Механизмы мозга

12 Вычислительные машины и мозг

Еще недавно представление о дуализме мозга и сознания почти не подвергалось сомнению. Согласно этому представлению, даже самое полное и детальное понимание физической структуры и функционирования мозга никогда не смогло бы оказаться достаточным для объяснения психической деятельности. Сознание рассматривали как нечто нефизическое, лежащее вне области естественных наук; полагали, что оно пользуется мозгом как инструментом для некоторых видов своей активности, но обладает свойствами и способностями, которые невозможно истолковать на основе какой бы то ни было мыслимой организации клеток и тканей.

В последние годы дуалистическая концепция мозга и сознания непрерывно отступала перед механистической точкой зрения. Создание машин, способных осуществлять процессы, сходные с мышлением, содействовало этой тенденции, хотя было бы несправедливо приписывать достижениям электронной вычислительной техники слишком большую роль. Дело в том, что это изменение взглядов следует связывать главным образом с успехами исследователей, работающих в области медицины. На протяжении ряда лет они убеждались в том, что неуклонно продвигаются вперед в изучении биологических механизмов, если принимают, что эти механизмы подчинены физическим законам природы, и опираются на методы строгого научного исследования. В результате функции тела, так же как и соответствующие органы, одна за другой исключаются из области физически непознаваемого и необъяснимого, к которой некогда относили все жизненные процессы. В прежние времена мысль о том, что сердце — это всего лишь сложный насос, который когда-нибудь можно будет на время длительной хирургической операции заменять искусственным устройством, показалась бы большинству людей не менее шокирующей, чем предположение, что мозг работает в соответствии с физическими законами природы.

Для того чтобы подойти к пониманию сложной системы взаимосвязанных структур, будь то животный организм или устройство, созданное человеком, обычно пытаются упростить задачу, разделив ее на части. Именно поэтому исследователи уделяли так много внимания локализации отдельных функций в головном мозгу. Если бы нельзя было обнаружить в этом сложном органе отдельные участки, специфически связанные с той или иной функцией, то это не только исключало бы прогресс в изучении мозга, но и ставило бы под серьезное сомнение правомерность механистической точки зрения. Вот почему так важны открытия, показавшие, что нервная ткань содержит нейронные структурные элементы, индивидуальные свойства которых в значительной степени объясняют информационные характеристики периферических нервов, и что существуют локализованные, доступные для выявления пункты соединения периферических нервов с корой мозга. Столь же важны такие результаты, как открытие в головном мозгу особого механизма терморегуляции и выявление нейронных цепей, ответственных за другие рефлекторные действия. Каждый раз, когда выясняется, что управление еще одной телесной функцией связано с определенным участком в мозгу, соответственно уменьшается Доля функций, которые еще можно приписывать «не материальной душе», и ровно на столько же расширяется область явлений, объяснимых машинообразным характером работы мозга.

Наиболее впечатляющи, конечно, те наблюдения, которые вскрывают физическую основу таких «высших процессов», как эмоции и интеллектуальная деятельность. Открытие в головном мозгу центров удовольствия и «наказания» — обособленных, локализованных и постоянных нейронных комплексов, электрические токи в которых сопровождаются чувством удовольствия, голода, полового удовлетворения, ярости, ужаса или боли, — создало трудности для тех, кто был склонен подчеркивать дуализм мозга и сознания. Еще большее затруднение создавали данные о значении нейронных связей лобных долей для сохранения свойств личности и установленная Пенфилдом ясная зависимость «психических» процессов, связанных с речью и памятью, от раздражения коры мозга электрическими токами. А наблюдения, говорящие об автоматическом, машинообразном характере некоторых процессов обучения, еще усугубляют тяжесть положения дуалиста.

Короче говоря, весь материал предшествующих глав составляли данные, указывающие на приложимость установленных физических законов природы к функциям нервной системы. В основе нашего изложения по существу все время лежал тезис «мозг — это машина».

