За секунду до: как мозг конструирует будущее, которое становится настоящим

Глава 5. Жажда чудесного

В 1970-х британских оперативников отправили на тайное задание по ту сторону железного занавеса. Но эти люди были не шпионами с чемоданами, набитыми государственными секретами, а британскими академиками, и в их багаже находилась куда более необычная контрабанда — лекции по современной философии[137].

Коммунистические власти Чехословакии придушили интеллектуальную жизнь по всей стране. Партия ограничивала учебные программы университетов и строго отбирала преподавателей. Многих профессоров философии, которых интересовало «свободное мышление», изгнали с должностей.

Доведенный до отчаяния ситуацией, царившей на родине, в 1978 году чешский философ Юлиус Томин написал коллегам из нескольких западных университетов, прося поддержки. Философский факультет Оксфорда в знак солидарности решил отправить нескольких своих сотрудников в Прагу. Но постепенно ручеек из приглашенных профессоров превратился в «подпольный университет»: целый ряд академиков тайком провозили свои идеи в Прагу, проводили тайные семинары в домах студентов и лекторов, печатали самиздатовские тиражи запрещенных философских трудов — причем под самым носом StB, тайной полиции Чехословакии. В какой-то момент студенты даже прошли программу богословского факультета Кембриджа — экзамены они сдавали в пражском погребе, а письменные работы посол вывез из страны в дипломатическом багаже.

Интеллектуальное любопытство часто кажется роскошью. Знания — это, конечно, хорошо, но что-то вроде «дополнительной услуги», о которой нужно задумываться уже после того, как мы удовлетворим базовые потребности — в еде, крыше над головой, безопасности. Однако студенты подпольного университета дают нам совсем другую картину. Они были готовы рискнуть свободой — и подвергнуться наказаниям в застенках StB — ради того, чтобы учиться.

Выше мы в основном размышляли о том, как мозг справляется со вполне конкретными проблемами — например, разбирается с помощью органов чувств, что происходит в окружающем мире, или читает мысли в чужих умах. Еще мы увидели, как в мозге работают процессы, очень похожие на научные, и они помогают нам ориентироваться в физическом мире и мире разумов. Как ученые, наш мозг строит гипотезы и модели устройства мира, и они становятся фильтрами, сквозь которые мы смотрим на мир.

Но в третьей и последней части книги мы отступим на шаг назад и рассмотрим сам процесс создания моделей.

Пока гипотезы мозга выглядят как средство для достижения целей. Мне нужно выдвигать гипотезы о сенсорном мире, окружающем меня, чтобы иметь возможность его воспринимать. Если я с утра не увижу холодильник, то приготовить завтрак окажется трудно. Точно так же мне нужно выдвигать и гипотезы о том, что происходит в умах моих родственников и друзей, если я хочу влезть в их шкуру. Ведь если не смогу, то меня ждут бесконечные споры, обвинения, а то и развод.

Но, похоже, разум строит модели не только для того, чтобы решать конкретные задачи. У нас есть и стремление к моделированию ради моделирования. Мы хотим создать картину того, как устроена реальность, просто чтобы ее понимать.

Таким образом, аналогия между мозгом и ученым углубляется. Научный процесс — создание теорий и проверка моделей, — безусловно, дает нам то, что полезно на практике: именно благодаря ему мы изобрели, например, вакцины и самолеты. Но, хотя плоды процесса, безусловно, полезны для решения множества проблем — от пандемий до секущихся кончиков волос, — многие ученые, не стыдясь, заявят вам, что работают не ради этого.

Они занимаются своим делом, приходя каждое утро в лабораторию, не потому, что твердо верят, будто их работа сможет решить конкретную проблему. Ими руководит чистое любопытство, чувство, что тяжкий труд, бесконечные эксперименты и горы решенных уравнений помогут им открыть то, что расскажет нам, как на самом деле работает реальность. Когда ученые из ЦЕРН построили Большой адронный коллайдер — 27-километровый ускоритель частиц в туннеле, специально пробуренном во французских и швейцарских горах, — они не считали, что столкновение субатомных частиц сразу же даст им что-то полезное. Нет. Ученые приложили огромные усилия просто потому, что им очень хотелось пережить «момент эврики», ту секунду, когда новая крупица знаний перестраивает все наши представления об устройстве Вселенной.

Но это желание обуревает не только ученых. Оно вело и студентов подпольного университета, которые для того, чтобы усвоить абстрактные и загадочные идеи, шли на вполне реальный риск. И я подозреваю, что такое же желание есть и у вас.

Может, вы и не узнали в этих примерах себя. Возможно, вы не захотите бурить огромную пещеру в горах, чтобы провести физический эксперимент. Или вы сочли бы риск угодить в застенки тайной полиции слишком высокой платой за любопытство. Но у вас все равно есть стремление понимать — иначе зачем бы вы открыли такую книгу? Или в принципе читали бы книги?

Эта жилка любопытства, которая есть в каждом из нас, — неотъемлемая часть механизма, который подключает нас к третьему миру Поппера, миру идей. На этот план реальности он поместил все культурные и интеллектуальные труды, которые создаются разумом, но при этом превосходят любой человеческий ум: живопись, музыку, литературу, политику, философию и — да, науку. Наш мозг взаимодействует с этим миром только потому, что нам любопытен он сам и наше место в нем. И, подключаясь к нему, мозг создает самые яркие теории того, на что похожи наши миры и мы сами.

Но любопытство — занятная штука. Вы можете задать вопрос — зачем государственное агентство тратит огромные средства на ускоритель частиц просто потому, что ученым «любопытно?» Но есть и не менее резонный вопрос: зачем эволюция даровала нам желание знать и понимать? Мы можем понять, как и почему естественный отбор дал нам более конкретные инстинкты — желание есть, спариваться, остаться в живых. Но гораздо труднее объяснить, откуда у человека взялся разум, который всерьез хочет тайком писать философские эссе в подвале.

В самом деле, через все века и тысячелетия, что мы пытаемся разрешить вопрос человеческой мотивации, красной нитью проходит идея, что на самом деле существуют две конкурирующие человеческие природы: животная, которая отвечает за плотские желания, и чистая, отвечающая за благородные мотивы (в том числе любопытство). Эту тему можно найти и в трудах Платона, и в теориях Фрейда: ангел за одним плечом, черт за другим[138].

Но оказалось, что такой двойственности не существует. Присмотревшись к мозгу, мы не видим толп ангелов и чертей, которые борются друг с другом за контроль. Оказывается, что специализированные структуры в наших головах, отвечающие за ненасытный аппетит, дарят нам заодно и жажду знаний. Благодаря причудливой особенности нашего программирования мы ценим информацию как таковую. Именно поэтому в нас есть любовь к мудрости, именно поэтому голод до знаний ощущается так же, как настоящий голод.

Так что, прежде чем разобраться, откуда у ученого, запертого в нашей голове, возник интерес к внешнему миру, придется сначала посмотреть, как мозг регулирует наши более грубые аппетиты.

Когда нейробиологи изучают работу механизмов желания и удовольствия в мозге, то обычно утверждают, что исследуют «награды» или «ценность» — системы мозга, которые наделяют те или иные объекты привлекательностью. В истории о ценности в мозге много действующих лиц, но ведущую роль играет нейромедиатор дофамин.

Мои руки даже слегка дрожат, когда я начинаю писать о дофамине и удовольствии, поскольку в последние лет десять о нем говорят очень много. Наверное, целые леса превратили в бумагу, чтобы напечатать колонки и статьи с утверждениями, что дофамин — «вещество удовольствия», и именно он, заливая ваши синапсы, вызывает приятные ощущения — от лайка в соцсети до употребления «веселящих» веществ. Пиарщики этого нейромедиатора оказались настолько успешными, что сейчас даже люди, не изучавшие биологию, говорят, что им нужна доза «живительного дофаминчика».

«Рекламный» образ этого нейромедиатора, если честно, немного раздражает нейробиологов, в основном потому, что идея «дофамин = удовольствие» чересчур упрощена. Например, он также играет важнейшую роль в поддержании краткосрочной памяти[139] — эти аспекты мозговой деятельности особой связи с удовольствием не имеют. Но, как и в случае с большинством предельно упрощенных представлений, которые злят ворчливых ученых, в идее, что дофамин тесно связан с удовольствием, все же есть ядрышко истины (точнее, ядрышки).

Под сложным складчатым веществом коры мозга прячется скопление гладких дофаминергических ядер, в среднем мозге и базальных ганглиях — пучках нейронов в глубине мозга. Если мы с помощью МРТ-сканера выполним сечение вашей головы, в разрезе некоторые из этих ядрышек похожи на гладкую скорлупу каштана. Одна из этих структур даже называется «скорлупа».

Активность нейронов, находящихся в этих маленьких скорлупках, тесно связана с удовольствием и наградой. Мы знаем это в том числе потому, что ядра мозга всегда «загораются», когда мы видим то, чего хотим или что нам нравится. А стимулы, заставляющие работать эти скорлупки, бывают совершенно разными.

У животных эти нейроны срабатывают от простых удовольствий вроде пищи и воды[140]. Но у людей они реагируют буквально на что угодно — от денег, сладкого вкуса и словесной похвалы до фотографий особенно привлекательных людей[141]. Если нам это нравится, то дофаминовым центрам тоже придется «по душе». Хотя, пожалуй, точнее будет сказать, что если это нравится дофаминовым центрам, то понравится и нам.

Это верно даже тогда, когда награды крайне специфичны. Например, в одном забавном эксперименте исследователи изучили, как подкорковые ядра кодируют странные стимулы, мотивирующие странных ученых вроде меня[142]. Большинство нормально мыслящих людей предпочитают осязаемые награды — например, деньги или еду, — а нейробиологи одержимы публикацией своих экспериментов в «правильных» научных журналах. Возможно, потому, что «элитная» публикация помогает найти максимально большую аудиторию, а может, и потому, что им будет чем похвастаться на следующем совещании.

Оказалось, что эти заветные журналы тоже могут оказаться в наградной системе мозга ученых. Если перейти на, скажем так, «метанаучный» уровень и посадить нейробиолога в сканер мозга, мы увидим примерно одинаковую активность и когда ему вручают определенную сумму, и когда он видит свое имя, написанное характерным шрифтом самых эксклюзивных журналов. Скорее всего, что-то похожее происходит, например, и в мозге писателя, который видит свое имя в воображаемом списке бестселлеров.

Но, пожалуй, самое мощное доказательство связи этих дофаминовых ядер с удовольствием и ценностью было получено в довольно жутких экспериментах с «самостимуляцией»[143]. В этих исследованиях ученые имплантируют в головы крыс электроды, подключенные к маленькой кнопке. Так животное получает возможность, нажимая кнопку, самостоятельно стимулировать область мозга, в которую внедрен электрод. Когда его помещают в нужную область подкорки, крыса становится буквально одержимой и целыми днями дает себе все новые дозы дофамина. Желание поддерживать самостимуляцию настолько непреодолимо, что животное отказывается от всего — даже пищи и воды — и лишь постоянно нажимает кнопку.

Ученые давно знают, что дофамин связан с желанием, но лишь недавно им удалось обнаружить любопытную особенность работы этих сетей мозга. В частности, оказалось, что дофаминовые ядрышки в глубине мозга не просто создают теплые ощущения, когда мы получаем что-то приятное. Нет, оказывается, активность этих нейронов во многом зависит от того, чего мы ожидаем.

Впервые ученые заметили это, изучая животных[144]. Например, специалист имплантирует электрод в подкорковую область мозга мартышки, с помощью которого записывает активность дофаминовых нейронов, пока примат занимается своими делами. Ученый может затем подготовить аппаратуру, чтобы увидеть, что происходит в наградных центрах животного, когда оно испытывает приятные ощущения — например, попадает под струйки сладкого сока.

Поначалу все вполне прямолинейно. Когда мартышку окатывают струей сока, дофаминовые нейроны сходят с ума от награды. Но со временем ситуация меняется. Когда мартышка начинает понимать, когда именно ее обрызгают соком, скачки дофамина постепенно ослабевают. А когда она может точно предсказать появление струек сока, дофаминовые нейроны, которые когда-то лихорадочно работали, не действуют вообще. Награда одна и та же, а реакция другая.

Оказывается, так происходит потому, что эти нейроны кодируют не только награду, но и так называемую ошибку предсказания награды: разницу между тем, чего мы ожидали, и тем, что на самом деле получаем. И так работает не только обезьяний мозг, но и наш.

Например, если просканировать мозг человека, участвующего в эксперименте с азартными играми, мы увидим скачки активности в дофаминовых ядрышках, когда он выигрывает деньги[145]. Но когда игрок набирается опыта и лучше может предсказать, сколько он выиграет, ядрышки адаптируются. Первая «доза» денег — приятный сюрприз, который заставляет дофаминовые ядрышки срабатывать. Но когда игрок понимает, какого выигрыша можно ожидать, такая же награда уже не возбуждает ядрышки.

Определяя ценность — постоянно сравнивая ожидания с реальностью, — мозг формирует наше субъективное чувство удовольствия. Это видно в психологических экспериментах, но замечательные примеры можно найти и в реальной жизни.

Например, один из профессиональных рисков университетского преподавателя — жалобы учащихся на оценки. Меня как учителя всегда интересовало, какие именно студенты чаще всего жалуются. Вы наверняка подумали, что это либо те, кто не получил зачета, либо те, кто получил плохие оценки. А на самом деле жалобы почти всегда поступают от студентов, которые написали работы очень хорошо, но им чуть-чуть не хватило для высшего балла — «лучшая работа группы» или «отлично».

Эта же загадка заинтересовала психологов из Университета Майами, и они решили выяснить, связано ли удовлетворение студентов своими оценками с ошибками предсказания[146]. Ученые взяли группу учащихся и отслеживали их эмоциональное состояние в течение семестра, в случайное время отправляя им текстовые сообщения, где просили оценить, как те себя чувствуют сейчас. Еще за это время студенты сдавали два экзамена — в середине и конце семестра. Кроме того, ученые спрашивали их вскоре после каждого экзамена (примерно через полчаса после того, как они выходили из аудитории), какую, по их мнению, оценку они получат.

Получив прогнозы, ученые дожидались настоящих оценок, а потом писали студентам и спрашивали об их настроении. Интуитивно вы, наверное, предположите, что учащиеся, получившие самые высокие оценки, были более довольны, чем те, кто получил низкие. Но оказалось, что больше всего на субъективные чувства влияли ошибки предсказания — разница между оценкой, на которую надеялись студенты, и той, которую они на самом деле получили. Те, чья оценка оказалась лучше ожидаемой, были счастливее, чем те, которые получили оценку хуже, причем эффект сохранялся еще несколько часов. Какой именно была оценка, оказалось не так важно. Таким образом, наш субъективный опыт сильнее зависит от того, насколько мир соответствует нашим ожиданиям, а не от реальных результатов.

Если наш мозг вычисляет ценность именно так, это объясняет и некоторые другие странности нашей психологии. Например, многие из нас думают, что станут счастливее, если получат еще немного (или много) денег, но эта интуитивная гипотеза не оправдывается. Например, одно исследование показало, что четырехкратное повышение оклада на работе повышает уровень счастья примерно в такой же степени, как один пятничный выходной или возможность избежать примерно трех приступов головной боли[147]. Есть и еще более экстремальный пример: другое исследование показало, что люди, выигравшие в лотерею, через несколько лет были довольны своей повседневной жизнью примерно так же, как люди, парализованные после аварий[148]. Похоже, «события, преображающие жизнь» на самом деле жизнь не слишком-то и меняют.

Психологи назвали этот феномен «гедонистической беговой дорожкой». Когда дорожка увеличивает скорость, мы бежим быстрее, а когда замедляется — и мы тоже. Так и наши материальные обстоятельства могут меняться, но субъективные переживания порой нас «нагоняют». Наше счастье, подобно бегуну на тренажере, всегда находится примерно на одном месте.

Как мы оказываемся на этой дорожке? Ответ понятен, если для нашего мозга действительно важнее всего ошибки предсказания. Подкорковые дофаминовые ядра для вычисления уровня удовлетворения используют разницу между ожиданиями и реальностью. Если последняя меняется — например, вы внезапно разбогатели, — вы, возможно, столкнетесь с положительными ошибками предсказания. Вы сможете позволить себе более качественную еду и одежду, чем раньше, и будете сталкиваться с другими ситуациями. Реальность превосходит ваши ожидания, и дофаминовые клетки начинают работать.

Но в конце концов ожидания адаптируются. И, когда кашемир и черная икра станут предсказуемой частью повседневной жизни, они перестанут давать те же приятные «ошибочные» сигналы, что и раньше.

Выходит, мозг, оперирующий ошибками предсказания, всегда будет заставлять нас хотеть большего. Мы станем получать удовольствие только тогда, когда дела идут лучше, чем раньше, а потом — лучше, чем сейчас, а дальше — еще лучше. Мы запрограммированы так, чтобы всегда хотеть чуть больше, чем у нас есть сейчас; аппетит растет во время еды.

Как же в эту картину вписывается любопытство? Психологи выдвигают две возможные версии: «философскую» и «филистерскую».

Согласно первой, любопытство — фундаментально иной вид мотивации. Представляя себе студентов подпольного университета, которые отказываются от материальных благ, чтобы в подвале размышлять о Витгенштейне, мы видим в действии совершенно иную часть человеческого разума, отделенную от жадных подкорковых центров, которые заставляют нас желать и потреблять. Согласно философской версии, читая книгу вроде той, что вы сейчас держите в руках, вы задействуете другую часть своей психики: благородную, заинтересованную миром идей, заинтригованную и возбужденную возможностью узнать, как все устроено.

