Матурана и Бэйтсон

Отказ Матураны от идеи о том, что познание включает ментальное отображение независимого мира, служит ключевым различием между его концепцией процесса познания и теорией Грегори Бэйтсона. Матурана и Бэйтсон, практически одновременно и независимо друг от друга, пришли к революционной идее отождествления процесса познания с процессом жизни24. Но они подошли к ней с совершенно разных сторон: Бэйтсон основывался на своем глубоком интуитивном понимании природы разума и жизни, подкрепленном тщательными наблюдениями над живым миром; Матурану вели его попытки определить — на основе нейробиологических исследований — паттерн организации, присущий всем живым системам.

Бэйтсон, работая в одиночку, годами оттачивал свои «критерии ментального процесса», но так и не развил их в теорию живых систем. Матурана, в противоположность ему, сотрудничал с другими учеными в разработке теории организации живого, которая обеспечила теоретическую основу для понимания процесса познания как процесса жизни. Как отмечает в своей обширной статье «Понять Бэйтсона и Матурану» исследователь социальной сферы Пол Делл, Бэйтсон сосредоточился исключительно на эпистемологии (природе знания) в ущерб онтологии (природе бытия):

Для Бэйтсона онтология остается «нехоженой дорогой»... У эпистемологии Бейтсона нет онтологии, которая могла бы стать ее основанием... Я убежден, что труды Матураны содержат как раз ту онтологию, которую Бэйтсон так и не разработал25.

Изучение бэйтсоновских критериев ментального процесса показывает, что они распространяются как на структуру, так и на паттерны живых систем; возможно, из-за этого многие ученики Бэйтсона находили их достаточно сложными для понимания. Внимательный анализ этих критериев выявляет также заложенное в их основу верование, что познание сводится к ментальному отображению объективных характеристик мира в познающей системе26.

Бэйтсон и Матурана, независимо друг от друга, разработали революционную концепцию разума, основанную на кибернетике. Бэйтсон способствовал развитию этой традиции еще в 40-е годы. Возможно, именно его увлечение кибернетическими идеями в период их становления привело к тому, что Бэйтсону так и не удалось выйти за пределы компьютерной модели познания. Матурана же, в отличие от него, отказался от этой модели и разработал теорию, в которой познание рассматривается как акт «сотворения мира», а сознание — как феномен, тесно связанный с языком и абстрактным мышлением.

Пересмотр компьютерной модели

На предыдущих страницах я неоднократно подчеркивал различия между теорией Сантьяго и компьютерной моделью познания, разработанной в рамках кибернетики. Теперь было бы полезно еще раз взглянуть на компьютеры в свете нашего нового понимания познания, чтобы развеять дымку недоразумений, окутывающую «компьютерный интеллект».

Компьютер обрабатывает информацию. Это означает, что он манипулирует символами на основе определенных правил. Символы представляют собой определенные элементы, загружаемые в компьютер извне; в ходе обработки информации изменений в структуре машины не происходит. Физическая структура компьютера неизменна, она определена замыслом разработчика и конструкцией.

Нервная система живого организма функционирует существенно иначе. Как мы видели, она взаимодействует со своим окружением, постоянно изменяя свою структуру таким образом, что в каждый определенный момент ее физическая структура является записью предыдущих структурных изменений. Нервная система не обрабатывает информацию из внешнего мира, но, наоборот, творит некий мир в процессе познания.

В человеческом познании используется язык и абстрактное мышление и, следовательно, символы и ментальные отображения; но абстрактная мысль — это лишь малая часть человеческого познания, и, вообще говоря, она не служит основой для наших повседневных решений и действий. Человеческие решения никогда не бывают в полной мере рациональными, зато всегда окрашены эмоциями; человеческая мысль всегда погружена в телесные ощущения и процессы, которые вносят свой вклад в полный спектр познания.

В книге «Компьютеры и познание» исследователи компьютеров Терри Уиноград и Фернандо Флорес подчеркивают, что рациональная мысль отфильтровывает и отбрасывает подавляющую часть когнитивного спектра и тем самым вызывает «слепоту абстракции». Подобно шорам, термины, принятые нами для самовыражения, ограничивают диапазон нашего взгляда на мир. В компьютерной программе, как поясняют Уиноград и Флорес, различные цели и задачи формулируются в терминах ограниченного набора объектов, свойств и операций; этот набор и воплощает ту слепоту, которая приходит вместе с абстракциями, необходимыми для создания программ. Однако:

Существуют ограниченные типы задач, в которых эта слепота не исключает достаточно разумного поведения. Например, многие игры предполагают прямое применение... таких программ, которые позволяют переигрывать соперника-человека... Это те области, в которых идентификация требуемых характеристик весьма прямолинейна, а природа решений имеет четкий и ясный характер27.