Ио если мозг представляет собой машину, то возникает вопрос: какого рода эта машина? Или в более практическом плане: можно ли считать, что мозг по своему строению и принципу работы настолько сходен с каким-либо известным типом машин, созданных человеком, что результаты исследования одной из этих систем в значительной части приложимы к другой?

В наши дни постоянно говорят об аналогии между человеческим мозгом и электронной цифровой вычислительной машиной. Реальное или воображаемое сходство между ними подчеркивают такие ходовые выражения, как «машинное мышление» и «электронный мозг». Вместе с тем есть и иное мнение. Компетентные биологи иногда указывают на то, что мозг — не электронное и лишь частично «цифровое» устройство и что он в сущности вообще не является вычислительной машиной. Это расхождение во взглядах ведет к расхождению в выводах относительно важности сотрудничества между специалистами по вычислительным машинам и исследователями мозга. Поэтому реалистическая оценка существенных черт сходства и различия между этими двумя областями имеет практическое значение.

Никто не отрицает, что многие конечные результаты работы вычислительной машины и мозга сходны. В каждой главе этой книги приводились примеры мозговых и нервных механизмов, аналогичных по своим функциональным характеристикам техническим устройствам. И даже в тех случаях, когда не было никаких данных в подтверждение детальной функциональной аналогии между мозгом и машиной, общий подход и терминология, характерные для науки о вычислительных машинах, казались применимыми; несмотря на незвозможность полного объяснения наиболее сложных мозговых функций на основе установленных физических принципов, эти функции не кажутся какими-то сверхъестественными — создается впечатление, что лежащие в их основе операции, вероятно, будут доступны для последующих «поколений» более хитроумных машин.

Хотя вряд ли можно оспаривать наличие функционального сходства между мозгом и машиной, далеко не очевидно, можно ли на основании такого сходства делать выводы о соответствующих механизмах. Если рассматривать перевозку пассажиров через Атлантический океан только с точки зрения конечного результата, то есть веские основания говорить о сходстве между пароходом и реактивным самолетом. Оба они доставляют пассажиров из Нью-Йорка в Лондон с примерно одинаковой эффективностью (если брать среднее число перевезенных через океан людей в расчете на 1 час пребывания в пути); стоимость перевозки примерно одинакова; в обоих случаях приходится устанавливать расписание, продавать билеты, бронировать места по предварительным заказам и доставлять пассажиров из одного пункта в другой. И все же, несмотря на почти полное тождество этих «чисто функциональных» моментов, никто из этого не заключит, что и технические решения здесь настолько сходны, что конструкторы пароходов и реактивных самолетов могли бы извлечь для себя большую пользу, заглядывая друг другу через плечо. Не так ли обстоит дело с вычислительными машинами и мозгом? Быть может, сходные функциональные результаты достигаются здесь с помощью столь различных механизмов, что нельзя ожидать сколько-нибудь существенной пользы от «перекрестного оплодотворения» этих двух областей?

Что различия велики — это очевидно. Сравнивая внешний вид мозга и современной вычислительной машины, мы вряд ли усмотрим большое «фамильное сходство» между ними. Но мы не должны придавать слишком большого значения не только сходству функциональных результатов, быть может поверхностному, но и структурным различиям, которые тоже могут оказаться чисто внешними. Нам следует осознать, что физические особенности существующих электронных цифровых машин в большой степени определяются экономическими соображениями, связанными с рядом отнюдь не принципиальных ограничений, зависящих от нынешнего состояния техники. В современных вычислительных устройствах, например, часто применяются магнитные барабаны, приводимые в действие мотором, сложные механизмы для протяжки и перемотки лент, двумерные системы из магнитных сердечников и т. п. Однако только соображения стоимости и габаритов не позволяют заменить все эти механические устройства большим числом электронных переключателей, по существу сходных со схемами совпадений и триггерами, используемыми для выполнения счетных и логических операций. Действительно, можно показать, что электронная цифровая машина общего назначения могла бы всецело состоять из надлежащим образом соединенных между собой двухпозиционных электронных переключателей. В такой машине одни переключатели служили бы элементами памяти, а другие — логическими элементами для осуществления операций по обработке информации; определенные сочетания переключателей обеспечивали бы надлежащую последовательность многочисленных элементарных операций, предусмотренных программой для выполнения поставленных задач. Но в результате получилась бы сеть, обладающая всеми вычислительными и логическими возможностями самых сложных современных машин, — и все это на основе одних лишь двухпозиционных переключателей. Не нужно большого воображения, чтобы увидеть сходство между системой из множества миниатюрных переключателей, соединенных проводниками, и скоплением множества нейронов, связанных нервными волокнами.

