Как работает мозг

Но если мы опускаемся на уровень репрезентаций, мы сталкиваемся с менее эфемерными сущностями, которые можно точно сосчитать и сравнить. Хорошая теория психологии должна предполагать, что репрезентации, требующиеся для более «сложной» задачи, содержат больше символов или запускают более длинную цепочку демонов, чем репрезентации, требующиеся для «легкой» задачи. Она должна предполагать, что репрезентации «похожих» объектов содержат больше общих символов и меньше различных символов, чем репрезентации «непохожих» объектов. «Примечательные» объекты должны иметь репрезентации, отличные от всех соседних объектов; «незаметные» объекты должны иметь одинаковые репрезентации.

Исследователи в русле когнитивной психологии пытались рассматривать под разными углами вопрос о внутренних ментальных репрезентациях, анализируя сообщения людей, время реакции и совершенные ошибки в то время, когда эти люди запоминали, решали задачи, узнавали объекты и делали выводы из опыта. То, как люди обобщают опыт, пожалуй, самое наглядное доказательство того, что мозг использует ментальные репрезентации, причем в огромном количестве.

Предположим, вам требуется некоторое время, чтобы научиться читать слова, написанные новым причудливым шрифтом, украшенным завитушками. Вы потренировались на нескольких словах и теперь читаете этот шрифт также быстро, как любой другой. Теперь вы видите знакомое вам слово, которого не было в вашем тренировочном упражнении, – скажем, слово elk («лось»). Придется ли вам заново узнавать, что это слово – существительное? Придется ли вам заново учиться произносить его? Узнавать, что референт этого слова – животное, как этот референт выглядит, что он обладает весом, дышит и кормит детенышей молоком? Конечно, нет. Но это тривиальное умение кое о чем говорит. Ваше знание о слове elk не привязано напрямую к физическим очертаниям напечатанных букв. Если бы это было так, то при использовании нового шрифта ваше знание не имело бы связи с буквами, написанными иначе, и было бы недоступно до тех пор, пока вы не выучите заново все связи. Значит, ваше знание должно быть связано с неким узлом, номером, адресом в памяти или статьей в ментальном словаре, представляющей абстрактное слово elk, причем эта статья должна быть нейтральна по отношению к тому, как это слово пишется и произносится. Запомнив новый шрифт, вы создали новый визуальный механизм запускания для букв алфавита, которые, в свою очередь, запускают старую статью, соответствующую слову elk; в результате все, что связано с этой статьей, моментально становится доступно для использования – вам не нужно заново привязывать по кусочку все, что вы знаете о лосях, к новой форме букв, составляющих это слово. Это доказывает, что наше мышление содержит ментальные репрезентации, привязанные к абстрактным статьям на каждое слово, а не к форме слов, напечатанных на бумаге⁸⁰.

Такие неожиданные изменения и арсенал внутренних репрезентаций, о котором они свидетельствуют, представляют собой отличительную особенность когнитивной способности человека. Если бы вы узнали, что другое название лося – wapiti («вапити»), вы бы взяли все факты, привязанные к слову elk, и моментально перенесли их на слово wapiti вместо того, чтобы по одной переносить каждую связь на новое слово. Конечно, перенесенными оказались бы только ваши познания в области зоологии; вы же не станете произносить слово wapiti так же, как и слово elk. Это наводит на мысль, что мышление обладает уровнем репрезентации, специфичным для концептов, стоящих за словами, а не для самих слов. Наше знание фактов о лосях привязано к концепту; слова elk и wapiti тоже привязаны к концепту, а написание е-1-k и произношение [elk] привязаны к слову elk.

До сих пор мы двигались от шрифта вверх; теперь давайте попробуем двигаться вниз. Если вы научились распознавать этот шрифт написанным черными чернилами на белой бумаге, то вам не придется переучиваться, чтобы распознать его написанным белыми чернилами на красной бумаге. Здесь мы подходим к уровню визуальных границ. Любой цвет, стыкующийся с любым другим цветом, воспринимается как граница; границы определяют очертание штрихов; определенное расположение штрихов составляет буквенно-цифровой символ.

Разнообразные ментальные репрезентации, связанные с концептом «лось», могут быть представлены с помощью одной диаграммы, которую иногда называют семантической сетью, репрезентацией знаний или пропозициональной базой данных.