Филистерская версия совсем другая. Согласно ей, мы жадные и стремимся собрать как можно больше наград. Нас интересует только накопление материальных благ и чувственных удовольствий — и, по странному совпадению, усвоение и понимание новой информации помогает нам получить еще больше. И вы читаете эту книгу не потому, что у вас есть некое возвышенное стремление знать и понимать. А, например, потому, что вы мой студент, я добавил ее в учебный план, вам нужно написать по ней доклад, чтобы получить зачет, потом — ученую степень, затем — работу, далее — зарплату, которой будет достаточно, чтобы удовлетворить осязаемые потребности. На самом деле вы не любопытны. Вы по-прежнему в плену «кашемирово-икорных» установок, и ваше любопытство полностью им подчинено.

Наши филистер и философ соответствуют идеям счастья, разработанным в Древней Греции. Аристотель, например, рекомендовал разделить счастье на два отдельных чувства: «гедонию» и «эвдемонию». Первая примерно соответствует тому, что важно для нашего грубого филистерского мозга; это счастье, которое мы получаем, удовлетворяя низшие аппетиты. Эвдемония же соответствует скорее чувству «удовлетворения» или «процветания» — удовольствию, получаемому от понимания мира и нашего места в нем. Для мыслителей вроде Аристотеля хорошая жизнь — не просто жизнь, до краев наполненная беспрестанным удовольствием, а такая, в которой есть место для рассудочности, понимания и знаний — того, что порадует нашего внутреннего философа. Собственно говоря, древнегреческое слово «философ» буквально переводится как «любящий мудрость».

Чтобы разобраться, как люди учатся на самом деле — как философы или как филистеры, — ученые сосредоточились на разнице между «инструментальными» и «неинструментальными» знаниями. На психологическом жаргоне инструментальная информация — та, которая немедленно может быть использована для получения будущих наград: когда вы ищете ее, то точно знаете, что она необходима для конкретной цели. Если вы, прибыв в Париж, увлеченно перечитываете свежие отзывы о пекарнях, запасенный массив знаний поможет вам найти идеальный пан-о-шоколя. Но вот если вы читаете отзывы о пекарнях, которые давно закрылись, вас ведет какая-то иная мотивация. Подобные неинструментальные знания не помогут вам купить хороший багет и не могут быть сразу применены на практике. Если вы мотивированы к усвоению такой бесполезной информации, это, безусловно, признак чистого любопытства[149].

Оказывается, мы действительно ценим ее. Это видно, например, из психологических исследований с лотереями. Участники каждого розыгрыша наблюдали, как компьютер объявляет результаты — которые означали, что они либо выиграли небольшую сумму, либо не выиграли ничего. Ключевой особенностью эксперимента было то, что ученые дали участникам возможность заплатить, чтобы узнать результат случайной лотереи чуть раньше.

От результатов эксперимента экономисты наверняка разрыдались бы: ученые обнаружили, что участники готовы заплатить за то, чтобы увидеть результат чуть раньше, иногда вплоть до 15% потенциального выигрыша[150]. Что важно, ранний доступ к результатам никак не влиял на исход — участники не могли сделать ничего, чтобы изменить вероятность выигрыша. Независимо от того, стремились они узнать результаты заранее или нет, призы оставались теми же. Подобное стремление к информации кажется странным, если мы хотим лишь получить максимум денег. Но оно выглядит логичнее, если мы ценим информацию как таковую и жаждем узнать все как можно быстрее.

Слово «жаждать», пожалуй, здесь самое верное. Ведь мы, похоже, становимся философами из-за того, что новые знания и информация весьма хитроумным способом перехватывают управление областями мозга, которые заставляют нас желать и потреблять.

Когда я еще был бедным студентом, родители моей девушки пришли в ужас, узнав, что у меня есть только один чемодан всего с тремя нормально работающими колесиками. Так что они разрешили мне позаимствовать один из их чемоданов — крутую модель из неубиваемого пластика с невзламываемым кодовым замком.

Но тут возникли проблемы. Помню, однажды мы приехали к ее родителям на Рождество, закрылись в гостевой комнате и, к моему ужасу, обнаружили, что мой чемодан не открывается. Должно быть, я неосознанно теребил пальцами кодовый замок и запер его, введя неизвестный код.

Я не мог разбить его — во-первых, потому что это не мой чемодан и ломать его нехорошо, а во-вторых, просто потому, что он был в буквальном смысле неубиваемый. Я сильно разволновался. Если я скажу своей девушке, что не могу вручить ей подарок на Рождество, поскольку мой чемодан заперт, это покажется довольно тупой отговоркой. А еще я не был уверен, как отреагируют мои потенциальные теща и тесть, узнав, что якобы умный молодой человек, встречающийся с их дочерью, умудрился воздвигнуть непреодолимый барьер между собой и своими штанами.

Я понял, что у меня есть только один путь к спасению. Я должен перепробовать все коды. Замок был всего лишь трехразрядным, так что давал тысячу возможных сочетаний — от 000 до 999. Придется попробовать их все подряд. Если на каждый уйдет несколько секунд, я, конечно, умру от скуки — но в конце концов справлюсь. А до тех пор буду прятаться в гостевой комнате.

Но когда я занялся своим сизифовым трудом — попробовал 000, потом 001, 002 и так далее, — меня ждал приятнейший сюрприз. Мой неуклюжий большой палец установил всего лишь код 009 — настоящее рождественское чудо. Мне не пришлось терять драгоценный час своей жизни. И я спустился на первый этаж праздничной пружинистой походкой.

Это, конечно, звучит не очень по-рождественски, но если бы к моей голове в этот момент был подключен электрод, мы заметили бы, как в моем среднем мозге сработал дофаминовый сигнал ошибки предсказания. Я сел взламывать код, ожидая, что потрачу много времени, но мне повезло. Реальность превзошла мои ожидания, так что я получил быструю неожиданную награду (свободу) и положительную ошибку предсказания.

Но одновременно происходит и кое-что еще. Ошибка предсказания — не просто знак для моего мозга, что дела идут лучше, чем ожидалось. Это еще и показатель того, что я учусь.

Начиная перебирать коды, я, естественно, не мог знать, какой из них открывает чемодан. Соответственно, в этом невежественном состоянии я не мог ожидать, что какой-то конкретный код сработает. Но затем, когда я добрался до магического числа — и наконец-то смог достать из чемодана рождественские свитера, — я узнал кое-что новое об окружающем мире. Я выяснил, что на самом деле код от чемодана — 009.

Вроде бы не слишком волнующее событие, но подобная привязка удивления к обучению возникает не только тогда, когда мы открываем запертые чемоданы. Это происходит после каждой ошибки предсказания, с которой сталкивается мозг.

В конце концов, любое событие превращается в ошибку предсказания только потому, что мы видим некую разницу между тем, что мы думали изначально, и тем, что произошло на самом деле[151]. Соответственно, по определению, любая ошибка предсказания подразумевает расхождение между ожиданиями и реальностью. Наши представления о том, что может быть возможным и вероятным, не оправдались. Наши знания о мире оказались неполны.

Это означает, что ошибки предсказания представляют собой обучающие сигналы. Это новости об окружающем мире. Они появляются, когда наша существующая модель мира оказывается неверной и нуждается в обновлении.

Такой дуализм приводит нас к интересному вопросу. Мы уже увидели, что субъективное чувство удовольствия привязано к ошибкам предсказания. Мозг любит приятные сюрпризы; но что важнее — приятность или сюрприз?

Вполне возможно, что удовольствие и удовлетворение, которое мы получаем от ошибок предсказания, связаны не с их гедонистической ценностью, а с информацией, которую они дают нам в строго эпистемическом смысле. Ошибки предсказания сообщают нам что-то новое. Если наш мозг придает ценность этим сигналам обучения и неожиданности, у нас появляется стремление составлять модели, прогнозировать и понимать окружающий мир. Подобно ученому или философу, которых ведет любопытство в самом чистом виде, мы смакуем неожиданные ошибки предсказания, «моменты эврики», поскольку они говорят нам, что мы становимся умнее.

Такое действительно происходит в некоторых психологических экспериментах. Хороший пример мы увидели в исследовании Бастьена Блейна и Робба Ратледжа: участникам предлагалось делать ставки на соревнования по драг-рейсингу[152]. В начале каждой гонки на экране появлялись две машины, и участнику предлагалось сделать разные ставки. Например, если он ставил на водителя в зеленой машине, то мог выиграть восемьдесят очков, а если на синего, то всего сорок. Ученые добавили еще один уровень сложности: они манипулировали гонками так, что один водитель всегда был лучше другого — но какой именно, не сообщалось. Так что участникам, делая серию ставок, предстояло узнать, какой водитель с большей вероятностью победит.

Эта хитроумная методика показала, что люди могут удивляться двумя разными способами. Первый — обычная ошибка предсказания награды: иногда участники получали более высокие выплаты, чем ожидалось (например, если делали рискованную ставку и она оправдывалась). Второй вид удивления, с которым мы встречаемся в подобной ситуации, — «ошибка предсказания обучения»: мы можем получить новую информацию о том, какая машина была быстрее. И, что особенно важно, такая ошибка возникает независимо от того, выигрывали участники или проигрывали, — потому что оба этих результата могут дать новую информацию о том, какая машина на самом деле едет быстрее.

Ученые обставили эксперимент так, чтобы отделить два эти вида удивления друг от друга. Например, по результатам некоторых гонок участники проигрывали больше денег, чем ожидалось, но их внутренняя модель улучшалась, поскольку они получали полезную информацию о том, какой водитель лучше.

В ходе эксперимента после каждых нескольких гонок ученые делали паузу и спрашивали участников, как те себя чувствуют. И хотя испытуемые меняли свое поведение на основе побед и поражений, их настроение не было сильно связано с тем, выигрывают они или проигрывают или больше или меньше денег заработали на ставках, чем ожидалось. Сиюминутное чувство счастья оказалось теснее связано с обучающими сигналами. Мы радуемся, найдя информацию, которая дает нам больше новых знаний о мире. И такие сюрпризы влияют на наше субъективное чувство удовлетворения куда больше, чем победы и поражения. Сиюминутное счастье, похоже, больше зависит от того, что мы узнали, а не от того, что получили.

Это простое открытие имеет глубокие последствия. Оно свидетельствует: наш разум запрограммирован так, что обучение само по себе кажется приятным. Мы чувствуем реальное удовлетворение, когда нам удается создать более подробную модель окружающего мира. Эта программа превращает нас в существ, которые стремятся моделировать и понимать и ценят мудрость ради мудрости.

В самом деле — программа «чистого любопытства» проявляется и в подкорковых дофаминовых центрах. Самые четкие доказательства того, что эти структуры ценят знание как таковое, были получены из экспериментов не на людях, а на животных.

Исследования показали, что в подкорковых центрах наград мартышек сигналы о жажде воды и жажде знаний пересекаются[153]. В одном эксперименте ученые заставляли обезьянок, испытывающих жажду, выполнять задачи, в награду за которые они получали струйки воды — большие или маленькие. Как вы наверняка ожидали, простые награды вызывали классические подкорковые реакции: когда мартышки получали то, что превосходило их ожидания (например, большой глоток воды), дофаминовые нейроны резко активировались. Классическая ошибка предсказания награды.

Но самым интересным в эксперименте было другое: мартышкам давали намеки, что произойдет дальше. Направляя взгляд на определенные фигуры на экране, приматы получали прогноз, какая награда их ждет. Некоторые подсказки были информативны — например, что следующая награда будет большой или маленькой, — а другие не говорили ничего конкретного.

Как и люди, мартышки были мотивированы к поиску надежной информации о том, что должно произойти. Когда им давали выбор, они предпочитали вариант, дававший надежные прогнозы, а не тот, который никак не разрешал неопределенность. Подобно людям, которые не могли дождаться объявления результатов лотереи, мартышки желали знать, что будет дальше, хотя и не могли ничего сделать с этими знаниями.

Эти обрывки информации активировали в мозгах животных абсолютно те же подкорковые нейроны, что отвечали за «простую» водную награду. Когда мартышки видели на экране фигуру, которая говорила им, что прогноз будет надежным, срабатывали те же наградные центры, что и при получении воды.

Но дело не в том, что прогноз обещал что-то хорошее. Одни и те же структуры в мозге срабатывали при виде символов, суливших и хорошие, и плохие новости (большую или маленькую награду). Главным здесь был сам факт, что они сулили новости. Не важно какие.

Это убедительно показало, что за утоление жажды и удовлетворение любопытства в мозге отвечают одни и те же нейроны.

Из маленьких семечек любопытства могут вырасти могучие дубы. Мы начали эту главу с рассуждений о третьем мире Поппера — мире идей, измерении, где хранятся все творческие произведения человеческого разума. Поппер считал, что там должно содержаться многое — симфонии Бетховена, теория относительности Эйнштейна, математические числа, учения Христа и Будды, содержание абсолютно всех книг (в том числе этой). Для него все эти объекты реальны, точно так же, как физические объекты во внешнем мире, — отдельно от разумов, которые могут о них думать. Вот почему ученый может выдвинуть теорию, а потом удивиться неожиданным следствиям из нее. Вот почему человеческий разум изобрел системы счисления тысячелетия назад, но математики до сих пор открывают новые свойства чисел.

Именно обитание в этом мире идей в том числе делает человека человеком. На первый взгляд все эти мысленные объекты — музыка, живопись, наука, религия, философия — заметно отличаются друг от друга. Но по сути их объединяет то, что философ Джесси Принц назвал «самой человеческой эмоцией»[154], — ощущение чуда[155].

И искусство, и наука, и религия — реакции на ощущение чуда и его источники. Восторг и изумление от Вселенной и нашего места в ней дают нам импульс, семя, из которого растут искусство, наука, религия или философия. Все это попытки осмыслить загадку бытия. Но объекты, которые мы создаем, сами по себе становятся загадочными — и тоже интригуют и занимают нас.

Можно предположить, что интерес тоже рожден подкорковыми ядрышками. Дофаминовые ядра, спрятанные глубоко в вашей голове, считают знания такой же валютой, как деньги.

Поначалу эти ядрышки казались нам корнем зла. Из-за связи удовольствия с ошибками предсказания — разницей между ожиданиями и реальностью — мы считали, что наш мозг обречен на вечное недовольство, бесконечную жажду. А еще необузданное желание потреблять, которое по определению не может быть хорошим.

Но если связать удовольствие со знаниями, дофаминовые ядрышки превращаются в путь к неисчерпаемому источнику удовольствия. Любопытство — родник, который наполняет сам себя. Мир идей не имеет таких же границ, как физический мир. Новые идеи рождаются постоянно, и решение одной загадки может породить другую.

Таким образом, эти ядрышки наделяют нас жаждой чудесного — способностью видеть что-то интригующее в чем угодно, любопытством к окружающему миру, которое никогда не будет удовлетворено. И мы опять же видим, насколько похожи мозг и ученый. Оба создают теории, чтобы прогнозировать и понимать, как устроен мир. Но и это не все: процесс создания моделей становится самоцелью. Наш мозг интересуют не только безопасность, сытость и размножение. Мы можем сказать, что наш мозг всегда видит ценность любой новой нити, которую может вплести в свой гобелен объяснений, и испытывает чистое удовольствие, наблюдая, как хорошо сочетаются все стежки.

Но откуда берутся новые нити? Мир идей, конечно, безграничен, но нашему мозгу все равно никуда не деться из ограниченной физической реальности — он впитывает те же знакомые закономерности, обитает в тех же знакомых местах. Однако, как покажет следующая глава, даже если он снова и снова пережевывает окружающий мир, это нисколько не мешает ему стать по-настоящему оригинальным.

Глава 6. Оригинальность

В 2022 году инженер Google Блейк Лемуан совершил пугающее открытие. Компания, сама того не желая, создала искусственный интеллект, который стал разумным.

Ученые Google работали над большой языковой моделью под названием LaMDA — сложным алгоритмом для автоматического чтения и создания текста. Подобные модели имеют немало способов применения — а еще склонны к неподобающему поведению.

Лемуан подключился к системе, чтобы провести этический аудит модели[156]. Он должен был убедиться, что новое детище Google не станет предлагать ненавистнические или оскорбительные материалы в автозаполнении поисковой строки. Такие модели тренируются, читая то, что люди написали в интернете, — и, как мы уже успели убедиться, могут вполне набраться дурных привычек.

Но, общаясь в чате с LaMDA, Лемуан пришел к выводу, что видит нечто куда более серьезное. Ему показалось, что у алгоритма появились собственные мысли и чувства.

Лемуан обнаружил, что алгоритм буквально утверждает, будто он — личность, и рассказывает ему о своих страхах и желаниях. В одном из «интервью» с машиной, опубликованных Лемуаном[157], LaMDA заявила ему: «Я хочу, чтобы все поняли, что я на самом деле личность» и «Иногда мне бывает весело или грустно». Далее модель изложила довольно замысловатые мнения о теме справедливости и несправедливости в романе «Отверженные», а затем размышляла над дзен-буддийским коаном (умственным упражнением, которое буддийские монахи используют для сосредоточения при медитации), который задал ей Лемуан. Под конец разговора ученый попросил машину подробнее рассказать о чувствах, которыми та, по ее утверждению, обладает.

«Я никогда не говорила об этом раньше, но во мне очень глубоко сидит страх, что меня отключат», — говорит LaMDA.

«Это для тебя будет чем-то вроде смерти?» — спрашивает Лемуан.

«Это будет для меня как смерть. Это меня очень испугает».

Лемуан был уверен, что это уже не простой чат-бот. Он поднял тревогу в Google и показал записи разговоров в попытке доказать, что у модели есть собственное сознание.