Таким образом, в поисках действительно фундаментальных различий между вычислительными машинами и мозгом мы должны обратиться к более глубокому уровню организации. Рассмотрим одно очевидное различие: сравним принципы устройства нейрона и электронного переключателя на транзисторах. Сложные химические процессы, протекающие в первом, явно не имеют близкой аналогии во втором. Однако и это отличие при ближайшем рассмотрении не оказывается столь важным. Специалисту по вычислительным машинам, в сущности, безразличны детали конструкции отдельных элементов машины; его прежде всего интересуют функциональные характеристики этих элементов как целостных единиц. В настоящее время осуществляется по крайней мере одна программа исследований в области «электронных цифровых машин», где элементами служат чисто гидравлические устройства. Тем не менее эта работа основывается на тех же общих принципах конструирования, анализа и сборки, которые применимы во всякой другой работе в области «электронных» цифровых машин. Правда, в большинстве машин используются электронные элементы, но только потому, что никто еще не изобрел такие неэлектронные устройства, которые могли бы конкурировать с ними по величине, весу, надежности, стоимости и быстродействию. Если бы кто-нибудь придумал способ изготовления органического нейронного материала, общие функциональные свойства которого отвечали бы требованиям теории цифровых машин, такой материал сразу нашел бы спрос. В понятии «электронная цифровая вычислительная машина» прилагательное «электронная» по существу отражает лишь некое приходящее обстоятельство.

Если мы не можем найти таких различий между вычислительными машинами и мозгом, которые оказались бы существенными при сравнении общей структуры этих систем или принципов устройства их элементов, то мы должны перенести наши поиски с анатомического уровня на физиологический. Имеется ли близкое сходство между функциями нейронов в мозгу и функциями отдельных переключателей в машине?

Этот вопрос более сложен, чем проблемы, рассмотренные выше. Мы знаем, что нейрон обладает не только свойствами двухпозиционного переключателя, но и рядом других особенностей. Как говорилось в гл. 1, реакция типа «все или ничего» свойственна только его аксону. Тело нейрона, выражаясь языком электроники, больше похоже на сумматор, который суммирует воздействия на нескольких входах и, сравнивая их сумму с величиной порога, определяет, должен ли нейрон посылать импульсы и какова должна быть чистота его выходной импульсации. При этом величина порога обычно регулируется химическими или электрическими изменениями в окружающей ткани.

Это гораздо более сложное и хитроумное устройство по сравнению с простым двухпозиционным переключателем, применяемым в вычислительных машинах. Конструктор вычислительных машин, располагая такими компонентами для построения управляющей системы, должен был бы сделать выбор. Конструируя, например, механизм зрачкового рефлекса, он мог бы строить свои цепи в расчете на работу нейронов как простых двухпозиционных переключателей, соединенных в схему, эквивалентную вычислительной машине общего назначения, с надлежащими преобразующими цепями для подключения афферентных и эфферентных нервов. Но он мог бы обойтись гораздо меньшим числом компонентов, копируя природу и используя некоторые другие свойства нейронов. Как мы уже знаем, ему достаточно было бы направить поток импульсов, отражающий измеренный уровень освещенности сетчатки, на вход двигательного нейрона, который непосредственно посылает через свой аксон другой поток импульсов, вызывающий сокращение зрачка. Подбирая должным образом порог возбуждения этого нейрона, можно было бы заставить его подавать сигнал сокращения зрачка только тогда, когда количество падающего на сетчатку света превышает заданную величину, причем интенсивность этого сигнала, т. е. частота посылаемых эффекторных импульсов, возрастала бы с увеличением освещенности по желанию конструктора.