Это лишь фрагмент гигантского мультимедийного словаря, совмещенного с энциклопедией и инструкцией по применению, который содержится у нас в голове. Из таких же многослойных репрезентаций состоит все наше мышление. Скажем, я попросил вас написать слово elk любым шрифтом на ваш выбор, но только левой рукой (если вы правша), или написать его на песке большим пальцем ноги, или мини-фонариком, зажатым в зубах. Результат будет небрежным, но узнаваемым. Вероятно, вам придется потренироваться, чтобы движения выходили более плавными, но вам не придется заново переучиваться писать штрихи, из которых состоит каждая буква, не говоря уже про алфавит или написание каждого слова в английском языке. Этот перенос опыта основан на уровне репрезентации двигательного контроля, который определяет геометрическую траекторию, а не сокращения мышц или движения конечностей, которые ее образуют. Траектория будет преобразована в реальные движения управляющей программой низшего уровня для каждой конечности.

Вспомним историю Салли, выбежавшей из горящего здания, которую мы обсуждали в начале этой главы. Ее желание было сформулировано в виде абстрактной репрезентации «спасайся от опасности». Оно не могло быть сформулировано как «убегай от дыма», потому что желание спастись могло быть инициировано не только дымом, но и другими признаками (а бывают случаи, когда дым не инициирует это желание), а спастись из горящего дома она могла не только бегом, но и с помощью других действий. И все же ее поведенческая реакция была сформирована мгновенно и впервые. Значит, мышление Салли должно быть модульным: один его элемент оценил опасность, другой решил, нужно ли спасаться, а третий определил, каким образом это сделать.

Комбинаторный анализ мыслекода и других репрезентаций, состоящих из частей, позволяет объяснить неистощимый репертуар человеческих мыслей и действий. Используя несколько элементов и несколько правил их сочетаемости, можно получить неизмеримо огромное количество самых разных репрезентаций, поскольку количество возможных репрезентаций увеличивается в геометрической прогрессии относительно их размера. Очевидный пример – язык. Скажем, у вас есть десять вариантов слова, с которого вы начнете предложение, десять вариантов второго слова (а это уже сто вариантов начала предложения из двух слов), десять вариантов третьего слова (а это тысяча вариантов начала из трех слов), и т. д. (Кстати, десять – это среднее геометрическое значение количества вариантов слов, имеющихся в нашем распоряжении в каждый момент, когда мы составляем грамматически правильное и имеющее смысл предложение). Элементарная арифметика показывает, что количество предложений из двадцати и менее слов (это достаточно распространенная длина предложения) составляет примерно 10²⁰, то есть единица и еще двадцать нолей, или сто миллионов триллионов, или в сто раз больше количества секунд, прошедших с момента рождения Вселенной. Я привел этот пример не для того, чтобы поразить вас богатством языка, а чтобы поразить вас богатством нашего мышления. Ведь язык, в конце концов, это не подражание голосом музыкальному инструменту в джазе: каждое предложение выражает ясную мысль. (Не существует совершенно синонимичных друг другу предложений.) Так что если у людей и есть мысли, которые сложно выразить словами, помимо них есть еще примерно сотня миллионов триллионов других, вполне выразимых⁸¹.

Комбинаторное богатство теоретически возможных структур мы находим во многих сферах человеческой деятельности. Юный Джон Стюарт Милль с тревогой обнаружил, что, поскольку количество музыкальных нот ограничено и максимальный размер музыкального произведения тоже не бесконечен, это означает, что запас мелодий в мире скоро истощится⁸². В то время, когда он грустил по этому поводу, Брамс, Чайковский, Рахманинов и Стравинский еще даже не родились, не говоря уже о целом ряде новых жанров – таких, как рэгтайм, джаз, бродвейские мюзиклы, электрик-блюз, кантри-энд-вестерн, рок-н-ролл, регги, панк. И запас мелодий в ближайшее время вряд ли истощится, потому что музыка по своей сути основана на комбинировании: если каждую ноту мелодии мы выбираем, скажем, в среднем из восьми нот, то получается 64 пар нот, 512 мотивов из трех нот, 4096 музыкальных фраз из четырех нот, и так далее – до множества триллионов музыкальных произведений.

