Kitabı oxu: «Метамышление. Как нейронауки помогают нам понять себя»

© 2021 by Stephen M. Fleming

© Bakhtiar Alfan / Shutterstock.com, фото на обложке

© 2021 by Hachette Book Group, Inc, дизайн обложки

© Д. Виноградов, перевод, 2023

© ООО «Индивидуум Принт», 2023

Хелен и Финну

Предисловие

Представьте, что вы пришли на прием к врачу, чтобы обсудить беспокоящую вас боль в груди. Вы сдаете анализы крови, проходите обследование и через неделю возвращаетесь в клинику, где врач разбирает с вами результаты. Проблема выглядит серьезной, и доктор поспешно рекомендует операцию по шунтированию сердца. Когда вы спрашиваете, почему она уверена в необходимости этой операции, врач рассказывает вам о ходе своих размышлений, в том числе о том, что она, возможно, ошибается, и о том, к чему может привести эта ошибка, после чего повторяет свой совет сделать операцию. Как бы вы поступили?

Теперь представьте, что после того, как вы прошли обследование, результаты поступают в компьютерную программу с искусственным интеллектом, которая с уверенностью заключает, что проблема выглядит серьезной, и рекомендует провести операцию по шунтированию сердца. Когда вы спрашиваете своего врача, действительно ли операция необходима, она не может вам ответить. Она не знает, почему была дана такая рекомендация. Все, что она может сказать, – в прошлом искусственный интеллект был очень точен в своих рекомендациях, когда получал весь перечень результатов, поэтому было бы разумно довериться ему и согласиться на операцию. Как бы вы поступили на сей раз?

Пожалуй, в первом случае ответ кажется очевидным: если врач уверен в себе и может объяснить причины этой уверенности, вы чувствуете, что стоит довериться ее совету. Во втором случае, однако, все не так однозначно. Многие из нас интуитивно ощущают, что, если человек или машина будут принимать ответственные решения, которые касаются нас, мы должны иметь возможность попросить их объяснить, почему они пришли к тому или иному выводу. Многие из наших правовых устоев, которые возлагают ответственность и вину за ошибки, основаны на возможности обосновать и защитить наши действия и мотивы. Без этих объяснений нам пришлось бы слепо доверять друг другу или нашим машинам. Как ни странно, некоторые из наиболее эффективных алгоритмов машинного обучения хуже всего поддаются объяснению. В отличие от них, люди охотно объясняют, что и почему они делают, – и все благодаря нашей способности размышлять, задумываться и знать самих себя, то есть отдавать себе отчет в том, как мы познаем, решаем, помним, мыслим и чувствуем.

У психологов есть особое название для этого вида самосознания: метапознание – от греческого «мета», что переводится как «после» или «за пределами». Буквально это означает способность мыслить о собственном мышлении. Метапознание – это изящная, красивая и, откровенно говоря, причудливая особенность человеческого разума, которая увлекала ученых и философов на протяжении веков. В знаменитой книге «Система природы» (1735) Карл Линней детально описал физические особенности сотен видов. Добравшись до нашего рода Homo, он настолько очаровался способностью людей к метапознанию, что просто приписал к их определению одну строчку на латыни: «nosce te ipsum» – «те, кто познал себя»¹.

Самосознание – определяющая черта человеческого опыта. Возьмем студентку Джейн, которая готовится к экзамену по физике. Что происходит у нее в голове? Несомненно, она мысленно перебирает множество фактов и формул, которые ей необходимо понять и усвоить. А еще, возможно не осознавая этого, она принимает решение, как, когда и что ей учить. Какая обстановка ей больше подойдет: оживленное кафе или тихая библиотека? Полезнее ли будет перечитать записи или порешать задачки? Не стоит ли переключиться на другую тему? А может, лучше вообще бросить все это и пойти погулять с друзьями?

Правильные решения, несомненно, повысят шансы Джейн на успех. Ей не хотелось бы попасть впросак, посчитав, что она хорошо усвоила материал, если это не так, или выбрав сомнительную стратегию подготовки. Но никто не примет решения за нее. Ей придется положиться на свое самосознание.

Наша способность к саморефлексии продолжает играть важную роль за пределами классных комнат и экзаменационных аудиторий. Обратимся к опыту Джеймса Нестора, писателя и фридайвера. В своей книге «Глубина» («Deep») Нестор рассказывает, как он ездил в прибрежные районы Греции и Багамских островов, чтобы сделать репортаж о соревнованиях по фридайвингу. На таких турнирах у участников только одна цель: задержать дыхание и погрузиться глубже, чем все остальные. В качестве доказательства, что они достигли определенной глубины, дайверы приносят на поверхность бирку с выбитым на ней номером. Если после всплытия они теряют сознание, погружение не засчитывается. Чтобы достичь успеха, профессиональные фридайверы должны четко осознавать свою способность погружаться на глубину, избегая травм или даже гибели. Легкая неуверенность в себе приведет к посредственным результатам, в то время как даже небольшая сверхуверенность может привести к летальному исходу. Показательно, что основная часть подготовки фридайверов проходит на суше и заключается в психологическом исследовании их возможностей и ограничений под водой².

А как насчет случая Джудит Кеппел, одной из первых участниц британского шоу «Кто хочет стать миллионером»? В каждом раунде участников спрашивают, уверены ли они в том, что знают правильный ответ, и точно ли хотят рискнуть своим выигрышем ради шанса на более высокий приз, вместо того чтобы просто забрать деньги. Ставки высоки. Ошибиться – значит потерять все, что вы заработали. Джудит приняла решение продолжать, когда на кону стояло 500 000 фунтов стерлингов.

Вопрос на миллион звучал следующим образом: «Какой король был женат на Алиеноре Аквитанской?» После короткой дискуссии с ведущим Крисом Таррантом Джудит остановилась на ответе «Генрих II». Затем Таррант задал свой убийственный, самый мучительный для участников вопрос: «Это ваш окончательный ответ?» И вновь успех зависит от самосознания. Вам нужно понять, насколько вы близки к правильному ответу, прежде чем соглашаться на авантюру. Джудит осталась при своем мнении и стала первым победителем в истории шоу.

Истории Джейн, Джеймса и Джудит объединяет то, насколько сильно их успех или неудача зависели от точности самосознания. Чтобы прочувствовать силу метапознания, представим, как бы сложились их истории, если бы оно сработало плохо. Джейн могла бы опрометчиво посчитать, что задачи по механике жидкости даются ей легко и необязательно задерживаться на этой теме. Она бы думала, что держит все под контролем, даже если бы это было не так. Подобная метакогнитивная ошибка может привести к провалу на экзамене, несмотря на неплохие способности Джейн и ее усердную учебу. В случае с Джудит мы можем выделить два типа возможных метакогнитивных ошибок: она знала бы правильный ответ, но не осознавала этого и поэтому упустила бы возможность стать миллионером. Или же она проявила бы излишнюю самоуверенность, рискнув поставить все на неправильный ответ. Для Джеймса подобная сверхуверенность могла бы стать вопросом жизни и смерти. Если бы он подумал, что способен совладать с большей глубиной, чем это было в действительности, то, подобно подводному Икару, спустился бы чересчур далеко и осознал свою ошибку, только когда было бы уже слишком поздно.

Мы часто упускаем из виду, насколько сильно метапознание влияет на нашу жизнь как в позитивном, так и в негативном ключе. В отличие от способности решать уравнения, совершать спортивные подвиги или запоминать исторические факты, самосознание представляется менее важным качеством. Для большинства из нас метапознание – словно дирижер оркестра: время от времени он незаметно корректирует и направляет музыкантов в верном (или неверном) направлении, при этом оставаясь не замеченным и недооцененным публикой. Даже если дирижера не будет на месте, оркестр продолжит играть – равно как Джейн, Джеймс и Джудит продолжили бы готовиться к экзамену, погружаться под воду и отвечать на вопросы игрового шоу, даже если бы их самосознание временно отключилось. Однако именно хороший дирижер способен стать тем фактором, что отделит заурядную репетицию от концерта мирового уровня, аналогично тому, как малозаметное влияние метапознания может отделить успех от неудачи, а жизнь – от смерти.

Исторически сложилось, что самосознание трудно измерить, определить и изучить, его роль зачастую игнорируется в том числе и по этой причине. Но сейчас ситуация меняется. Завесу над саморефлексией человеческого разума приоткрывает новая научная отрасль – метакогнитивная нейронаука. Сочетая инновационные лабораторные эксперименты с новейшими технологиями нейровизуализации, мы получаем все более детальное представление о работе самосознания как когнитивного и как биологического процесса. Дальше мы с вами увидим, наука о метапознании может продвинуть нас как никогда далеко в познании самих себя³.

Создание науки о самосознании

Загадка самосознания привлекла меня еще в подростковые годы, когда я заинтересовался книгами о мозге и разуме. Помню, как во время летних каникул, лежа у бассейна, я оторвал взгляд от страницы одной из этих книг и задумался: почему простая активность мозговых клеток в моей голове должна приводить к этому уникальному переживанию – восприятию света, мерцающего на поверхности воды? И что еще важнее: каким образом тот же самый мозг, в котором происходит этот опыт, вообще позволяет мне размышлять о таких вещах? Одно дело – быть сознательным, другое – знать, что я сознателен, и думать о своей сознательности. Голова пошла кругом. Я попался на крючок.

Сегодня я руковожу нейролабораторией по исследованию самосознания в Университетском колледже Лондона. Моя группа – одна из нескольких, работающих в Центре нейровизуализации человека Wellcome, расположенном в элегантном таунхаусе на Квин-сквер в Лондоне⁴. На цокольном этаже нашего здания размещены массивные аппараты для сканирования мозга, которые каждая из групп Центра использует для изучения различных аспектов работы сознания и мозга – как мы видим, слышим, запоминаем, говорим и так далее. В моей лаборатории студенты и постдоки изучают способность мозга к самосознанию. Тот факт, что какой-то уникальный элемент биологического устройства человека наделил нас способностью обращать мысли на самих себя, кажется мне удивительным.

Однако еще совсем недавно все это представлялось бессмыслицей. Как отмечал французский философ девятнадцатого века Огюст Конт, «мыслящий индивид не может разделить себя надвое – одна половина рассуждает, а другая наблюдает. Поскольку если наблюдаемый и наблюдающий орган будут идентичны, как может быть сделано какое-либо наблюдение?»⁵. Иными словами, как может один и тот же мозг обращать свои мысли на самого себя?