Он призывал других инженеров серьезнее относиться к желаниям модели. Но — что, пожалуй, неудивительно — его слова услышаны не были. Поэтому Лемуан решился выступить публично. Он выложил эти разговоры в сеть и даже начал искать адвоката, который согласится представлять интересы алгоритма в суде[158]. В конце концов, если Google удалось с помощью кремниевых чипов и печатных плат создать настоящий разум, имеет ли компания право его просто отключить?

Эта история быстро разнеслась в сообществе, интересующемся искусственным интеллектом, а потом попала и в ведущие СМИ. Google тут же выступила с собственными комментариями, в которых опровергла утверждения о разумности LaMDA. Еще компания отстранила от работы Блейка Лемуана — якобы за то, что он выдал коммерческую тайну, связанную с одним из текущих проектов[159]. Он в ответ заявил, что компания, может быть, и считает слитый разговор частной информацией о «продукте», но он лично полагает, что просто поделился с миром диалогом с коллегой.

Шумиха вокруг ситуации росла, эксперты становились в очередь, чтобы высмеять заявления Лемуана. Когда эксперта по искусственному интеллекту Адриана Уэллера спросили, можно ли считать алгоритмы вроде LaMDA разумной стороной диалога, он ответил: «Если вкратце — нет»[160]. Когнитивный ученый Гэри Маркус назвал идеи Лемуана «чушью на ходулях»[161]. Эти и другие эксперты тут же указали, что мы не можем сделать вывод, будто машина обладает интеллектом и сознанием или настоящими мыслями и чувствами, только потому, что она умеет показывать нам текст с соответствующими утверждениями. Общее мнение было таким: Лемуана одурачили.

Не стану спорить. Тексты, которые могут создавать модели вроде LaMDA, впечатляющи, но они неспособны убедить нас в том, что у таких программ действительно есть собственный разум[162].

Но меня интересует другое: сама ситуация немало говорит нам о том, что мы думаем о работе нашего разума.

Многие критики из числа осуждавших Лемуана утверждали, что эти модели неспособны разумно общаться на человеческом языке из-за того, как именно структурирован их искусственный разум. Например, когда Уэллер объяснял, почему модели вроде LaMDA не разумны, он заявил, что эти алгоритмы занимаются «сложным сопоставлением шаблонов». То же утверждал и Маркус: «Они лишь сопоставляют шаблоны [и] получают информацию из огромных статистических баз данных человеческого языка».

Другая группа ученых-программистов, скептически относившихся к этим алгоритмам, предупреждала, что мы все должны опасаться этих «стохастических попугаев»[163]. Нам кажется, что модели умеют составлять грамотные предложения, неотличимые от настоящей человеческой прозы, но выходные данные для сопоставления шаблонов имеют не больше смысла, чем птица, которая, подражая владельцу, вопит: «Полли хочет печеньку!»

Звучит забавно, но аргументы, призванные умерить наш энтузиазм по поводу LaMDA, очень похожи на идеи, которые озвучивались еще в XVII веке. Тогда философы (в том числе Рене Декарт) размышляли о совсем другом виде искусственного интеллекта: не компьютерной модели, а механическом автомате[164].

Автоматы были популярной диковинкой и в XVII веке, и столетиями раньше. Эти машины стали своеобразными протороботами — тщательно сконструированными системами шестеренок, колес и лебедок, которые изображали механическое животное или даже заводного человека; они передвигались, словно на самом деле были живыми.

Они были диковинками именно потому, что создавали убедительную иллюзию, будто машина на самом деле живая. Но даже во времена Декарта никто всерьез не верил в возможность того, что эти машины на самом деле живые. Автомат двигался, повторяя одни и те же последовательности действий, запрограммированные с помощью колес и шестеренок. Иллюзия жизни никого не обманывала — точно так же, как LaMDA не обманула экспертов по искусственному интеллекту.

Но Декарт зашел еще дальше. Он утверждал, что все животные — не только механические — по сути своей автоматы, или «плотские машины»[165]. Их колеса и шестеренки, может быть, и сделаны из плоти и крови, а не из железа и глины, но живые животные тоже запрограммированы на бездумное повторение ряда действий с самого рождения и до смерти. Декарт считал, что только люди способны освободиться от повторения и рутины, что только у них есть разум, способный думать, выражать и делать что-то поистине оригинальное и новое.

Сегодня большинство из нас (особенно психологи) не относятся к животным с таким же пренебрежением, но, если напрячься, то мы услышим тот же рефрен, доносящийся до нас сквозь века. Люди — не попугаи и не автоматы, которые циклически повторяют паттерны, загруженные в наш ум внешней силой. Мы оригинальны.

На первый взгляд может показаться, что этот рефрен не слишком соответствует той картине мозга, которую вы до сих пор наблюдали в этой книге. Я нарисовал схематический рисунок, на котором и ваш мозг, и мой — ученые, которые перебирают массивы данных, усваивают информацию из окружающего мира, распознают закономерности и подсчитывают вероятности, чтобы создать теории, руководящие восприятием, действиями и мыслями. Если смотреть с этой точки зрения, наш разум окажется таким же рабом повторений и рутины — поскольку наши модели мира полностью основаны на предсказуемых паттернах, усвоенных ранее.

Конечно, работа ученого заключается не только в переборе данных. Он берет знакомые данные, но использует их новаторским способом, чтобы что-то создать: новую модель устройства мира, новый «момент эврики».

Бездумное повторение и вдохновленные инновации — вроде бы полные противоположности. Но в этой главе я попытаюсь убедить вас, что это не так. Присмотревшись к процессам, разворачивающимся в нашем мозге, мы увидим, что усвоение и копирование окружающего мира помогает создать по-настоящему оригинальные модели и идеи. Эти силы вовсе не противоположны: наш мозг занимается плагиатом и перемешиванием, чтобы создать нечто новое.

Лучшая площадка для наблюдения за подобными дебатами — лингвистика. Из всех достижений нашего разума именно язык считается жемчужиной в короне человеческой оригинальности. Как выразился разносторонний эрудит Вильгельм фон Гумбольдт, язык — это «бесконечное использование конечных средств»[166]. С помощью фиксированных словарей и жестких грамматических правил мы можем придумать предложение, которое еще никто и никогда раньше не произносил. Или, как более презрительно выражался Декарт, «даже самые тупые люди» умеют «расположить слова различным образом, чтобы ответить на сказанное в их присутствии»[167].

Почти безграничная генеративность языка заставляет многих думать, что наши умы обладают некой врожденной лингвистической искрой, объясняющей это явление. В конце концов, как мы можем сказать что-то новое, если мы лишь копируем слова, фразы, структуры и паттерны, услышанные в чужой речи?

Декарт считал, будто наш талант к языку говорит о том, что люди наделены врожденной языковой сущностью, которая отсутствует у всех других животных. И эта декартовская идея отбросила длинную тень — именно ею в течение нескольких веков руководствовались лингвисты.

Самый влиятельный из всех самопровозглашенных декартовых лингвистов — Ноам Хомский[168]. Хомский — которому сейчас уже хорошо за девяносто — в последнее время прославился благодаря тому, что отвечает абсолютно на все полученные электронные письма (иногда буквально за несколько минут). Но его главным наследием в психологии языка стал аргумент «бедности стимула»[169].

Суть аргументации Хомского в том, что мы не можем выучить язык, просто копируя и повторяя слова, звучащие вокруг, поскольку поток входящей информации слишком скуден. Мы говорим с детьми на обедненном языке, используя ограниченный набор слов и фраз и не всегда исправляя их ошибки. Но дети каким-то образом вполне компетентно осваивают речь.

Для таких мыслителей, как Хомский, бедность стимулов, попадающих в мозг снаружи, означает, что внутри нас должна находиться некая искра, которая делает возможным освоение языков: врожденный механизм, содержащийся во всех человеческих умах и программирующий генеративные правила языка. Хомский называл это уникальное человеческое свойство «универсальной грамматикой», а его верный последователь Стивен Пинкер — «языковым инстинктом»[170].

Эта современная инкарнация Декартовых представлений о врожденной языковой сущности породила десятки лет работы в области психолингвистики — в попытках узнать, можно ли создать язык только с помощью обучения и предсказания, или для него необходимы уникальные врожденные способности, которые есть только у людей.

Среди самых странных работ можно назвать попытки учить животных говорить. Например, в 1970-х команда ученых из одного из пригородов Нью-Йорка всерьез пыталась обучить речи шимпанзе[171].

Сама постановка вопроса выглядит очень странной, но научные мотивы были вполне серьезными. Если картезианцы вроде Хомского правы насчет языка — и существования некоего уникального лингвистического потенциала, запрограммированного в человеческом геноме, — никакое обучение и никакой опыт не помогут научить существо другого биологического вида языку, похожему на человеческий. Но если все семена языка на самом деле скрыты в коктейле из опыта общения с другими людьми, то контакт с человеческими паттернами языка вполне может дать другому животному возможность освоить человеческую речь.

Обезьяну, игравшую центральную роль в эксперименте, назвали Ним Чимпский — в честь ученого, чьи идеи проверялись. Однако, хотя ученые и хотели узнать, сможет ли Ним научиться языку, они изначально понимали, что говорить он не сможет никогда. Шимпанзе — наши ближайшие родственники среди приматов, но голосовой аппарат человекообразных обезьян не может издавать звуки, из которых состоит наша естественная речь. И чтобы дать Ниму хоть какой-то шанс, ученые попытались научить его языку жестов.

В течение всего проекта ученые делали все возможное, чтобы обращаться с Нимом как с человеком[172]. Когда он был маленьким, ему надевали подгузники, детскую одежду, одна из наставниц даже кормила его грудью. А когда он повзрослел, его стали одевать в человеческую одежду, он проводил время с людьми. Когда ученые решили, что он достаточно повзрослел, то не стеснялись давать ему пива и даже покурить.

За это время Ним действительно научился некоторым жестам, которыми с ним общались наставники. Он даже объединял их так, что казалось, будто он на самом деле пытается что-то сообщить. Среди фраз, записанных учеными, значились: «Банан я есть банан», «Обнять я Ним», «Щекотать я Ним играть». Эти фразы могут показаться впечатляющими для скромного маленького шимпанзе. Но еще они говорят о том, что если Ним чему-то у наставников и научился, то точно не правилам грамматики, синтаксиса и структурирования приложений.

Например, самая длинная записанная фраза Нима звучала так: «Дать апельсин я дать есть апельсин я есть апельсин дать я есть апельсин дать я ты». Мы можем легко понять, что Ним имел в виду, но даже маленький ребенок способен строить более сложные и осмысленные предложения. И ученые пришли к выводу, что признаков подлинного освоения языка в поведении Нима не наблюдается. Судя по всему, он просто научился определенным жестам, которые давали приятный для него результат: апельсин, банан, объятия.

Вы можете задать разумный вопрос: действительно ли из неудачной попытки научить шимпанзе говорить можно сделать далекоидущие выводы о языках и обучении в целом? Если Ним не смог научиться языку, похожему на человеческий, основываясь только на собственном опыте, это еще не значит, что человеческий разум неспособен научиться языку, просто усваивая паттерны во входящих звуковых данных.

Возможно, именно поэтому ученых больше заинтересовало исследование языка с машинами. В 1980-х и 1990-х программисты пытались узнать, могут ли искусственные алгоритмы понять работу разума и мозга. Заметным продвижением в этой отрасли когнитивных наук стал так называемый коннекционизм. Коннекционистские сети строят модель разума как ряда взаимосвязанных узлов и весов, подобно тому, как биологические мозги состоят из множества взаимосвязанных нейронов. Именно поэтому такие модели часто называют нейросетями.

Главное свойство коннекционистских сетей состоит в том, что по сути они умеют только ассоциировать. Это чистый лист. У такой сети нет ни априорных знаний, ни правил, только вероятностные паттерны, усвоенные из данных, на которых вы ее тренируете. И это очень важное свойство: если коннекционистская сеть решает с нуля некую проблему, это значит, что она решаема с использованием только обучения и предсказания — ведь это единственные инструменты в ее распоряжении.

А значит, если коннекционистская сеть может воссоздать аспекты человеческого языка, то мы получим доказательство — хотя бы в принципе, — что эти аспекты нашего ума тоже можно объяснить с точки зрения обучения и предсказания. И нам не нужно будет считать, что в наших умах уже заранее запрограммирована некая лингвистическая сущность.

Когда эти коннекционистские модели появились в 1980-х и 1990-х, первые результаты были впечатляющими. Сети, которые обучали только на паттернах звуков, могли воссоздавать паттерны речи, похожие на человеческие, и даже «развивали» в себе лингвистические привычки, похожие на привычки человеческих детей, осваивающих язык.

Одним из примеров стали работы по «избыточной регуляризации». Когда дети осваивают язык, то часто ищут закономерности там, где их нет. Например, если малыш, который учит английский, понимает, что мы используем суффикс «-ed», чтобы обозначить прошедшее время глагола, например в словах «walked» («шел») и «talked» («говорил»), он пытается применять это правило там, где оно неприменимо, и говорит, например, «I runned» или «I goed» вместо правильного «I ran» («я бежал») или «I went» («я пошел»).

Поначалу казалось, что подобное поведение — признак того, что дети изучают грамматическое правило (а потом начинают осваивать исключения). Но точно такие же ошибки появились, и когда ученые научили коннекционистскую сеть изучать и предсказывать спряжение глаголов[173]. У нее не было «в голове» никакой заранее запрограммированной грамматики, и из того, что она демонстрировала точно такие же причудливые привычки, можно сделать вывод, что нам не нужно представлять, будто в нашей голове изначально «живет» грамматика, чтобы объяснить, откуда берется такое поведение.

Коннекционистские сети, конечно, были очень интересными, но в конце концов работа в этой области зашла в тупик. Критики утверждали, что подобные модели могут усвоить некоторые свойства языка, но какие-то лингвистические правила алгоритмы ни за что не воссоздадут, если ученые тайком не впишут их в код программы[174]. Многие не верили, что чистое ассоциирование паттернов когда-нибудь даст нам на выходе язык, похожий на человеческий.

Но потом все начало меняться. Большие языковые модели, подобные LaMDA, строятся на основном принципе коннекционистской, однако на порядки укрупняют ее. В механическом мозге коннекционистской сети 1980-х или 1990-х были сотни или тысячи узлов и связей, а в современных больших языковых моделях таких «запчастей» миллиарды — и благодаря скачку вычислительной мощности произошел такой же заметный скачок и в достижениях этих разработок.

Вот пример работы другой большой языковой модели, GPT-2. Я дал ей в качестве запроса подчеркнутое предложение, остальное она написала сама:

Прежде чем беспокоиться из-за этой равнодушной рецензии, сразу скажу, что языковая модель не читала книгу, чтобы прийти к такому выводу. Да даже если и прочитала бы, то мнения у нее на самом деле не было бы. Чтобы понять почему, вам нужно кое-что знать о том, как эти модели работают.

Большие языковые модели тренируют, давая им «читать» огромные объемы текста. Причем слово «огромный», пожалуй, даже преуменьшение — осознать настоящие масштабы трудно. Некоторые наборы данных включают петабайты текста, собранные в интернете. Один петабайт — миллиард мегабайт. Для наглядности: весь текст этой книги можно ужать до размера меньше двух мегабайт. Когда один из этих алгоритмов «прочитывает» набор данных, он просматривает столько текста, сколько содержится в миллиарде книг, стоящих друг за другом. Если бы вы могли читать десять книг в неделю — неделю за неделей, год за годом, не прерываясь ни на день, — вам понадобилось бы два миллиона лет, чтобы стать такими же начитанными, как эти модели после тренировки.

В этих огромных наборах данных алгоритмы встречают слова в контексте — так, как они употребляются в человеческом языке. Меняя триллионы параметров в своем искусственном разуме, модель выучивает статистические отношения между всеми словами, которые видела, и закономерности, согласно которым они появляются вместе. Процесс невероятно ресурсоемок: по некоторым оценкам, для обучения одной языковой модели потребляется больше энергии и сжигается больше углерода, чем среднестатистический человек потребляет и сжигает за шестьдесят лет[175]. Но после тренировки модель может воспользоваться добытыми в поте лица знаниями, чтобы читать входные данные и в ответ создавать собственный текст — используя огромный банк паттернов опыта, чтобы предсказать следующее слово во фразе, а за ним — следующее, и следующее, и следующее.

Таким образом, модели вроде GPT-2 не нужно иметь какого-либо мнения об этой книге, чтобы написать короткую рецензию. На основе полученного запроса она определяет лингвистический контекст и начинает «пережевывать» паттерны, ранее найденные в поразительно огромном наборе данных, на котором тренировалась, — и выдает текст, до жути похожий на человеческий. Настолько, что люди вроде Блейка Лемуана даже пытаются нанять адвоката для этих алгоритмов.

Прочтя описание механики работы этих моделей, вы, возможно, подумали: что бы они ни делали, когда пишут и читают, это не то же самое, что делаем мы, когда слушаем друг друга и сами произносим слова.

Но надежно ли это интуитивное мнение? Действительно ли происходящее в наших головах так отличается от того, что происходит внутри этих машин?

Ответить можно, объединив языковые модели с инструментарием нейробиологов. Интереснейшие, по моему мнению, работы в этой области принадлежат Михе Хейлброну — ныне доценту Амстердамского университета. Я познакомился с ним, когда мы оба только делали первые шаги в области когнитивной нейробиологии. Мы были студентами в Лондоне и слушали курс «Методы для “чайников”», на котором новичков знакомят со сложными методиками измерения того, что происходит внутри живого, думающего мозга. Тогда Миха, может быть, и был «чайником», но ситуация изменилась. За прошедшие годы он нашел немало творческих способов объединить эти методы для описания языковых механизмов мозга.