То, с какой будничной легкостью мы обобщаем свои знания, – лишь одно из доказательств того, что в нашей голове есть несколько типов репрезентации данных. Ментальные репрезентации также можно выявить в психологической лаборатории⁸³. Используя тонкие приемы, психологи способны поймать мозг в процессе перехода от одной репрезентации к другой. Прекрасным примером может служить эксперимент, который предлагает нашему вниманию психолог Майкл Познер и его коллеги. Испытуемые сидят перед видеоэкраном, на котором на короткое время появляются буквы: например, «АА». Испытуемых просят нажать одну кнопку, если это одинаковые буквы, и другую кнопку, если буквы разные (например, «АВ»). Иногда обе буквы на экране бывают верхнего регистра или нижнего регистра («АА» или «аа»), то есть они идентичны по физической форме. Иногда одна из букв бывает верхнего регистра, а вторая – нижнего («Аа» или «аА»); это одна и та же буква алфавита, но по физической форме буквы разные. Когда буквы физически идентичны, люди нажимают на кнопки быстрее и правильнее, чем когда они видят физически разные буквы – по-видимому, потому, что люди обрабатывают буквы как зрительные образы и могут сравнивать их по геометрической форме, как шаблоны. Когда одна буква – «А», а другая – «а», людям нужно еще преобразовать их в тот формат, в котором они окажутся эквивалентными, а именно – «буква “а”»; это преобразование добавляет еще около десятой доли секунды к тому времени, которое затрачивается на реакцию. Но вот если две буквы появляются на экране с перерывом в несколько секунд, то не имеет значения, были ли они идентичны по физической форме: последовательность из «А» и «А» обрабатывается так же медленно, как из «А» и «а». Быстрое сравнение с шаблоном уже невозможно. Очевидно, через несколько секунд мозг автоматически преобразует визуальную репрезентацию в алфавитную, не учитывая информацию о геометрической форме.

Подобные эксперименты свидетельствуют о том, что человеческий мозг использует как минимум четыре основных формата репрезентаций. Один из форматов – визуальный образ: это что-то вроде шаблона в виде двухмерной мозаики. (О визуальных образах будет подробнее рассказано в главе 4.) Второй – это фонологическая репрезентация, последовательность слогов, которые мы проигрываем в голове, как петлю магнитной ленты, планируя движения рта и представляя, как будут звучать слоги. Такая линейная репрезентация – важный компонент нашей краткосрочной памяти: например, найдя в справочнике нужный телефонный номер, мы повторяем его про себя, пока не наберем его на телефоне. Фонологическая краткосрочная память может удерживать от четырех до семи «кусков» информации в течение времени от одной до пяти секунд. (Краткосрочная память измеряется «кусками», а не звуками, потому что каждый из таких «кусков» может быть ярлыком, указывающим на более крупную структуру информации в долгосрочной памяти – такую, как содержание целой фразы или предложения.) Третий формат – это грамматическая репрезентация: существительные и глаголы, фразы и предложения, основы и корни, фонемы и слоги – все это образует иерархические структуры. В книге «Язык как инстинкт» я объясняю, каким образом эти репрезентации предопределяют, из чего будет состоять предложение, и как люди общаются и играют с языком⁸⁴.

Четвертый формат – это мыслекод, язык мыслей, которым формулируются наши концептуальные знания. Отложив в сторону книгу, вы забываете практически все про то, какие в ней были фразы, каким шрифтом были напечатаны предложения и как они были расположены на странице, а запоминаете только их содержание, основную суть. (Участники тестов на память уверенно «узнают» предложения, которые они никогда не видели, если они представляют собой перифразы предложений, которые они действительно видели.) Мыслекод – это язык-посредник, которым выражается содержание или суть; некоторые элементы мыслекода я уже приводил, когда говорил о «доске объявлений» продукционной системы и об уровнях «знания» и «концептах» в семантической сети (см. схему на с. 102). Мыслекод – это лингва-франка нашего мышления, поток информации между ментальными модулями, позволяющий нам описывать то, что мы видим, представлять то, что нам рассказывают, выполнять указания, и т. д.⁸⁵ Этот информационный поток отражает и анатомия мозга. Гиппокамп и связанные с ним структуры, помещающие наши воспоминания в долгосрочную память, и лобные доли мозга, в которых размещаются зоны принятия решений, не связаны напрямую с зонами мозга, обрабатывающими входные сигналы от органов чувств (мозаику цветов и цветовых переходов, ленту изменения высоты звука). По большинству подводящих волокон к ним подается то, что нейробиологи называют данными «с высокой степенью переработки»; он поступает из областей, расположенных на один-два уровня ниже зон первоначального сенсорного восприятия. Эта входная информация состоит из кодов, соответствующих объектам, словам и другим сложным концептам⁸⁶.