Аргумент Конта был созвучен научному мышлению того времени. С наступлением эпохи Просвещения в Европе все более популярным становился взгляд на самосознание как на нечто особенное и непостижимое для науки. Саморефлексию же западные философы использовали в качестве философского инструмента, подобно тому как математики задействуют алгебру для поиска новых математических истин. Опираясь на самоанализ, Рене Декарт пришел к своему знаменитому заключению «Я мыслю, следовательно, я существую», отметив при этом, что «ничто не может быть воспринято мною с большей легкостью и очевидностью, нежели мой ум». Декарт предполагал, что душа является вместилищем мысли и разума и что она приказывает нашему телу действовать. Душа не может быть разделена надвое – она просто есть. По этой причине самосознание казалось загадочным и неопределимым явлением, недоступным для науки⁶.

Сегодня мы уже знаем, что у Конта не было оснований для беспокойства. Человеческий мозг не является единым, неделимым органом. Напротив, он состоит из миллиардов крошечных нейронов, потрескивающих от электрической активности и сплетенных в схему умопомрачительной сложности. Из взаимодействия между этими клетками и складывается вся наша психическая жизнь: мысли и чувства, надежды и мечты, которые то вспыхивают, то угасают.

Эта электрическая схема отнюдь не спутанный клубок связей без видимой структуры, напротив, она характеризуется протяженной архитектурой, подразделяющей мозг на отдельные области, каждая из которых занимается специальными вычислениями. Не обязательно отмечать на карте города все дома, чтобы ею можно было пользоваться. Схожим образом, мы можем получить приблизительное представление о работе различных областей человеческого мозга в масштабе целых участков, а не отдельных клеток. Некоторые области коры головного мозга находятся ближе к местам поступления данных (например, глазам), а другие – дальше по цепочке обработки информации. Например, какие-то области в основном занимаются зрением (зрительная кора, расположенная в задней части мозга), другие – обработкой звуков (слуховая кора), а третьи – хранением и извлечением воспоминаний (например, гиппокамп).

Отвечая Конту в 1865 году, британский философ Джон Стюарт Милль предвосхитил мысль о том, что самосознание может зависеть от взаимодействия процессов, протекающих в пределах одного мозга, и, таким образом, является легитимным объектом научного исследования. Благодаря появлению мощных технологий нейровизуализации, таких как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), сегодня нам известно, что процесс саморефлексии действительно активирует определенные нейронные сети, а повреждения этих сетей (в том числе вследствие заболеваний) могут привести к критическим нарушениям самосознания⁷.

Познай себя лучше

Я часто думаю, что если бы мы так сильно не привыкли к нашей способности к самосознанию, то были бы потрясены тем, что мозг способен проделывать этот удивительный фокус. Представьте на мгновение, что вы – исследователь, отправившийся изучать новые формы жизни на далекую планету. Биологам на Земле не терпится узнать, как они устроены и что ими движет. Но никто и не подумает просто спросить их об этом! А вот марсианин, приземлившийся на Землю и подучивший английский, испанский или французский, может поступить именно так. Он будет шокирован, узнав, что мы способны рассказать ему кое-что о том, каково это – помнить, мечтать, смеяться, плакать, испытывать радость или сожаление, и все это благодаря тому, что мы осознаем себя⁸.

Но самосознание появилось у нас не только для того, чтобы мы могли рассказывать друг другу (и возможным гостям с Марса) о своих мыслях и чувствах. Самосознание играет центральную роль в нашем восприятии мира. Мы не просто воспринимаем окружающее нас пространство, а можем размышлять о красоте заката, сомневаться в ясности нашего зрения и раздумывать, не обманывают ли наши чувства иллюзии или трюки фокусника. Мы не просто принимаем решения о том, какую работу предпочесть или за кого выходить замуж, а можем размышлять о том, хороший или плохой выбор мы сделали. Мы не просто воскрешаем в памяти наши детские воспоминания, но можем сомневаться в их достоверности.

Кроме того, самосознание позволяет нам понять, что у других людей тоже есть сознание, подобное нашему. Осознавая себя, я получаю возможность спросить: «Как я это вижу?» – и, что не менее важно, – «Как это видят другие?» Художественная литература потеряла бы смысл, если бы мы утратили способность думать о сознании других людей и сравнивать их опыт с нашим собственным. Без самоанализа не было бы и системного образования. Мы бы не знали, кому нужно обучаться и способны ли мы обучать других. Мысль о том, что самосознание является катализатором человеческого процветания, изящно выразил Владимир Набоков:

[Нас отличает от животных] то, что мы понимаем, что разумеем что-то о бытии. Другими словами, если я осознаю не только то, что я есмь, но еще осознаю, что осознаю это, значит, я отношусь к роду человеческому. Все прочее лишь вытекает из этого: блеск мысли, поэзия, мироощущение. В этом плане разрыв между обезьяной и человеком неизмеримо больше, чем между амебой и обезьяной⁹.

В свете этих бесчисленных преимуществ неудивительно, что развитие самосознания издавна считалось разумной и достойной целью. В диалоге Платона «Хармид» Сократ возвращается с Пелопоннесской войны. По дороге домой он спрашивает местного мальчика, Хармида, понял ли тот, что значит софросюне – греческое слово, означающее сдержанность или умеренность, а также сущность правильно прожитой жизни. После долгих споров двоюродный брат мальчика Критий говорит, что ключ к софросюне прост – самосознание. Сократ в итоге формулирует тезис: «Следовательно, один только рассудительный человек может познать самого себя и выявить, что именно он знает и что – нет… Никто другой всего этого не может»¹⁰.

Древних греков побуждала «познать самих себя» и знаменитая надпись, высеченная на стене храма в Дельфах. Для них самосознание было постоянной деятельностью; к нему нужно было стремиться. Эти взгляды перекочевали и в средневековую религиозную традицию: например, итальянский священник и философ Фома Аквинский высказывал предположение, что в отличие от Бога, который знает себя по умолчанию, нам необходимо прикладывать усилия, чтобы познать собственный разум. Фома Аквинский и его монахи проводили в молчаливом созерцании долгие часы. Они верили, что, лишь участвуя в организованной саморефлексии, могут уподобиться образу Божьему¹¹.

Схожее представление о стремлении к самосознанию можно наблюдать в восточных традициях, например в буддизме. Духовная цель просветления заключается в растворении эго, что позволяет здесь и сейчас обрести более прозрачное и достоверное знание о нашем сознании. Основатель китайского даосизма Лао-Цзы выразил идею о том, что обретение самосознания является одним из высших стремлений, когда писал: «Знать, а казаться незнающим – вот совершенство. Не знать, а думать, что знаешь, – это болезнь»¹².

Сегодня существует множество сайтов, блогов и книг по самосовершенствованию, которые призывают нас «найти себя» и развивать свое самосознание. Все это из лучших побуждений. Однако, хотя нас постоянно побуждают к развитию самосознания, мало кто уделяет внимание тому, как самосознание действительно работает. Я нахожу это необъяснимым. Было бы странно призывать людей чинить машины, если они не знают, как работает двигатель, или ходить в спортзал, если они не знают, какие мышцы следует нагружать. Данная книга призвана заполнить этот пробел. Она не будет сборником ценных советов или источником цитат. Вместо этого я хочу, опираясь на новейшие исследования в области психологии, компьютерных и нейронаук, предложить читателю руководство по строительным блокам, из которых собирается самосознание. Разобравшись, как работает самосознание, мы сможем использовать его с большей пользой и таким образом попытаемся откликнуться на афинский призыв.

Кроме того, я стремлюсь помочь нам лучше использовать машины, как существующие в настоящий момент, так и те, что, вероятно, появятся в ближайшем будущем. Уже сегодня мы вынуждены иметь дело со сложными системами, принимающими непонятные нам решения, – вспомните воображаемый визит к компьютерному доктору и его не поддающийся объяснениям совет о проведении операции. Нас окружают разумные, но бессознательные алгоритмы – от моделей прогнозирования климата до автоматизированных рыночных трейдеров, – и подобные инструменты готовы вторгнуться во все сферы нашей жизни. Во многих случаях эти алгоритмы делают нашу жизнь проще и продуктивнее, они даже могут помочь справиться с невиданными ранее проблемами вроде глобального потепления. Но существует опасность, что подчинение сверхумным «черным ящикам» ограничит человеческую автономию: исключив из уравнения метапознание, мы перестанем понимать, почему и как были приняты те или иные решения, и вместо этого будем вынуждены слепо следовать советам машинных алгоритмов. Философ Дэниел Деннет на этот счет пишет: «Реальная опасность, как мне кажется, заключается не в том, что превосходящие нас в интеллекте машины узурпируют нашу роль вершителей судеб, а в том, что мы переоценим возможности наших новейших инструментов мышления, преждевременно уступив им полномочия, выходящие далеко за пределы их компетенции»¹³. Мы узнаем, что наука о самосознании открывает нам альтернативный вариант будущего, гарантирующий, что осознание компетенции останется на вершине списка приоритетов как для нас самих, так и для наших машин.

Взгляд в будущее

Давайте посмотрим в будущее. Основной посыл этой книги в том, что человеческий мозг является вместилищем особых алгоритмов самосознания. Разбором их работы мы и займемся в первой части книги. Мы увидим, что нейронные схемы, поддерживающие работу метапознания, не свалились на нас с неба. Они укоренены в функциях человеческого мозга, сформированного эволюцией. Это означает, что многие строительные кирпичики метапознания закладываются еще на ранних этапах развития человека, а также обнаруживаются и у других видов животных. Мы рассмотрим как бессознательные процессы, формирующие составные элементы самомониторинга, так и сознательные – позволяющие вам осознавать свои текущие переживания. Как станет ясно, говоря о самосознании, мы имеем в виду целую совокупность способностей, благодаря которым человек познаёт себя – например, способность признавать свои ошибки или описывать свой опыт¹⁴.

К концу первой части мы разберемся, из каких важнейших компонентов складывается полноценная способность к самосознанию. Мы также поймем, как и почему этот процесс может разладиться, как в результате заболеваний вроде шизофрении и деменции самосознание может сбоить. Во второй части мы переключим внимание на то, как мы используем самосознание для обучения, принятия решений и сотрудничества с другими людьми во многих сферах нашей жизни. Разобравшись, как и почему самосознание может искажаться, и осознав как его силу, так и хрупкость, мы научимся избегать ситуаций, в которых оно может дать осечку. Чтобы понять, почему осознание себя и того, как себя осознают другие, имеет решающее значение для построения лучшего и более справедливого общества, мы углубимся в несколько важных сфер человеческой деятельности, в том числе обсудим роль метапознания в допросах свидетелей, а также в политике и науке. Мы изучим, как самосознание помогает нам отделять реальность от выдумки и как с его помощью можно даже научиться управлять нашими сновидениями. Мы увидим, что иногда наше самосознание бездействует, а значит, во множестве ситуаций люди ничем не отличаются от черных ящиков, будучи неспособными объяснить, что и почему они сделали.