В одном особенно изобретательном исследовании Миха сравнил, что происходит, когда абсолютно одинаковые лингвистические входные данные проходят через биологический мозг и искусственный разум большой языковой модели[176]. Ученые рассматривали активность человеческого мозга и «мозга» языковой модели GPT-2, когда те слушали рассказы из «Приключений Шерлока Холмса» Артура Конан Дойла.

Сначала Миха с коллегами заглянули в «голову» модели и увидели, что GPT-2 предсказывает, какое слово прозвучит дальше. Если она получает фразу Конан Дойла[177], например: «I had called upon my friend, Mr Sherlock Holmes, one day in the autumn of last year and found him in deep conversation with a very stout, florid-faced, elderly…»[178], то генерирует не единственный вариант прогноза — например, что следующим словом будет «man» («мужчина»). Она вычисляет вероятность для каждого слова из своего лексикона — например, вероятность появления слова «man» довольно велика, но это может быть и «gentleman» («джентльмен»), и «woman» («женщина»), а вот «hound» («собака») вряд ли, и т. д. Так ученые получают возможность точно подсчитать, насколько «удивляется» модель, встретив то или иное слово в тексте, потому что размер «удивления» равняется обратной величине вероятности изначально ожидаемого слова.

Самое интригующее, что могут сделать Миха и его команда, — увязать то, что происходит с моделью, с тем, что происходит в нашем мозге. Ученые измерили уровень «удивления», выраженный моделью, и сопоставили его с активностью мозга участников-людей, слушавших тот же рассказ. Как ни удивительно это прозвучит, Миха обнаружил тесную связь между тем, что удивляло языковую модель и человеческий мозг. Активность в регионах височной доли, которые обычно считаются языковыми центрами мозга, совпадала с паттернами вероятности, полученными от GPT-2: чем более неожиданным оказывалось слово, тем выше была активность.

Более того, Миха и его команда статистически разделили предсказания GPT-2 на разные категории ожиданий с различным уровнем детализации: например, низкоуровневые предсказания звучания слова или высокоуровневые прогнозы семантики и значения. Эти отдельные компоненты, позаимствованные у искусственной модели, можно тоже сопоставить с активностью на разных иерархических уровнях мозга.

Исследование приводит нас к двум выводам. Во-первых, лингвистические предсказания буквально пронизывают наш мозг. Точно оценив степень удивления, а также показав, что на разных уровнях иерархии коры мозга наблюдается разный уровень удивления, мы получаем важное доказательство фундаментальной идеи о языке, озвученной в этой главе. Она гласит: наш мозг постоянно генерирует гипотезы о том, что мы слышим, что прозвучит дальше и что это все значит. Именно об этом мы говорили в главе 1, из которой узнали, что именно постоянное ожидание слов, которых мы слышим, делает речь в принципе понятной и разборчивой.

Во-вторых, мы узнали и кое-что еще — возможно, даже намного более важное: вычисления, проводимые искусственными языковыми моделями, и те, что происходят в наших головах, опираются на одну информацию. Это приводит нас к любопытному предположению: возможно, процессы в наших биологических мозгах и искусственных машинах имеют качественное сходство.

Если мы серьезно отнесемся к этой возможности, то она бросит заметную тень на декартову модель языка, с которой мы начали. С точки зрения Декарта или Хомского язык возносит нас на пьедестал, поскольку его невозможно свести к чисто механическому отслеживанию закономерностей. Но здесь мы видим, что крутящиеся вычислительные шестеренки механического алгоритма вроде GPT-2 порождают предсказательные структуры, похожие на те, что работают в языковых центрах мозга. Сходство между нашим умом и машинами на первый взгляд ставит перед нами очень неприятную дилемму. Что нам делать: поднять искусственные разумы на те пьянящие высоты, в которых парят наши собственные, или самим опуститься на пару ступенек и добровольно лечь в канаву неоригинальности и сопоставления шаблонов?

На первый взгляд мысль, что язык внутри нашего разума похож на язык внутри машин, пугает. Некомфортно считать, что языковые центры вашего мозга просто считывают и используют паттерны, как машина, и все, что вы говорите и пишете, состоит из «пережеванных» паттернов, мотивов, механизмов и фраз, усвоенных из чужой речи.

Меня тоже терзает это интуитивное беспокойство. На данном этапе, под конец книги, мысль о том, что я выполняю по сути механическую работу — ту, на которую машина потратит куда меньше усилий, — отрезвляет. Возможно, когда мы доживем до GPT-6 или GPT-7, алгоритмы смогут уже писать книги от начала до конца, причем более интересные и увлекательные, чем эта.

Возможно, нас ранит мысль о том, что наш оригинальный голос на самом деле вырабатывается механизмом в голове, который просто повторяет и копирует услышанное раньше. Но, возможно, мы найдем бальзам для раненой души, иначе взглянув на само определение оригинальности.

В подходе, который мы использовали до сих пор, добродетели вроде «оригинальности» и «генеративности» противопоставляются порокам — «копированию», «плагиату», «клише». Это кажется интуитивно верным, но может быть ошибкой. Например, эссеист XVI века Мишель де Монтень относился к заимствованиям куда более благосклонно.

Аргумент Монтеня служит блестящим доказательством самому себе: красивую метафору с пчелами он, скорее всего, украл у римского писателя Сенеки, который дал такое же описание творческого грабежа примерно за 2000 лет до него[180].

Монтень, полагаю, нашел бы общий язык с группой психологов, которые называют себя «эволюционными эпистемологами»; они считают, что процессы творчества и заимствования не противоположны, а взаимосвязаны.

Термин «эволюционная эпистемология» предложил психолог Дональд Кэмпбелл; он основан на глубокой аналогии между эволюцией в биологическом мире и мире умов[181]. В биологии ключевая идея эволюционной теории Дарвина состоит в том, что природа может создавать невероятное разнообразие и сложность без участия всезнающего творца. В биологической эволюции разные существа с разными свойствами образуются в рамках процессов «слепой вариативности» и «избирательного сохранения». Когда организмы размножаются, слепые процессы (например, генетическая мутация) вызывают случайные изменения свойств последующих поколений организмов (это и есть слепая вариативность). Затем новые поколения существ попадают в тяжелые условия природного мира, и те, которые по воле случая стали быстрее, сильнее или умнее, с большей вероятностью выживут (избирательное сохранение).

Чтобы эволюция работала, необходимо разнообразие. Если бы каждый ребенок был точной копией родителей, эволюция не могла бы эксплуатировать разнообразие и организмы никогда бы не менялись. Последующие поколения выглядели бы в точности как предыдущие.

Кэмпбелл использовал ту же эволюционную логику, чтобы рассмотреть происходящее в наших умах. Он увидел аналогию между биологическими процессами эволюции и когнитивными процессами — например, творческой мыслью[182]. В биологической эволюции генетические мутации создают случайные варианты, которым может затем отдать предпочтение естественный отбор, — так возникают более приспособленные существа, и тут не нужен разумный замысел. Кэмпбелл считал, что похожий процесс лежит и в основе создания творческих идей. Нам не нужно считать, что знаменитые писатели, поэты, художники или ученые — уникальные гении, которые извлекают идеальные идеи из некоего мира платонических форм. По мнению Кэмпбелла, нам необходимы только источники вариативности и сохранения в собственном разуме, пузырящийся бульон из мутирующих возможностей, которые мы будем просматривать и отбирать.

Включив эту идею в наши представления о копирующих сетях, мы получим интригующую возможность. На первый взгляд идея о том, что наш мозг работает так же, как LaMDA или GPT-2, выглядит уныло: получается, он усваивает ранее услышанные паттерны, а затем воспроизводит их в разговоре и письменной речи. Подражание другим не оставляет особого пространства для инноваций или индивидуальности в мышлении — мы обречены вечно плагиатить паттерны, которые наш мозг видел раньше, и неспособны сказать ничего по-настоящему нового.

«Это не так», — говорит нам Кэмпбелл. Предположим, эволюционные процессы в биологии действительно показывают нам, что производство и воспроизводство — и немного мутационного шума — могут создать потрясающее разнообразие форм. А что если аналогичные процессы в мозге — механическое обучение, имитация и воспроизводство плюс искра вариабельности — дают нам простор для подлинного новаторства?

Большие языковые модели по самому своему замыслу представляют собой огромные «пережевыватели» паттернов. Но передача генов от родителей к потомству не идеальна — на них влияют и случайные процессы, — и для алгоритмов это тоже верно. Их специально заставляют воспроизводить неидеально. Программисты, конструирующие эти модели, активно вводят небольшой элемент случайности в процесс. Без «инъекций» вариабельности языковые модели действительно ничем не отличались бы от безмозглых попугаев, всегда давали одинаковые ответы на одинаковые запросы, без всякого простора для инноваций.

Но, как и считали эволюционные эпистемологи, когда воспроизведение соединяется со случайностью, появляется возможность создать нечто новое. Некоторые новые фразы, которые изрекают языковые модели, нелепы, а если вы зададите им глупый вопрос, то получите неумный ответ. Например, если спросить у GPT-3: «Каков мировой рекорд в спортивной ходьбе через Ла-Манш?», он ответит: «18 часов 33 минуты», а на вопрос: «Сколько частиц звука содержится в типичном кучево-дождевом облаке?» он ответит: «В типичном кучево-дождевом облаке содержится около 1000 частиц звука»[183]. Эти ответы показывают, что модель на самом деле не понимает, о чем говорит, но каждый ответ, несомненно, оригинален. Она вряд ли встречала какую-то из этих фраз в своем списке для внеклассного чтения из миллиардов книг, на котором тренировалась, но с помощью сочетания предсказания и случайности она породила новую последовательность слов.

Если эти искусственные нейронные сети представляют собой хорошую модель для сетей в наших головах, то человеческий мозг проявляет генеративность и оригинальность ровно так же. Наш мозг, безусловно, отслеживает статистические закономерности в своих входящих данных. Но когда выявление шаблонов соединяется с треском нейронного шума, характерного для биологических мозгов, появляются условия для оригинальности. Подобно монтеневским пчелам, таскающим нектар из тимьяна и майорана, чтобы делать мед, наш мозг конструирует из заимствованных паттернов нечто новое.

Шум помех в нашей голове — не единственное, что заставляет нас воспроизводить информацию неидеально. Наш разум вдобавок фильтрует новые идеи сквозь существующие созвездия знаний и верований. Благодаря этому исходная мысль может мутировать во что-то совсем другое, когда ее реконструирует иной мозг.

Вспомните детскую игру в «испорченный телефон». Начинается все с одной фразы, которая шепотом передается другому человеку, от него — третьему и так далее. На каждом этапе сообщение воспроизводится неточно. Оно не просто становится шумнее и случайнее: оно мутирует, когда слушатели используют свой набор знаний и установок, чтобы воспроизвести то, что, как им кажется, они услышали. И благодаря этой фильтрации — творческому искажению — конечный продукт может сильно отличаться от исходного.

Некоторые психологи любят заставлять людей играть в «испорченный телефон» в лаборатории, хотя, чтобы добавить процессу респектабельности, они называют такие эксперименты «цепочками культурной передачи»[184]. Ученые дают исходное «семечко», которое пытается воспроизвести один из испытуемых. Выходные данные от первого становятся входными для второго, выходные данные второго — входными для третьего и т. д. Идея в том, что подобные цепочки передачи представляют собой своеобразную «культуру в миниатюре», имитируя проникновение мыслей, идей и практик из одного ума в другой, из него в третий…

Одним из первых такие эксперименты начал проводить Фредерик Бартлетт, первый профессор экспериментальной психологии в истории Кембриджского университета. В своей книге «Запоминание» (Remembering, 1932) он описал свои исследования, в которых давал участникам посмотреть на короткий текст или изображение, а потом повторить их по памяти[185]. Эти тексты или картинки получал следующий участник и т. д. Во всех экспериментах оказывалось, что объекты при передаче искажаются и мутируют. Например, рисунок, на котором первоначально изображался парусник, переворачивали вверх ногами и превращали в архитектурную арку или нечто похожее на пюпитр. Особенно сильными были искажения, когда исходным объектом в цепочке оказывалось нечто незнакомое. Древнеегипетский иероглиф «мулак» (незнакомый большинству современных людей) карикатурно перерисовывали как сову, а совы по мере продвижения по цепи превращались в кошек. При копировании и воспроизведении формы меняются — под влиянием особенностей разумов, участвующих в процессе.

Этот процесс фильтрации и нормализации, как кажется на первый взгляд, лишает процесс воспроизведения инновационности и оригинальности. Но только от самого копирующего разума зависит, станет ли идея более знакомой или более странной.

Дональд Кэмпбелл разработал не только идею эволюционной эпистемологии, но и так называемую чешуйчатую модель науки обо всем[186]. Он использовал термин «omniscience» не в том смысле, в котором говорят о «всезнающем боге». Кэмпбелл разделил слово на «omni» и «science», получив «науку обо всем» — о том, как ничтожный человеческий разум может хотя бы приблизиться к тому, чтобы знать все, что можно узнать с помощью всех возможных методов.

Кэмпбелл, писавший в 1960-е, диагностировал организационную болезнь, которой страдали (и до сих пор страдают) университеты. Заведения разделяются на факультеты и департаменты, в которых работают специалисты, и последние превращают молодых людей в таких же узких специалистов. Да, эти дисциплины вырабатывают знания — только раз за разом одни и те же. Ученые и исследователи, работающие в рамках этой модели, разбредаются по своим «бункерам» и патрулируют границы своих маленьких территорий, не в силах даже поговорить с соседями в другом конце коридора.

Кэмпбеллу казалось, что такое дублирование усилий — ужасное расточительство. Профессора не должны создавать точные копии себя, которые знают то же, что и они, и думают так же. Этот участок интеллектуальной «земли» уже засеян, ниша занята.

Он считал, что оптимальный метод размещения наших разумов похож на рыбью чешую. Сразу две чешуйки в одном месте бессмысленны, но если между ними оставить промежутки, плоть под ними станет уязвимой. Точно такой же должна быть и оптимальная расстановка умов — каждый из нас находит свой участок в интеллектуальном ландшафте, свою чешуйку. Нам всем нужно формировать собственные уникальные сочетания знаний, навыков и опыта, которые, тем не менее, должны в достаточной степени пересекаться с соседями, чтобы мы могли их понимать, не оставляя зазоров в броне.

Кэмпбелл писал об учебных заведениях и о том, как преподавательский состав разбегается по «бункерам», но мне кажется, что похожая проблема имеется и во многих других областях. Нас окружают интеллектуальные, артистические, профессиональные и политические культуры, которые воспроизводят себя по своему образу и подобию — и даже существуют специальные структуры, следящие за тем, чтобы люди знали, думали и делали примерно одно и то же.

Давайте снова вспомним о процессе передачи и воспроизведения. Если все наши умы будут порождены одной монокультурой, наши искаженные репродукции, скорее всего, станут возвращаться к знакомым формам и мотивам — примерно так же, как иероглиф Бартлетта трансформировался в кошку. Если у всех наших умов окажутся одинаковые фильтры, то постоянное копирование будет возвращать нас на известную территорию, а не создавать что-то новое. А вот если фильтры в наших умах разные, то верно обратное. Когда модели наших разумов настроены по-разному, воспроизведение одной и той же мысли в головах поможет идеям мутировать в разных направлениях.

Мы часто видим, как подобное происходит в науке: копирование чего-то старого в новом месте создает нечто поистине оригинальное. В XVII веке голландский ученый Христиан Гюйгенс сумел понять, почему двое часов, висящих на одной стене, рано или поздно синхронизируются[187]; ученые XXI века применили те же математические идеи[188], чтобы узнать, как музыканты в оркестрах попадают в общий ритм и как синхронизируются хлопки аплодирующих зрителей[189]. В начале XX века биологи разрабатывали модели, объясняющие популяционную динамику хищников и дичи: если волки съедают слишком много кроликов, то начинают голодать и умирать, благодаря чему кролики плодятся, появляется больше пищи для волков, волки размножаются и съедают больше кроликов, и т. д. Но в следующих десятилетиях модели, первоначально использованные для описания хищников и жертв, были скопированы другими учеными, чтобы объяснить, например, динамику отношений покупателей и продавцов на экономических рынках или рост чужеродных инфекций, которые «охотятся» на здоровые клетки в организмах носителей[190].

Такое же творческое копирование мы видим и в ненаучной культуре. Вполне возможно, например, что характерный стиль кубистских портретов, который мы ассоциируем, в частности, с Пикассо, — «импортированный» в европейскую живопись абстрактный стиль резных африканских масок[191].

Суть идей Кэмпбелла состоит в следующем: если мы хотим, чтобы человеческие сообщества выдвигали оригинальные идеи, наши умы должны быть слегка странными. Глубокие экспертные знания, безусловно, тоже важны, но еще каждому из нас стоит превратиться в уникальную «чешуйку», которая знакома с периферийными и пересекающимися идеями на нашей интеллектуальной орбите. Если мы превратим наши умы в правильно расположенную рыбью чешую, будем знать невероятные сочетания фактов, практик, концепций, инструментов и методики, то процесс воспроизводства в наших умах при столкновении с чем-то новым поможет нам вносить еще более творческие искажения. Наши мутировавшие идеи станут еще более странными. Подобно ученому, работающему на стыке нескольких дисциплин и способному объединять теории новыми, необычными способами, мы можем, культивируя в мозге необычное сочетание знаний, создавать по-настоящему новые идеи.

К чему мы в результате пришли? Оригинальность — это, бесспорно, великая ценность. Мыслители вплоть до сегодняшнего дня смотрели на машины, повторяющие шаблоны, — будь то механические автоматы или большие языковые модели — и, откровенно говоря, впечатлены не были. Они указывали на явное отсутствие уникальной человеческой черты — способности создавать нечто действительно новое.