Большая путаница вызвана тем, что компьютерщики используют слова «интеллект», «память» и «язык» для описания компьютеров, тем самым как бы уравнивая эти понятия с человеческими феноменами, хорошо известными из повседневного опыта. Это серьезная ошибка. Например, самая суть разума заключается в том, чтобы действовать наилучшим образом в условиях неопределенной проблемы и неочевидных решений. Разумное человеческое поведение в таких ситуациях основано на здравом смысле, накопленном из жизненного опыта. Здравый смысл, однако, недоступен компьютерам из-за слепоты абстракции и неизбежной ограниченности формальных операций; поэтому и невозможно запрограммировать компьютер на разумность28.

Одновременно с идеей искусственного интеллекта появился и великий соблазн запрограммировать компьютер на понимание человеческого языка. Однако после нескольких десятилетий тщетной работы над этой проблемой изобретатели АИ (автоматического интерпретатора) начинают понимать, что все их усилия обречены на неудачу: компьютерам не дано в более или менее достаточной степени понять человеческий язык29. Причина в том, что язык вложен в паутину социальных и культурных условностей, которая содержит и негласный контекст смысла. Мы понимаем этот контекст, потому что он эквивалентен нашему здравому смыслу, но компьютер нельзя запрограммировать на здравый смысл и, следовательно, на понимание языка.

Это положение может быть проиллюстрировано множеством простых примеров, вроде текста, приведенного Терри Уиноградом: «Томми только что подарили новый набор кубиков. Он как раз открывал коробку, когда вошел Джимми». Как поясняет Уиноград, компьютер ни за что не догадается, что лежит в коробке, мы же сразу предполагаем, что в ней лежат новые кубики Томми. Мы-то знаем, что подарки обычно приносят в коробках и что самое естественное в этом случае — открыть коробку. И, что еще более важно, мы полагаем, что два предложения в тексте взаимосвязаны, тогда как компьютер не видит смысла в том, чтобы связывать коробку с кубиками. Другими словами, наша интерпретация этого простого текста основана на некоторых связанных со здравым смыслом предположениях и ожиданиях, недоступных компьютеру30.

Тот факт, что компьютер не может понять язык, отнюдь не означает, что он не может быть запрограммирован на распознавание простых лингвистических структур и манипуляции с ними. Действительно, в последние годы в этой области был достигнут значительный прогресс. Сегодня компьютер может распознавать несколько сотен слов и фраз, и этот базовый словарь продолжает расширяться. Так, машины все чаще используются для взаимодействия с людьми посредством структур человеческого языка и выполнения ограниченного круга заданий. Например, я могу позвонить в свой банк и запросить информацию о моем текущем счете; компьютер, если он получит также особый кодовый сигнал, сообщит мне состояние баланса, номера и суммы последних выплат и вкладов и т. п. Такое взаимодействие, предполагающее комбинацию простых произнесенных слов с набранным кодовым номером, очень удобно и полезно; но из этого вовсе не следует, что банковский компьютер понимает человеческий язык.

К сожалению, налицо поразительный диссонанс между критическими оценками АИ и радужными проектами компьютерной индустрии (последние явно мотивированы коммерческими интересами). Новейшая волна самых восторженных обещаний исходит от так называемого «проекта пятого поколения», запущенного в Японии. Анализ его грандиозных планов показывает, тем не менее, что они не более реальны, чем аналогичные предыдущие проекты, хотя вполне вероятно, что в рамках программы будет создано немало полезных побочных продуктов31.

Центральной идеей проекта пятого поколения и других подобных исследовательских программ служит разработка так называемых «экспертных систем», ориентированных на то, чтобы соперничать с экспертами-людьми в решении определенных задач. Здесь мы опять сталкиваемся с неудачным использованием терминологии. Как отмечают Уиноград и Флорес:

Называть программу «экспертом» — значит вводить в заблуждение точно так же, как и называть ее «разумной» или говорить, что она «понимает». Такое неадекватное представление может быть полезным для тех, кто пытается обеспечить финансирование своих исследований или продавать подобные программы, но оно может вызвать .необоснованные ожидания у тех, кто пытается их использовать32.