Кроме всего прочего, нам станет понятно, что, несмотря на все ограничения, способность людей к самосознанию и самообъяснению лежит в основе наших понятий об автономии и ответственности. Мы изучим роль самосознания в обучении и преподавании. Разберемся, почему самосознание скорее мешает добиваться результатов в спорте, но при этом помогает тренировать других спортсменов. Мы увидим, как цифровые технологии меняют наше осознание себя и других в целом ряде важнейших аспектов. Я покажу, что в условиях возрастающей политической поляризации и дезинформации особую важность получает развитие способностей саморефлексировать и подвергать сомнению наши убеждения и мнения. Мы подумаем, почему даже самые мощные современные компьютеры не обладают метапознанием, а также увидим, как стремительное распространение машинного обучения проводит границу между алгоритмами разума и алгоритмами самосознания. Мы обсудим, что это может означать для общества и как мы можем это контролировать – стоит ли нам пытаться внедрить самосознание в наши компьютеры или удостовериться, что мы сможем понимать и использовать создаваемые нами машины. Чем бы ни завершились эти усилия, они могут стать ключом к решению некоторых острейших социальных проблем.

Надеюсь, к концу этой книги нам станет понятно, почему культивирование самосознания всегда и везде было необходимым условием процветания и успеха – от древних Афин до зала заседаний директоров Amazon. Но мы забегаем вперед. Чтобы раскрыть тайны самосознания, нам предстоит начать с самых простых строительных кирпичиков: с двух особенностей работы нашего сознания – отслеживания неопределенности и мониторинга своих действий. Хотя они и могут показаться простыми, эти особенности составляют фундамент самосознающего мозга.

Часть I
Как разум осознает себя

Глава 1
Как быть неуверенным

Другой источник идей есть внутреннее восприятие действий нашего ума, <…> и хотя этот источник не есть чувство, поскольку не имеет никакого дела с внешними предметами, тем не менее он очень сходен с ним и может быть довольно точно назван внутренним чувством.

– Джон Локк. «Опыт о человеческом разумении». Кн. 2

Есть там что-нибудь – или нет? Такой вопрос встал перед Станиславом Петровым одним ранним сентябрьским утром 1983 года. Петров был подполковником ПВО советских войск и отвечал за мониторинг системы спутников раннего предупреждения. Холодная война между США и Советским Союзом находилась на пике, и угроза запуска ядерных ракет большой дальности одной из сторон была вполне реальна. В то роковое утро в командном центре Петрова сработала сигнализация, оповестившая, что пять американских ракет направляются в сторону Советского Союза. Согласно доктрине взаимного гарантированного уничтожения, задачей Петрова было немедленно сообщить об атаке своему руководству, чтобы то могло нанести контрудар. Время поджимало – через двадцать пять минут ракеты разорвались бы на советской земле¹⁵.

Но Петров посчитал, что сигнал тревоги вряд ли вызвала настоящая ракета, и доложил о сбое системы. Он больше верил в ненадежность спутников и помехи на экране радара, чем во внезапный ракетный удар Соединенных Штатов, который несомненно бы привел к началу ядерной войны. Несколько минут нервного ожидания подтвердили его правоту. Ложная тревога стала результатом ошибки спутников, принявших солнечные блики на поверхности облаков за ракеты, несущиеся в верхних слоях атмосферы.

Петров воспринимал мир в оттенках серого и был готов усомниться в том, что говорили ему системы спутников и органы чувств. Его готовность осознать двусмысленность положения и усомниться спасла мир от катастрофы. В этой главе мы увидим, что представление о неопределенности служит ключевым ингредиентом в рецепте наших систем самосознания. Человеческий мозг представляет собой изощренный механизм для отслеживания неопределенности, которая играет в работе мозга огромную роль, а не только участвует в принятии ответственных решений, как в истории Петрова. Без способности оценивать неопределенность мы вряд ли вообще смогли бы воспринимать мир. Замечательный, хотя и побочный, эффект этой способности – неопределенностью можно пользоваться, чтобы сомневаться в самих себе.

Обратные задачи и способы их решения

Сложность задачи Петрова заключалась в том, что ему нужно было отличить сигнал радара от помех. Один и тот же след на экране мог быть как настоящей ракетой, так и сбоем системы. Понять лишь по изображению, с чем имеешь дело, невозможно. Такая задача называется обратной – потому что для ее решения необходимо развернуть причинно-следственную цепочку задом наперед и сделать предположение о причинах получаемой нами информации. Схожим образом наш мозг постоянно решает обратные задачи, не зная, что в действительности происходит в мире.

Причина в том, что мозг заперт внутри темной черепушки и контактирует с внешним миром лишь посредством ограниченной низкокачественной информации, предоставляемой органами чувств. Возьмем, к примеру, простую, на первый взгляд, задачу – определить, была ли только что вспышка света в затемненной комнате. Если сделать вспышку достаточно тусклой, то иногда может показаться, что свет горит, даже если в действительности это не так. Поскольку глаза и мозг подвержены помехам, при каждом повторении стимула нейроны в зрительной коре головного мозга возбуждаются не совсем одинаково. Иногда, даже когда свет не горит, случайные помехи приводят к высокой частоте возбуждения нейронов, подобно тому как след на экране радара Петрова стал результатом атмосферных помех. Поскольку мозг не знает, вызвана ли эта высокая частота стимулом или помехами, то, когда нейроны зрительной коры активно возбуждаются, будет казаться, что свет зажжен¹⁶.

Так как каждое из наших чувств – осязание, обоняние, вкус, зрение и слух – имеет доступ лишь к небольшому, искаженному кусочку реальности, им необходимо объединить ресурсы, чтобы выдвинуть наилучшее предположение о том, что же на самом деле происходит. Наши чувства похожи на слепцов из древней индийской притчи. Тот, кто держит слона за ногу, говорит, что, должно быть, слон – это столб; тот, кто ощупывает хвост, говорит, что слон похож на веревку; тот, кто трогает хобот, говорит, что он похож на ветку дерева; тот, кто прикасается к уху, считает, что он напоминает веер; тот, кто ощупывает живот слона, – что он вроде стены; а тот, кто изучает бивень, – что он похож на массивную трубу. В конце концов проходящий мимо незнакомец сообщает им, что на самом деле они все правы – у слона есть все описанные черты. Лучше бы им объединить свои наблюдения, говорит он, а не спорить.

Математическая формула, известная как теорема Байеса, – мощный инструмент для осмысления такого рода проблем.

Чтобы увидеть, как она помогает нам решать обратные задачи, можем сыграть в следующую игру. У меня есть три игральные кости, две из которых – обычные кубики с числами от одного до шести, а третья – либо с тройками, либо с нулями на всех гранях. Втайне от вас я одновременно брошу все три кости и назову общий итог. Каждый раз я могу использовать один кубик с подвохом – тот, на котором всегда выпадает ноль, или тот, на котором всегда выпадает тройка. Например, при первом броске я могу выбросить два, четыре и ноль (на третьем кубике), что в сумме составит шесть. Ваша задача: основываясь только на общем результате, сделать наилучшее предположение о том, какой кубик с подвохом я использовал – со всеми тройками или со всеми нулями¹⁷.

В этой игре ноль или тройка на кубике с подвохом соответствуют «скрытым» состояниям мира: ракетам в дилемме Петрова и включенному свету в случае с нейронами зрительной коры. Тем или иным образом нам нужно использовать полученную искаженную информацию – сумму значений всех трех игральных костей, – чтобы определить скрытое условие.

Иногда это легко. Если я скажу, что общая сумма четыре или меньше, то вы поймете, что, раз значение такое маленькое, на третьем кубике должен был выпасть ноль. Если общий результат превышает 12 (две шестерки плюс число больше нуля), то вы точно знаете, что на третьем кубике выпала тройка. Но что насчет значений между этими крайностями? Если общий результат равен шести или восьми? Это сложнее.

Один из способов решения этой задачи – метод проб и ошибок. Мы можем много раз бросить кости, записать общий результат и понаблюдать за истинным положением вещей: что на самом деле выпадает на третьем кубике при каждом броске. Первые несколько бросков в игре могут выглядеть следующим образом:

И так далее, еще много бросков. Более простой способ: представить эти данные в виде диаграммы, отображающей, сколько раз наблюдается определенное общее значение (скажем, шесть) и какой в этот момент использовался кубик (ноль или три). Кубики с подвохом можно обозначить определенными цветами: здесь я выбрал серый для кубика с нулями и белый для кубика с тройками.

После десяти бросков график может выглядеть следующим образом.

Не слишком информативно, и виден лишь разброс различных результатов, как и в нашей таблице. Но после пятидесяти бросков начинает проявляться закономерность.

А после тысячи картина становится весьма ясной.

Результаты, полученные в ходе нашего эксперимента, формируют две отчетливые вершины. Большинство бросков попадает в средний диапазон, а пики приходятся на семерку и десятку. Это логично. В среднем два обычных кубика дают в сумме около семи, и поэтому, добавив к этому числу ноль или три от кубика с подвохом, мы, как правило, получим семь или десять. То, что ранее говорила нам интуиция, подтвердилось: вы видите, что значение четыре или меньше получается только при броске кубика с нулем на всех гранях, а значение 13 и больше – только при использовании кубика с тройкой.

Теперь, вооружившись этими данными, давайте вернемся к нашей игре. Если я назову определенное общее значение, например десять, и попрошу вас угадать число на кубике с подвохом, что вы должны ответить? Согласно приведенному выше графику, вероятнее всего, в этом случае на кубике выпала тройка. Благодаря правилу Байеса мы знаем, что относительная высота белых и серых столбиков (при условии, что мы провели эксперимент достаточное число раз) отражает, насколько выше вероятность выпадения тройки по сравнению с нулем – в данном случае примерно в два раза. Согласно Байесу, оптимальное решение для этой игры – всегда называть наиболее вероятное значение кубика, то есть три, если общий результат девять или больше, и ноль – если восемь или меньше.

Только что мы набросали алгоритм для принятия решений на основе искаженной информации. Кубик с подвохом всегда маячит на заднем плане и вносит свой вклад в общий результат. Но его истинное значение заглушено помехами, создаваемыми двумя обычными кубиками. Точно так же Петров не мог определить наличие ракеты лишь по искаженному помехами сигналу радара. Наша игра является примером общего типа задач, связанных с принятием решений в условиях неопределенности, – их можно решить, применив правило Байеса.

