Социальное сознание

 

Нам, людям, действительно дано догадываться о душевном состоянии друг друга. Но при этом мы не занимаемся какими-то намеренными наблюдениями, которые можно свести воедино для интеллектуального понимания, что происходит с другими. (Впрочем, иногда мы пытаемся это делать, но не достигаем особых успехов.) Взамен этого у нас есть тщательно настроенная интуиция. Мы словно знаем, что думают и чувствуют другие люди. Иногда это знание так осязаемо, что мы будто напрямую ощущаем мысли и чувства других как некое излучение. Конечно, на самом деле этого не происходит. Но миллионы лет эволюции подарили нам возможность считывать тонкие намеки и строить подробные модели психического состояния друг друга, — причем делаем мы это скорее интуитивно, нежели явно.

 

Мы приписываем друг другу весь спектр содержаний психического мира: эмоции, намерения, интересы, убеждения. Блистательный в своей сложности процесс воссоздания чужого внутреннего мира называется построением модели психического, или модели психического состояния, Theory of Mind. Это не теория в интеллектуальном смысле, это процесс, происходящий автоматически, неизбежно, — мы просто не можем этого не делать. Но в построении моделей психики друг друга особенно важен один компонент: воссоздание чужого внимания.

 

Как узнать, потянетесь ли вы за этим яблоком, если неизвестно, обратили ли вы на него внимание? И даже если знать, что вы уделили яблоку внимание, разве можно предсказать, что вы дальше скажете или сделаете, если не понимать последствий этого внимания? Мой первый шаг в воссоздании вашего психического мира — понять, что психические процессы могут быть на чем-то сфокусированы, что этот фокус в зависимости от обстоятельств может быть узким или широким, он в состоянии перемещаться от предмета к предмету, у него есть предсказуемые последствия. Без этого никакой модели психического состояния не получится. Мне нужно не просто построить модель содержания психики, мне необходима модель того, что представляет собой эта психика.

 

Если я стою напротив вас, то вижу, куда вы смотрите. Целая научная область выросла вокруг того, как мозг обрабатывает направление чужого взгляда. Но для воссоздания вашего внутреннего мира мне недостаточно знать, куда направлено ваше явное внимание. Еще нужно разобраться со скрытым. Я должен уловить все возможные подсказки из контекста, в который входят ваши движения, выражение лица, слова и мое знание вас в целом. Не так важно, куда направлен ваш взгляд и видны ли мне ваши глаза, — нужно воссоздать информацию, которая просочилась по вашей корковой иерархии и достигла высших уровней обработки, и понять, как эти высшие уровни обработки могут повлиять на ваше поведение.

 

Ручаюсь, что никому и никогда при взгляде на другого человека не приходила в голову немедленно интуитивная мысль типа такой: “Корковые зрительные пути моего визави в данный момент вовлечены в обработку множественных стимулов; нейроны, отражающие форму яблока, развили повышенную активность, реагируя на сигналы из зон лобной доли; как следствие этого, повышенная активность нейронов частично затормозила соседние нейронные репрезентации путем латерального торможения, основанного на локальных промежуточных нейронах, которые используют гамма-аминомасляную кислоту в качестве нейромедиатора…” Можно и дальше продолжать в том же духе. Но на самом деле никто никогда не приписывает другому человеку истинное, физиологическое, нейронное внимание. Нам это не нужно, особенно в таких подробностях. Вместо этого мой мозг строит намного более схематическую и эффективную модель. Я интуитивно понимаю: “Прямо сейчас сознание этого человека воспринимает яблоко, у чего может быть много разных последствий”.
 

Мы снова возвращаемся к сознанию как к упрощенной, практичной модели внимания. Но теперь схема внимания используется в режиме социального интеллекта: мы моделируем не себя, а другого человека.

 

Салли и Энн пришли в парк с двумя закрытыми корзинами для пикника и расположились на отдых. Через некоторое время Салли убрала свой бутерброд в корзину А и отошла в туалет. Пока ее не было, Энн тайком переложила бутерброд в корзину Б и закрыла крышки обратно. В какую корзину сначала заглянет вернувшаяся Салли в поисках своего бутерброда? Этим простым вопросом привыкли проверять способность человека к построению модели психического состояния другого.

 

Чтобы пройти этот тест, нужно учитывать сведения, имеющиеся во внутреннем мире Салли. Ее знание о расположении бутерброда верно, когда она кладет его в корзину А, но становится ложным, когда бутерброд перекладывают в корзину Б. Эту задачу невозможно решить без представления о психическом мире Салли как об отдельной сущности, которая содержит информацию (возможно, ложную), определяющую действия девушки. Из-за этого тест иногда называют задачей на понимание ложных убеждений. Правильный ответ: она заглянет в корзинку А и увидит, что ее бутерброд пропал.