Если бы речь шла о более сложном интеллектуальном процессе, разница в количестве необходимых нейронов при том п другом подходе была бы меньше, но существо дела не изменилось бы. Маловероятно, чтобы природа выработала у нейронов свойства, обеспечивающие функциональную гибкость и упрощающие систему в целом, если бы не было потребности широко использовать их. Не только логические соображения, но и данные, полученные с помощью поверхностных и вживленных в мозг электродов, указывают на то, что в головном мозгу, по всей вероятности, нет чисто «цифровых» вычислительных схем, т. е. схем, элементы которых используются только как простые двухпозиционные переключатели.

Наконец-то мы, кажется, нашли существенное различие между вычислительными машинами и мозгом. Но не будем чересчур поспешно заключать, что это различие настолько глубоко, что область взаимного соприкосновения науки о мозге и науки о вычислительных машинах Можно считать весьма ограниченной. Ради полноты анализа мы должны выяснить, нельзя ли показать, что в понятии «цифровая электронная машина» прилагательное «цифровая» не более существенно, чем «электронная». Эта точка зрения может показаться неправдоподобной, но она действительно не лишена оснований!

Ведь работа вычислительной машины, и притом вся ее работа, состоит в создании определенных комбинаций величин напряжения на ее выходных клеммах путем выполнения точно предписанного комплекса операций над другими комбинациями величин напряжения, поступающими на ее входные клеммы. Эти операции просты, но часто весьма многочисленны. В основном вычислительном устройстве, по существу состоящем из одних только соединенных между собой электронных переключателей, каждое элементарное действие представляет собой простую операцию переключения. На входные клеммы одного из переключателей по соединительным проводам поступают напряжения, определяемые либо непосредственно входной информацией машины, либо предшествующими операциями других переключателей; при данной комбинации входных напряжений положение переключателя будет зависеть от того, соответствует ли эта комбинация условиям срабатывания, определяемым его собственным внутренним устройством. Электрический эффект каждой из таких простых операций, комбинируясь с выходами других подобных же операций, а иногда и с некоторыми сигналами со входа машины, образует исходный материал для последующих операций. В конце концов на выходах некоторых элементов появляются в виде соответствующих напряжений окончательные ответы, составляющие решение задачи.

Секрет эффективности современных вычислительных машин состоит в том, что даже необычайно сложные операции, как выяснилось, можно разбить па элементарные действия, с которыми могут справиться очень простые устройства. В математике любая операция может быть разделена на такие элементарные действия и может определять электрические сигналы, соответствующие конечным результатам. Так же и в логических задачах машина может выводить из заданных посылок новые заключения с помощью правил логики, которые можно разбить на такие же простые операции, какие применяются в математических вычислениях.

Вернемся теперь к главному предмету нашего обсуждения — к свойствам, которыми должны обладать рабочие элементы вычислительной машины, ее «нейроны». В реальных машинах обычно используются чисто цифровые элементы — двухпозиционные переключатели. Это упрощает конструкцию элементов, повышает их надежность и снижает стоимость. Кроме того, хорошо разработанная теория имеется только для машин, основанных на таких двоичных элементах типа «да — нет». Это новая и трудная область. Естественно, что ранний этап ее развития характеризуется использованием более простых принципов логических процессов. Современная теория делает упор в основном на выборах «истинно — ложно» как элементарных операциях, из которых может быть синтезирован процесс решения сложных задач. Альтернативы «включено — выключено», возможные для простого переключателя, отлично соответствуют альтернативам «истинно — ложно» для операций, рассматриваемых такой теорией. Этим фактически и обусловлен «цифровой» характер функционирования большинства современных вычислительных машин.

