом деле были средства для полного изучения и измерения структуры и деятельности человеческого мозга, мы, вероятно, сумели бы пролить свет на его устройство и работу, но с той же вероятностью не увидели бы за деревьями леса (или по крайней мере больших его участков). Представим себе, что мы пытаемся проанализировать великое историческое событие, например, Французскую революцию, проследив анонимные передвижения каждого человека в каждом доме и на каждой улице по всей стране. Если мы методически прочешем каждый день с 1789 по 1799 год, то, скорее всего, сумеем отследить перемены общественно-политического климата и зарегистрировать эпицентры смуты; но удастся ли нам выявить главных игроков – Дантона и Робеспьера, якобинцев и жирондистов, Людовика, тайно бегущего из Парижа? Удастся ли объяснить, какую роль они играли? Или же мы отвлечемся на похождения остальных 28 миллионов французов? Разумнее было бы объединить большие группы населения в классы и сословия (то есть типы клеток), которые коллективно обеспечивали общественные перемены.

* * *

Один из немногих организмов, нервная деятельность которых на сегодня описана практически полностью, – скромный червь нематода. Однако «воссоздать» в любом смысле слова мозг этого существа мы пока не в силах[165]. Сегодня ученые в состоянии измерить активность и связность каждой клетки в нервной системе этого червя, однако попытки симулировать ее поведение находятся в зачаточном состоянии[166]. Многие ученые, вероятно, согласятся, что самые важные открытия в области нейробиологии нематоды дает нам не анализ полных баз данных, а узконаправленные эксперименты по изучению того, каким образом конкретное поведение червя – как он ползает, как откладывает яйца – соотносится с небольшим количеством определенных клеток, генов или сигнальных путей. В других отраслях биологии также удалось получить полные данные о генетических особенностях той или иной клетки, о том, какие гены включены, а какие выключены, о взаимодействиях между генными продуктами (белками). Данные на масштабе так называемых омов позволяют современным ученым исследовать, как многочисленные молекулы взаимодействуют в ходе процессов наподобие роста и коммуникации клеток. Но даже такая информация, как правило, дает больше всего результатов, если исследователям удается свести все к небольшому количеству факторов, которые их особенно интересуют; тогда можно изучить происходящее более подробно и лучше проверить, какую роль играет каждый фактор.

Такие примеры показывают, как опасно путать данные с пониманием. Усердный поиск информации не всегда приводит к пониманию, а понимание не обязательно строится на всех и даже на большинстве данных, которые мы можем получить и проанализировать. Задумаемся, что такое, например, понимать устройство машины. Если вы водите, то, вероятно, отчасти представляете себе, как она работает. Если машина оборудована стандартным двигателем внутреннего сгорания, то в ее цилиндрах воспламеняется бензиново-воздушная смесь, расширяется, вращает коленвал, который затем передает энергию колесам и заставляет машину двигаться. Если знаешь, как работает машина, на таком базовом уровне, это не гарантирует, что ты можешь ее починить или собрать из запчастей, – для этого нам обычно нужны механики. Напротив, если увидишь чертежи современной машины или даже видео о том, как работают все ее механизмы, то, скорее всего, не сможешь понять, каковы функции большинства ее компонентов, даже если узнаешь несколько основных элементов. А симулировать машину при помощи чертежей еще труднее: чтобы сделать это хорошо, потребуется, вероятно, огромное количество дополнительных сведений о различных факторах вроде трения, полноты сгорания, теплопередачи, – всего того, что выходит далеко за рамки необходимых основных представлений об устройстве машины.

А задача достичь холистического понимания мозговой деятельности, в противоположность попыткам разобраться в устройстве машины, изначально неверно поставлена. Ведь машина выполняет одну-единственную самодостаточную функцию: это средство транспортировки пассажиров[167]. А мозг – многогранная, многоцелевая сущность, которая не в состоянии функционировать в отрыве от организма, в состав которого входит. То, как мозг обеспечивает сознание, скорее всего, сильно отличается от того, как он руководит принятием решений, засыпает или переживает судорожный припадок. Вспомните собственный жизненный опыт. Когда вы ведете непринужденный разговор с другом, то одновременно, скажем, смотрите в окно, наблюдаете, как качаются на ветру деревья, вспоминаете стихотворную строку, расслабляетесь после тяжелого рабочего дня, но то, как вы взаимодействуете с другом, имеет мало отношения к тому, как вы воспринимаете деревья или вспоминаете стихи, как и к тому, как меняется ваше настроение, когда вы сбрасываете напряжение. Более того, можно попытаться объяснить каждое явление в отрыве от остальных. За разнообразными ролями мозга в разных областях – коммуникацией, зрительным восприятием, эмоциональной регуляцией – стоят совсем разные механизмы. Так что все это можно в значительной степени разобрать по отдельности, и на сегодня мы и в самом деле располагаем обширными рудиментарными знаниями об этих процессах во всем их разнообразии.

Требовать, чтобы нейрофизиологические исследования принимали в расчет все функции мозга на уровне отдельных клеток, синапсов и молекул – значит применять к этому органу особые стандарты. Все это ставит перед исследователями практически недостижимую цель – и вдобавок эта цель, скорее всего, не необходима и не достаточна для осмысленного понимания множества разнообразных задач, которые выполняет мозг. Как мы уже видели, многие отделы мозга, вероятно, даже не нужны для обеспечения его основных функций.

Хотя свойства мозга и в самом деле сложны и загадочны, количественная сложность устройства мозга отнюдь не ставит его особняком среди прочих творений природы и других частей тела. Прикрывать мозг завесой сложности – значит произвольно выделять его из общего ряда: это тоже дихотомия тела-разума, только в иной форме.

Чтобы ощутить, как сложна человеческая природа, возьмем хотя бы Токио. Беспорядочная городская застройка вмещает свыше 30 миллионов жителей, экономика города превосходит по развитию почти все страны, а пейзажи напоминают уходящие за горизонт скопления башенок из детских кубиков, – словом, Токио входит в число крупнейших городских территорий мира. Чтобы стать таким, как сегодня, этот город прошел путь от крошечной рыбацкой деревушки до мегаполиса, был дважды разрушен и дважды возрожден – наглядное свидетельство социально-технических успехов нашего биологического вида в современную эпоху.