Зачем нам столько разных видов репрезентаций? Не проще было бы мозгу оперировать чем-то вроде языка эсперанто? На самом деле, это было бы ужасно сложно. Модульная организация ментального «программного обеспечения», предусматривающая пакетирование разных типов данных в отдельные форматы, – отличный пример того, как эволюция и инженерная мысль приходят к одинаковым решениям. Брайан Керниган, настоящий знаток программирования, написал в соавторстве с П.Ж.Плоджером книгу под названием «Элементы стиля программирования», в названии которой обыгрывается заголовок известного учебника Странка и Уайта по писательскому мастерству «Элементы стиля»⁸⁷. Авторы дают советы относительно того, что нужно, чтобы программа отличалась высокой производительностью, эффективностью работы и способностью правильно развиваться. Один из их главных принципов – «Заменяйте повторяющиеся выражения обращениями к функциям». К примеру, если программа должна вычислить площадь трех треугольников, для этого ей не нужно иметь три разные команды, в каждой из которых содержится отдельная копия формулы вычисления площади треугольника с координатами одного из треугольников. Вместо этого формула должна быть указана в программе один раз. Должна быть функция «вычисление площади треугольника» и слоты X, Y и Z, которые могут заполняться любъини координатами треугольника. Эта функция может использоваться трижды, при этом слоты X, Y и Z будут заполняться координатами, полученными из вводных данных. Описанный принцип устройства приобретает еще большую значимость, когда функция превращается из линейной формулы в многоступенчатую подпрограмму; на этом принципе основаны следующие ниже взаимосвязанные максимы, которым, кажется, следовал и естественный отбор, когда создавал наше модульное, многоформатное мышление:

Разбивайте программу на модули.

Используйте подпрограммы.

Каждый модуль должен выполнять одну функцию, но хорошо.

Убедитесь в том, что в каждом модуле что-то локализовано.

Ввод и вывод выделяйте в подпрограммы.

Второй принцип отражен в следующей максиме:

Выбирайте такое представление данных, которое упрощает программу^[9].

Керниган и Плоджер приводят пример программы, которая считывает строку текста, а потом должна распечатать ее с выравниванием по центру. Строка текста может храниться в разных форматах (как последовательность знаков, как список координат и т. д.), но только один из форматов делает центрирование по-настоящему простой задачей: выделение в памяти восьмидесяти последовательных слотов, отражающих восемьдесят возможных положений символа на дисплее ввода-вывода. В этом случае центрирование может быть безошибочно выполнено в несколько шагов для входных данных любого объема; при использовании любого другого формата потребуется гораздо более сложная программа. Предположительно, разные форматы репрезентации, используемые человеческим мозгом, – изображения, фонологические петли, иерархические структуры, мыслекод – сформировались в процессе эволюции потому, что они позволяют простым программам (глупым демонам или гомункулам) получать полезные для них результаты.

А если вас привлекает интеллектуальная стратосфера, в которой объединены «сложные системы» всех типов, вас, вероятно, заинтересует аргумент Герберта Саймона о том, что модульная структура компьютера и мозга – это лишь частный случай модульной, иерархической организации всех сложных систем. Тела состоят из тканей, сделанных из клеток, состоящих из органелл; вооруженные силы включают в себя армии, каждая из которых состоит из дивизий, разделенных на батальоны, состоящие из взводов; книги состоят из глав, разделенных на части, разделы, абзацы и предложения; империи состоят из стран, областей и территорий. Эти «почти разложимые» системы определяются масштабными взаимодействиями между элементами одного и того же компонента и менее многочисленными взаимодействиями между элементами разных компонентов. Сложные системы представляют собой иерархии модулей, потому что только элементы, увязанные друг с другом в пределах одного модуля, могут оставаться стабильными достаточно долго, чтобы монтироваться в более крупные и еще более крупные модули⁸⁸. Саймон приводит аналогию с двумя часовщиками, которых звали Хора и Темпус:

Каждые часы, изготовленные мастерами, состояли примерно из 1000 деталей. Темпус сконструировал свои таким образом, что если одни часы были частично собраны и ему приходилось отложить их – скажем, чтобы ответить на звонок, – они тут же рассыпались на части, и приходилось собирать их сначала…

Часы, которые изготавливал Хора, были не менее сложными, чем у Темпуса. Но он спроектировал их таким образом, что мог собирать узлы, состоящие примерно из десяти элементов каждый. Десять таких узлов, опять же, можно было объединить в более крупный узел, а система из десяти больших узлов составляла готовые часы. Таким образом, когда Хора был вынужден отложить незаконченные часы, чтобы ответить на телефонный звонок, он терял лишь малую часть своей работы, и на сборку у него уходила лишь часть того времени, которое затрачивал Темпус⁸⁹.

Наша сложная умственная деятельность подобна мудрости Хоры. Проживая свою жизнь, нам совсем не нужно продумывать каждую закорючку и планировать каждое сокращение мышц. Благодаря словесным символам, любой шрифт может пробудить в сознании какой угодно элемент знаний. Благодаря символам целей, любой признак опасности может активизировать любой способ защиты.

Смею надеяться, что вознаграждением за долгие рассуждения о ментальных вычислениях и ментальных репрезентациях, через которые я вас провел, стало понимание того, на какую сложность, тонкость и гибкость способен человеческий разум, даже если он – всего лишь машина, всего-навсего бортовой компьютер робота, сделанного из живых тканей. Нам не нужны духи или оккультные силы, чтобы объяснить интеллект. Не нужно нам и игнорировать очевидное в надежде сделать свое объяснение более научным, утверждая, что человек – всего лишь куча обусловленных ассоциаций, марионетка генов или раб примитивных инстинктов. Мы можем совместить живость и проницательность человеческого ума с механистической основой, без которой сложно его объяснить. Последующие главы, в которых предпринимается попытка дать объяснение здравому смыслу, эмоциям, общественным отношениям, юмору, искусству, основаны на фундаменте представлений о сложной вычислительной психике.

Действующий чемпион

Конечно, если бы никто не взялся оспаривать истинность вычислительной теории, это означало бы, что она бессодержательна. На самом деле она подвергалась самой жесткой критике. Как в случае с любой теорией, которая стала столь незаменимой, обыкновенных придирок было недостаточно; чтобы разрушить ее, нужно было подорвать ее основания, никак не меньше. За эту задачу решили взяться два ярких автора. Оба выбрали оружие вполне подходящее для такого случая, но совершенно разное: один решил прибегнуть к здравому смыслу; второй – к понятным лишь посвященным физике и математике.

Первым с критикой выступил философ Джон Серль. Серль считает, что опроверг вычислительную теорию сознания еще в 1980 году с помощью мысленного эксперимента, который он с небольшими изменениями позаимствовал у другого философа, Неда Блока (который, как ни парадоксально, был одним из наиболее активных сторонников вычислительной теории). Версия Серля стала известна под названием «китайская комната». Человека, который не знает китайского языка, помещают в комнату. Под дверь подсовывают листки бумаги с какими-то закорючками. Человеку дают целый список сложных указаний вроде следующего: «Если увидите надпись [закорючка закорючка закорючка], напишите [каракули каракули каракули]». Некоторые из этих правил предписывают подсовывать написанные им каракули обратно под дверь. Он достаточно прилежно выполняет инструкции, не подозревая, что закорючки и каракули – это китайские иероглифы, а инструкции – это программа искусственного интеллекта, предназначенная для того, чтобы отвечать на вопросы о рассказах на китайском языке. Человек, находящийся по другую сторону двери, делает вывод, что в комнате находится человек, владеющий китайским как родным. Так вот, если понимание заключается в том, чтобы запустить подходящую компьютерную программу, значит, участник эксперимента понимает китайский, потому что он как раз использует подходящую программу. Но этот человек не понимает ни слова по-китайски; он просто манипулирует символами. Следовательно, понимание – и, если уж на то пошло, любой другой аспект интеллекта – не то же самое, что манипуляция символами или вычисление⁹⁰.