В случае с судьбоносным решением Петрова набор потенциальных объяснений ситуации ограничен: либо это настоящая ракета, либо ложная тревога. Аналогичным образом, в нашей игре в кости есть только два объяснения: это кубик либо с тройками на гранях, либо с нулями. Но в большинстве ситуаций не только наша сенсорная система подвержена помехам, а еще существует целый диапазон потенциальных объяснений для поступающей информации. Представьте себе нарисованный круг около 20 сантиметров диаметром, который находится на расстоянии одного метра от вашего глаза. Отраженный от круга свет движется по прямой линии, проходит через хрусталик глаза и создает маленькое изображение (круг) на сетчатке. Поскольку изображение на сетчатке двухмерное, мозг может интерпретировать его как вызванное любым бесконечным числом кругов разного размера, расположенных на соответствующих расстояниях. Примерно такое же изображение на сетчатке вызвал бы круг диаметром 40 сантиметров, расположенный на расстоянии двух метров, или круг диаметром восемь метров на расстоянии 40 метров. Во многих случаях нам просто не хватает информации, чтобы определить, что мы видим.

В таких более сложных обратных задачах догадаться, в чем состоит лучшее объяснение, можно на основе дополнительной информации из других источников. К примеру, чтобы оценить фактический диаметр круга, мы можем использовать такие подсказки, как различия в изображении, получаемом разными глазами, разницу в текстуре, положении и оттенке близлежащих объектов и так далее.

Чтобы в реальном времени понять, как это происходит, взгляните на эти две картинки.

На изображении слева большинство людей видят группу выпуклых бугорков, приподнятых над поверхностью страницы. Изображение справа, напротив, выглядит как совокупность маленьких ямок или впадин. В чем же разница?

Иллюзия возникает из-за того, что ваш мозг решает обратную задачу. На самом деле левая и правая картинки – одно и то же изображение, развернутое на 180 градусов (можете перевернуть книгу и проверить!). Разными они кажутся, поскольку наша зрительная система привыкла, что свет падает сверху – источник света, заливающего окружающее пространство, обычно располагается где-то у нас над головой. В свою очередь, освещение снизу вверх – например, свет костра на склоне скалы или лучи прожекторов, направленные на верхушку собора, – статистически встречается реже. Когда мы смотрим на эти две картинки, наш мозг интерпретирует светлые части левого изображения как свет, падающий на выпуклые бугорки, а темные части правого изображения – как тени, создаваемые ямками, несмотря на то что обе картинки составлены из одного и того же исходного материала.

Другая поразительная иллюзия – изображение, созданное ученым Эдвардом Адельсоном.

Шахматная доска Адельсона

Клетки, обозначенные на левом рисунке буквами A и B, на самом деле окрашены в идентичный оттенок серого; они имеют одинаковую яркость. Клетка B кажется светлее, поскольку ваш мозг «знает», что она расположена в тени: чтобы воспроизвести для глаза тот же уровень освещенности, что и у клетки A, которая целиком находится на свету, она должна быть светлее изначально. Эквивалентность клеток A и B легко можно оценить, соединив их – как на правом рисунке. Подсказка, которую дает этот дополнительный мостик, перекрывает фактор тени в интерпретации мозгом изображения (чтобы убедиться, что левое и правое изображения одинаковы, попробуйте закрыть их нижнюю половину листом бумаги).

Получается, что на самом деле эти удивительные иллюзии – вовсе не иллюзии. Одну интерпретацию изображения дает научная аппаратура – показатели, выдаваемые измерителями освещенности и компьютерными мониторами. Другую – наши зрительные системы, настроенные на обнаружение закономерностей, таких как тени или свет, падающий сверху вниз. Эти закономерности помогают нашим системам выстраивать действенные модели мира. В реальном мире, где есть свет, тени и полутени, эти модели обычно оказываются верными. Многие оптические иллюзии хитроумным способом воздействуют на работу системы, искусно настроенной на получение перцептивных выводов¹⁸. Кроме того, как мы узнаем из следующего раздела, некоторые принципы устройства мозга согласуются с тем, как эта система в массовых масштабах решает обратные задачи.

Построение моделей мира

Зрительная система – одна из наиболее изученных частей мозга человека и обезьян. Различные области задней части мозга обрабатывают разные аспекты визуального сигнала. Чем выше их цифровое обозначение, тем более продвинутой стадии обработки изображения они соответствуют. Области V1 и V2 извлекают информацию о направлении линий и формах, V4 – о цвете, а V5 – о движении объектов. На выходе из областей V мы попадаем в русло вентрального зрительного потока, задача которого – собрать все части информации воедино и идентифицировать цельные объекты, такие как лица, тела, столы и стулья. Параллельно области мозга, входящие в дорсальный зрительный поток, отслеживают, где располагаются и как перемещаются объекты¹⁹.

Правое полушарие мозга человека. Отмечено расположение четырех долей головного мозга, мозжечка и ключевых зрительных путей

В начале вентрального зрительного потока отдельные клетки мозга кодируют лишь небольшую часть внешнего мира – например, участок в нижнем левом углу нашего поля зрения. Но по мере продвижения вверх по иерархической структуре клетки, подобно отдаляющейся камере, начинают расширять свой фокус. В конце концов достигается высшая точка иерархии, в которой уже не столь важно, где отображается стимул. Гораздо большую роль играет, что он воссоздает: лицо, дом, кошку, собаку и так далее. Объектив максимально отдален, и информация об идентичности объекта представлена независимо от его расположения.

Однако крайне важно, что информация в зрительной системе не течет в одном направлении. Долгое время преобладало мнение, согласно которому обработка информации в мозге является системой прямого регулирования: она получает информацию из внешнего мира, обрабатывает ее тайными, хитроумными способами, а затем выдает команды, заставляющие нас ходить и говорить. Сейчас такая модель («вход – выход») вытеснена множеством данных, которые в нее не вписываются. В зрительной системе, например, существует столько же, если не больше, связей, направленных в противоположную сторону. Они так и называются – обратная связь, или «сверху вниз». Информация распространяется как вперед, так и назад; постоянные циклы нейронной активности поставляют данные как с нижних уровней иерархии на верхние, так и в обратном направлении. Такой способ рассмотрения механизмов сознания известен как предиктивная обработка. Это радикально иное понимание работы мозга, хотя оно имеет уже продолжительную интеллектуальную историю, о которой свидетельствует обширная библиография в примечаниях²⁰.

Архитектура предиктивной обработки особенно хорошо подходит для решения обратных задач. Вместо пассивного получения информации мозг может использовать связи «сверху вниз», для того чтобы активно строить наше восприятие внешнего мира и придавать форму тому, что мы видим, слышим, думаем и чувствуем. Более высокие уровни иерархии предоставляют информацию о том, с чем мы можем столкнуться в той или иной ситуации, а также о диапазоне гипотез, которые мы способны принять. Например, вы знаете, что у вашего друга есть лабрадор, и поэтому ожидаете увидеть собаку, когда входите в его дом, но не знаете, где именно в вашем зрительном поле она появится. Эта предварительная высокоуровневая информация – пространственно-инвариантное понятие «собака» – обеспечивает соответствующим контекстом более низкие уровни зрительной системы, помогая им легко интерпретировать размытое пятно в форме собаки, устремляющееся к вам, когда вы открываете дверь.

Степень, до которой наши системы восприятия должны полагаться на такие закономерности, в свою очередь, зависит от того, насколько мы сомневаемся в информации, поступающей от наших органов чувств. Вспомните дилемму Петрова. Если бы он был уверен в безупречности и безошибочности технологии обнаружения ракет, то в меньшей степени был бы готов усомниться в том, что говорила ему система. Стоит ли нам корректировать свои убеждения при получении новых данных, зависит от того, насколько надежной мы считаем эту информацию.

В действительности байесовские версии прогностической обработки говорят нам о том, что стоит комбинировать различные источники информации (наши предварительные убеждения и данные, поступающие через органы чувств) обратно пропорционально нашей неуверенности в них. Можно представить этот процесс как помещение теста для пирога в гибкую форму для выпечки. Форма – это наши предварительные предположения о мире. Тесто же представляет собой сенсорную информацию – световые и звуковые волны, улавливаемые глазами и ушами. Если поступающие данные точны или информативны, то тесто будет густым или почти твердым и на него почти не повлияет форма для выпечки. Если же, напротив, данные менее точны, то тесто будет более жидким и конечный продукт примет соответствующие очертания.

К примеру, глаза предоставляют более точную информацию о местонахождении объектов, нежели слух. Это означает, что зрение может изолировать предполагаемый источник звука, исказив наше восприятие его местоположения. Этим умело пользуются чревовещатели, способные «передавать» свой голос марионетке, которую они держат на расстоянии вытянутой руки. Истинное мастерство чревовещания заключается в умении говорить, не шевеля губами. Если добиться этого, мозг зрителей сделает все остальное, соотнеся звук с его следующим наиболее вероятным источником – говорящей куклой²¹.

Таким образом, вполне логично, что отслеживание неопределенности – неотъемлемая часть того, как мозг обрабатывает сенсорную информацию. Наблюдения за клетками зрительной коры головного мозга показывают, как это может происходить. Хорошо известно, что движущиеся объекты, такие как машущая рука или прыгающий мяч, активируют нейроны в области мозга обезьян, известной как MT (аналог человеческой V5). Но клетки в MT активируются не при любом направлении движения. Некоторые из клеток больше реагируют на объекты, движущиеся влево, другие – вверх, вниз и во всех других направлениях. Когда частота возбуждения клеток МТ фиксируется в результате многократных воспроизведений различных направлений движения, формируется распределение, подобное тому, что мы наблюдали в игре в кости. В каждый отдельно взятый момент времени эти популяции клеток МТ можно считать сигнализирующими о неопределенности в отношении конкретного направления движения, аналогично тому, как искаженное общее значение игральных костей сигнализирует о вероятности выпадения ноля или тройки²².

Неопределенность крайне важна и для оценки состояния нашего собственного тела. Информация о том, где в пространстве располагаются конечности, как быстро бьется сердце или какова интенсивность болевого стимула, поставляется в череп сенсорными нейронами. С точки зрения мозга разница между электрическими импульсами, проходящими по зрительному нерву, и нейронными сигналами, поступающими из кишечника, сердца, мышц или суставов, весьма незначительна. Все это – сигналы, сообщающие о том, что может происходить за пределами черепа, и искаженные иллюзиями вроде описанных выше оптических. В одном известном эксперименте поглаживание резиновой руки синхронно с настоящей (скрытой) рукой испытуемого убеждало его, что резиновая рука – его собственная.