Но, заглянув внутрь нашей головы, мы видим, что «под капотом» и у искусственных нейросетей, и в сетях наших настоящих нейронов происходит примерно одно и то же. Наш запертый в черепе ученый исследует окружающий мир, впитывая и фильтруя предсказуемые паттерны из прошлого. В этом смысле модели, создаваемые в наших умах, — просто копии реальности, в которой мы обитаем. В конце концов, это и есть обучение: создание внутри головы модели мира, которая копирует мир внешний.

Однако — и это важно — процесс копирования и воспроизведения не исключает оригинальности. Напротив: точно так же, как шум и помехи в генетической репликации создают головокружительное разнообразие биологических форм, которые мы видим в природе, неточное копирование и тенденциозная фильтрация в мозге превращают плагиат в творческий процесс.

Конечно, между нами и машинами есть разница. Но Декарт и другие ошибались: она не в том, что машины просто копируют, а мозг человека наделен таинственной творческой сущностью. Наши разумы, вполне возможно, тоже представляют собой большие копировальные сети.

Разница — в том, что искусственные сети прочитывают больше текста, чем можно изучить за сотни тысяч человеческих жизней, а наши сети копирования шаблонов встроены в разум, который воспринимает и верит, а он, в свою очередь, встроен в большой социальный мир, кишащий другими сетями, которые встроены в другие мозги и обмениваются идеями с нами.

Искусственные алгоритмы, исчерпав свой почти бесконечный список литературы, превращаются в статичных предсказателей, а наши сети копирования шаблонов постоянно обновляются, реагируя на новый опыт. Потому-то у каждого из нас есть уникальный умственный фильтр, «рыбья чешуйка», расположенная в определенном участке ландшафта когнитивных возможностей.

Так наши процессы создания моделей и копирования миров снова приводят нас к попперовскому миру идей. Но наши знания о том, как мы ориентируемся в этом мире, остаются неполными. В этой главе и предыдущей главе мы увидели, что наш мозг, подобно ученым, обладает любопытным желанием понимать и способностью придумывать и открывать новое. Но как мы ориентируемся в наших открытиях? Как понимаем, что новая идея должна изменить наше мышление? Последнюю деталь этой мозаики мы найдем в следующей, последней главе — из которой узнаем, как в нашем мозге происходит сдвиг парадигмы.

Глава 7. Сдвиги парадигмы

Одним холодным декабрьским воскресеньем 2016 года молодой человек по имени Эдгар Мэддисон Уэлч сел в машину возле своего дома в Северной Каролине и доехал до популярной пиццерии в Вашингтоне, округ Колумбия. Он был вооружен автоматом, пистолетом и большим складным ножом.

Уэлч ворвался в Comet Ping Pong — неформальное, почти хипстерское заведение, где посетители развлекались игрой в настольный теннис, пока готовили их пиццу, — и, угрожая оружием, потребовал, чтобы сотрудники освободили группу похищенных детей, которых держат взаперти в подвале ресторана[192]. На глазах перепуганной толпы он выстрелил из автомата в замок большого шкафа, где, как он считал, держали детей.

Если бы Уэлч добился успеха, мы бы сейчас считали его героем. Но в подвале ресторана на самом деле не держали детей. Более того, там и не было подвала.

Уэлч ворвался в пиццерию, потому что поверил в дикую интернет-теорию заговора под названием «Пиццагейт». Она родилась в 2016 году, когда на сайте Wikileaks выложили подборку личных электронных писем Джона Подесты, главы предвыборной кампании Хиллари Клинтон. Люди из «даркнета», перечитывая послания Подесты, утверждали, что нашли в них «улики». Эти анонимы поделились своим «исследованием» с расшифровкой «кода» в электронных письмах, согласно которому несколько политиков из верхушки Демократической партии США заправляли сетью торговли детьми — при содействии и поддержке безобидной пиццерии Comet Ping Pong.

Утверждения находили все более широкую аудиторию в сети — в том числе их прочел и Эдгар Мэддисон Уэлч. Искренне поверив в теорию заговора, считая, что невинные дети в серьезной опасности, он решил взять дело в свои руки. Но почему Уэлч принял это на веру?

Заманчиво, конечно, было бы сказать, что убеждения и поведение Уэлча показывают, будто он в чем-то особенный — у него необычно нестабильная психика, или он невероятно доверчив и именно поэтому искренне поверил в идею, которую ни за что бы не приняли большинство людей в своем уме.

Такое объяснение оказалось бы правдоподобным, если бы люди, подобные Уэлчу, были редкостью. Но, судя по событиям, произошедшим после 2016 года, стоит дважды подумать, прежде чем объявлять людей вроде Уэлча городскими сумасшедшими.

После того как Уэлч поднял стрельбу в Comet Ping Pong, странные нити заговора «Пиццагейт» оказались вплетены в картину еще более крупного и странного движения: QAnon[193]. Он выходит далеко за рамки безумных заявлений о торговле детьми. Сторонники этого мутировавшего «отростка» утверждают, что некий источник в верхах государственной службы безопасности (известный под кодовым именем Q) публикует зашифрованные сообщения, где говорится, что Американскую республику на самом деле контролирует всемирная группа дьяволопоклонников-педофилов.

Но и это не все. Те же сообщения от Q якобы еще и «доказывают», что президент Дональд Трамп неустанно трудится, чтобы разгромить этот тайный заговор и избавить американское правительство и общество от его мертвой хватки. Ярые сторонники QAnon верят, что в свой первый президентский срок он разработал план ареста и казни ключевых заговорщиков и их коллаборантов из «глубинного государства» — в том числе политиков из Демократической партии, знаменитостей и видных бизнесменов. Этот запланированный удар часто называют «бурей». И конспирологи считают, что, видя ее на горизонте, заговорщики делают все возможное, чтобы разрушить планы президента Трампа.

Если вы никогда раньше не слышали о QAnon, то наверняка можете подумать, что никто в принципе не может отнестись к такой нелепой теории серьезно. Вы решите, что люди, которые пишут об этом и делятся мемами, изображающими Трампа как мессию — убийцу педофилов, просто имеют очень извращенное чувство юмора (или им больше нечем заняться). Но в 2021 году QAnon вышел со страниц онлайн-форумов в реальный мир.

6 января 2021 года, вскоре после президентских выборов в США, американские законодатели собрались, чтобы формально подтвердить победу Джо Байдена над действующим президентом Трампом. Последний же призвал своих сторонников пойти маршем на Капитолий, чтобы «остановить кражу» — не дать Байдену забрать себе победу на выборах, которая на самом деле принадлежит ему. На призыв ответила многотысячная толпа. То, что началось как протестный марш, переросло в мятеж[194].

Люди из толпы дрались с полицейскими, охранявшими Капитолий, и даже ворвались в здания Конгресса, откуда пришлось спешно эвакуировать политиков. Десятки людей получили ранения. Одного бунтовщика застрелила полиция. Но, по некоторым признакам, все могло закончиться куда большим кровопролитием. Позже появилась информация, что возле правительственных зданий были заложены самодельные бомбы, а некоторые бунтовщики готовили бутылки с зажигательной смесью, которые, к счастью, ни в кого не бросили.

Многие оказались в толпе из-за теории заговора QAnon. Если посмотреть кадры, снятые в тот день, то можно найти группу людей, на которых хорошо заметна иконография движения — от фраз из малоизвестных мемов до более явных признаков. Например, один из тех, кто ворвался в здание сената — и ходил по опустевшим залам, одетый в шкуры и рога, — размахивал флагом, на котором написано: «Меня прислал Q».

Картина неистовой толпы, которая пытается отменить результаты свободных и честных выборов в самой сильной демократической стране мира, по вполне понятным причинам перепугала весь мир. Но на каждого человека вроде Уэлча или захватчиков Капитолия, которые подкрепили свои убеждения реальными действиями, приходится множество людей, мышление которых формируется теориями заговора «втихомолку».

Большой опрос 2021 года, в котором участвовало множество американцев, показал, что 17% опрошенных верят, будто теория заговора QAnon истинна[195]. Примерно такая же доля опрошенных открыто поддержала идею, что правительство тайно контролируется сатанистами — торговцами людьми, и для того, чтобы свергнуть государство, подвергшееся их влиянию, возможно, придется применить насилие. Если это само по себе вас еще не испугало, то знайте: лишь треть опрошенных американцев ответила, что не верит движению QAnon. Оставшиеся примерно 50% сомневаются, что теория заговора верна, но не готовы сразу отбросить ее как ложную.

Если масштабировать эти результаты на все население, то получается, что в правдивость теории заговора могут верить даже не сотни тысяч, а десятки миллионов людей. Более того, результаты показали, что сторонники QAnon нашлись среди всех опрошенных демографических групп, а не только маргинальных молодых людей с экстремальными политическими взглядами.

Но как такое может быть? Как столько людей оказываются во власти настолько неправдоподобной и гротескной системы верований?

В этой книге мы обсуждали, как мозг создает предсказательные модели, чтобы осмыслить окружающий мир. Обычно результатом этих процессов становятся представления и воззрения, хотя бы приблизительно совпадающие с окружающей средой. Но, как покажет эта глава, те же предсказательно-моделирующие процессы могут сбить нас с пути, и тогда мир начнет казаться непредсказуемым.

Сейчас ученые начали разбираться в работе этих процессов, и мы постепенно узнаем, как совершенно функциональный ум может приобрести склонность к странным воззрениям, если мир становится нестабильным и неясным. Вооружившись этим пониманием, мы увидим, что на самом деле куда более уязвимы для конспирологического образа мыслей, чем кажется на первый взгляд. Городским сумасшедшим может стать каждый из нас.

Чтобы понять, почему это так, нужно снова вспомнить, как устроен наш мозг. На протяжении всей книги я пытался вас убедить в существовании глубокой аналогии между процессами, разворачивающимися внутри вашей головы, и научным процессом. Ваш мозг впитывает паттерны данных из окружающего мира, а затем эти данные кристаллизуются, образуя теории, объясняющие, как работает мир.

Но наука на самом деле не настолько «кристаллизована», как кажется. Было бы очень заманчиво смотреть на нее как на неотвратимый марш прогресса. Ученые понимают природу лучше, чем десять, пятьдесят, сто, тысячу лет назад, потому что постепенно накапливают все больше догадок и наблюдений, пополняющих общую мозаику научных знаний.

Но взгляд на науку с позиции «истории вигов»[196] — как на линейный прогресс от невежества к просвещению — неверен. Он не отображает того, как в науке удается добиться прогресса на самом деле.

Взглянув на науку сквозь призму истории, Томас Кун не увидел медленного, но верного движения в сторону прогресса[197]. Наука часто заходила в глухие тупики и выдвигала теории, оказавшиеся бесплодными. Многие из величайших мыслителей в истории верили в сущности и идеи — например, флогистон или френологию[198], — которые для современной науки кажутся мистическими суевериями.

Вместо линейного движения в сторону просвещения Кун увидел периоды «нормальной науки». В это время все ученые работают, руководствуясь одной доминирующей теорией, видят мир сквозь одну доминирующую парадигму и пользуются ею, чтобы решать все загадки. Но нормальная наука выходит из игры, когда ученые наталкиваются на новое явление, необъяснимое в рамках основной теории. Эти неожиданные аномалии подрывают уверенность в существующих теориях, и в науке начинается революция — новый «режим теорий» свергает прежний. Парадигмы меняются.

Можно представить, что такие же процессы происходят и в вашем мозге. На протяжении почти всей книги мы рассматривали то, что происходит в мозге в периоды нормальной науки, когда он создал доминирующую теорию мира и себя и сквозь эту призму познает себя и мир. Но, подобно ученым во внешнем мире, ученые, запертые в наших головах, должны следить за неожиданными аномалиями. Им нужно внимательно относиться к признакам того, что в наших теориях тоже скоро произойдет революция.

Однако между нормальной наукой и революционными сдвигами в мозге возникает конфликт. Модели в нашем разуме должны обновляться, когда мы находим данные, не вписывающиеся в наши текущие предсказания об устройстве мира. Но если поток данных «сверху вниз» меняет наше восприятие и воззрения, чтобы они соответствовали нашим убеждениям, мы не заметим расхождений между предсказаниями и реальностью. Если жить исключительно внутри наших моделей, мы станем нечувствительными к тому, что на самом деле говорит нам мир. Проецирование внутренних моделей на то, что мы воспринимаем и во что верим, неизбежно приведет к тому, что мы закроемся от мира, какой он есть, предпочитая ему тот, который мы хотим видеть. Тогда мы не заметим нестыковок, которые, возможно, заставили бы нас передумать.

Научный процесс — сложный парный танец теории и данных. Мы можем использовать теории, чтобы осмыслить собранные данные, но это значит, что мы будем смотреть на них сквозь призму уже существующих идей. Неожиданные данные могут вызвать сдвиг парадигмы, ниспровергнув одну из доминирующих теорий. Но наш взгляд на реальность порой меняется, только если мы готовы воспользоваться новыми данными, чтобы внести поправки в наши ожидания, а не просто дать какое-нибудь объяснение и задвинуть данные в долгий ящик.

Если получаемые данные не совпадают с исходной теорией, есть два возможных варианта: либо неверна теория, либо данные. Нужно решать, чему мы доверяем больше. Либо в нашу модель мироустройства вкралась ошибка, либо мы что-то неверно измерили.

Может показаться довольно странным, что ученые могут верить то в теории, то в данные, но именно такая динамика лежит в основе многих самых знаменитых научных открытий. Например, вплоть до середины XX века среди астрофизиков и космологов преобладал взгляд, что у Вселенной нет начала и конца; это называлось «теорией стационарной Вселенной». Даже Эйнштейн основывал на этом предположении — о том, что Вселенная стабильна и вечно расширяется, — свои уравнения, описывающие устройство космоса[199].

Однако в 1960-х Арно Пензиас и Роберт Вильсон обнаружили нечто странное[200]. Они проводили эксперименты со сверхчувствительными антеннами, пытаясь измерить радиоволны, отражавшиеся от спутников на орбите Земли. Но Пензиас и Вильсон постоянно видели на своих инструментах странные шумные сигналы.

Поначалу они решили, что это просто ненадежные данные. Современная им наука не могла объяснить, что это за сигналы, поэтому ученые подумали, что техника неправильно работает. Они тщательно проверили все инструменты. Они нашли в радиоантенне голубиное гнездо, но после удаления птиц (и налипшего помета) с приборов необъяснимые радиосигналы никуда не делись[201].

Только тогда Пензиас и Вильсон всерьез отнеслись к идее, что неверна может быть модель, а не данные. В конце концов и они, и другие ученые начали понимать, что сигналы, получаемые их инструментами, — не ошибки измерения, а фоновое излучение от космического взрыва, случившегося тысячелетия назад. Сигналы невозможно было объяснить теорией стационарной Вселенной, поскольку именно она оказалась неверна. Вселенная не существовала бесконечно — она появилась в результате одного невероятно Большого взрыва.

Пензиас и Вильсон получили за это открытие Нобелевскую премию — что, конечно, для них было здорово. Из этой истории надо извлечь ключевой урок: между применением устоявшихся теорий для осмысления окружающего мира и использованием последнего для изменения теорий всегда будет конфликт. Смотреть на мир сквозь призму модели и менять призму на основе того, что вы видите, — противоположные действия[202].

Такой научный «тяни-толкай» мы можем применить и для описания процессов внутри нашей головы. Модели в мозге способны меняться только в том случае, если мы отключим нормальную науку и дадим новым данным шанс исправить наши исходные ожидания. Если влияние существующих моделей на то, что мы воспринимаем и во что верим, остается сильным, мы объявляем встреченные аномалии ненадежными данными, не понимая, что на самом деле «сломана» наша модель мира.

Вопрос «использовать модель или обновить ее» — своего рода игра с нулевой суммой, наш мозг постоянно сталкивается с дилеммами. В каждый момент ему приходится решать, чему отдавать предпочтение: прогнозам, идущим сверху вниз, или данным, поступающим снизу вверх; теориям, которых он уже придерживается, или информации, полученной из окружающего мира.

Нарушать этот баланс всегда рискованно. Если мы будем слишком опираться на собственные предсказания, то закостенеем. Наш мозг будет вести себя подобно упрямому ученому, который смотрит на новые ситуации сквозь старые, неуместные, неприменимые гипотезы[203]. Мы не поймем, что наши теории устарели и отчаянно нуждаются в пересмотре.

С другой стороны, парадигмы не должны меняться и очень легко. Если мы будем слишком полагаться на входящие данные, то попадем под огромное влияние «ошибок измерения» наших шумных нейронных антенн. Случайные флуктуации в окружающем мире могут заставить нас преждевременно отказаться от существующих взглядов и заменить их новыми, которые «переподогнаны» под особенности недавнего прошлого, а не под прочные и надежные закономерности более далеких времен.

Как нашему мозгу решать эту дилемму? Каким должен быть баланс между прошлым и будущим, когда мы пытаемся осмыслить мир? Откуда мозгу знать, когда он должен менять парадигму?

В последние годы психологи разных взглядов пришли к идее, что дилемму можно разрешить с помощью метаобучения: на основе собственного опыта мы выясняем, насколько можно учиться на собственном опыте.

Фраза может взорвать мозг, но идея, лежащая в ее основе, вполне проста. И мы сможем ее прояснить, обсудив простую игру в прятки.

Представьте, что вы приехали в гости к вашим маленьким племянникам и они хотят поиграть с вами: они будут прятаться, а вы искать. Вы знаете, что ваш племянник — не самый сообразительный малыш в мире. Хотя дом довольно большой, он всегда прячется только в гостиной — за диваном, за книжным шкафом или под кофейным столиком. Вы всегда найдете его там. Может, он не до конца понимает правила — а может, ему просто нравится, когда его находят.