 

Дети младше пяти лет далеко не всегда дают правильный ответ. В их представлении, если бутерброд в корзине Б, то там Салли и должна его искать. Зачем ей открывать корзину, в которой бутерброда нет? Когда дети перешагивают пятилетний рубеж, их социальное мышление настраивается и задача оказывается для них интуитивно понятной. Когда мы становимся взрослыми, нам обычно уже неплохо удается следить за психическими состояниями других людей.

 

Некоторые успехи в решении задачи на понимание ложных убеждений показывают и шимпанзе. Разыграем перед ними сценарий Энн и Салли. Салли кладет фрукт в коробку, уходит, Энн перекладывает его в другую коробку. Салли возвращается забрать фрукт. По движениям глаз шимпанзе видно, что они больше смотрят на коробку А (в которой оставила фрукт Салли и куда она скорее всего заглянет, вернувшись), чем на коробку Б, в которой на самом деле находится фрукт. Судя по всему, шимпанзе учитывают содержание психики Салли и предвосхищают ее действия.

 

Похоже, что вороны тоже способны к решению подобных задач. Они часто прячут пищу, но не любят, когда другие птицы крадут сохраненные ими лакомства. Вот одна птица прячет вкусненькое на глазах у другой. Затем подсматривающая птица улетает. И тогда первая ворона аккуратно перепрятывает еду — наверное, чтобы ее потом не украли. Запасливая птица будто понимает, что вторая ворона подсмотрела, где спрятана еда, — так что, когда она вернется, ее убеждение окажется ложным и она будет искать не там.

 

В принципе решить задачу на понимание ложных убеждений способны немногие из нечеловекоподобных животных. Даже описанные выше исключения вызывают вопросы. Но, по-моему, было бы преждевременно делать вывод, что у остальных животных отсутствует модель психического состояния. Дело в том, что задача на понимание ложных убеждений — слишком высокая планка. Наблюдать за несколькими коробками с разнообразным содержимым — интеллектуально сложное задание, сравнимое с игрой в наперстки. Неудивительно, что лишь люди способны раз за разом с этим справляться. Меня интересует кое-что попроще: понятие о внутреннем мире. Мы знаем, что у Салли есть внутренний психический мир, а внутренний мир — это нечто, в чем содержится информация и что будет управлять поведением на основании этой информации. Есть ли у других животных такое же интуитивное понимание? Знают ли они, что для другого значит “осознать что-то”?

 

Ученые, которые изучают поведение животных, предпочитают простые объяснения. Вместо допущения, что у животного есть представление о чужом сознании, проще предположить, что животное попросту выучило набор несложных правил. К примеру, зебре необязательно знать, что ее заметил лев. Ей достаточно просто убегать от всего большого и зубастого. Стимул на входе, реакция на выходе. Если у зебры накоплена достаточно большая база таких ассоциаций, ей удастся выжить. Стоит, однако, отметить, что подобная гипотеза, столь типичная для психологии “стимул-реакция”, на самом деле весьма наивна. Обширная база выученных ассоциаций — не самый простой и не самый эффективный метод ориентирования в сложной среде. С вычислительной точки зрения подход, основанный на моделях, был бы проще, поскольку одна модель может обслуживать большое разнообразие обстоятельств. Для зебры, возможно, окажется проще и вычислительно дешевле построить схематическую модель, в которой у льва есть психическое содержание, туда попадают предметы из окружающего мира, а когда это случается, модели психического мира могут управлять поведением хищника.

 

Предположение, что зебра “понимает” сознание другого животного, кажется нам неправдоподобным, но это лишь потому, что мы считаем сознание благородной характеристикой — связанной с культурой, присущей исключительно людям. Зебрам не хватает сложности и поэтичности. Но подобные мысли подсовывает нам эго. Я считаю, что сознание — древняя составляющая модели психического состояния, простая и эффективная модель, нужная, чтобы предугадывать поведение других животных, и, скорее всего, она развилась задолго до человечества. Не удивлюсь, если зебры, прочие млекопитающие, птицы и, может быть, даже некоторые рептилии используют этот удобный конструкт — сознание (разной сложности), чтобы предугадать, как себя поведет другой.

 

Излюбленный стереотип — считать, что высшим сознанием обладаем именно мы, люди. Мы полагаем, что у других животных сознания вообще нет или оно менее развито. Такая точка зрения согласуется с распространенным предположением, что сознание возникает от сложности. Раз среди всех животных именно у человека самые сложные мозги, значит, у него должно быть и самое лучшее сознание. Но из тех умственных талантов, которыми мы любим похваляться, — язык, математика, использование инструментов и т.д. — сознание, пожалуй, самый примитивный и наименее выделяющий нас среди других. Готов признать, что содержание сознания — мысли, идеи, убеждения, озарения, знание о смерти — у людей, вероятно, сложнее, чем у других животных. Но сам факт наличия сознания, способности переживать субъективный опыт чего-либо и приписывать подобный опыт другим — настолько базовая необходимость, что ее могут разделять с нами многие другие представители животного царства. Если теория схемы внимания верна, то сознание точно есть не только у людей.