В середине 80-х философ Хьюберт Дрейфус и исследователь компьютеров Стюарт Дрейфус предприняли тщательное исследование экспертизы, проводимой людьми, и сопоставили ее с компьютерными экспертными системами. Вот что они обнаружили:

...следует расстаться с традиционным убеждением, что новичок учится на частных случаях и лишь по мере приобретения профессионального мастерства начинает абстрагировать и усваивать все более тонкие законы... Приобретение мастерства происходит как раз в противоположном направлении — от абстрактных законов к особым случаям. Похоже, что новичок делает умозаключения, используя законы и факты точно так же, как и эвристически запрограммированный компьютер, однако при наличии таланта и с приобретением соответствующего опыта новичок превращается в эксперта, который интуитивно видит, что нужно делать, не пользуясь законами33.

Это замечание показывает, почему экспертные системы никогда не достигают уровня экспертов-людей: последние действуют не по жесткой системе правил, а на основе интуитивного восприятия всей совокупности фактов. Дрейфус и Дрейфус отмечают также, что экспертные системы практически проектируются на основе опроса экспертов-людей, владеющих знанием соответствующих правил. Когда это делается, эксперты чаще всего формулируют те законы, которые запомнили со времен ученичества, но перестали использовать, став профессиональными экспертами. Если эти законы ввести в компьютер, результирующая экспертная система будет копировать новичка, но никогда не сможет соперничать с настоящим экспертом.

Когнитивная иммунология

Вероятно, наиболее важные практические применения теория Сантьяго нашла в нейробиологии и иммунологии. Как уже отмечалось, новый t взгляд на познание существенно проясняет загадку вековой давности о взаимосвязи между разумом и мозгом. Разум представляет собой не вещь, а процесс — процесс познания, тождественный процессу жизни. 1озг является специфической структурой, с помощью которой этот процесс осуществляется. Таким образом, взаимосвязь между разумом и мозгом — это взаимосвязь между процессом и структурой.

Мозг никоим образом не является единственной структурой, вовлеченной в процесс познания. Становится все более очевидным, что иммунная система человека, равно как и других позвоночных, представляет собой сеть не менее сложную и переплетенную, чем нервная система, и выполняет не менее важные координирующие функции. Классическая иммунология рассматривает иммунную систему как защитную систему тела, направленную вовне; ее часто описывают с помощью военных метафор — армии белых кровяных клеток, генералов, солдат и т. д. Последние открытия Франциско Варелы и его коллег из Парижского университета бросают серьезный вызов этой концепции34. Сегодня многие исследователи убеждены, что классический подход с его военными метафорами был одним из главных камней преткновения на пути к разгадке автоиммунных заболеваний, таких, как СПИД.

В отличие от нервной системы, сосредоточенной и связанной через анатомические структуры, иммунная система рассеяна в лимфатической жидкости, проникающей в каждую отдельную ткань. Ее компоненты — класс клеток, именуемых лимфоцитами и широко известных как белые кровяные клетки, — очень быстро передвигаются и вступают в химические связи друг с другом. Лимфоциты представляют собой группу на редкость разнообразных клеток. Каждый их тип отличается особыми молекулярными маркерами — антителами, которые выступают над поверхностью этих клеток. Человеческое тело содержит миллиарды белых кровяных клеток различного типа, которые обладают чрезвычайной способностью химически связывать любой молекулярный профиль в окружающей их среде.

Согласно традиционной иммунологии, лимфоциты обнаруживают вторгшийся агент, антитела прикрепляются к нему и таким образом его нейтрализуют. Такая последовательность означает, что белые кровяные клетки распознают чужие молекулярные профили. Более детальные исследования показывают, что этот процесс предполагает также некоторую форму обучения и запоминания. В классической иммунологии, однако, такие представления используют чисто метафорически, не связывая их с каким-либо реальным когнитивным процессом.

Недавние исследования показали, что в нормальных условиях антитела, циркулирующие во всем теле, прикрепляются ко многим (если не ко всем) типам клеток, включая и самих себя. Вся система скорее напоминает сеть, множество людей, разговаривающих между собой, но не воинов, высматривающих врага. Постепенно иммунологи были вынуждены изменить свое представление, смещаясь от иммунной системы к иммунной сети.