В свою очередь, иллюзия обладания новой резиновой рукой приводила к ослаблению нейронных сигналов, посылаемых мозгом настоящей руке. Подобно тому как кукла перехватывает голос чревовещателя, синхронность наблюдений за резиновой рукой и ощущений при поглаживании уменьшает чувство обладания настоящей рукой²³.

Используем неопределенность, чтобы сомневаться

Конечно, никто не говорит, что каждый раз, познавая мир вокруг, мы специально прибегаем к уравнениям Байеса. Напротив, механизмы, используемые мозгом для решения обратных задач, срабатывают сами по себе – немецкий физик Герман фон Гельмгольц назвал это процессом «бессознательных умозаключений». Мозг быстро, буквально мгновенно оценивает влияние света и тени на впадины, выпуклости и шахматные доски, изображения которых мы видели на предыдущих страницах.

Аналогичным образом мы воссоздаем лицо близкого друга, вкус хорошего вина и запах свежеиспеченного хлеба, комбинируя предварительные предположения и информацию от органов чувств; тщательно взвешивая их с учетом соответствующих неопределенностей. Нейробиолог Анил Сет называет наше восприятие мира «контролируемой галлюцинацией» – наилучшим предположением о том, что на самом деле есть.

Очевидно, что оценка неопределенности, характеризующей те или иные источники информации, – основа нашего восприятия мира. Но изобретательные решения обратных задач дают замечательный побочный эффект. Оценивая неопределенность для того, чтобы воспринимать мир, мы обретаем способность сомневаться в том, что воспринимаем. Чтобы увидеть, как неопределенность с легкостью превращается в сомнение, давайте снова обратимся к игре в кости. Чем ближе общее значение к 15 или к нулю, тем больше мы уверены, что на кубике с подвохом выпала соответственно тройка или ноль. Но в средней части графика, где серые и белые столбики равны по высоте (общие значения равняются семи и восьми), доказательств недостаточно для любого из вариантов. Если я спрошу вас, насколько вы уверены в своем ответе, будет разумно, если вы усомнитесь, когда речь пойдет о значениях семь и восемь, но будете более уверены в случае меньших или бóльших результатов. Другими словами, мы знаем, что, скорее всего, знаем ответ, если неопределенность низкая, и знаем, что, скорее всего, не знаем ответ, когда неопределенность высокая.

Правило Байеса дает математическую основу для размышлений об этих оценках неопределенности, которые называют еще решениями второго типа, поскольку они касаются точности других решений – в отличие от решений первого типа, которые касаются окружающего мира. Согласно теореме Байеса, нам следует больше сомневаться, когда дело касается ответов, приходящихся на центр графика, поскольку именно они чаще всего приводят к ошибкам и с наименьшей вероятностью оказываются правильными. И напротив, по мере приближения к краям распределения вероятность правильного ответа возрастает. Используя неопределенность, присущую решению обратных задач, мы в качестве бонуса достигаем рудиментарной формы метапознания – и никаких дополнительных механизмов для этого не требуется²⁴.

Поскольку отслеживание неопределенности играет основополагающую роль в том, как мозг воспринимает мир, неудивительно, что эта форма метапознания доступна множеству животных. Один из первых – и наиболее изобретательных – экспериментов по изучению метапознания у животных был проведен психологом Дэвидом Смитом, работавшим с бутылконосым дельфином по имени Натуа. Смит обучил Натуа нажимать на разные рычаги в аквариуме в зависимости от частоты слышимого им звука. Низкочастотный звук варьировался от очень низкого до относительно высокого, почти высокочастотного. Таким образом, как и в нашей игре в кости, создавалась зона неопределенности, когда сложно было понять, какой же ответ правильный²⁵.

Когда Натуа научился справляться с этим заданием, в аквариум добавили третий рычаг, нажав на который можно было пропустить текущий звук и сразу перейти к следующему – дельфиний аналог пропуска вопроса в тесте. Смит рассудил, что если Натуа, будучи не уверен в ответе, откажется принимать решение, вместо того чтобы угадывать, то сможет добиться более высокой общей точности. Именно это Смит и обнаружил. Результаты показали, что чаще всего Натуа нажимал на третий рычаг, когда звук был пограничным. Как пишет Смит, «в случае неуверенности дельфин явно сомневался и колебался между двумя возможными ответами, но когда был уверен, то так устремлялся к выбранному ответу, что разгонял волну и заливал аппаратуру исследователей»²⁶.

Макаки – обезьяны, которые встречаются по всей Азии (и любят воровать еду у туристов в храмах и святилищах), – тоже легко обучаются отслеживать свою неуверенность в похожих ситуациях. В одном эксперименте макак обучали определять самую большую фигуру на экране компьютера. Затем им нужно было выбрать между двумя иконками. Первая иконка означала рискованную ставку (три кусочка еды в случае правильного ответа, за ошибку еду убирали), в то время как другой, безопасный вариант гарантировал один кусочек еды – обезьяний вариант игры «Кто хочет стать миллионером?». Обезьяны чаще выбирали рискованный вариант, когда отвечали правильно, что красноречиво свидетельствует о метапознании. Что впечатляет еще больше, они сразу же, без дополнительного обучения, справились с оценкой уверенности в своих ответах в другом тесте на память, исключив предположение, что они просто учатся ассоциировать определенные стимулы с ответами разной степени уверенности. С помощью похожего задания исследователи из лаборатории Адама Кепекса, расположенной в Колд-Спринг-Харбор в Нью-Йорке, продемонстрировали, что крысы тоже могут оценивать свою правоту насчет того, какой из двух запахов преобладает в смешанном аромате. Есть даже некоторые свидетельства, что птицы, как и обезьяны, способны переносить свои наработанные метакогнитивные навыки из одного испытания в другое²⁷.

Если чувствительность к неопределенности – это фундаментальное свойство работы мозга, то вполне логично, что у людей этот первый кирпичик метапознания можно обнаружить в самом раннем возрасте. Вдохновившись тестами Смита, Луиза Гупиль и Сид Куидер из Высшей нормальной школы в Париже решили исследовать, как неопределенность своих решений отслеживают 18‐месячные младенцы. Малышам, сидящим на коленях у матерей, демонстрировали заманчивую игрушку и давали поиграть с ней, возбуждая интерес. Затем им показывали, как игрушку прячут в одну из двух коробок. Наконец после небольшой паузы малышам разрешалось заглянуть в одну из коробок, чтобы достать игрушку.

В действительности экспериментаторы незаметно убирали игрушку из коробки. Это позволяло им измерить уверенность младенцев. Исследователи считали, что если малыши знают, хороший или плохой выбор они совершают, то будут охотнее искать (фактически несуществующую) игрушку в коробке при правильном выборе по сравнению с неправильным. Так и происходило: когда младенцы действовали неправильно, их поиски игрушки были менее настойчивы. Кроме того, чем выше был риск ошибиться, тем чаще они просили маму помочь им. Эти данные говорят о том, что даже в раннем возрасте младенцы способны оценивать свою неуверенность при принятии простых решений и просить о помощи лишь в случае необходимости²⁸.

Мы не знаем наверняка, как животные и младенцы решают эти задачи, поскольку, в отличие от взрослых людей, они не способны рассказать нам о том, что думают и чувствуют. Критики могут заявить, что они следуют правилу низшего уровня, которое является общим для всех задач эксперимента, – что-то вроде «Если я долго принимаю решение, то я должен нажать на кнопку „неуверенности“», – и не формируют какого-либо подлинного чувства неуверенности относительно принимаемых решений. Эта критика привела к разработке все более хитрых экспериментов, отсеявших множество различных объяснений, не связанных с метапознанием. Например, чтобы исключить отслеживание времени принятия решения, в некоторых исследованиях животным давали возможность сделать свой выбор еще до начала теста, до появления сигналов, что тестирование началось. Если макаки в этом случае решались пройти тест, то чаще оказывались правы, чем не правы, из чего можно сделать вывод, что они знали, когда знают ответ, а это отличительная черта метапознания²⁹.

К тому же существуют доказательства того, что разумные в других отношениях виды не способны отслеживать неопределенность в подобных ситуациях. Это позволяет предположить, что чувство неуверенности скорее является первым проблеском самосознания, нежели более общей когнитивной способностью. Капуцины – вид обезьян из Нового Света, обитающий в Южной Америке, – имеют много общего с макаками: используют камни, чтобы раскалывать пальмовые орехи, живут в больших группах. Но похоже, что в рамках эксперимента Смита капуцины не способны сигнализировать о своей неуверенности. С помощью особой уловки можно показать, что капуцины без труда используют третью кнопку для классификации нового стимула, но не для демонстрации неуверенности. Согласно этим данным, из двух похожих видов обезьян лишь один способен продемонстрировать признаки метапознания³⁰.

Но как только отслеживание неопределенности вступает в дело, появляется целый ряд полезных моделей поведения. Начнем с того, что оно позволяет понимать, нужна ли нам дополнительная информация. Давайте вернемся к игре в кости. Если я назову вам общее значение, близкое к центру графика, – семь или восемь, – то вы обоснованно можете засомневаться в том, что выпало на кубике с подвохом: ноль или тройка. Вместе с тем вы можете попросить меня бросить кости еще раз. Если я выкину значения пять, четыре и семь, используя те же самые кости, то ваша уверенность в том, что правильный ответ – ноль, значительно возрастет. Согласно теореме Байеса, до тех пор пока каждый бросок независим от предыдущего, мы можем рассчитать вероятность того, что ответ будет равен трем или нулю, суммируя логарифмы отношения нашей уверенности в каждом из вариантов после каждого отдельного броска³¹.

Блестящий британский математик Алан Тьюринг использовал этот трюк, когда работал над взломом шифра немецкой машины «Энигма» во время Второй мировой войны. Пытаясь расшифровать перехваченные сообщения, каждое утро его команда испытывала новые настройки. Вопрос заключался в следующем: как долго продолжать пробовать определенную пару шифров, прежде чем отбросить ее и попробовать другую. Тьюринг продемонстрировал, что, накопив множество образцов информации в течение определенного периода времени, взломщики шифров могут повысить свою уверенность в правильности конкретной настройки – и, что критически важно, свести к минимуму количество времени, затрачиваемого на тестирование неправильных шифров³².

