Теории всего на свете

Роевой интеллект

Очевидный ответ на вопрос Edge – двойная спираль. С неподражаемой лаконичностью – «От нашего внимания не ускользнуло…» – было дано объяснение сущности механизма наследственности. Но двойная спираль – не для меня. Когда я учился в университете на биологическом факультете, двойная спираль уже превратилась в древнюю историю, наподобие сведений об эволюции березовой пяденицы или о том, что митохондрия – источник энергии клетки. Уотсон и Крик воспринимались как нечто удобное и привычное, к примеру как Баскин и Роббинс.

Зато в те годы было опубликовано исследование Хьюбела и Визела, которое показало, что кора больших полушарий мозга перерабатывает сигналы органов чувств в соподчиненную систему отдельных признаков. В первичном слое зрительной зоны коры, например, каждый нейрон получает сигнал от единственного фоторецептора сетчатки глаза. Таким образом, когда стимулируется один фоторецептор, активируется «его» нейрон в первичном слое зрительной коры. При стимуляции соседнего рецептора активируется соседний нейрон. По существу, каждый из этих нейронов «знает» лишь одно – а именно как распознавать отдельное пятно света. Группы таких нейронов затем посылают сигнал единичному нейрону вторичного слоя коры. Если стимулировать определенную совокупность нейронов в первичном слое коры, то активируется единичный нейрон вторичного слоя. Следовательно, нейрон второго слоя «знает» только, как распознавать, скажем, луч света под углом 45°. Далее группы подобных нейронов пересылают сигнал в следующий слой.

Красивая концепция, объясняющая все: от точки к линии, к кривой, к совокупности кривых, от слоя к слою коры, и так до верхнего слоя, где нейрон обладает только одним сложным, специализированным «знанием», например, как распознать вашу бабушку. И точно так же устроена слуховая зона коры: нейроны первичного слоя умеют распознавать, практически, лишь отдельные ноты, нейроны вторичного слоя – пары нот, и, наконец, на самом верху какой-то нейрон способен распознать голос вашей бабушки, поющей под Лоренса Уилка[25].

Однако оказалось, что все работает несколько иначе. В коре немного «бабушкиных нейронов» (хотя в 2005 году в журнале Nature было опубликовано сообщение о нейроне Дженнифер Энистон). Кора не может полагаться на «бабушкины нейроны», потому что потребовалось бы неисчислимое количество подобных нейронов, чтобы приспособиться к такой неэффективной узкой специализации. Более того, в мире, где существуют только «бабушкины нейроны», невозможны множественные ассоциации (например, когда определенная картина Моне заставляет вспомнить круассаны, музыку Дебюсси и кошмарное свидание на выставке импрессионистов в Метрополитене). Вместо этого мы вступили в мир нервных сетей.

Что и приводит меня к моему выбору – «роевому интеллекту». Понаблюдайте за одиноким муравьем – он не производит осмысленного впечатления: движется в одном направлении, неожиданно, без видимой причины направляется в другом, идет по собственным следам. Совершенно непредсказуемо. То же самое происходит с двумя муравьями, с группой муравьев. Но колония муравьев чрезвычайно осмысленна. Разделение труда, эффективные способы использования новых источников пищи, сложные подземные убежища с регулируемой температурой с точностью до нескольких градусов. И на самом деле, нет плана или командного пункта – у каждого отдельного муравья свой алгоритм поведения. Но это не мудрость толпы, когда группа правильно информированных индивидуальностей превосходит одного эксперта. Муравьи не имеют представления о картине в целом. Алгоритм поведения каждого муравья содержит несколько простых правил взаимодействия с ближайшим окружением и соседними муравьями. И из этого складывается высокоэффективная колония.

Все колонии прокладывают кратчайшие из всех возможных пути сообщения, руководствуясь простыми правилами – когда оставлять след феромонов и что делать, столкнувшись со следом, оставленным кем-то другим, – своего рода оптимальными решениями для коммивояжера. «Муравьиный маршрутизатор» – электронная модель с виртуальными муравьями, использующими сходные правила, – способен создавать оптимальные пути, связывающие компьютерные узлы в сети, что представляет существенный интерес для телекоммуникационных компаний. Нечто подобное происходит и в развивающемся мозге, который должен связать многочисленные нейроны с множеством соединений, не расходуя при этом миллионы миль аксонов. И мигрирующие эмбриональные нейроны вырабатывают оптимальное решение на основе одной из версий «муравьиного маршрутизатора».

Вот вам превосходный пример – правила притяжения и отталкивания (иначе говоря, положительный и отрицательный заряды) позволяют простым молекулам в органическом бульоне случайным образом формировать более сложные соединения. Жизнь могла возникнуть именно таким образом, без участия разрядов молнии, чтобы катализировать образование сложных молекул.

Почему самоорганизация так привлекательна на мой атеистический взгляд? Потому что, если сложные, способные к адаптации системы на нуждаются в плане, они не нуждаются и в Создателе Плана.