 

Если я хочу в чем-то разобраться получше, то обычно нахожу полезным использование инженерного подхода. Давайте продумаем, как бы мы конструировали машину, предсказывающую человеческое поведение в каждый конкретный момент. Это упражнение покажет нам, насколько трудную задачу решает мозг, и в то же время раскроет принципы, лежащие в основе его работы.

 

Допустим, человек (назовем его Кевином) входит в комнату. Скрытая камера наблюдает за ним, а микрофон подслушивает. Камера и микрофон подключены к компьютерной системе, Предсказателю-5000, задача которой — все время выдавать предсказания того, что Кевин сейчас сделает.

 

Вот что есть в комнате: на столе в ее центре — пончик, посыпанный сахарной пудрой, ярко освещенный лампой с потолка; лужица воды на полу перед столом; мобильный телефон на полке в углу, где мало света.

 

Первое задание, которое мы дадим предсказательному устройству, — определить в комнате аффордансы. Термин “аффóрданс” ввел психолог и натуралист Джеймс Гибсон в 1970-х гг. Он понял, что, когда человек или животное смотрят на мир, настоящая задача их зрительной системы — не вобрать в себя мир таким, какой он есть (будто фотографируя), а определить возможности для действий. Подобные возможности он назвал аффордансами. Муха создает аффорданс для лягушки: муху можно поймать и съесть. Ветка дает аффорданс птице: на ветку можно сесть. Дверная ручка — аффорданс для человека: ее можно повернуть.

 

Сразу видна колоссальная сложность задачи — построить работающий механизм предсказания поведения. Предсказателю-5000 нужно знание человеческого поведения, чтобы увидеть человека, увидеть лужу — и извлечь информацию о том, что тот способен переступить через лужу. Представьте, что эта задача повторяется для каждого объекта, который может встретиться человеку. Эффективное устройство предсказания должно иметь обширные знания о повадках людей. Хотя такое знание в принципе не слишком сложно воплотить в искусственном интеллекте (это вопрос распознавания объектов и ассоциирования их с возможными действиями), но нужно же выучить огромное количество ассоциаций.

 

Чтобы дополнительно усложнить Предсказателю-5000 задачу, добавлю, что у каждого объекта может быть много аффордансов. Обстановка комнаты на первый взгляд кажется спартанской — всего-то три предмета, — но в ней скрывается огромный набор возможностей. Кевин может переступить через лужу, шлепнуть по ней (чтобы разбрызгать воду), достать платок и вытереть ее. Он может в гневе перевернуть стол, или аккуратно передвинуть его в другую часть комнаты, или залезть на него, или спрятаться под ним. Он может взять пончик и съесть его, или же бросить на пол и растоптать, либо, забавляясь, приложить к глазу и посмотреть сквозь дырку, как в монокль. Он может взять телефон и попробовать позвонить, или исподтишка припрятать телефон в карман, или просто подойти к телефону и рассматривать его. Механизм предсказания сталкивается с огромным количеством возможных аффордансов.

 

Упростим задачу и дадим Предсказателю-5000 некоторую информацию об априорной вероятности — общее знание о том, как ведет себя среднестатистический человек. Большинство людей не шлепают по лужам, не переворачивают столы и не топчут пончики. Это события низкой вероятности. Намного выше вероятность того, что человек переступит через лужу и съест пончик. Имея достаточно данных о поведении людей, мы можем вычислить вероятность того, что “усредненный” человек поступит так-то или так-то, встретив на пути лужу или увидев пончик.

 

Но предсказательный механизм не заработает даже после того, как мы загрузим в машину все эти справочные сведения. Информация, имеющаяся у нас, описывает стандартного, обычного человека. Мы не знаем, как поведет себя в данном случае конкретный экземпляр, Кевин. Давайте еще поможем Предсказателю-5000 и дадим ему совокупный инструментарий традиционной модели психического состояния. Например, если мы знаем, что Кевин десять часов не ел, можно предположить повышенную вероятность пожирания пончика. Если знать, что у него диабет, можно предположить, что пончик он есть не станет. Если известно, что у Кевина проблемы с самоконтролем или он сильно рассержен, можно предположить, что повышена вероятность топанья по луже. Уже упоминавшийся философ Дэниел Деннет называет такие знания о человеке интенциональными установками. Глядя на других, мы всегда автоматически задаем себе вопрос: “Могу ли я разгадать мотивацию этого человека, чтобы предсказать, что он будет делать дальше?”

 

В последнее время исследователи стали строить искусственные системы в попытке решить задачу предсказания поведения, используя интенциональные установки. Чтобы угадать чью-то такую установку, предположительно требуется накопить затейливые знания о человеческой природе — о типичных мотивациях и особенно о выражении эмоций через мимику. Однако я хочу отойти от интенциональных установок и обратить внимание на кое-что попроще, но, как мне кажется, принципиально более важное.