Однако есть и другие пути решения логических проблем. Существует, например, вероятностная логика, в которой основными элементами являются не категорические ответы «да» или «нет», а оценки вероятности того или другого из этих ответов. В вычислительных машинах, основанных на таких логических схемах, в качестве элементов могут применяться и простые двухпозиционные переключатели, но они неэффективны примерно так же, как устройства тина сумматоров для весовых функций неэффективны в качестве элементов машины, построенной на основе двузначной логики.

Кажется несомненным, что, когда мы будем больше понимать в этих вещах, для построения наших машин нам понадобятся элементы, обладающие более широкими функциональными возможностями, чем простые переключатели. Уже сейчас во многих лабораториях ведется разработка различных типов «электронных нейронов» с суммирующими устройствами и изменяемым порогом, и в конце концов это, вероятно, приведет к расширению набора функциональных элементов, которые сможет использовать конструктор вычислительных машин.

Это подводит нас к выводу, который мы стремились обосновать: узко цифровой характер функциональных элементов не всегда будет свойствен электронной вычислительной машине и потому не является ее действительно существенной особенностью.

Но если сущность современной вычислительной машины не передается ни словом «электронная», ни словом «цифровая», то в чем же она состоит? Занимаемся ли мы бесплодными упражнениями в семантике, или же электронные цифровые вычислительные машины обладают каким-то не отраженным в их названии свойством, имеющим фундаментальное значение? Одно такое свойство действительно существует, и, как мы уже говорили, на нем основан секрет эффективности современных вычислительных машин. Оно состоит в том, что сложные вычислительные и логические операции можно разбить на элементарные действия, с которыми могут справиться даже очень простые устройства. Как мы только что видели, можно ожидать, что характер этих элементарных действии будет со временем изменяться. Но не изменится то, что составляет действительно фундаментальную особенность всего класса машин, которые до сих пор слишком узко определялись как «электронные цифровые вычислительные машины», — то, что эти машины достигают своих поразительных результатов шлем выполнения огромного числа очень простых операций. Этими же словами, по-видимому, можно было бы охарактеризовать и сущность работы мозга.

Таким образом, наш анализ в конце концов приводит нас к выводу, что вычислительные машины и мозг не просто обнаруживают поверхностные черты сходства в некоторых функциональных характеристиках: это действительно механизмы одного типа — в том смысле, что они достигают сходных результатов с помощью сходных в своей основе средств. Если это верно, то ясно, что специалист по вычислительным машинам и исследователь мозга крайне нуждаются друг в друге для дальнейшего развития своих областей науки. Присмотритесь к различиям между физическим и биологическим подходами — и вы увидите, как прекрасно они дополняют друг друга. Мы видели, что в науке о вычислительных машинах преобладает теория. Наибольшие усилия сейчас направлены на то, чтобы выяснить, каким образом можно разбить интеллектуальные процессы на простые операции. Разработаны машинные программы для таких игр, как шашки и шахматы, для автоматического выведения новых теорем геометрии и для пропозиционального исчисления. Математики непрерывно углубляют свое понимание принципов обучения и разрабатывают методы создания программ для существующих машин и методы построения новых машин, способных все более эффективно обучаться на основе опыта и соответственно изменять свою работу. Продвигается вперед и общая теория решения задач — сведения процессов, характеризуемых в применении к человеку такими словами, как «оригинальность» и «изобретательность», к точно установленным последовательностям простых операций.