Серль утверждает, что программе не хватает интенциональности: связи между символом и тем, что он обозначает. Многие интерпретировали его слова так, будто программе не хватает сознания. Действительно, Серль считает, что сознание и интенциональность тесно связаны, ведь мы осознаем, что мы имеем в виду, когда думаем о чем-то или используем какое-либо слово. Интенциональность, сознание, другие явления мыслительной деятельности обусловлены не обработкой информации, заключает Серль, а «реальными физико-химическими свойствами реального человеческого мозга» (хотя что это за свойства, он так и не уточняет)⁹¹.

«Китайский эксперимент» вызвал поистине невообразимые дебаты. В ответ на него было опубликовано более сотни статей, и для меня это стало прекрасной причиной удалить свое имя из всех списков участников интернет-обсуждений. Тем, кто утверждает, что вся комната в целом (человек плюс список инструкций) понимает китайский язык, Серль отвечает: ладно, представим, что этот парень выучил наизусть все правила, теперь он производит все вычисления в уме и работает вне комнаты. Комнаты больше нет, но наш с вами манипулятор символами по-прежнему не понимает по-китайски. Тем, кто заявляет, что у этого человека нет никакой сенсорно-двигательной связи с миром, и что именно это – главное недостающее звено, Серль отвечает: предположим, что поступающие в комнату каракули – выходной сигнал телевизионной камеры, а закорючки, поступающие из комнаты, – команды роботизированной руке. Теперь у него есть связь с миром, но он по-прежнему не говорит на китайском языке. Тем, кто говорит, что эта программа не отражает деятельность мозга, Серль приводит аналог «китайской комнаты», придуманный Блоком, – «китайский спортзал»: миллионы людей в огромном спортзале ведут себя так, словно они – нейроны; они кричат друг другу по рации сообщения, воспроизводя работу нейронной сети, которая отвечает на вопросы к рассказам на китайском языке. Но и люди в этом спортзале понимают по-китайски не больше, чем тот парень в закрытой комнате.

Тактика Серля заключается в том, чтобы вновь и вновь обращаться к нашему здравому смыслу. Так и кажется, что он говорит: «Эй, да ладно! Вы что, хотите сказать, что этот парень понимает по-китайски??!!! Да хватит вам! Он не понимает ни слова! Он всю жизнь прожил в Бруклине!!» и так далее. И все же история доказывает, что наука, мягко говоря, не слишком снисходительно относится к простодушной интуиции здравого смысла. Философы Патриция и Пол Черчленд предлагают нам представить, как аргумент Серля можно использовать против теории Максвелла о том, что свет состоит из электромагнитных волн. Человек держит в руке магнит и машет им вверх-вниз. Человек создает электромагнитное излучение, но никакого света не видно; следовательно, свет – это не электромагнитные волны. Мысленный эксперимент замедляет волны до такого диапазона, при котором мы, люди, уже не видим их как свет. Доверяя своему восприятию в ходе мысленного эксперимента, мы можем прийти к ложным выводам о том, что быстрые волны тоже не могут быть светом⁹². Серль аналогичным образом свел мысленные вычисления к тому скоростному диапазону, в котором мы, люди, уже не воспринимаем его как понимание (ведь понимание обычно происходит гораздо быстрее). Доверяя своей интуиции во время мысленного эксперимента, мы приходим к ложному заключению о том, что быстрое вычисление тоже не может быть пониманием. Если бы ускоренная версия нелепой истории, предложенной Серлем, стала реальностью, и мы бы встретили человека, который производил впечатление свободно общающегося на китайском языке, но на самом деле за доли секунды осуществлял бы миллионы мысленных операций в соответствии с выученными правилами, неясно, стали ли бы мы отрицать, что он понимает по-китайски.