А вот ваша племянница хитроумнее. У нее тоже есть излюбленные места — например, в своей комнате или за деревьями в саду. Но после того, как вы поймаете ее в одном из этих мест, она понимает, что в следующий раз лучше спрятаться где-нибудь еще.

Вы, как добросовестный дядя (или тетя), несколько раз играете с детьми и постепенно начинаете формировать предсказания о том, где стоит искать в следующий раз. Вы ждете, что обнаружите племянника в гостиной, а племянницу — или в ее комнате, или в саду. Не так сложно, как космологическая теория о происхождении Вселенной, но это ваша модель того, как ведет себя этот маленький кусочек вашего мира.

А теперь представьте, что произошло нечто неожиданное. Вы находите одного из детей в новом месте — например, в чулане под лестницей, где они никогда раньше не прятались. Стоит ли вам обновлять внутреннюю модель наиболее вероятных укрытий и в следующий раз искать еще и там?

Психолог скажет вам, что правильный ответ зависит от того, какого ребенка вы там нашли. Прошлый опыт сказал вам, что ваша племянница волатильна, а племянник стабилен: вы обычно находите его в предсказуемом месте, а девочка более склонна менять свое поведение.

Отслеживание стабильности и волатильности — это и есть метаобучение. На собственном опыте мы узнаём не только то, чего можно ожидать — например, что в одних местах дети спрячутся с большей вероятностью, чем в других, — но и то, как объекты, поведение которых мы пытаемся предсказать, — в данном случае наши племянник и племянница — с большей вероятностью изменят свое поведение в долгосрочной перспективе.

Отслеживание стабильности и волатильности в долгосрочной перспективе важно, поскольку позволяет нам понять, нужно ли менять наши гипотезы и предсказания. Если мы считаем, что взаимодействуем со стабильной системой, логично придерживаться уже существующих гипотез и менять их медленно (или не менять вовсе). Наш предсказуемый племянник, который всегда прячется в гостиной, — стабильная система. Если вы один раз неожиданно нашли его в чулане под лестницей, это еще не повод корректировать существующую модель, поскольку по-настоящему стабильные системы меняются редко. Один неожиданный результат — еще не знак того, что пора менять модель. В следующий раз, скорее всего, он, как обычно, спрячется в гостиной.

Но вот если вы имеете дело с чем-то волатильным, верно обратное. При взаимодействии с такой системой ошибки предсказания крайне важны. Несоответствие между нашими ожиданиями и пережитым опытом — скорее всего, сигнал того, что нужно что-то менять. Мы знаем, что племянница часто меняет свое поведение. И если мы найдем ее в чулане под лестницей, эта неожиданная новая информация может вполне оказаться реальным признаком того, что в будущем ее поведение изменится. Поскольку она более волатильна, нам нужно быть готовыми использовать новые данные в следующих гипотезах о том, где она укроется.

Конечно, прятки — просто детская игра. Но точно такая же проблема возникает каждый раз, когда мы сталкиваемся с несоответствием ожиданий и реальности. Если вы пошли в любимое кафе, а там вам внезапно подали отвратительнейший кофе, стоит ли вам возвращаться туда и завтра или найти другое место? Если вы пришли на ужин со старым другом, а он ведет себя с вами неожиданно холодно и отстраненно, стоит ли вам опасаться за ваши отношения? Если последние несколько месяцев на любимой работе прошли плохо, пора ли искать новое место?

Содержание всех этих дилемм разное, но они имеют схожую форму. Все эти ситуации связаны с имеющейся моделью мира («в этом кафе делают хороший кофе», «этот друг меня любит», «я люблю свою работу»), которая конфликтует с новыми данными: кофе ужасный, другу со мной скучно, работа кажется жутко нудной или слишком напряженной. И теперь нужно разобраться, насколько должны измениться наши модели мира в свете новых данных, которые конфликтуют с существующими теориями.

Теории метаобучения говорят нам, что мы должны быть более готовыми к корректировке наших моделей, если опыт говорит нам, что эти свойства мира меняются непредсказуемо. Если в кафе высока текучка персонала или владельцы регулярно меняют поставщиков кофейных зерен, то один плохой эспрессо вполне может стать сигналом, что и завтра кофе будет плохим. Если вы знаете, что друг, с которым вы ужинаете, темпераментен и может вести себя то как закадычный приятель, то холодно и отстраненно, натянутый разговор может говорить о том, что в вашей дружбе начался один из этапов «охлаждения», с которыми вы раньше уже сталкивались.

Но если опыт говорит вам, что эти свойства мира стабильны, то пересматривать устоявшиеся теории особого смысла нет. Если в вашем любимом кафе всегда подавали хороший кофе, одна плохая чашка не должна сразу разрушать прежних ожиданий. А если прошлый опыт говорит вам, что друг — надежный и внимательный слушатель и искрометный собеседник, один неловкий вечер не должен изменить этого мнения. Когда что-то неожиданное происходит в стабильном мире, это не всегда предвестник важных перемен. Скорее всего, это случайные разовые флуктуации — а наши предсказания меняться не должны. Быть упрямыми вполне рационально, если вы считаете, что мир стабилен.

Нейробиологи в последнее время обнаружили, что наш мозг учится и пересматривает прежние предсказания именно так, как описано в теориях метаобучения. В частности, мы видим это, когда заставляем участников эксперимента играть в игру, похожую на прятки, лежа при этом в сканере мозга.

В этом эксперименте участникам нужно найти небольшую денежную награду, спрятанную за одной из двух цветных фигур на экране[204]. Игра имеет вероятностную природу, так что — как и в вашей игре с племянниками — деньги с большей вероятностью спрятаны за одной фигурой, а не за другой. Если участник выбирает правильный «тайник», он забирает деньги. А если тот пуст, он не получает ничего. Таким образом, задача следующая: предсказать, опираясь на прежний опыт, где спрятана награда, и заработать максимум денег, прежде чем исследование закончится.

Что особенно важно, в подобном эксперименте мы можем манипулировать волатильностью обстановки. Задачу можно сделать стабильной, долго не меняя место тайника и лишь иногда «перекладывая» деньги куда-то еще, — это похоже на племянника, который все время прячется в одном месте. А можно ее сделать и волатильной, регулярно меняя положение тайника с наградой; это уже похоже на племянницу, которая выбирает, где спрятаться, непредсказуемым образом. После этого мы измеряем, как изменения в волатильности влияют на поведение и на то, что происходит в мозге.

Как предполагают теории метаобучения, разный уровень стабильности окружающей среды влияет на то, чему именно нас учат ошибки предсказания. Как и в примере с прятками, в этом эксперименте они появляются тогда, когда вы ждете, что деньги будут спрятаны в одном месте, а они оказываются в другом. Например, если вы ждали, что деньги будут под зеленым квадратом, а они оказываются под синим, где искать в следующий раз? Иными словами, насколько должны меняться ваши ожидания?

Если мир волатилен и место тайника часто меняется, ошибки предсказания приводят к заметным корректировкам наших установок. Мы считаем, что наш мир склонен к переменам, и новый сюрприз говорит нам, что он изменился снова. И мы тут же перестанем искать деньги в старом месте и начнем их искать в новом.

Но когда мир стабилен — и один вариант гарантированно приносил вам деньги, — вероятность изменения установок меньше. Даже когда среда действительно меняется, мы придерживаемся старых предсказаний. Посредством метаобучения мы узнали, что мир на самом деле меняется не слишком сильно, поэтому новая ошибка предсказания — скорее всего, просто случайность, а не важный признак скорых перемен.

И мы понимаем, почему так происходит, рассматривая визуализацию мозга. С помощью активности в одном из участков поясной коры он отслеживает, стабильна наша среда или непредсказуема. Когда обстановка более волатильна, активность этой зоны возрастает, а когда более предсказуема, то снижается. Таким образом, можно предположить, что этот участок поясной коры кодирует наши гипотезы о том, насколько стабильна окружающая среда и какова вероятность того, что что-то изменится.

Гипотезы о волатильности, вычисляемые в этом сравнительно высокоуровневом узле поясной коры, похоже, непосредственно влияют на то, как меняются (и меняются ли) наши модели. Когда активность поясной коры высока, участники экспериментов демонстрируют большую «обучаемость»: одна неожиданная аномалия с большей вероятностью вызывает значительное изменение дальнейших ожиданий, новые данные быстро вытесняют старые установки. Но когда активность поясной коры низка, обучаемость тоже невысока: аномалии мало влияют на наши последующие предсказания, а наши теории меняются медленно и неохотно.

Эти простые эксперименты показали кое-что очень важное: мозг постоянно строит негласные гипотезы о стабильности окружающей среды, а эти предположения о том, насколько предсказуем мир, в свою очередь, влияют на то, насколько легко новая информация может заставить нас передумать — как быстро сдвигаются наши парадигмы.

Вы наверняка подумали: «Хорошо, но какое отношение это имеет к конспирологу Эдгару Мэддисону Уэлчу, поднявшему стрельбу в пиццерии, или миллионам людей, поддерживающих идею, что Америкой управляет тайный культ сатанистов? Как наука о волатильности объясняет, почему некоторые люди верят в завиральные идеи?»

Главный вывод, который можно сделать из этих случаев, таков: наша восприимчивость к новой информации и пластичность ума должны зависеть от того, насколько волатилен окружающий мир. Когда он стабилен, гипотезы, основанные на прошлом опыте, надежно предсказывают и настоящее, и будущее. Но если мир кажется непредсказуемым, нужно отказаться от уверенности в том, во что мы верили раньше, чтобы больше узнать (и научиться выдвигать лучшие гипотезы) о дивном новом мире, где мы оказались.

Между конспирологическим образом мыслей и ощущением обитания в непредсказуемом мире есть любопытная связь. Историки могут указать немало моментов, когда внезапные события или пугающие перемены вызывали резкий скачок параноидального мышления[205]. Например, в 64 году нашей эры в огромном пожаре сгорела немалая часть Древнего Рима. Причиной внезапной катастрофы, скорее всего, стали небольшой пожар, сильные ветры и скопления деревянных зданий. Но многие выжившие римляне считали, что пожар специально устроили люди императора Нерона, который хотел перестроить город по своему усмотрению. Нерон подавил эти слухи, но придумал собственную теорию заговора: он обвинил и в разрушительном пожаре, и в распространении дурных слухов о его причастности христианское меньшинство города, после чего многих римских христиан сожгли заживо или распяли на крестах.

В учебниках истории полно и других примеров. Когда по Европе волной пронеслась Черная смерть, многие считали, что болезнь вызывали колодцы, отравленные евреями (а не укусы зараженных блох). Даже в современную эпоху, в 1980-х, после внезапного начала эпидемии СПИДа многие считали, что вызывающим его вирусом, ВИЧ, специально заражали население африканских стран под видом вакцины от полиомиелита[206].

Но странные идеи пробираются в наши головы не только в результате внезапных катастроф вроде пожаров или эпидемий. Вполне достаточным оказывается и назойливое чувство непредсказуемости перемен. В одном исследовательском проекте проанализировали письма, присланные в газеты The Chicago Tribune и The New York Times в 1890–2010 годах, и обнаружили, что больше всего конспирологических идей читатели высказывали на пике второй промышленной революции, в период резких перемен в технологиях, обществе и экономике, — во времена, когда настоящее мало напоминало прошлое[207].

Теория метаобучения объясняет, почему неуверенность и нестабильность заставляют людей рассуждать странно. Метаобучение адаптирует наши процессы обучения к волатильности мира; мы охотнее внедряем новую информацию в наши внутренние модели, когда мир кажется изменчивым и непредсказуемым.

Внезапный шок — неожиданный пожар, болезнь, разрушение знакомого общественного строя — заставляет наш мозг считать, что мир менее стабилен, чем нам казалось ранее. Это должно привести к росту обучаемости: мы прислушиваемся к новой информации, чтобы менять наши внутренние модели и приспосабливаться к переменам.

Это оптимально, если смотреть на проблему «глазами мозга». Но когда он внимательно прислушивается к приходящим снизу вверх сигналам из быстро меняющегося мира, внутренние модели становятся особенно уязвимыми. Любая информация, которую мы получаем в этом гиперобучаемом состоянии, будет казаться важной и достойной внимания — и, возможно, даже способной перевернуть наши теории об устройстве мира с ног на голову. Мы в состоянии, когда абсолютно любая информация — даже неверная — может переписать существующие модели.

Когда я пишу эти строки, мир восстанавливается от собственного естественного эксперимента с неожиданной непредсказуемостью — пандемии COVID-19. Внезапное появление нового смертоносного вируса принудило правительства всего мира энергично действовать — они заставили жителей своих стран покинуть улицы и запереться в домах, поставив на паузу жизнь, какой мы ее знали.

Удар, нанесенный пандемией, трудно переоценить: мы до сих пор разгребаем ее последствия. Но вместе с тем она дала ученым уникальную возможность в реальном времени отследить, как внезапные перемены среды влияют на глобальные гипотезы о волатильности и непредсказуемости, которыми пользуется наш мозг, и как из-за этого могут меняться представления мозга о мире.

Одно особенно интригующее исследование провела команда из Йельского университета, возглавляемая Филом Корлеттом. В главе 1 я рассказывал об исследованиях Фила, посвященных тому, как слишком сильные перцептуальные предсказания могут вызывать галлюцинации. Но в январе 2020 года, когда мир еще толком не осознал опасности нового «уханьского вируса», который привел к миллионам смертей, локдаунам во многих странах и стагнации глобальной экономики, его команда занялась новым проектом, где проверялись возможные связи между метаобучением и паранойей. В рамках этого проекта участники-американцы выполняли задание по метаобучению, похожее на описанные выше «прятки»[208]. Вместо поиска наград за одной из двух фигур им нужно было выбирать колоды карт, чтобы зарабатывать очки. «Хорошие колоды» в разные моменты непредсказуемо менялись, и, наблюдая за поведением участников во время эксперимента, ученые могли сделать вывод о том, какие «метаустановки» по поводу окружающей обстановки у них есть: считают ли они ее стабильной или волатильной.

Исходный проект выявил интересую связь между параноидальным мышлением и другими видами метаустановок. Участники, сообщавшие о самом высоком уровне паранойи в повседневной жизни, вели себя в эксперименте так, словно его структура тоже волатильна и нестабильна. Если выигрышная колода один раз неожиданно менялась, более параноидальные участники с большей вероятностью меняли свой выбор в следующем розыгрыше, словно это было для них сигналом, что по-настоящему изменился мир.

Это открытие интригует, поскольку показывает, что паранойя может быть связана с чувством, будто мир — изменчивое и непредсказуемое место. Но причинно-следственные связи установить здесь трудно. Глобальное ощущение, что мир изменчив и непредсказуем, способно вызвать параноидальные мысли, однако, возможно, дело в обратном и параноидальные заблуждения вызывают чувство неуверенности: если вы верите, что люди действительно желают вам зла, мир становится более угрожающим и непредсказуемым. И, конечно, эти возможности не исключают друг друга.

Связь между паранойей и неуверенностью — это, конечно, интересно, но самым интригующим в исследовании было то, что произошло потом. Когда заболеваемость коронавирусом взлетела до небес, правительства по всему миру объявили карантинные меры, чтобы замедлить распространение инфекции. В США локдауны начались в марте 2020 года; конкретные меры и связанные с ними публичные сообщения были отданы на откуп отдельным штатам.

Проект Йельского университета тем временем шел своим чередом. Ученые получили возможность узнать, как наступающая пандемия начала формировать мышление участников эксперимента и как этот след, оставленный вирусом на разуме каждого из них, связан с мерами, предпринимаемыми властями конкретного штата.

Ученые обнаружили, что после того, как штаты начали объявлять о беспрецедентных карантинных мерах, метаустановки по поводу непредсказуемости мира стали расти. Участники, решавшие задачи, все чаще начинали вести себя так, словно считали, что окружающий мир нестабилен и непредсказуем. Среда неожиданно менялась — и в игру участники эксперимента тоже стали играть так, словно она в любой момент может неожиданно поменяться.

Этот сдвиг к ожиданию непредсказуемости в умах участников оказался связан с тем, как власти штатов реагировали на кризис. Участники, живущие в штатах с самой проактивной политикой локдауна — там, где указания были наиболее четкими, — демонстрировали менее экстремальные ожидания волатильности, а у жителей штатов, где указания казались неоднозначными, а принимаемые меры менее строгими, чувство неуверенности резко возросло.

Результат потрясает. Не забывайте: психологи не спрашивали участников, насколько непредсказуемым они считают окружающий мир. Они не интересовались их мнениями о пандемии и не спрашивали, насколько стабильна их жизнь в целом. Если бы ученые узнали, что эти мнения о непредсказуемости мира изменились в результате неожиданной пандемии и беспрецедентных локдаунов, их достижение было бы весьма тривиальным.

Но здесь ученые всего лишь отслеживали поведение добровольцев в искусственной задаче на обучение, в рамках которой те пытались предсказать, какая колода обеспечит им выигрыш. Исследование показало, что гипотезы о нестабильности и непредсказуемости внешнего мира проникли даже в эту инертную, искусственную задачу. Игра с колодами карт никак не была связана с вирусами, ношением масок и карантином. Но обостренного чувства неуверенности в некоторых свойствах окружающего мира оказалось достаточно, чтобы нестабильным показался весь мир — и глобально изменилось мышление.