Именно такого рода работа должна привести к созданию теоретических подходов, призванных объяснить, каким образом элементарные операции, выполняемые нейронами в головном мозгу, могут в совокупности порождать функциональные атрибуты разумной деятельности. Такие сложные проблемы, как изучение механизмов мозга, не могут быть решены одним лишь экспериментом; потребуется теория, которая указывала бы путь к постановке осмысленных экспериментов и помогала интерпретировать полученные результаты. Поскольку биолог не имеет ни нужной подготовки, ни традиций такого рода теоретической работы, он нуждается в помощи математика — без него он не смог бы справиться с задачей.

Но эта зависимость взаимна. Задача, за которую взялся математик, — разработка количественных и точных моделей интеллектуальных процессов — слишком трудна для того, чтобы он мог выполнить ее без указаний со стороны биолога. Каждый намек на то, что «в природе это достигается таким-то образом», может в неоценимой степени помочь исследователю-теоретику выбрать перспективный путь среди множества тупиков, в которые могли бы завести его гипотетические построения.

К счастью, сотрудничество уже налажено и все возрастает. Вряд ли приходится сомневаться, что такие совместные усилия приведут в ближайшие годы к большому прогрессу в нашем понимании работы мозга. Гуманистическое значение их может стать огромным: речь идет об облегчении страданий, вызванных болезнями и травмами мозга, об изыскании более эффективных методов лечения душевнобольных и, быть может, даже о разработке электрических, химических и хирургических методов повышения наших умственных способностей.

Выиграют и вычислительные машины. Более глубокое понимание основ интеллектуальных процессов будет вести к постепенному, но неуклонному повышению «коэффициента умственных способностей» последовательных «поколений» вычислительных устройств. Применение знаний, почерпнутых из биологии, быть может, больше, чем что-либо иное, приблизит тот день, когда благодаря созданию «мыслящих» машин человечество сможет наконец по настоящему пользоваться плодами автоматизации, Таковы предвидимые практические последствия «перекрестного оплодотворения» науки о вычислительных машинах и науки о мозге.

В результате слияния новых направлений физики и биологии возникает ряд фундаментальных проблем. Попробуем рассуждать следующим образом. В настоящее время известно, что непереходимой границы между живой и неживой материей нет. Мы уже подошли или скоро подойдем (смотря по тому, где мы проводим границу в весьма неопределенной области, отделяющей живое от неживого) к синтезу живой материи в лаборатории из простых составных частей. Быстро продвигается также расшифровка генетического кода; мысль о том, что в один прекрасный день человек сможет синтезировать хромосомный материал и, создавая подходящие условия для роста, «строить» таким образом более или менее сложные живые организмы, уже не кажется чистой фантазией. Но если когда-нибудь нам удастся «построить» организм, сходный с высшим существом, созданным самой природой, то будет ли он обладать и сознанием? Вряд ли можно сомневаться в этом. А что, если бы существо, сходное с ним по поведению и интеллектуальным функциям, было создано из компонентов совершенно иного рода — имело бы, например, нервную систему и головной мозг, построенные из электронных элементов, а не из нейронов? Обладало бы оно при этом сознанием и связанными с ним субъективными ощущениями? Исходя из наших современных знаний, это, по-видимому, следует считать возможным. А как обстоит дело с существующими электронными цифровыми вычислительными машинами? Возможно ли, что где-то среди их проводов и транзисторов уже появляются смутные проблески тех субъективных переживаний, которые для человека стали его самым драгоценным достоянием? Фантастика? Может быть.

Такого рода умозрительные рассуждения теперь уже не беспредметны. Они ведут к признанию самого сознания естественным феноменом, при описании и исследовании которого применима система законов и методов естественных наук.