Мое личное мнение – что Серль просто исследует факты, связанные с английским словом understand («понимать»). Люди не хотят использовать это слово, если ситуация не характеризуется определенными стереотипными условиями: правила языка используются быстро и неосознанно, а содержание языка связано с убеждениями человека как единого целого. Если люди отказываются описывать этим повседневным словом экзотические условия, разрушающие стереотип, но при этом сохраняющие суть этого явления, то с научной точки зрения мы ничем особенно не рискуем. Можно подобрать другое слово или условиться использовать старое слово в специальном значении, какая разница! Трактовка того, как устроено понимание, останется той же. В конце концов, цель науки – исследовать устройство вещей, а не определять, какие из этих вещей «действительно» являются примерами знакомого всем слова. Если какой-нибудь ученый объясняет функционирование локтевого сустава человека, говоря, что это рычаг второго рода, что за опровержение будет, если мы попросим представить человека, держащего в руке рычаг второго рода, и заявим: «Посмотрите, ведь у этого человека не три локтя\\»

Что касается «физико-химических свойств» мозга, я уже обозначил основную проблему: опухоли мозга, мышиные мозги, нервные ткани в пробирке понимать не могут, но их физико-химические свойства остаются такими же, как и у нашего мозга. Вычислительная теория так объясняет различие: эти куски нервной ткани не образуют структуру связей, нужную для данного типа обработки информации. Например, у них нет компонентов, которые отличают глагол от существительного; их модели деятельности не рассчитаны на соблюдение правил синтаксиса, семантики, здравого смысла. Конечно, это всегда можно назвать различием в физико-химических свойствах (в том же самом смысле, в котором две книги различаются своими физико-химическими свойствами), но тогда этот термин будет бессмысленным, потому что он уже не будет определяться языком физики и химии.

В том, что касается мысленных экспериментов, переход на другую сторону – привычное дело. Вероятно, самый весомый контраргумент «китайской комнате» Серля мы находим в рассказе фантаста Терри Биссона, получившем широкое распространение в Интернете. Рассказ написан в форме разговора между предводителем межпланетного флота исследовательских космических кораблей и его главнокомандующим, и начинается этот диалог так:

– Они сделаны из мяса.

– Из мяса?

…

– В этом не может быть сомнений. Мы отобрали нескольких представителей из разных мест планеты, доставили их на борт нашей лаборатории и исследовали их до мельчайших подробностей. Они полностью мясные.

– Это невозможно! А как же радиосигналы? Послания к звездам?

– Они используют радиоволны для общения, но сигналы исходят не от них, а от машин.

– Так кто сделал машины? Вот с кем нам надо найти контакт!

– ОНИ сделали машины. Об этом я тебе и пытаюсь сказать. Мясо сделало машины.

– Это смешно! Как может мясо сделать машину? Ты просишь меня поверить в разумное мясо?

– Я не прошу, я говорю. Эти создания – единственная разумная раса в этом секторе, и они сделаны из мяса.

– Может, они как орфоли? Ну тот углеводный интеллект, который проходит через стадию мяса?

– Вовсе нет. Они как рождаются мясом, так мясом и умирают. Мы изучили их в нескольких поколениях, которые очень недолговечны. Как ты думаешь, сколько живет мясо?

– Не до того! Хорошо, может они только частично мясные. Знаешь, как веддили. Мясная голова, а внутри мозг из электронной плазмы.

– И снова мимо. Мы подумали об этом сразу как увидели эти мясные головы, похожие на веддилические. Но я же сказал, что мы проверили их. Они мясные целиком, сплошь.

– Ну то есть мозга нет?

– О, у них нормальный мозг. Просто этот мозг СДЕЛАН ИЗ МЯСА! Я давно уже пытаюсь тебе это сказать!

– Так… а что же думает?

– Ты что, не понимаешь? Ты не слышишь, что я говорю? Мозг думает! Мясо.

– Думающее мясо! Ты просишь меня поверить в думающее мясо!

– Да, думающее мясо! Сознательное мясо! Любящее мясо. Мечтающее мясо. Всё в мясе. Ты начинаешь понимать или мне начать все с начала?^[10]93

Второй критик вычислительной теории сознания – математик и физик Роджер Пенроуз – в своем бестселлере под названием «Новый ум короля» (вот это я понимаю, сильное опровержение!) строит критику не на обращении к здравому смыслу, а на глубокомысленных вопросах логики и физики. Он утверждает, что из знаменитой теоремы Гёделя следует, что все математики – и, соответственно, все люди вообще – не компьютерные программы.