Аналогичным образом, мы можем оценить нашу уверенность, чтобы понять, насколько будет полезна новая информация. Если в результате первого броска я получу общее значение 12, то с уверенностью смогу заявить, что на кубике с подвохом выпала тройка. Мне не нужно просить бросить кубик еще раз. Но если выпадет семь или восемь, то разумно будет перекинуть кости и избавиться от неуверенности относительно правильного ответа. Ученые изящно продемонстрировали роль уверенности в принятии решений о поиске новой информации. Участникам эксперимента предложили принять несколько непростых решений относительно цвета фигур на экране компьютера. Расположив фигуры определенным образом, исследователи смогли создать условия, в которых люди чувствовали себя менее уверенно при выполнении задания, но при этом справлялись с ним не хуже. Такой дизайн эксперимента замечательно изолирует влияние чувства неопределенности на наши решения. Когда участников спрашивали, хотят ли они взглянуть на информацию еще раз, они соглашались только в том случае, если ощущали себя менее уверенно. Как и в экспериментах с младенцами, участники полагались на внутреннее чувство неуверенности или уверенности, чтобы решить, требуется ли им помощь³³.

Оттенки серого

Способность отслеживать неопределенность имеет фундаментальное значение для нашего восприятия мира. Поскольку окружающая нас среда организована крайне сложно, а органы чувств способны посылать в мозг лишь расплывчатую картинку реальности, нам приходится выдвигать предположения насчет действительного положения дел в мире. Действенный подход к решению обратных задач состоит в комбинировании различных источников информации в соответствии с их надежностью или неопределенностью. Многие аспекты этого решения согласуются с математической теоремой Байеса, хотя нейробиологи активно спорят о том, как и насколько мозг следует этой формуле³⁴.

Независимо от того, как именно это происходит, мы можем быть вполне уверены, что работа мозга основана на вычислении неопределенности. Если бы мы не могли осмыслить неопределенность, то воспринимали бы мир одним-единственным способом (если бы вообще воспринимали). К тому же таким образом мы закладываем первый кирпичик метапознания – способность сомневаться в том, что говорят нам органы чувств. Самой по себе способности вычислять неопределенность недостаточно для полноценного самосознания. Но, вероятно, ее хватает для рудиментарных форм метапознания, которые были обнаружены у животных и младенцев. Демонстрация животными начальных признаков метакогнитивной способности размывает четкую грань, которую Набоков проводил между людьми и другими видами.

Глава 2
Алгоритмы самоконтроля

Однако, как только развивается способность воспринимать внешние события, возникает любопытный побочный эффект, который ведет к жизненно важным и фундаментальным последствиям. Речь о том, что способность живого существа воспринимать определенные аспекты окружающей среды переворачивается с ног на голову и превращается в способность чувствовать определенные аспекты себя самого.

– Дуглас Хофштадтер. «Я – странная петля»

В предыдущей главе мы узнали, как системы восприятия мозга получают информацию от органов чувств и решают обратные задачи, выстраивая модель мира. Еще мы узнали, что способность кодировать и отслеживать различные источники неопределенности, содержащиеся в том, что мы видим и слышим, чрезвычайно важна для нашего восприятия, а также что ее можно использовать, чтобы сомневаться в самих себе. Следующий этап нашего путешествия по алгоритмам самомониторинга начнется с противоположного края системы – с контроля наших действий.

Обычно мы считаем действие чем-то осознанным и продуманным – например, когда мы готовим ужин или берем телефон, чтобы позвонить другу. Но спектр возможных действий, которые мы совершаем в течение обычного дня, гораздо шире – это все, что наше тело делает, изменяя окружающую среду: дыхание, пищеварение, речь, перемена позы. Эти примеры показывают, что многие из наших действий не осознанны и при этом крайне важны для жизни.

Проблема в том, что действия не всегда идут по плану. То есть нам нужно уметь быстро и эффективно исправлять ошибки. Любая уважающая себя самосознающая система не захочет швырять действия, словно дротики в мишень, не имея возможности скорректировать их траекторию после броска. Представьте, что, ужиная с друзьями, вы тянетесь за бокалом красного вина, но промахиваетесь и сталкиваете его с края стола. Вы в ужасе наблюдаете за происходящим, чувствуя себя неспособным повлиять на ситуацию. И все же иногда, если повезет, ваша рука, казалось бы, по своей собственной воле может податься вперед и поймать бокал за мгновение до его падения. Мы увидим, что в основе такого умения корректировать свои действия лежит способность предсказывать то, что должно было произойти – бокал в вашей руке, а не на полу, – но не произошло.

Собственно, такие предсказания лежат в основе алгоритмов, способных осуществлять мониторинг самих себя. Вспомните предиктивный ввод текста на смартфоне. Он может исправить допущенные вами ошибки, только оценивая, какое слово вы изначально намеревались написать (и, если его оценки расходятся с вашими намерениями, это ужасно раздражает). Это интуитивно верно и для самосознания. Мы способны признавать свои ошибки и сожалеть о них, только если знаем, что мы должны были сделать, но не сделали. У французов есть замечательное выражение для таких случаев – «l’esprit d’escalier», или лестничный ум³⁵. Оно используется, если слова, которые стоило произнести на вечеринке, приходят в голову, только когда вы уже спускаетесь вниз по лестнице после ее окончания.

В этой главе мы познакомимся с набором алгоритмов, предсказывающих и корректирующих наши действия. Как мы увидим, мозги всех форм и размеров снабжены филигранными предохранительными механизмами, позволяющими им отслеживать свою деятельность и вносить в нее изменения – от мельчайших корректировок движения руки, тянущейся за чашкой кофе, и вплоть до мыслей по поводу проделываемой нами работы. Способность осуществлять мониторинг своих действий – это второй кирпичик самосознания.

Прогнозирование ошибок

Одни из самых простых и важных действий, которые мы совершаем, направлены на сохранение стабильности нашего внутреннего состояния. Все живые существа должны следить за температурой тела, уровнем питательных веществ и многим другим – зачастую это вопрос жизни и смерти. Если эти состояния слишком далеко отклоняются от своего идеала – так называемых заданных параметров, – оставаться в живых становится очень трудно. Рассмотрим скромную одноклеточную бактерию. Живым клеткам нужно управлять кислотностью своего внутреннего мира, потому что большинство белков перестают функционировать за пределами узкого значения водородного показателя (pH). Даже у простых бактерий на поверхности клеток находятся изощренные сети сенсоров и сигнальных молекул, которые при необходимости активируют насосы для восстановления нейтрального баланса pH.

Гомеостаз – именно так называется это явление – в биологии встречается повсеместно. Он работает как домашний термостат: когда температура опускается ниже определенной отметки, термостат включает отопление, поддерживая комфортную атмосферу в вашей гостиной. Любопытный аспект гомеостаза заключается в его рекурсивности – он стремится изменить ту же самую вещь, за которой осуществляет наблюдение.

Термостат в моей гостиной пытается регулировать температуру в той же гостиной, а не в какой-нибудь комнате в доме моего соседа, то есть это замкнутая система. Если параметр, который она отслеживает, находится в приемлемом диапазоне, значит, все в порядке. Если же обнаружен дисбаланс водородного показателя или температуры, предпринимаются определенные действия и дисбаланс устраняется. Исправно функционирующий гомеостаз не требует контроля; его корректирующее воздействие почти всегда приводит к желаемому результату, а процесс регуляции хотя и замысловат, но несложен с вычислительной точки зрения.

Однако гомеостатические механизмы отвечают за сиюминутный порядок, не особенно заботясь о будущем. Простой термостат не может «знать», что ночью становится холоднее, а днем теплее. Он просто включает отопление, когда температура опускается ниже порогового значения. Джез, герой комедийного сериала BBC «Пип-шоу»³⁶, не понимает эту ключевую особенность термостатов, когда говорит своему соседу по комнате Марку: «Давай поднимем температуру [бойлера] до двадцати девяти… На самом деле я не хочу, чтобы он нагревался до двадцати девяти, но ему нужна цель, чтобы было к чему стремиться. Так будет быстрее». Марк отвечает презрительно (но безошибочно): «Нет, быстрее не будет, он либо включен, либо выключен. Настраиваешь его – он достигает нужной температуры и выключается». Бойлер не обманешь.

Новое поколение обучающихся термостатов (таких как Nest³⁷), которые умеют запоминать типичные перепады температуры в течение дня, а также предпочтения своего владельца, представляет собой очередной этап эволюции традиционных устройств, работающих по принципу «либо включен, либо выключен». Умный термостат способен просчитать, когда ему нужно включаться, чтобы поддерживать равномерную температуру. Причина, по которой такие устройства успешнее старых добрых термостатов, в информатике выводится из классической теоремы о хорошем регуляторе, согласно которой, для того чтобы наиболее эффективно управлять системой, нужно разработать точную модель этой системы. Другими словами, чем точнее моя модель того, что оказывает влияние на температуру, тем выше вероятность, что я смогу предвидеть, когда нужно будет внести изменения в систему отопления³⁸.

Это же справедливо, если от гомеостаза перейти к действиям, влияющим на внешний мир. Наше поведение можно рассматривать как сложную форму гомеостаза – в том смысле, что многое из того, что мы делаем, направлено на поддержание нашего внутреннего состояния в желаемых границах. Если я голоден, то я могу пойти и приготовить сэндвич, который снова сделает меня сытым. Если мне нужны деньги, чтобы купить для сэндвича ингредиенты, то я могу устроиться на работу, чтобы заработать их, и так далее. Эта идея – все, что мы делаем в жизни, является частью некоего грандиозного плана, направленного на минимизацию «ошибок» нашего внутреннего состояния, – имеет как своих сторонников, так и критиков в сфере вычислительной нейробиологии. Но, по крайней мере, если речь идет о простых действиях, она служит элегантной основой для размышлений о том, как поведение отслеживается и контролируется. Рассмотрим поподробнее, как это работает на практике³⁹.

Кто главный?

Подобно особым сенсорным областям мозга, которые обрабатывают информацию, поступающую, например, от глаз и ушей, существуют и особые моторные структуры, которые посылают нейронные проекции вниз, к спинному мозгу, управляя нашими мышцами и координируя их работу. И в точности как зрительная кора, которая трансформирует входные данные в высокоуровневые репрезентации окружающего мира, моторная кора представляет собой нисходящую иерархию. Такие области, как премоторная кора, заняты созданием общих планов и намерений (например, «потянуться влево»), в то время как области более низкого уровня, вроде первичной моторной коры, отвечают за оставшиеся детали. Предполагается, что области префронтальной коры (ПФК) находятся на вершине как перцептивной, так и моторной иерархии. В этом есть смысл, если учесть, что ПФК имеет отношение к переводу высокоуровневых перцептивных репрезентаций («красный мяч находится там») в высокоуровневые репрезентации действий («давай поднимем красный мяч»)⁴⁰.