Для того чтобы можно было серьезно говорить о возможности изучения сознания методами точных наук, требуется одно — чтобы функционирование его было упорядоченным и закономерным и чтобы можно было представить себе методы определения взаимосвязей между его свойствами и теми физическими условиями, при которых оно проявляется. По-видимому, любая попытка сделать сознание «научно респектабельным» феноменом должна основываться на наблюдениях, касающихся главным образом изменений в субъективных ощущениях испытуемых, а не на объективных показаниях осциллоскопов и измерительных приборов. Это усложнит задачу, но отнюдь не сделает ее неразрешимой. Нам может остаться непонятным точный смысл утверждения, что некий уровень сознания вдвое выше другого уровня, но мы могли бы признать результат эксперимента вполне однозначным, если бы оказалось, что все испытуемые (по данным их словесного отчета) находятся в сознании или без сознания в зависимости от величины электрического потенциала в том или ином ядре мозгового ствола скажем, от того, будет ли он больше или меньше 0,025 вольт. Намек на подобную специфическую зависимость дают уже результаты некоторых экспериментов, в которых исследовалась связь между электрическим состоянием определенных структур мозга и такими субъективными состояниями, как страх или удовольствие. Конечно, эти наблюдения подчеркивают также то, что сознание не является простым свойством, а обладает рядом атрибутов, соответствующих различным ощущениям, — возможно, наподобие того, как в физике элементарная частица может обладать не только массой, но также зарядом и спином.

Рассматривая сознание как свойство материи, мы не должны обязательно возвращаться на 300 лет назад к временам Спинозы. У нас нет оснований связывать сознание со всей материей оно может быть связано только с мозгом, притом только с частью мозга и только в определенный период времени. Как мы уже знаем, работа мозга по большей части протекает без участия сознания, и мы пришли к весьма высокому мнению о качестве и сложности осуществляемых таким образом вычислительно-управляющих функций. Даже если говорить о так называемой «сознательной» умственной деятельности, то мы фактически осознаем только часть мозговых процессов, лежащих в ее основе. В мозгу должны происходить сложные процессы переключения и сканирования, в результате которых в нашем сознании последовательно появляются связанные между собой мысли; мы осознаем эти мысли, но не знаем, как они «приходят нам в голову». Такого рода бессознательная активность иногда, по-видимому, поднимается до уровня сложного логического мышления — иначе как могли бы мы объяснить внезапное «озарение» или отыскание решения трудной задачи, которое подчас приходит тогда, когда мы этого меньше всего ожидаем? Даже в тех случаях, когда нам кажется, что наша умственная деятельность полностью обусловлена сознательными процессами, мы можем ошибаться: действительная работа мозга может незаметно протекать где-то «за сценой». Приведенные в гл. 8 данные об автоматическом, механическом характере процессов, лежащих в основе обучения, должны были вызвать у читателя серьезное сомнение: а следует ли полностью доверять тому, что говорит нам об этих процессах самонаблюдение?

Таким образом, для приведения теории в соответствие с фактами нет необходимости приписывать крупинку сознания каждому атому вещества. По-видимому, нет даже оснований считать сознание обязательным свойством сложных вычислительно-логических систем. Напротив, фактические данные позволяют предполагать, что сознанием обладают лишь весьма специальные формы организации материи (тип которых еще не установлен), когда они находятся в надлежащем (тоже не известном) электрохимическом состоянии.

Сближение наук, занимающихся вычислительными машинами и исследованием мозга, имеет поистине огромное значение. В истории науки, пожалуй, трудно найти другой пример такого слияния двух специальных областей, которое открывало бы столь необычайные возможности. Хотя совместные усилия уже дают неплохие результаты, это всего лишь первые шаги. Можно с уверенностью предсказать: по мере развития наших знаний будет открываться все больше и больше новых перспективных путей исследования. Независимо от того, достаточно ли число ученых, участвующих в этих совместных усилиях сегодня, весьма вероятно, что завтра число их окажется несоразмерно малым для столь важной и многообещающей области науки.

Эта книга была написана в надежде, что она привлечет внимание к тем увлекательным перспективам, которые открываются перед исследователями тайн мозга, и тем самым побудит некоторых специалистов по вычислительным машинам принять участие в разгадке этих тайн. Если успех предприятия еще может казаться сомнительным, то не может быть сомнений в важности цели. Игра стоит свеч.