 

Предположим, я возьму доступную статистическую информацию о человеческом поведении в целом, добавлю к ней сведения о конкретном Кевине и его особой интенциональной установке на сегодняшнее утро и все это загружу в общий набор цифр. Тогда можно будет вычислить вероятность реализации каждого аффорданса в комнате. Съесть пончик: 30%. Осторожно переступить через лужу: 50%. Забрать чей-то забытый на полке телефон: 3%. Я проделал всю подготовительную работу, которая обычно считается сущностью социального познания, и выдал эту информацию Предсказателю-5000. Кажется, я выполнил за него его должностные обязанности.
 

Тем не менее даже со всей этой загруженной в нее полезной информацией машина все еще не в силах предсказать поведение Кевина в каждый конкретный момент. Ей нужны данные по определяющей скрытой переменной, которая варьирует во времени: куда Кевин направляет внимание. Ресурсы Кевина по обработке данных постоянно перемещаются, двигаются по комнате. В результате этого вероятности действий с пончиком, лужей и телефоном постоянно меняются.

 

Вот, скажем, пончик. Априорная вероятность того, что его бросят на пол и растопчут, настолько мала, что предсказательный механизм отбрасывает этот вариант. Так же как и вариант с пончиком в роли монокля. Нам остается лишь один реалистичный вероятный аффорданс: пончик съедят. Но вероятность этого действия меняется во времени. Чтобы попытаться ее предсказать, понадобится немножко математики: я воспользуюсь системой, которая называется байесовской статистикой. Если вы математикой не интересуетесь, пропустите эту часть, но я обещаю объяснить как можно проще.

 

Предположим, что, с учетом всех наших знаний о людях в целом и о Кевине в частности, мы считаем вероятность поедания пончика равной примерно 30%. Это число называется априорной вероятностью: именно его мы загрузили в нашего Предсказателя. Обозначим это число Pаприори. Теперь предположим, что машина высчитала второе число, которое тоже лежит между 0 и 100%, — примерную оценку объема внимания, которое Кевин направляет на пончик. Назовем это число C1, где индекс 1 означает объект 1 — пончик. Позже мы рассмотрим C2 и C3, говоря об объеме внимания, которое Кевин обратит на лужу и телефон. С1 постоянно меняется во времени. Бóльшую его часть Кевин обращает на пончик мало внимания и значение C1 близко к нулю. Иногда внимание к пончику может усилиться, и C1 чуть возрастет; или же почти все внимание обратится к пончику, и тогда C1 временно окажется близко к отметке 100%.

 

Чем больше внимания Кевин обращает на пончик (т.е. чем выше значение C1), тем больше вероятность, что он с ним как-то поступит. C1 — что-то вроде разрешительной переменной, которая открывает возможности к действию. Сейчас будет единственное уравнение, которым я вас нагружу. Допустим, вы спросили Предсказатель-5000: “Какова вероятность в этот конкретный момент времени (назовем ее Pдействия), что Кевин съест пончик?”

 

Машина оценивает эту вероятность с помощью простого вычисления:

 

Pдействия = C1 × Pаприори.

 

Вот и все. Умножьте априорную вероятность на предполагаемый объем внимания — и вы сможете предсказать поведение Кевина в каждый конкретный момент. Пока он не уделяет внимания пончику, C1 = 0, а значит, и Pдействия = 0, и машина предсказывает, что сейчас есть он не будет. По мере того как внимание к пончику возрастает, возрастает и оценочная вероятность того, что Кевин его съест. Но даже на пике внимания вероятность поедания лакомства никогда не превысит Pаприори, которая может быть не так уж и велика, — просто потому, что люди в принципе не так часто хватают и съедают случайно попавшиеся им на глаза пончики. Когда внимание к пончику снова падает, стремится к нулю и вероятность его поедания. Удобство таких вычислений в том, что они применяют стандартный подход к построению модели психического состояния (который требует рассматривать один за другим статичные моменты во времени: если дать Кевину пончик, съест ли он его?) и помещают его в систему, которая способна учитывать динамические изменения внимания во времени.

 

Задача машины — оценивать постоянно меняющееся число C1. Но наше искусственное предсказательное устройство не имеет прямого доступа к мозгу Кевина. Внимание исследуемого — результат ряда сложнейших нейронных взаимодействий, спрятанных в его черепной коробке. Машина всего лишь направляет на Кевина камеру и микрофон. Ей нужны какие-то простые правила, которые могут превратить данные ограниченных наблюдений в оценку состояния внимания Кевина.