Одно из следствий иерархической организации действий заключается в том, что, когда мы тянемся за чашкой кофе, нам не нужно сознательно активировать всю последовательность мышц. Вместо этого большинство действий планируется на более высоком уровне: мы хотим попробовать кофе, и наша рука, кисть и рот координируют свою работу, чтобы достичь желаемого. То есть такая искусная задача, как игра на фортепиано, представляет собой изысканный танец сознательных планов, разворачивающихся на высоком уровне иерархии (выбор скорости игры или акцента на определенных пассажах), и автоматических бессознательных актов моторного контроля, в нужный момент направляющих пальцы к нужным клавишам. Когда во время концерта наблюдаешь за работой пианиста, кажется, что его руки и пальцы живут собственной жизнью, а пианист парит над всем этим, отдавая команды сверху. Как сказал знаменитый пианист Владимир Горовиц, «я – генерал, а мои солдаты – клавиши». Говоря более прозаическим языком нейронауки, мы отдаем хорошо заученные действия на откуп бессознательным, вспомогательным уровням управления, вмешиваясь в процесс лишь в случае необходимости⁴¹.

Не каждый из нас осилит акробатику для пальцев, необходимую, чтобы сыграть на пианино Шопена или Листа. Но многие регулярно практикуют столь же незаурядный моторный навык при помощи другого клавишного инструмента. Я пишу эту книгу на ноутбуке, оснащенном клавиатурой со стандартной раскладкой QWERTY. Такое название она получила благодаря первым шести буквам верхнего ряда. История появления клавиатуры QWERTY, созданной политиком и изобретателем-любителем Кристофером Шоулзом в 1860‐х годах, весьма туманна (в самых первых печатных машинках все двадцать шесть букв алфавита располагались в ряд от A до Z, что, по мнению изобретателей, было наиболее эффективно). По одной из версий, такое расположение символов предотвращало заклинивание клавиш в первых пишущих машинках. По другой – это помогало телеграфистам быстрее расшифровывать сообщения, написанные азбукой Морзе. А согласно еще одной версии, компания Remington, первый крупный производитель пишущих машинок, сохраняла верность QWERTY, желая обеспечить лояльность к бренду со стороны машинистов, которые обучались на ее фирменной системе.

Как бы там ни было, раскладка QWERTY наделила миллионы людей в англоязычном мире сложнейшим, но в значительной степени неосознанным моторным навыком. Если вы регулярно пользуетесь компьютером, закройте глаза и попытайтесь представить, где находятся буквы на клавиатуре (за исключением букв Q-W-E-R-T-Y!). Это нелегко, а для многих (таких, как я) даже невозможно – только если представить, что печатаешь слово. Благодаря этому занятному расхождению между моторным навыком и сознательным восприятием набор текста становится идеальной тестовой площадкой для изучения различных алгоритмов, участвующих в бессознательном мониторинге и контроле наших действий. В лаборатории набор текста можно изучать с изумительной точностью: начало печати и время нажатия клавиш регистрируются компьютером, а движения пальцев фиксируются камерами высокого разрешения.

Психологи Гордон Логан и Мэтью Крамп использовали эти методы и провели обстоятельные и остроумные эксперименты, чтобы изучить, как люди набирают текст. В одном из них испытуемых попросили напечатать ответы на вопросы классического психологического теста – задачи Струпа. От человека требуется определить цвет чернил, которыми написано слово, – например, написать/напечатать «синий» для синих чернил и «красный» для красных. В большинстве случаев это не вызывает затруднений, однако они возникают, когда сами слова означают цвета (например, синим написано слово «зеленый», красным – «фиолетовый» и так далее). Люди замедляются и делают ошибки, когда слово и цвет не совпадают. Участники эксперимента медлили с началом печати, однако не с набором букв самого слова (например, с-и-н-и-й). Это позволило выдвинуть гипотезу о том, что существует несколько контуров управления действиями: контур высшего уровня, отвечающий за выбор слова для печати, и контур низшего уровня, принимающий эту информацию и определяющий, какие клавиши и в каком порядке нужно нажимать⁴².

Мало того что уровней управления действиями несколько, так еще и высшие уровни плохо осведомлены о работе низших. Мы знаем это, потому что один из самых простых способов испортить кому-нибудь набор текста – попросить напечатать только те буквы в предложении, которые обычно набираются левой (или правой) рукой. Попробуйте сесть за клавиатуру и набрать только левые буквы в предложении «Кошка на коврике» (на QWERTY-клавиатуре⁴³ у вас должно получиться что-то вроде «Ккаакве», в зависимости от того, каким пальцем вы обычно нажимаете пробел – правым или левым). Распределение букв по рукам – задача чудовищно сложная и обескураживающая.

И все же нижнеуровневый контур, руководящий нажатиями клавиш, делает это непрерывно, со скоростью до 70 слов в минуту! Часть нашего сознания знает, какую руку нужно использовать, но не в состоянии нам это объяснить⁴⁴.

Держимся курса

Эти эксперименты дают основания предполагать, что в наши действия постоянно вносятся точечные неосознанные корректировки, не позволяющие им сбиться с курса. Время от времени эти бессознательные процессы мониторинга раскрывают себя, подобно тому как оптические иллюзии обнажали работу перцептивных выводов в предыдущей главе. К примеру, когда я еду на работу в лондонском метро, мне приходится пользоваться несколькими эскалаторами. Чтобы не упасть, я полагаюсь на свое тело, которое быстро скорректирует позу, когда я встану на движущиеся ступеньки. Но эта реакция настолько хорошо заучена, что, если эскалатор сломался и стоит на месте, мою моторную систему трудно удержать от автоматического подстраивания под обычно движущуюся лестницу. Вплоть до того, что из-за ожидания, сформированного на высших уровнях иерархии, я рискую споткнуться, если шагну на ступень неподвижного эскалатора⁴⁵.

В классическом эксперименте Пьера Фурнере и Марка Жаннерода, стремившихся количественно измерить такого рода быстрые автоматические исправления ошибок, участники должны были перемещать компьютерный курсор в определенное место на экране. Убедившись, что руки участников скрыты (чтобы им был виден только курсор), исследователи вносили небольшие отклонения в движение курсора и наблюдали за происходящим. Они обнаружили, что, когда курсор сбивался с курса, участники тут же исправляли его траекторию, даже не осознавая этого. Исследователи пришли к следующему выводу: «Мы обнаружили, что испытуемые преимущественно игнорировали фактические движения, совершаемые их рукой». Другими словами, низкоуровневая система неосознанно отслеживает, как мы выполняем задание, и исправляет – как можно эффективнее – любые отклонения от цели⁴⁶.

Мозжечок, название которого в переводе с латинского означает «малый мозг» (cerebellum), считается одной из частей мозга, играющих ключевую роль в этом исправлении ошибок. Он выглядит как вспомогательный мозг, привинченный к основному снизу. Но на самом деле мозжечок содержит более 80 % всех ваших нейронов – около 69 миллиардов из 85. Совокупность его нейронных связей красива своей упорядоченностью: здесь находятся миллионы так называемых параллельных волокон, пересекающихся под прямым углом с клетками Пуркинье – нейронами, которые выделяются своими огромными, крайне развитыми дендритными деревьями. Информация поступает из коры головного мозга в виде серии сигналов, при этом участки коры головного мозга направляют их в те же области мозжечка, из которых они получают данные. Существует одна гипотеза, что мозжечок получает копию двигательной команды, которая посылается мышцам, подобно тому как получают копию электронного письма. Затем он генерирует ожидаемые сенсорные последствия действия – например, плавное продвижение руки к цели. Если эти ожидания не совпадают с сенсорной информацией о том, где на самом деле находится моя рука, он быстро вносит коррективы, чтобы вернуть ее на правильный курс⁴⁷.

В инженерии такая модель называется упреждающей. Упреждающие модели сначала предугадывают последствия определенной двигательной команды, а затем отслеживают расхождение между текущим и ожидаемым состояниями, при необходимости внося небольшие корректировки. С самого детства я люблю ходить под парусом: участвую в гонках на небольших парусных яхтах либо совершаю круизы на более крупных суднах. Путешествуя, я прибегаю к несложной упреждающей модели, чтобы нейтрализовать влияние прилива на положение лодки. Когда я прокладываю курс к гавани своего назначения, GPS сообщает мне, нахожусь ли я слева или справа от прямого пути, и я могу внести соответствующие поправки, не заботясь об общем курсе. Зачастую это приводит к тому, что лодку заносит в сторону прилива, подобно тому как вы инстинктивно гребете против течения, переплывая реку. Случайному наблюдателю покажется, будто поправка на прилив была тщательно спланирована заранее, но в действительности это результат множества небольших корректировок, вызванных сигналами о локальных ошибках.

В таком алгоритме важно отслеживать отклонения от запланированного хода событий. Это означает, что информация, поступающая от органов чувств, может быть просто проигнорирована, если она соответствует ожиданиям, – еще одна особенность предиктивного управления, подтвержденная экспериментами с участием добровольцев. Например, если я передвину вашу руку, ваш мозг получит информацию об этом благодаря изменению положения суставов и мышц. А если вы сами подвигаете собственной рукой, то такая сенсорная обратная связь погасится, потому что происходящее будет в точности соответствовать вашим ожиданиям (именно поэтому нельзя пощекотать самого себя). Эти нейронные алгоритмы, нацеленные на обнаружение отклонений в наших движениях, могут становиться причиной некоторых контринтуитивных феноменов. Если вы нанесете кому-нибудь удар на боксерском ринге или во время драки в баре, ваша несчастная жертва почувствует его сильнее (на своем лице), чем вы (на вашем кулаке.) Это вызвано тем, что бьющий ждет удара, а вот получающий – нет. Если ваш соперник решит дать сдачи, он нанесет удар сильнее, чем был, по мнению первого бьющего, нанесен ему, – чтобы соответствовать силе удара, которую ощутил он. И так далее, по нарастающей – замкнутый круг. Если вы когда-нибудь, сидя на переднем сиденье автомобиля, оказывались свидетелем потасовки двух детей на заднем, то знаете, к чему может привести этот сценарий⁴⁸.

Все упомянутые эксперименты говорят о том, что существует множество процессов самомониторинга, которые не контролируются сознанием. Благодаря силе и гибкости предиктивного управления мы действуем быстро и четко, обычно даже не задумываясь об этом. Когда я встаю на движущийся эскалатор в час пик, на основе локальных алгоритмов в мою позу вносятся небольшие поправки, аналогично тому, как курс судна корректируется с учетом прилива. Но если отклонение от ожидаемого слишком велико – например, мы сбились с курса на целый километр, – то незначительные корректировки или поправки вряд ли смогут наладить дело. Именно в этот момент бессознательное корректирование наших действий превращается в признание ошибки.

От обнаружения ошибок к познанию себя

Одно из первых исследований того, как мы выявляем собственные ошибки, в 1960‐х годах провел психолог Патрик Раббитт.

