Разговоры о сознании раздражали не только нейрофизиологов. То же можно было сказать о психофизиках и когнитивистах. Около года назад психолог Джордж Мандлер организовал курс семинаров на психологическом факультете Калифорнийского университета в Сан-Диего. Семинары продемонстрировали, что едва ли существует консенсус по поводу формулировки проблемы, не говоря уже о ее решении. Большинство докладчиков, похоже, не думали, что решение возможно в ближайшем будущем, и просто обходили эту тему. Только Давид Ципзер (еще один бывший молекулярный биолог, ныне работающий в этом университете) разделял мои взгляды, а именно, что сознание, по-видимому, связано с каким-то специальным нейронным механизмом, вероятно, распределенным по гиппокампу и ряду областей коры, и что экспериментальное выявление хотя бы общей природы этого механизма не является чем-то невозможным.

Любопытным образом в биологии порой именно те ключевые проблемы, которые кажутся неразрешимыми, сдаются легче всего. Это потому, что набор даже отдаленно пригодных решений бывает настолько мал, что в конце концов мы неизбежно приходим к правильному. (Пример такой проблемы обсуждается в конце гл. 3.) По-настоящему трудны для разрешения те биологические вопросы, где правдоподобных ответов имеется чуть ли не бесконечное множество и нужен кропотливый труд, чтобы попытаться в них разобраться.

Одно из главных препятствий к экспериментальному исследованию сознания – то, что люди могут рассказать нам о сознаваемом (например, что они утратили способность различать цвета и видят теперь только оттенки серого), но от обезьян этого добиться куда труднее. Конечно, обезьян можно, затратив немалые усилия, научить нажимать одну кнопку, если они видят вертикальную линию, и другую, когда им показывают горизонтальную. Но человека можно попросить представить себе цвет или вообразить, что он шевелит пальцами. Непросто дать такое задание обезьяне. И все же в голову обезьяны мы можем заглянуть с гораздо большим разрешением, чем в голову человека. Следовательно, небесполезно иметь какую-то теорию сознания, хотя бы условную, чтобы руководствоваться ею в опытах как на людях, так и на обезьянах. Подозреваю, что сознание может обходиться без постоянной работы системы долгосрочной памяти, но краткосрочная память для него необходима. Непосредственно из этого следует, что нужно обратиться к молекулярной и клеточной природе краткосрочной памяти – вопросу, который обычно игнорируется, – а это можно проделать на животных, даже на таком недорогом и относительно несложном, как мышь.

А как быть с теорией? Нетрудно заметить, что какая-то теория необходима, поскольку любое объяснение работы мозга должно описывать сложные взаимодействия большого числа нейронов. К тому же эта система в высшей степени нелинейна, и нелегко предугадать, как именно поведет себя любая сложная модель.

Вскоре я узнал, что по этой части ведется много теоретической работы. Она распадалась на множество отдельных школ, представители каждой из которых не особенно любили ссылаться на работы других. Это обычное свойство областей, в которых не появляется определенных выводов. (Яркими примерами могут служить философия и теология.) Я возобновил знакомство с теоретиком Дэвидом Марром (которого встречал еще в Кембридже), когда он вместе с другим теоретиком, Томазо (Томми) Поджио, 1 апреля 1979 г. прибыл на месяц в Солковский институт для обсуждения проблем зрительной системы. Увы, Дэвид безвременно скончался в возрасте всего лишь тридцати пяти лет, но Томми (ныне в Массачусетском технологическом институте) все еще в добром здравии[61] и стал моим близким другом. Впоследствии я познакомился со многими теоретиками, занимающимися мозгом (их слишком долго тут перечислять), в основном на конференциях. С некоторыми я сошелся ближе благодаря частным визитам.

Основная доля теоретических построений касалась нейронных сетей – то есть моделей, в которых группы единиц (подобных нейронам) сложным образом взаимодействуют для выполнения какой-то функции, связанной – нередко весьма отдаленно – с тем или иным аспектом психологии. Была проделана большая работа по обучению подобных сетей с помощью простых правил – алгоритмов, разработанных теоретиками.

В недавнем двухтомнике под заглавием «Параллельная распределенная обработка», или ПРО (Parallel Distributed Processing, PDP), описывается основная работа одной из теоретических школ – группы из Сан-Диего и примыкающих к ней. Он вышел под редакцией Дэвида Румельхарта (ныне работает в Стэнфорде) и Джея Мак-Клеланда (ныне в университете Карнеги – Меллона), в издательстве Bradford Books. По меркам объемистого и достаточно академичного издания книга оказалась бестселлером. Результаты, изложенные в ней, столь впечатляющи, что метод ПРО оказал огромное влияние как на психологов, так и на специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ), в особенности при разработке нового поколения высокомощных (многопоточных) компьютеров. Он, похоже, сулит новую волну в психологии.

Нет сомнения, что получены весьма многообещающие результаты. Например, можно смоделировать, как нейросеть хранит «память» о разных комбинациях импульсов своих «нейронов» и как любой небольшой фрагмент картины импульсов (the cue) может вызвать из памяти всю картину целиком. Или то, как подобная система может обучаться опытным путем, усваивая негласные правила (так же как ребенок обучается правилам грамматики родного языка, не будучи способен сформулировать их). Один из примеров такой сети – сеть NetTalk, разработанная Терри Сейновски (Terry Sejnowski) и Чарльзом Розенбергом, – демонстрирует поразительные способности машинки обучаться грамотному произношению письменного текста на английском, даже такого, с которым она не встречалась ранее. Терри, с которым я хорошо знаком, устроил однажды впечатляющий показ за обедом для сотрудников Солковского института. (Он также рассказывал о ней в телепередаче Today.) Эта простая модель не понимает, что она читает. Ее произношение никогда не бывает совершенно правильным, в том числе потому, что в английском произношение иногда зависит от значения.

При всем при том у меня имеются заметные поводы для скепсиса в отношении успехов, достигнутых на данный момент. Во-первых, используемые «единицы» практически всегда обладают свойствами, не встречающимися в природе. Например, одна и та же единица может давать возбуждение на одних своих терминалах и торможение на других. Наши современные данные о мозге, пусть и ограниченные, указывают на то, что это если и происходит, то нечасто, по крайней мере в новой коре. Следовательно, невозможно проверить все подобные теории на уровне нейробиологии, поскольку самый первый и очевидный тест они полностью проваливают. На это теоретики обычно отвечают, что без проблем можно адаптировать модели так, чтобы сделать их в этом отношении более приближенными к реальности, но на практике они себя этим никогда не утруждают. Возникает ощущение, что они и не хотят знать, верна их модель или неверна. К тому же наиболее эффективный алгоритм из тех, что ныне в ходу [т. н. метод обратного распространения ошибок], представляется крайне маловероятным в нейробиологии. Все попытки преодолеть данное конкретное затруднение кажутся мне весьма натянутыми. С неохотой я вынужден заключить, что эти модели – не настоящие теории, а скорее демонстрации. Они схоластические доказательства того, что единицы наподобие нейронов и в самом деле могут творить чудеса, но вряд ли есть основания предполагать, что реальный мозг работает именно так, как они указывают.