 

Чтобы помочь нашей машине, привлечем некоторые хорошо обоснованные научные данные о том, как работает внимание. Во-первых, пончик белого цвета и расположен под яркой лампой: это стимул перцептивно значимый, он бросается в глаза. Пончик высокой насыщенности означает, что Кевин с большей вероятностью обратит на него внимание. Следовательно, машина может повысить оценочную величину C1. Во-вторых, пончик — единственный предмет на столе, а внимание находится в обратной зависимости от зашумленности, или зрительной конкуренции. На основе этой подсказки машина опять же может повысить оценку C1. В-третьих, полезную информацию дает направление взгляда Кевина. Взгляд — не точный индикатор, Кевин может смотреть прямо на пончик, но думать о чем-то другом — скажем, прислушиваться к шуму из коридора или строить планы на завтра. Но в общем и целом, если вы хотите оценить чье-то внимание, направление взгляда стоит учитывать. В-четвертых, подсказкой способно оказаться выражение лица. Если взгляд останавливается на пончике и лицо быстро меняет выражение с нейтрального на более сосредоточенное, — у машины есть все основания, чтобы вычислить резкое повышение значения C1.

 

Учитывая все эти данные — взаимосвязь внимания с насыщенностью стимула, зашумленностью среды, направлением взгляда и выражением лица, — машина может оценить меняющееся во времени значение С1, объем ресурсов обработки, которые Кевин направляет на объект 1. Эта оценка меняется во времени по мере того, как наше устройство получает новые сведения. Используя значение C1, машина может для каждого момента времени вычислить вероятность того, что Кевин съест пончик: сейчас — может быть; сейчас — нет; точно нет; нет; сейчас — опять готов.

 

История становится еще интереснее, когда мы вспоминаем, что в комнате есть и другие объекты. Скажем, лужа на полу. Машина вычисляет значение C2, отражающее оценку объема внимания, которое Кевин уделяет объекту 2. Лужа находится не в самой очевидной позиции. Она в тени стола, поэтому не бликует на свету. Другими словами, этот стимул не перцептивно значимый. Предположим, Кевин не направит взгляд на пол. Пока еще остается вероятность, что он заметит лужу периферическим зрением, но в первом приближении Предсказатель может обоснованно оценить значение C2 как низкое — т.е. малую вероятность того, что Кевин перешагнет через лужу по дороге к столу. Если он не обратит на нее внимания, то прямо туда и угодит.

 

Два упомянутых выше числа, C1 и C2, зависят друг от друга. Они взаимосвязаны. Ресурсы Кевина ограниченны, поэтому с увеличением C1 должно уменьшаться C2. Когда он обращает больше внимания на пончик, меньше внимания достается луже, и наоборот. Если его внимание приковано к пончику, то, скорее всего, по дороге к столу он наступит в лужу. Следовательно, вычисление C для каждого объекта в комнате требует более сложной модели, учитывающей конкурентные взаимосвязи между объектами.

 

Также машина может вычислить и C3, приблизительную оценку того, сколько внимания Кевин уделит третьему объекту — телефону. Изначально машина выдает низкое значение C3, поскольку телефон спрятан в тени в дальнем углу комнаты и Кевин на него не смотрит. Теперь телефон издает звонок, обретая перцептивную значимость. Отметив при помощи микрофона это изменение насыщенности, наш предсказательный механизм может вычислить резкое повышение C3. Внимание Кевина в этот момент, скорее всего, метнулось к телефону. Даже если его взгляд направлен не туда, при такой насыщенности стимула в данный момент значение C3 должно быть велико. Как прямое следствие этого, C1 и C2 должны в тот же миг резко снизиться. Три числа пребывают в постоянном соревновательном танце друг с другом. В момент телефонного звонка вероятность поедания пончика быстро падает до нуля. Но вот что еще важно: внимание Кевина, которое привлек зазвонивший телефон, обладает некоторой инертностью. У него будет наблюдаться тенденция оставаться направленным на телефон по крайней мере еще полсекунды после звонка и лишь затем постепенно снижаться по кривой. И это типично для человека. Внимание не сдвигается с предмета на предмет в мгновение ока. Чтобы наилучшим образом предсказать поведение, при вычислении C нужно учитывать приблизительную инертность человеческого внимания.

 

Нашему Предсказателю-5000 придется вычислять постоянно меняющиеся значения C1, C2 и C3 с совокупным учетом всех перечисленных сложностей. Вычисления основаны на базовых знаниях о том, как работает человеческое внимание. Машина пользуется данными о перцептивной значимости различных стимулов в окружающей среде, о ее зашумленности, о направлении взгляда Кевина, выражении его лица и временнóй динамике человеческого внимания. Вычисляя меняющиеся во времени значения C1, C2 и C3, наше устройство сможет оценивать постоянно меняющуюся вероятность совершения Кевином действий, аффордансы для которых дают пончик, лужа и телефон.
 

Подобное вычисление С равносильно модели. Предсказательное устройство строит описание, в котором Кевин обладает неким свойством — назовем его субстанцией C. Субстанция невидима, ее невозможно наблюдать напрямую. Она не отражает и не поглощает свет. 

 

Субстанция зарождается внутри Кевина и течет вовне. Для нее прослеживается тенденция идти по прямым линиям, исходящим из глаз, хотя иногда ее траектория не подчиняется этому правилу, двигаясь в направлениях, не связанных со зрением. Эта субстанция взаимодействует с определенными предметами в среде. Она может разделяться по разным объектам, но только в конкурентном порядке, т.е. сильнее сосредоточиваясь на одном, она уменьшает свое присутствие на других. Словно вода из лейки: чем больше Кевин поливает ею один предмет, тем меньше остается на другие.