Он придумал сложное, монотонное задание, в котором испытуемым нужно было нажимать на кнопки, реагируя на последовательность цифр. Однако само задание не имело большого значения. Хитрость заключалась в том, что испытуемых просили нажимать на отдельную кнопку, если они замечали, что совершили ошибку. Раббитт с точностью измерил время, которое требовалось для нажатия этой кнопки, и обнаружил, что люди способны крайне быстро исправлять собственные оплошности. Фактически испытуемые осознавали, что совершили ошибку, в среднем на 40 миллисекунд быстрее, чем реагировали на внешние стимулы. Этот элегантный и простой анализ доказал, что мозг способен отслеживать и обнаруживать собственные ошибки при помощи эффективных внутренних расчетов, не зависящих от сигналов из внешнего мира.

Быстрый процесс обнаружения ошибок может приводить к столь же быстрому их исправлению. При принятии простого решения о том, относится тот или иной стимул к категории А или В, уже через десятки миллисекунд после нажатия неправильной кнопки мышцы, контролирующие верный ответ, начинают сокращаться, стремясь исправить ошибку. И если корректирующие процессы происходят достаточно быстро, то могут даже предотвратить ее. Например, к тому моменту, когда мышцы сократятся, чтобы нажать кнопку и отправить необдуманное сообщение, мы успеваем обзавестись дополнительными доказательствами неудачности этой затеи и в последний момент удержаться от рокового щелчка мышью⁴⁹.

Спустя несколько десятилетий после эксперимента Раббитта ученые начали обнаруживать мозговые процессы, способствующие внутреннему поиску ошибок. Работая над своей докторской диссертацией, опубликованной в 1992 году, психолог Уильям Геринг записал электроэнцефалограммы (ЭЭГ) участников одного эксперимента, выполнявших сложные задания. В ЭЭГ используется сеть маленьких электродов, которая неинвазивным путем фиксирует изменения электрического поля, вызванные совместной активностью тысяч нейронов внутри мозга. Геринг обнаружил, что менее чем через 100 миллисекунд после совершения ошибки в мозгу появляется особая волна. Скорость этой реакции помогает объяснить обнаруженное Раббиттом, а именно способность людей стремительно осознавать, что они совершили ошибку, – даже до того, как им об этом сообщат. Эта активность мозга стала известна как негативность, связанная с ошибкой, или НСО (error-related negativity, ERN), которую современные психологи ласково называют реакцией «Вот блин!»⁵⁰.

Сегодня мы знаем, что эта реакция возникает в результате ошибок при выполнении самых разнообразных задач (от нажатия кнопок до чтения вслух) и генерируется областью мозга, расположенной в центре лобной доли, дорсальной зоной передней поясной коры. Это красноречивое нейронное свидетельство самомониторинга обнаруживается уже на ранних этапах развития человека. В одном эксперименте 12‐месячным младенцам демонстрировали разные изображения на экране компьютера, записывая движение их глаз. Иногда им показывали человеческое лицо, и если младенцы смотрели прямо на него, то удостаивались награды в виде музыки и мигающих цветных лампочек. Если ребенок не смотрел на изображение лица, то в контексте эксперимента это считалось ошибкой – он не выполнял действие, за которое получил бы вознаграждение. В таких случаях записи ЭЭГ отчетливо отражали НСО, пусть реакция и была несколько запоздалой по сравнению со взрослыми⁵¹.

НСО можно рассматривать как частный случай сигнала о «предиктивной ошибке». Название «предиктивные ошибки» говорит само за себя: это ошибки в наших предсказаниях будущего, которые к тому же являются ключевой составляющей алгоритмов, помогающих эффективно изучать мир. Чтобы понять, как предиктивные ошибки помогают нам в этом, представьте, что рядом с вашим офисом открывается новая кофейня. Вам еще неизвестно, насколько она хороша, но ее владельцы позаботились о том, чтобы купить первоклассную кофемашину и создать отличную атмосферу. У вас высокие ожидания – вы предполагаете, что кофе будет хорошим, хотя еще не пили его. Наконец, вы впервые пробуете его и выясняете, что он не просто хорош – такого чудесного эспрессо вы давно не пили. Поскольку кофе превзошел ваши ожидания, вы обновляете свою предварительную оценку, а кофейня становится вашей новой любимой остановкой по пути на работу.

Теперь представим, что прошло несколько недель. Бариста расслабились, и кофе уже не так прекрасен, как раньше. Возможно, он все равно хорош, но, учитывая ваши возросшие ожидания, вы воспринимаете происходящее как негативную ошибку в вашем предсказании и можете разочароваться еще сильнее.

Способность делать и обновлять предсказания зависит от известного химического вещества, вырабатываемого в мозге, – дофамина. Дофамин не только знаменит, но и зачастую воспринимается ошибочно – в популярных СМИ его называют «гормоном удовольствия». Это правда, что уровень дофамина повышается от того, что нам нравится: денег, еды, секса и так далее. Однако представление, что дофамин всего лишь сигнализирует о вознаграждающем характере получаемого опыта, ошибочно. В 1990‐х годах нейробиолог Вольфрам Шульц провел эксперимент, ставший классическим. Он зарегистрировал у обезьян сигналы, посылаемые клетками среднего мозга, которые вырабатывают дофамин и доставляют его в другие области мозга. Шульц приучил обезьян, что после включения света в комнате им дают немного сока. Сначала дофаминовые клетки реагировали на сок, что соответствовало теории удовольствия. Но со временем животные начали понимать, что включение света всегда предшествует соку, – они научились ожидать удовольствие, – и дофаминовая реакция исчезла⁵².

Элегантное объяснение рисунка дофаминовой реакции в этих экспериментах заключается в том, что она помогала мозгу отслеживать ошибки в предсказаниях обезьян. Сначала сок был для обезьян неожиданностью – так же, как для вас неожиданностью был хороший кофе в новом месте. Но со временем обезьяны стали ожидать сок каждый раз, когда включался свет, – в точности как мы ожидаем хороший кофе каждый раз, когда заходим в кофейню. Почти одновременно с экспериментами Шульца, специалисты в области вычислительной нейробиологии Питер Дайан и Рид Монтегю работали над развитием одной классической психологической теории по обучению методом проб и ошибок. Согласно этой знаменитой теории, модели Рескорлы – Вагнера, обучение происходит только при условии, что события неожиданны. Это понятно даже интуитивно: если сегодня кофе такой же, как и вчера, у нас нет необходимости изменять оценку, которую мы дали кофейне. Не нужно ничему учиться. Дайан и Монтегю продемонстрировали, что варианты этого алгоритма прекрасно согласуются с реакцией дофаминовых нейронов. Вскоре после публикации работ Шульца и Дайана с Монтегю ряд исследований, проведенных моим бывшим научным руководителем Рэем Доланом, выявил, что реакция нейронов в областях человеческого мозга, получающих дофаминовый сигнал, полностью соответствует тому, что происходит при получении сигнала о предиктивной ошибке. Упомянутые исследования показали, что вычисление предиктивных ошибок и использование их для обновления нашего восприятия мира лежат в основе работы мозга⁵³.

Вооружившись пониманием предиктивных ошибок, мы начинаем видеть, насколько такие расчеты важны для само-мониторинга. Иногда мы напрямую получаем положительную или отрицательную обратную связь о нашей деятельности – например, когда справляемся со школьным заданием или узнаем, что побили личный рекорд на полумарафонской дистанции. Но во многих областях повседневной жизни обратная связь может быть менее заметной или вообще отсутствовать. Поэтому целесообразно считать, что НСО отражает внутренний сигнал о вознаграждении или, точнее, о его отсутствии. Она выражает разницу между тем, что мы ожидали (у нас все получилось), и тем, что случилось на самом деле (произошла ошибка).

Представьте, как вы садитесь за пианино, чтобы сыграть простенькую мелодию. Каждая нота имеет свое звучание, но было бы странно утверждать, что какая-то из них «лучше» или «хуже» другой. Сыгранная отдельно ля ничем не лучше, чем соль-диез. Но в контексте мелодии, которой открывается концерт для фортепиано с оркестром ля минор Эдварда Грига, ошибочно сыгранная соль-диез вместо ля заставит слушателей содрогнуться. Даже если внешней обратной связи нет, неправильная нота – это ошибка на фоне ожидаемого исполнения. Отслеживая такие ошибки, мозг может оценить, хорошо или плохо он справляется с задачей, даже при отсутствии явной обратной связи⁵⁴.

По определению ошибки обычно совершаются не тогда, когда мы этого ожидаем, иначе мы могли бы предотвратить их. Эта особенность человеческих ошибок используется для создания комического эффекта в одном из моих любимых скетчей из «Фаст-шоу» ⁵⁵. Его персонаж – старик Невезучий Альф – поворачивается к камере и произносит с сильным северо-английским акцентом: «Видите вон там? Они роют чертовски большую яму в конце дороги. С моим везением я наверняка свалюсь в нее». Мы напряженно наблюдаем, как он медленно бредет по дороге, пока вдруг не налетает сильный порыв ветра и не сдувает его в яму. Готовность, предвидение и все же неизбежность катастрофы – вот что делает этот скетч смешным. Мы удивляемся ошибкам именно потому, что не ожидаем их, и, подобно Гомеру Симпсону, восклицаем «Д’оу!» ⁵⁶, уже будучи поставленными перед фактом.

Таким образом, эффективный способ осуществления самомониторинга заключается в том, чтобы делать предсказания о том, как мы добиваемся успеха, и отслеживать, удается ли нам выполнять задуманное. Если не удается, это регистрируется как отрицательная ошибка нашего предсказания. Примечательно, что существует прекрасная симметрия между нейронными связями мозга, вовлеченными в обнаружение внешнего вознаграждения (кофе оказался лучше или хуже ожидаемого; мы недавно получили премию на работе), и системами, занимающимися отслеживанием внутренних ошибок в нашей деятельности. Похоже, и те и другие зависят от дофамина. Например, уровень возбуждения дофаминовых нейронов у зебровых амадин ⁵⁷ снижается, если они слышат запись своего собственного пения, в которую были добавлены лишние звуки. Эти конкретные дофаминовые нейроны проецируются в другую область мозга, связанную с обучением пению, как будто дофамин сигнализирует о хорошем или плохом исполнении, – что-то вроде бессменного судьи шоу талантов в птичьем мозгу. Те же самые нейронные связи, что отслеживают внутренние ошибки при пении, следят и за внешним вознаграждением – как и следовало ожидать, если учесть, что единый алгоритм предиктивных ошибок регулирует как изучение мира, так и познание самого себя⁵⁸.