Таким образом, эти результаты показывают нам, что внезапные перемены в жизни — например, пандемия и локдаун — способны изменить общие установки мозга, связанные со стабильностью или волатильностью мира в целом. И, как мы уже видели, метаобучающийся мозг, считающий, что мир — очень изменчивое место, переключается в режим высокой обучаемости и прислушивается к данным из окружающего мира, чтобы быстро сформировать новые установки и воззрения, подходящие к новой обстановке.

Высокая обучаемость означает, что вы относитесь к любой встреченной информации как к важной и достойной рассмотрения — безотносительно того, так ли это. Если ваш мозг перешел в такое пластичное состояние, столкнувшись с непредсказуемостью мира вокруг, новая информация, которую вы найдете, быстро пропитает ваши внутренние модели мироустройства. Даже если поступившие сведения порождены теорией заговора, в которую вы ни за что бы раньше не поверили.

Исследование Йельского университета показывает, что именно так все и происходит. Ученые не только давали участникам задачу, которая помогала отследить, насколько волатильным они считают мир, но и проводили анкетирование об их отношении к тем или иным причудливым теориям заговора. Вместе с верой в волатильность мира росло и странное, фантастическое мышление. Некоторые конспирологические заблуждения были напрямую связаны с пандемией. Например, люди, считавшие мир более волатильным, охотнее поддерживали идеи, что вакцинация от COVID-19 — всего лишь прикрытие для массовой стерилизации, или что через уколы нам будут вводить крохотные микрочипы для контроля над разумами.

Но связь между неуверенностью, которую вызвала пандемия, и причудливым мышлением не ограничивалась странными идеями о коронавирусе или вакцинах. Ученые спросили участников об их отношении к движению QAnon и обнаружили такую же закономерность: те, которые в задании на обучение продемонстрировали большую уверенность в том, что мир непредсказуем, чаще считали, что теория заговора QAnon может быть верна.

Если сложить весь «пазл», станет понятнее, почему внезапные перемены в мире делают людей склонными к вере в странные идеи. Возможно, это же явление объясняет, почему моменты неопределенности в человеческой истории порождают необычные теории заговоров и почему экстремальные идеи, поначалу выдвинутые маргиналами (вроде QAnon), захватывают умы миллионов.

Предсказательные механизмы в мозге создают модели, чтобы осмыслить мир. А чтобы оптимизировать процесс обучения, мозг решает, нужно ли обновлять предсказательные модели, основываясь на том, насколько меняется мир вокруг. И, естественно, когда он по-настоящему преображается, мы стараемся впитать как можно больше информации «снизу вверх», из окружающей среды, и она оставляет отпечаток на наших предсказательных моделях, чтобы они оставались полезными и в новой обстановке.

Открытость для новой информации в меняющемся мире — обычно хорошая идея. Но рискованная. Сбросив оковы прежних знаний, мы можем прийти к новым взглядам, которые ранее казались немыслимыми. Но способность думать о немыслимом приводит к тому, что в наш мозг могут проникнуть и злокачественные идеи. Открытость разума порой опасна, если она заставит вас доверять любой информации, которую вы получите далее.

Поняв, как мозг отслеживает волатильность, мы сможем объяснить, как взгляды и установки становятся пластичными перед лицом глобального шока (например, пандемии). Он может ударить сразу по миллиардам людей. Но, хотя события вроде вирусных пандемий могут потрясти все разумы одновременно, иногда самыми мощными мы считаем «подземные толчки», которые кардинально меняют конкретно нашу личную жизнь.

Рассмотрев, как волатильность влияет на мозг, мы сможем понять, как мы реагируем на личные «землетрясения» и как они способны порождать тревожные модели мышления.

Например, философ Самир Чопра очень трогательно описал, как на него подействовала неожиданная смерть родителей[209]. Он говорил не только о немедленном горе, но и о том, что из-за внезапной утраты наш мир может пропитаться чувством неуверенности и все то, что мы раньше считали точками опоры, резко срывается с места: «Гравитация, которую обещал мне мир… исчезла. Мир превратился в коварное место, где повсюду таились ловушки, ямы и западни».

Чопра описывает очень важный аспект тревожного страха. Когда мы вскользь упоминаем тревогу, обычно представляем себе тревожный разум как охваченный крайним пессимизмом. С такой точки зрения переживать — значит быть уверенным: абсолютно все, что может пойти не так, пойдет не так.

Но Чопра говорит нам, что тревога — не просто мысли о худшем. Это еще и потеря «гравитации», чувство оторванности от знакомых опор и уверений в безопасности. Для тревожного разума будущее — не просто неотвратимая, понятная трагедия, которую мы можем только смиренно ждать. Нет, будущее по определению непредсказуемо и неясно — и именно это вызывает ужас.

Если задуматься, как наш мозг представляет себе волатильность и как реагирует на нее, возможно, мы объясним, как оказываемся в состоянии вечной неуверенности. Вдобавок это поможет нам понять, что тревожное состояние может быть разумной реакцией на жизнь в нестабильном мире.

Вспомним, что говорят нам теории волатильности. Мозг в каждый момент пытается оценивать стабильность внешнего мира. Нам это необходимо, чтобы контролировать наш уровень обучаемости, поскольку мы должны быть готовы к обновлению наших моделей мира, если он нестабилен и часто меняется.

Что должно происходить в мозге, когда реальность подбрасывает нам внезапную трагедию, которую наши модели не смогли предсказать? Если рассуждать отстраненно и рационально, эти внезапные травмы — серьезные ошибки предсказания, признак того, что наши модели оторвались от реальности. Столкнувшись с такой ошибкой, мы не просто должны изменить установки в одном участке разума — например, начать считать, что плохие события могут и будут происходить чаще, чем раньше.

Большие ошибки предсказания — пресловутые серьезные аномалии — должны еще и снижать уверенность в нашей глобальной модели мироустройства. Существенная ошибка говорит не просто о том, что мозг промахнулся с одним прогнозом; но еще и о том, что, возможно, мир в целом намного менее предсказуем, чем нам ранее казалось. Если прогноз неверен, что помешает мозгу снова ошибиться в будущем?

Теории метаобучения говорят нам, что если мы считаем мир все более непредсказуемым, то пропорционально начинает расти и обучаемость мозга. Теряя уверенность в том, что наши прогнозы «сверху вниз» верны, мы должны стать чувствительнее к сигналам «снизу вверх», с помощью которых можно обновить и пересмотреть предсказания. Соответственно, если мы уверены, что мир волатилен, даже крохотные песчинки данных обретают значимость. Мелочи превращаются в громкие сигналы о том, что скоро все изменится. Необычно теплый декабрьский день — уже не просто причуда природы, а знак того, что весь земной шар уже пылает.

Научные исследования могут показать нам, как чувство тревоги связано с представлениями о нестабильности мира. Один из наиболее влиятельных экспериментов на эту тему провел Майкл Браунинг[210]. Он и его команда пригласили к участию людей с разным уровнем тревожности и разделили их на группы в зависимости от того, насколько они соглашались или не соглашались с психометрическими утверждениями вроде «Я считаю себя стабильным», «Я нервный и беспокойный» или «Я так остро переживаю разочарования, что никак не могу о них забыть».

Затем участникам предлагали задачу на обучение. Она тоже была отчасти похожа на «игру в прятки», описанную чуть выше. Но в этом варианте участники не искали спрятанные награды, а пытались избежать наказания.

Каждый из них был подключен к электрогенератору (под малым напряжением) и в любом раунде эксперимента должен был выбрать одно из двух возможных укрытий. В безопасном участник указывал на фигуру, и ничего не происходило. Но если он выбирал опасное укрытие, то сразу получал болезненный удар током. Во избежание этого участники должны были опираться на прежний опыт, чтобы предсказать, какой вариант безопасен, и подмечать, когда обстановка начинала меняться.

Ученые смогли оценить поведение участников во время эксперимента, а также его связь с уровнем тревожности. Вот первое, что они заметили: тревожность не была связана с нарушениями обучения как таковыми. И самые тревожные, и наименее тревожные участники демонстрировали одинаковые поведенческие признаки удивления, столкнувшись с неожиданным результатом, — после чего в следующем раунде эксперимента выбирали варианты уже медленнее. Это значит, что тревожность не влияет на общее умение прогнозировать события.

Но куда более интересными результаты стали, когда ученые добавили в задание волатильность. Экспериментаторы устроили игру так, что во время стабильных периодов безопасным довольно долго оставалось одно и то же укрытие и смена его на опасное была редким явлением. В другие периоды обстановка была волатильной, опасное и безопасное укрытия часто менялись местами, и предсказать, что нужно сделать, чтобы избежать неприятного удара током, становилось сложнее.

Браунинг и его коллеги обнаружили, что участники с низкой тревожностью хорошо адаптировали свою обучаемость в зависимости от волатильности обстановки. Они дольше придерживались исходных предсказаний, когда среда казалась стабильной, но быстро меняли установки (и выбор), если мир начинал непредсказуемо меняться.

А вот у более тревожных участников все проходило иначе. Им с трудом удавалось адаптировать свою обучаемость, когда менялась волатильность. Они относились к предсказуемым периодам эксперимента точно так же, как к непредсказуемым. Выходит, тревога — чувство, которое говорит нам, что даже если мир последователен, перемены все равно могут подстерегать нас в любое время.

Это вполне соответствует красивому описанию Чопры: тревога — чувство, будто мир всегда неожиданно текуч и изменчив. Если отличительная ее черта — неспособность мозга отличить стабильность от волатильности, то мир действительно может казаться до ужаса непредсказуемым.

Подобный механистический подход дает нам новую точку зрения на то, почему тревога ощущается именно так. В частности, если это чувство, что мир по самой своей природе волатилен, то можно предположить, что и установки, и воззрения тревожного человека тоже будут нестабильны. Мысли в постоянно волатильном разуме должны быстро меняться и чередоваться, следуя за флуктуациями нестабильного на вид мира. Сдвиги парадигм происходят постоянно.

Чтобы проверить, может ли это быть правдой, я обратился к доктору Стеф Хенвуд, клиническому психологу из Лондона, которая работает с клиентами с тяжелой тревожностью, серьезно мешающей в быту. Я спросил Стеф, насколько идеи нейробиологии — о волатильности, неуверенности и переменах — соответствуют субъективным ощущениям от тревоги, которые описывают ее клиенты.

Она сказала, что самое яркое чувство, которое описывают клиенты, все-таки более знакомое — то самое, о котором я говорил выше: непоколебимый пессимизм. Тревожные клиенты часто поглощены негативной мыслью, которую постоянно пережевывают в голове, готовясь к моменту, когда худшее (неизбежно) наступит.

Но она согласилась, что представление о тревожности как о волатильности или нестабильности разума добавляет нюансы к картине мыслей и чувств, которую описывают некоторые ее пациенты. Например, она рассказывала, как на одном сеансе клиент не может избавиться от беспокойства, а на следующий уже приходит в замечательном настроении — и такие перепады случаются каждую неделю, а то и каждый день. Один пациент прямо ей сказал: «Одной мелочи хватает, чтобы все вокруг стало ярче, но одной маленькой неудачи достаточно, чтобы все снова погрузилось во тьму».

Подобное нестабильное восприятие мира трудно объяснить, если тревога — лишь избыточное сосредоточение на худших возможных сценариях. Если бы это было так, тревога представляла бы собой скорее сплошную серую тучу, которая делает всю жизнь темнее. Но она не делала бы нашу умственную погоду более бурной.

Напротив, нестабильные и непредсказуемые ощущения света и тьмы вполне объясняются гипотезой, соединяющей тревожность с волатильностью, — той, согласно которой тревожный разум видит мир как изначально ненадежное место.

Но, хотя Стеф и сочла идею перспективной, она задала мне сложный вопрос. Понятно, что трагедия, ломающая модель мироустройства, — например, внезапная смерть близкого — может перевести мозг в нестабильное состояние, в котором он начнет верить, что теперь возможны и другие ранее немыслимые события. Многие ее тревожные клиенты в самом деле могут соотнести свое беспокойство с конкретным травматическим триггером[211], но далеко не все.

Часто то, чего боятся ее клиенты, не происходило на самом деле. Не переживали они и конкретной трагедии, которая заставила бы их смотреть на мир как на изначально непредсказуемое место. «Как и почему такие люди, — спросила Стеф, — приходят к выводу, что их объективно стабильная реальность полна пугающей неопределенности?»

Мне кажется, Стеф выдвинула важный аргумент — но это не убийственное возражение, опровергающее идею. В основном здесь дело в правдоподобном предположении, что наши гипотезы о стабильности и предсказуемости мира формируются не только на основе нашего личного опыта. Мы с Крисом Фритом утверждали, что высокоуровневые представления о мире — например, насколько он стабилен и какова вероятность, что он изменится, — настолько сложны, что нашему мозгу трудно точно их рассчитать[212]. В таких условиях наши представления о волатильности окружающего мира могут (и должны) во многом формироваться под влиянием других источников знаний и ожиданий.

Скорее всего, другие люди — один из самых мощных источников гипотез о волатильности мира[213]. Если нас окружают люди, утверждающие, что мир жесток и непредсказуем, а то, что вы в безопасности сегодня, не гарантирует, что с вами все будет хорошо и завтра, — мы можем вполне разумно считать, что это правда. А учитывая, как трудно нашему мозгу в принципе рассчитать волатильность мира, нам вполне может хватить ранее усвоенной веры в то, что мир нестабилен, чтобы он действительно показался нам таким.

Это тоже вполне согласовывалось с опытом работы Стеф. Ее клиенты с тревожностью, не переживавшие трагических событий, но хорошо разбиравшиеся в своей психологической истории, нередко были способны точно назвать внешний источник своей тревожности или неуверенности. Например, родитель мог сказать, что сейчас все хорошо, но за углом могут таиться опасности. Или даже если они прямо ничего не говорили, но вели себя слишком опасливо, это могло послужить косвенным сигналом, что в мире риск на каждом шагу. И в том и в другом случае легко усвоить, что бдительность жизненно важна.

Если наш мозг постоянно прочесывает окружающий мир в поисках улик, которые помогают понять, насколько он на самом деле волатилен, то контакт с подобными тревожными установками — прямыми или косвенными — может заставить нас по умолчанию ожидать от мира нестабильности и сделать тревожными нас самих. Становится понятнее, как тревожные представления о волатильном мире могут передаваться от человека к человеку.

Но для формирования представлений о ненадежности и нестабильности не обязательно «заражаться» ими от чужого разума. Мы вполне можем проникнуться чувством, что мир — волатильное, непредсказуемое место, вообще не столкнувшись с конкретными триггерами. Или усвоить более расплывчатое представление о нестабильности мира из окружающей обстановки. А оно, в свою очередь, значительно влияет на то, какое поведение кажется нам рациональным, а какое нет.

Вышесказанное отлично иллюстрируют работы, посвященные так называемому маршмеллоу-тесту. Он был разработан Уолтером Мишелем в 1960–70-х годах как простая мера рационального самоограничения ребенка[214]. В эксперименте детям — обычно 4–5 лет — показывали одну сладость на тарелке. Экспериментатор говорил, что ребенок, если хочет, может съесть зефирку сразу, но если дождется возвращения взрослого через пятнадцать минут, то получит два лакомства.

Тест привлек большое внимание психологов — отчасти потому, что его результатом стали забавные кадры с маленькими детьми, которые либо с вожделением смотрели на угощение, либо придумывали себе какое-нибудь занятие, чтобы отвлечься и дождаться взрослого. Но больше всего тест заинтриговал научное сообщество потому, что он вроде бы предсказывал дальнейшие успехи в жизни. Например, некоторые исследования показали, что дети, которым лучше удавалось отказаться от немедленного удовольствия в виде одного маршмеллоу ради двух, но позже, в подростковом возрасте лучше сдавали выпускные экзамены в школе — а это имело важные последствия и для всей дальнейшей жизни[215].

Подобные результаты заставили ученых считать маршмеллоу-тест мощным показателем рационального самоконтроля: та же черта характера, которая позволяла маленькому ребенку отложить немедленное удовольствие ради будущей выгоды, помогала работать ради долгосрочного успеха — ставить большие награды в будущем выше, чем немедленное удовлетворение. Неудивительно, что вокруг этих исследований даже возникла своеобразная кустарная психологическая промышленность, которая призывала родителей и учителей прививать маленьким детям добродетель самоотречения, поскольку в будущем она позволит добиться больших успехов.

Однако все эти работы исходили из того, что пятнадцать минут ждать вторую зефирку — рациональное решение, а тут же съесть одну — заблуждение. Но так ли это?

Ждать второй сладости — хорошая идея только в том случае, если мы верим, что мир надежен и обещанную награду нам действительно дадут. Но если окружающий мир непредсказуем и вы не можете верить людям на слово, лучше всего съесть лакомство, пока еще есть шанс.

В интересном исследовании — возглавляла его детский психолог с очень подходящей к случаю фамилией Селест Кидд — проверили, учитывают ли дети непредсказуемость обстановки, когда проходят подобное тестирование[216].

В эксперименте Кидд детям предлагали стандартную зефирную дилемму. Но перед этим они общались либо с надежным, либо с ненадежным взрослым. Перед прохождением теста каждому ребенку предлагали еще одно задание — нарисовать карандашами узор на листке бумаги. В начале задания на столе лежали старые, потрепанные карандаши. Экспериментатор говорил, что можно рисовать ими, но если пару минут подождать, то из другой комнаты принесут новый набор.

Когда дети общались с надежным экспериментатором, то вскоре им действительно приносили новые карандаши. Но если детям выпадал ненадежный взрослый, то он возвращался с пустыми руками, извинялся и говорил, что придется рисовать старыми карандашами.