 

Субстанция C во многом похожа на классическую жидкость. У нее есть источник. Ее объем в целом ограничен — я имею в виду, что увеличение потока в одном направлении означает его уменьшение в другом. Субстанция обладает некоторой инертностью — направление она меняет с ленцой. Она напоминает невидимую вязкую жидкость, но в то же время обладает энергией или волей — в том плане, что дает их действующему субъекту. Субстанция не побуждает Кевина действовать напрямую и не определяет конкретных его действий. Ее присутствие работает как заряжающее энергией поле, которое дает Кевину ресурсы для поведенческого выбора.

Субстанция C — конструкт, созданный нашим предсказательным устройством. На самом деле как таковой ее не существует. Это заменитель для обозначения настоящей, предельно сложной нейронной обработки информации, происходящей в голове Кевина. Его действиями управляют примерно 8 млрд нейронов в его мозге, а Предсказатель приписывает ему нечто намного более простое, карикатурное, напоминающее метафизическое сознание.

 

Субстанция C — упрощенная, модельная версия коркового внимания. Это схема внимания.

Для подобного предсказательного устройства в перспективе открываются малоприятные прикладные применения. Например, его можно устанавливать в магазинах, чтобы предсказывать поведение покупателей. Или использовать для безопасности и управления толпами, отслеживая внимание людей на десять шагов глубже, чем позволило бы простое наблюдение, кто где находится и куда смотрит. Возможно его применение в компьютерных играх, чтобы запрограммированные в игре персонажи лучше предсказывали поведение реальных игроков. Приписывание действующим субъектам невидимой метафизической силы сознания — не пафосное поэтическое преувеличение, а простой программируемый прием, полезный для предсказания поведения.

 

Наш Предсказатель-5000 вряд ли достигнет особых успехов. Человеческое поведение сложно предвосхитить хоть с какой-то точностью. Кевин может просто бродить по комнате, ничего не предпринимая и бормоча себе под нос, — такой поток поведения не очень-то поддается предсказанию. Реакции Кевина могут быть хаотическими или определяться неведомыми нам скрытыми факторами. Не думаю, что люди так уж преуспевают в предугадывании поведения друг друга в каждый момент времени, и не думаю, что в нем преуспеет искусственный интеллект. Но машине и необязательно быть абсолютно успешной. Если ее предсказания относительно хороши, если они точнее случайных догадок, то они все равно будут давать полезное преимущество — подобное тому, что мы, люди, получаем от своих несовершенных социальных предсказаний.

 

Озадачим машину разбором с еще более трудной ситуацией. Кевин может направить внимание на мысль или эмоцию точно так же, как на пончик или телефон. Если добавить в задачу абстрактные направления внимания, она становится заметно больше. Представим, что наш Предсказатель-5000 через микрофон слушает, как Кевин говорит по телефону. Задача машины — воссоздать колеблющееся внимание Кевина, направленное на темы разговора, и предсказать, что он будет говорить дальше. Задача с телефоном очевидно сложнее, чем с видео, поскольку информация, которую нужно собрать машине, и намного сильнее урезана, и намного более абстрактна. Всё должно быть передано словами, которые произносит Кевин, и его интонациями. Но в основе лежат те же принципы. Машина определяет объекты (в данном случае абстрактные мысли, которые могут привлечь внимание Кевина), моделирует субстанцию C внутри Кевина (сущность осознания, которая делится между этими объектами) и затем использует эту модель, чтобы предсказать вербальное поведение Кевина.

 

Я полагаю, что в людях содержатся именно такие предсказательные механизмы. Мы постоянно приписываем друг другу тонкую субстанцию C, осознание предметов, некую силу или сущность, которая невидима и может течь, словно жидкость. Она исходит из человека, ей свойственно истекать из его глаз по прямой. Эта субстанция, или сущность, входит в контакт с предметами окружающей среды. У нее есть энергия или подобное воле свойство — в том плане, что она дает людям ресурсы делать поведенческий выбор и таким образом воздействовать на мир. Мы не всегда способны осознать, что сами строим эту причудливую модель внимания. Она возникает автоматически, создавая у нас удивительное впечатление, что мы можем воспринимать сознание других людей, исходящее из них. И все мы это делаем потому, что эволюция нашла практичное решение важной проблемы — предсказания поведения других.

 

Моя лаборатория недавно провела забавный эксперимент. Его участники видели на мониторе изображение бумажного цилиндра, вертикально стоящего на столе. Их просили представить себе, что цилиндр постепенно наклоняется, и прикинуть, при каком угле наклона он упадет. Угол нужно было оценить, используя стрелки на клавиатуре. Проба за пробой, мы предъявляли цилиндры разной высоты и ширины. Иногда участникам предлагали представить наклон влево, иногда вправо. Люди неплохо справлялись с этим заданием, их оценки были вполне правдоподобны с физической точки зрения.

 

Одновременно с цилиндрами в каждой пробе на экране присутствовало изображение лица в профиль. Мы не давали участникам никаких комментариев по его поводу, оно просто висело на удалении либо в левой, либо в правой части экрана и “глядело” на бумажный цилиндр. Когда после эксперимента мы спрашивали участников о том, зачем оно там было, они предлагали самые разные объяснения, но никто не догадался о настоящей цели эксперимента. Большинство считало, что лицо никак не повлияло на выполнение экспериментальной задачи. Тем не менее оно внесло свой небольшой вклад. Участники словно бы воспринимали взгляд как луч энергии, исходящий из глаза, направленный на цилиндр и влияющий на угол наклона, при котором тот упадет. Когда цилиндр наклонялся по направлению к лицу, луч из глаза будто подпирал его, и, по оценкам участников, цилиндр можно было наклонить чуть сильнее, прежде чем он упадет. Когда цилиндр наклонялся от лица, луч из глаза будто подталкивал его, и испытуемые оценивали, что он упадет быстрее при меньшем угле наклона. Но эффект пропадал, если у лица на экране глаза были завязаны. Предполагаемый критический угол наклона оставался неизменным независимо от того, куда клонился цилиндр — к лицу или от лица с завязанными глазами, — повязка будто бы останавливала луч из глаза и его воздействие.

 

По воздействию луча на кренящийся бумажный цилиндр мы даже смогли вычислить значение его воображаемой силы. Величина совсем небольшая, способная лишь слегка подтолкнуть цилиндр: около одной сотой ньютона. Для сравнения — это чуть меньше, чем сила, с которой при нормальном земном притяжении воздействует на вашу ладонь лежащая на ней изюминка. Такая ее “скромность” была, конечно, ожидаема. Если бы люди воспринимали исходящую из чужих глаз силу достаточно мощной (скажем, сравнимой с ветром, который может опрокинуть урну с мусором), конфликт между восприятием и реальностью стал бы слишком очевиден и ошибки восприятия сильно мешали бы нам выживать. Но нет — воображаемая сила остается настолько малой, что едва поддается измерению.

 

Участники нашего эксперимента не осознавали это искажение восприятия, которое зато проявилось в результатах. В анкете, заполняемой после исследования, они настаивали, что лицо никак не повлияло на их оценки угла наклона. На всякий случай мы спрашивали их также о том, как, по их мнению, работает зрение: это что-то исходящее из глаз или что-то входящее в них? Около 5% испытуемых не очень разбирались в предмете и написали, что исходящее. Остальные верно указали, что механизм зрения связан с попаданием света в глаза. И, несмотря на это, безотчетно все они будто воспринимали открытый глаз как источник невидимой субстанции, которая взаимодействует с физическим миром. И не могли иначе. По-моему, мы добрались до субстанции C. Мы наблюдали работу упрощенной модели внимания.

 

Представление о том, что зрительное внимание может исходить из глаз и физически влиять на предметы окружающего мира, далеко не ново. Это одно из неизбывных убеждений народной мудрости. Оно называется теорией зрительных лучей и берет начало как минимум в древнегреческой философии. Эта теория просуществовала довольно долго, и ее поддерживали такие знаменитости, как Платон, а позже — римский врач Гален. На рубеже X–XI вв. арабский ученый Ибн аль-Хайсам наконец вывел верные законы оптики и объявил теорию зрительных лучей неверной. Изображение образуется, когда свет входит в глаз по прямым линиям.

 

Несмотря на окончательное научное решение этого вопроса, народная вера в лучи из глаз не сдается. И через тысячу лет после аль-Хайсама во многих культурах всерьез верят в сглаз и зарабатывают кучу денег на защищающих от него амулетах. В нашей культуре эту веру олицетворяет Супермен, который обладает рентгеновским зрением, каким-то образом выстреливающим из его глаз и сжигающим предметы. Почти каждый из нас испытывал неприятное ощущение, что тебе в спину смотрят, — как будто луч энергии касается затылка и шеи. В 1898 г. психолог Эдвард Титченер решил, что эти убеждения заслужили своей распространенностью экспериментальную проверку. В контролируемых тестах он обнаружил, что люди не могут напрямую чувствовать взгляды друг друга — сколь бы сильно им это ни казалось.

 

Вера в лучи, исходящие из глаз, психологически соблазнительна. Когда мне было лет пять, я сидел на ступеньках крыльца с отцом и смотрел на звезды. Отец спросил, как так получается, что мы видим далекие-предалекие предметы. Вспоминая об этом сегодня, я думаю, что он хотел рассказать про свет из древности, который путешествует в течение миллионов лет, но, боюсь, я сбил его с мысли. Я начал объяснять, что, когда ты смотришь вверх, из твоих глаз выходит такая штука, зрение, и отправляется в небо. Я так и вижу, как ученый в нем сморщился от досады. Не теряя времени, он прямо на месте доходчиво объяснил мне основы оптики. Да, я точно помню момент, когда переключился с теории зрительных лучей — иными словами, эмиссионной теории зрения — на интромиссионную. Возможно, это был поворотный момент для моей будущей жизни ученого, хотя оказывается, что такой поворот проходит каждый человек. Вера в связь зрения с чем-то исходящим из глаз столь интуитивно удобна, столь глубоко заложена в наше понимание активного зрительного восприятия, что дети считают так по умолчанию, согласно открытию психолога Жана Пиаже. Лишь много позже нас обучают истинной научно достоверной версии.