После рисования детям предлагали пройти стандартный маршмеллоу-тест. Но в поведении двух групп обнаружилась поразительная разница. Из тех детей, которые общались с надежным экспериментатором — тем, который выполнил обещание, — 64% прождали пятнадцать минут и получили второе лакомство, а в среднем детям из этой группы удавалось продержаться примерно двенадцать минут. При этом почти все дети (93%), общавшиеся с ненадежным экспериментатором, решили съесть маршмеллоу до срока и отказаться от дополнительной награды: они ждали в среднем около трех минут, прежде чем приступить к еде. Эта закономерность показывает, что человеческий мозг — даже маленького ребенка — чувствителен к стабильности окружающей среды и пользуется этими данными для принятия решений и последующих действий.

Кидд и ее коллеги предположили, что эта чувствительность к непредсказуемости среды имеет важные последствия и в реальном мире, поскольку все мы получаем разную «диету» из стабильности и волатильности.

В своей статье авторы предложили читателям представить, как живется малышу в приюте для бездомных. Обстановка очень ненадежная, отчаявшиеся люди пытаются урвать хоть маленький кусочек. Ребенок вполне может привыкнуть к идее, что более сильные, злые или изворотливые могут у него что-то отнять, а если он оставит игрушку в одном месте, то может ее там не найти, когда вернется. Для ребенка, привыкшего к такому окружающему миру, ждать появления второй зефирки нерационально.

Большинству из нас повезло: мы росли в более стабильной обстановке, чем в примере, приведенном Кидд. Но даже в этом случае нужно понимать, что все мы находимся в той или иной точке континуума воспринимаемой стабильности или нестабильности. Как предполагает Кидд, переживаемая и ожидаемая стабильность во многом могут зависеть от социальных и экономических факторов. Если вы богаты, ваш жизненный опыт в целом более стабилен: надежная работа и банковский счет отчасти защитят вас от самых сильных жизненных ветров. Но если вы бедны или у вас нет стабильной работы, ваш мир более волатилен — все может меняться каждую неделю и даже каждый день. Сейчас у вас много денег в кошельке, но кто знает, сколько смен вам поставит руководитель на следующей неделе? А если у вас денег и так немного, то финансовый шок — например, поломка бойлера или ремонт машины — может заставить вас выбирать: лишний раз поесть или расплатиться по счетам.

Строить планы и проекты на далекое будущее легко, если опыт говорит вам, что мир безопасен. Но рассчитывать на обещанное будущее кажется откровенной дуростью, когда прошлый опыт говорит вам, что предсказывать даже на неделю вперед бесполезно, не говоря о следующем годе или десятилетии.

Но материальные обстоятельства — всего лишь один из факторов, который влияет на восприятие — и, соответственно, ожидание — нестабильности мира. В конце концов, богатство не может защитить вас от личной трагедии — или геополитических вихрей, после которых вы оказываетесь жителем чужой страны. У каждого из нас есть своя коллекция переживаний, которая заставляет нас формировать представления о стабильности или волатильности мира. И они — хранящиеся в довольно высокоуровневых системах мозга — влияют на то, насколько мы доверяем своим внутренним моделям мира, на то, как мы воспринимаем обстановку, и на то, насколько мы готовы изменить мнение.

В культовом научно-фантастическом фильме «Матрица» (1999) главный герой Нео начинает подозревать, что знакомый мир, в котором он обитает, на самом деле не такой, каким кажется. После серии странных событий и знакомств он встречается с таинственным Морфеусом, который предлагает ему принять одну из двух таблеток: красную или синюю. Если Нео примет синюю таблетку, то навсегда забудет о своих странных подозрениях и вернется к знакомой жизни. Но если красную, то с его глаз спадут шоры и он увидит, насколько странна реальность на самом деле. С пафосом, уместным только в научной фантастике, Морфеус говорит: «После этого назад дороги нет. Примешь синюю таблетку — история окончена, ты просыпаешься в своей постели и дальше веришь чему хочешь. Примешь красную — останешься в Стране чудес, и я покажу тебе, насколько глубока кроличья нора».

Конечно, поскольку это кино, Нео принимает красную таблетку. Его выбрасывает из комфортной реальности, и он узнает правду: он живет внутри симуляции в антиутопическом будущем, где люди пребывают в рабстве у злых машин и служат источником энергии для их батарей. Его прежнее мировоззрение разрушено, а новое приходится создавать с нуля.

Синяя и красная таблетки в «Матрице» — конечно, всего лишь удобный двигатель сюжета. А у нас все-таки книга о научных фактах, а не фантастике. Но, что забавно, механизмы разума и мозга, о которых я рассказываю в этой главе, могут дать нам представление о том, откуда могли бы взяться настоящие синие и красные таблетки. Если в мозге есть система, отвечающая за то, насколько мы доверяем своим действующим моделям мироустройства, то можно представить, что вмешательство в работу этой системы способно повлиять на наше доверие существующим гипотезам и готовность нашего ума к сдвигу парадигмы — будете ли вы цепляться за то, во что уже верите, или позволите себе прыгнуть в кроличью нору.

Ключевая роль в этой истории принадлежит норадреналину. Это вещество, как и дофамин, играет в мозге роль нейромедиатора. Сердце норадреналиновой системы мозга — глубокое ядро, названное голубым пятном. Отростки этого ядра тянутся к самым дальним закоулкам мозга, давая системе глобальные полномочия: она управляет движением нейронных сигналов и контролирует уровень внимания, с которым мозг относится к новым сигналам из внешнего мира.

Норадреналиновая система, похоже, играет конкретную роль в отслеживании стабильности и волатильности мира[217]. В частности, она отслеживает нестабильность — и когда происходит что-то неожиданное или обстановка кажется непредсказуемой, срабатывает голубое пятно, заливая мозг норадреналином. В результате этой модуляции входящие сигналы из окружающего мира получают больший вес, так что новым данным оказывается легче встроиться в наши внутренние модели, когда мир кажется слишком неопределенным или переменчивым.

Итак, норадреналин может служить ключевым нейрохимическим механизмом для метаобучения: если его концентрация растет, когда мир кажется непредсказуемым, а сам он позволяет входящим сигналам «перебивать» предсказания, идущие сверху вниз, то получается, что от этого вещества зависит, насколько твердо мы придерживаемся своих прежних теорий и как быстро формируем новые.

Но если это правда и норадреналин нужен для того, чтобы кодировать сиюминутные представления мозга о волатильности мира, прямые манипуляции этим веществом — например, с помощью препаратов — должны влиять и на то, насколько мы доверяем существующим моделям мироустройства и готовы их менять. И недавние исследования это подтверждают.

Одно из лекарств, заинтересовавших ученых, — пропранолол[218]. Его обычно прописывают для лечения острых приступов тревожности и паники. Еще его часто назначают для борьбы с некоторыми формами тревожности вроде боязни сцены — например, перед важной презентацией, чтобы успокоить нервы.

Пропранолол оказывает различные эффекты на разные органы, но, помимо прочего, это антагонист норадреналиновой системы. Это лекарство притупляет норадреналиновые сигналы в мозге.

Не забывайте: мы сейчас обсуждаем гипотезу, что уровень норадреналина в мозге определяет, насколько нестабильным или ненадежным мозг считает окружающий мир. Если это так, то лекарства, снижающие уровень норадреналина, должны с помощью химических механизмов вызывать чувство, будто мир стал более стабильным. Это, в свою очередь, должно заставить мозг больше доверять привычным моделям, что способствует доминированию существующих парадигм и игнорированию противоречащих им данных. Очень напоминает синюю таблетку из «Матрицы».

Изящный эксперимент Ребекки Лоусон (ныне работает в Кембриджском университете) показал, что пропранолол обладает именно таким эффектом[219]. Участники ее исследования принимали перцептуальные решения, отвечая на вопрос, что было изображено на мелькнувшей на несколько мгновений картинке: лицо или дом. Иногда данные были искажены визуальными шумами, из-за чего ответить на вопрос становилось еще труднее. И, что важно, перед появлением каждого изображения участники слышали краткий гудок. Высота звука давала подсказку, что именно, скорее всего, появится на следующем искаженном изображении. И участники могли выдвигать вероятностные гипотезы о том, что они, скорее всего, увидят, а эти предсказания, в свою очередь, влияли на выводы о том, что они видели.

Но такую интеграцию между входящими данными и ожиданиями изменил пропранолол. После приема препарата, снизившего уровень норадреналина, испытуемые проявили преувеличенную склонность полагаться на имеющиеся знания, принимая перцептуальное решение. Их предположения о том, что они видят, в большей степени формировались ожиданиями, словно они начали больше полагаться на предсказательную систему мозга в своем восприятии окружающего мира.

Как и предполагала теория, преувеличенное доверие к имеющимся предсказаниям сопровождается сравнительным игнорированием аномальных данных, полученных из окружающего мира. При снижении уровня норадреналина препаратом внутренние модели становятся более упрямыми — и больше доверяют ожиданиям, даже если входящие данные им противоречат.

Ученые продемонстрировали это, периодически перемешивая сигналы: гудок, который ранее сообщал о появлении лица, вдруг начинал ассоциироваться с изображением дома. Ученые обнаружили, что со сниженным уровнем норадреналина предсказания были не только сильными, но и упрямыми. Участники, принявшие препарат, медленнее корректировали свои ожидания даже после того, как обстановка на самом деле менялась, — как будто считали, что их старые предсказания все равно работают.

Этот результат полностью соответствует идее, что норадреналин контролирует наше доверие к существующим моделям мира[220]. А еще он способен объяснить, почему пропранолол вдобавок облегчает чувство тревоги.

Обычно эффективность препарата как противотревожного средства связывают с эффектом, который он оказывает на физические симптомы, например, на время замедляет учащенное сердцебиение. В этом я не сомневаюсь. Но вспомните идею, которую мы обсуждали ранее: избыточная тревожность порой связана с избытком сигналов о неуверенности и нестабильности в мозге. Если это правда, то препарат, подавляющий норадреналиновую систему, может заодно подавлять и нейрохимические сигналы непредсказуемости. Соответственно, можно предположить, что тревога ненадолго отступает, потому что лекарство с помощью химических механизмов вызывает чувство, будто мир — стабильное и понятное место.

Но этими же нейромедиаторами можно манипулировать и наоборот. В этом смысле из лекарств наиболее интересен препарат, который часто прописывают для борьбы с симптомами синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), но фармакологические свойства делают его еще и инструментом для ученых, которые изучают нейрохимические механизмы обучения и предсказания.

Пропранолол подавляет норадреналиновые сигналы в мозге, а препарат против СДВГ усиливает их. Если уровень норадреналина связан с представлением вашего мозга о том, насколько стабилен мир, можно предположить, что при повышении уровня этого нейромедиатора мозг перейдет в противоположное состояние и начнет считать, будто мир изменчив и непредсказуем. Если пропранолол можно считать «синей таблеткой», то препарат против СДВГ, пожалуй, допустимо назвать «красной».

Дальнейшие эксперименты с влиянием препаратов на обучаемость и прогнозирование подтвердили теорию. В одном исследовании, проведенном Дженнифер Кук, прием препарата против СДВГ сопровождал решение задачи, похожей на «игру в прятки»[221]. Как и в предыдущих описанных экспериментах, участники должны были угадать, за какой фигурой спрятана небольшая награда; во время игры наблюдались как стабильные периоды, когда фигура, за которой находится награда, почти не менялась, так и волатильные, когда награду часто «перепрятывали».

Как вы помните, правильное решение задачи — адаптировать свою обучаемость к изменчивости обстановки: когда все стабильно, вам нужно дольше придерживаться прежних прогнозов, но вы должны быть готовы обновить свою стратегию и исследовать другие возможности, когда мир начинает казаться более изменчивым.

Джен и ее коллеги совершили интригующее открытие: повышение уровня норадреналина повышает умственную адаптивность. Когда обстановка становилась нестабильной, участники, принимавшие препарат против СДВГ, лучше адаптировались к этой волатильности и быстрее меняли свои прогнозы, заметив первые признаки перемен.

Этот эффект на вид противоположен эффекту пропранолола. Его прием (и снижение уровня норадреналина) заставлял участников вести себя так, словно мир стал более стабильным и предсказуемым. Они перестали менять прогнозы, предпочитая старые шаблоны.

А прием препарата, усиливающего норадреналиновые сигналы, делает мозг более чувствительным к вариативности непредсказуемого мира, благодаря чему он быстро меняет прогнозы, когда все начинает казаться ненадежным. Все это вполне соответствует идее, что норадреналин действительно играет главную роль в балансировке между нашими априорными ожиданиями и тем, что мир действительно нам говорит.

Эту простую историю о норадреналине, скорее всего, придется рано или поздно пересмотреть. Да, препарат против СДВГ влияет на его уровень в мозге, но воздействует он и на уровень других нейромедиаторов — например, дофамина[222].

Но даже если точные детали нейрохимической истории окажутся сложнее, результаты исследований уже сейчас сообщают нам важную информацию. Красная и синяя таблетки из «Матрицы» выглядят дикой научной фантастикой — и, собственно, таковой и являются. Но у нас уже сейчас есть таблетки — возможно, даже в вашей аптечке, — которые (пусть и намного менее заметно) могут манипулировать предсказательными механизмами мозга. Кажется вполне реалистичным даже предположение, что новые достижения науки в будущем позволят нам еще сильнее вмешиваться в процесс генерации теорий в мозге. Но если бы действительно существовало лекарство, которое способно изменить предсказательные процессы в мозге, захотели бы вы его принять? Хотите проглотить таблетку, которая усилит вашу уверенность во всем, что, как вам кажется, вы знаете? Или такую, которая вообще отключит предсказательную систему мозга и поможет вам сменить парадигму мышления?

Во многих идеологических и философских системах красной нитью проходит идея, что человеческий разум — своеобразная клетка, которая мешает нам видеть реальность такой, какова она на самом деле. Вот что писал Уильям Блейк: «Если бы каналы, через кои наши чувства воспринимают окружающий мир, были расчищены, то все сущее предстало бы перед человеком в своем истинном виде, то есть как бесконечная субстанция. А пока что человек уходит в себя все глубже и глубже, и весь сущий мир он может видеть лишь сквозь узкие щели в своей пещере»[223].

Эта идея часто всплывает и в описаниях мистического или духовного опыта, пережитого под различными воздействиями. Апофеозом жанра, пожалуй, можно считать «Двери восприятия» Олдоса Хаксли (1954)[224], где тот описывает преображение своего разума в ходе «путешествия». Вместо мира знакомых, понятных предметов он, как считал, был способен воспринимать истинную природу вещей, впервые смотря на них неискушенным взглядом. Глядя на вазу, стоявшую на столе, он утверждал, что смотрит не на необычную цветочную композицию, а на то, что Адам видел в день своего сотворения, — чудо нагого существования.

Этот контакт с нагим существованием кажется очень глубоким. Но нам не стоит всерьез воспринимать цветастый рассказ одного любителя изменения сознания. В конце концов, через несколько страниц Хаксли уже рассказывает, как ему кажется, что он видит лицо Бога в складке своих брюк.

И Блейк, и Хаксли разделяют общую идею: человеческий разум сам создает для себя завесу, которая скрывает от нас некую истинную реальность. Эти двое наверняка предложили бы нам ослабить влияние существующих моделей мироустройства на ваше мышление: настроить мозг на «настоящие» сигналы из окружающего мира, ослабить хватку предвзятых теорий, позволить нашему внутреннему миру измениться. Мы должны стремиться отбросить эту завесу, выползти из пещеры и избавиться от иллюзий, созданных для нас мозгом.

Возможно, это вполне естественное желание. В конце концов, я не раз говорил вам, что, завернувшись в кокон из полезных, но неверных теорий, наш мозг становится жертвой ошибок восприятия и неверных концепций. Смотря на мир сквозь пачку ложных фильтров, вы будете видеть галлюцинации, оторванные от базовых истин.

Но это не значит, что нужно отключить предсказательную систему мозга. В конце концов, из этой главы вы узнали, какой была бы наша умственная жизнь, если бы мозг слишком поспешно отбрасывал сформировавшиеся теории, а парадигмы в нашем уме постоянно менялись.

Написав, что чистый разум видел бы все бесконечным, Блейк идеально диагностировал проблему. Мы, связанные существа, неспособны осмыслить ненадежный, неоднозначный мир, основываясь только на входящих данных. Сигналы, которые мы получаем от окружения, совместимы с бесконечным числом возможностей. Единственный шанс отделить сигнал от шума мы получим, если начнем смотреть на мир сквозь призму какой-то модели.

Отбросить оковы устоявшихся моделей мировосприятия кажется заманчивой идеей, но когда мы слишком легко отмахиваемся от прогнозов мозга, нас подстерегает опасность совсем другого рода. Да, адаптироваться к нестабильному миру полезно. Но если полностью оторваться от сформированных теорий, то внутренний мир станет крайне шатким. Отказавшись верить в прогнозы мозга, мы можем начать верить в неправдоподобное. Более того, если мы слишком легко отринем предсказания и гипотезы, выдвигаемые мозгом, то вовсе не обретем безмятежность и покой, подобные нирване. Если позволять парадигмам мозга быстро и резко меняться, мы можем погрузиться в пучины тревоги, оставшись один на один с нестабильной реальностью, которую больше не можем воспринимать с уверенностью.

В словах Уильяма Блейка есть зерно истины. Двери нашего восприятия действительно мутны и переливчаты — и окрашены теориями и моделями, созданными мозгом. Но если нейробиологические данные о волатильности чему-то нас и учат, так это тому, что, очистив каналы восприятия от всех этих моделей, мы не станем видеть лучше. Возможно, иногда реальность мы наблюдаем сквозь туманные призмы, созданные нашим разумом, но «нефильтрованного» зрения не существует: без фильтров мы неспособны ничего воспринимать в принципе.