 

Ряд исследований 1990-х гг. наводит на мысль, что большинство студентов американских университетов верили в ошибочную теорию зрительных лучей. В этих исследованиях аж 60% студентов утверждали, что зрение происходит из-за чего-то исходящего из глаз, а не поступающего в них. Должен сказать, что я скептически отношусь к подобным радикальным заявлениям. Возможно, формулировки вопросов повлияли на ответы, или естественно-научное образование резко улучшилось за последние 30 лет, или участники просто-напросто троллили экспериментаторов. Наши данные противоречат столь значительной доле ложных убеждений, а мы исследовали довольно широкий демографический срез с разными уровнями образования и дохода обследуемых. В наше время серьезное убеждение в теории о том, что зрение — это лучи из глаз, встречается редко, большинство взрослых людей знакомо с азами оптики.

 

И тем не менее, несмотря на то что с научной точки зрения нам все понятно, мы по-прежнему цепляемся за мысленное представление о чем-то исходящем. Для меня самым интересным результатом исследования с бумажным цилиндром стало резкое отличие между умственным знанием и безотчетной интуицией человека. Неважно, обладали ли участники научными знаниями: на неосознаваемом уровне они все еще воспринимали зрение как нечто, идущее из человеческих глаз. Подозреваю, что это интуитивное понимание не ограничивается зрением, а простирается на любой вид внимания. Наша культура полна наивных представлений о том, как сосредоточенное внимание может протянуться и коснуться человека или предмета. Интересно, много ли детей после первого просмотра “Звездных войн” попытались сконцентрироваться и сдвинуть карандаш силой мысли? Лично я пытался. По-моему, классическое представление о лучах из глаз имеет отношение скорее к мысленным лучам, которые зачастую исходят именно оттуда, но необязательно ограничиваются зрением.

 

Эти представления так крепко держатся в культуре, вероятно, потому, что берут начало в глубинной, автоматической, неосознаваемой модели, с которой рождается каждый и которая развивалась на протяжении миллионов лет. Такая модель позволяет нам схематично, но эффективно отслеживать внимание других людей, чтобы лучше прогнозировать их поведение. Даже если наши знания говорят нам об обратном, мы не в силах заглушить интуитивное понимание. Мы не можем не учитывать подспудно лучи внимания других людей.

 

Мне кажется, в этих интуитивных представлениях кроется также причина того, почему так трудно изучать сознание научно. Множество теорий сознания попадаются в ловушку ненаучного, в сущности, мистического допущения. Если мы будем пытаться уразуметь, как человеческий мозг генерирует неосязаемую субстанцию C, нам никогда не прийти к научному пониманию. Люди смотрят внутрь себя и исследуют модели, эволюционное предназначение которых вовсе не в том, чтобы создавать научно достоверные описания реальности. Эти модели формировались и совершенствовались в нас последние 300 млн лет эволюции или даже больше для того, чтобы быть полезными и удобными в определенных практических целях. Они схематизированы и очищены от лишних деталей. Нас же тянет воспринимать содержание этих моделей буквально и пускаться в научные поиски исходящих из глаз лучей или незримой внутренней энергии, субъективной сущности. Мы пытаемся понять, как мозг генерирует субстанцию C. Сомневаюсь, что нам удастся найти инженерное решение, позволяющее создать магическое ментальное поле. Но с инженерной точки зрения отлично оправдает себя создание предсказывающей поведение машины, у которой в вычислительное ядро встроен именно такой упрощенный конструкт.

 

Теорию схемы внимания, наряду с другими механистическими теориями, иногда обвиняют в обесценивании сознания или даже в отрицании его как иллюзии. Но поскольку в теории схемы внимания сознание удается понять механистически, то и его практические применения тоже вполне возможно понять. Теория отнюдь не отрицает сознание, она помещает его в самый центр наших способностей. Сознание — это древняя, предельно упрощенная внутренняя модель, разработанная в ходе эволюции с двумя основными целями. Первая его функция, вероятно, — моделирование себя самого, чтобы наблюдать, прогнозировать и управлять собственным вниманием. Вторая — ускорение социального познания, позволяющего нам моделировать состояния внимания других и таким образом предсказывать их поведение. Мысль моя не ограничивается тем, что сознание можно понять научно или что его в конечном итоге получится создать инженерным путем, она также состоит в том, что это инструмент невероятной силы и практической значимости.