Этот сдвиг представлений оказался серьезной проблемой для классической школы. Если иммунная система — это сеть, компоненты которой связываются друг с другом, и если антитела призваны уничтожать то, с чем они связываются, то выходит, что мы должны разрушать сами себя. Очевидно, что мы этого не делаем. Похоже, что иммунная система все-таки способна отличать клетки собственного тела от чуждых агентов, себя от несебя. Но поскольку, по классической теории, распознать чуждый агент для антитела означает химически прикрепиться к нему и тем самым нейтрализовать его, то остается загадкой, каким образом иммунная система может распознавать собственные клетки, не нейтрализуя их, т. е. не разрушая их функционально.

Более того, с традиционной точки зрения, иммунная система может развиваться только тогда, когда происходят внешние возмущения, на которые она реагирует. Если нет атак, антитела не развиваются. Последние эксперименты показали, однако, что животные, полностью защищенные от болезнетворных агентов, все же развивают полноценную иммунную систему. С новой точки зрения, это вполне естественно, поскольку основная задача иммунной системы состоит не в том, чтобы реагировать на внешние угрозы, а в том, чтобы обеспечивать собственную устойчивость35.

Варела и его коллеги считают, что иммунную систему следует понимать как автономную когнитивную сеть, которая отвечает за «молекулярную идентичность» тела. Взаимодействуя друг с другом и с другими клетками тела, лимфоциты непрерывно регулируют количество клеток и их молекулярные профили. Иммунная система не просто реагирует на чуждые агенты, но обслуживает важную функцию регулирования клеточного и молекулярного репертуара организма. Как поясняют Франциско Варела и иммунолог Антонио Кутиньо: «Тесный союз иммунной системы и тела позволяет телу поддерживать гибкую и пластичную идентичность на протяжении всей его жизни и реагировать на многочисленные внешние возмущения»36.

Согласно теории Сантьяго, когнитивная деятельность иммунной системы обусловлена ее структурным сопряжением с окружающей средой. Когда чуждые молекулы проникают в тело, они вызывают возмущения в иммунной сети, запуская структурные изменения. Результирующая реакция состоит не в автоматическом разрушении чуждых молекул, но в регулировании их уровня в контексте других регулирующих механизмов системы. Реакция может быть различной: она зависит от состояния всей системы.

Когда иммунологи вводят в организм большие объемы чуждого агента, как это делается в стандартных экспериментах над животными, иммунная система дает массированный защитный ответ, описанный в классической теории. Однако, замечают Варела и Кутиньо, это в высшей степени искусственная лабораторная ситуация. В своей естественной окружающей среде животное не получает больших порций вредоносных веществ. Малые количества, которые действительно проникают в тело, естественным образом включаются в текущую регуляторную деятельность иммунной сети.

С пониманием иммунной системы как когнитивной, самоорганизующейся и саморегулирующей сети тайна различения «свой— чужой» легко раскрывается. Иммунная система не делит клетки на свои и чужие (такое разделение ей и не требуется), поскольку и те и другие являются объектами регулирующих процессов. Тем не менее, если вторжение чуждых агентов оказывается настолько массированным, что они не могут быть включены в регулирующую сеть, как, например, в случае инфекции, они приводят в действие специфические механизмы иммунной системы, которые формируют защитную реакцию.

Исследования показали, что широко известный иммунный ответ такого рода включает квазиавтоматические механизмы, практически независимые от когнитивной деятельности сети37. По традиции, иммунология имела дело исключительно с такой «рефлекторной» иммунной деятельностью. Ограничиться этими исследованиями все равно, как если бы мы ограничили исследование мозга изучением рефлексов. Защитная иммунная деятельность очень важна, но в свете новых воззрений она являет собой лишь второстепенную функцию когнитивной деятельности иммунной системы, сосредоточенной преимущественно на внутренних процессах и поддерживающей молекулярную идентичность тела.

Область когнитивной иммунологии пока еще переживает период становления, и самоорганизующие свойства иммунных сетей поняты далеко не до конца. Тем не менее некоторые ученые, проявляющие активность в этой новой сфере исследований, уже стали задумываться над многообещающими клиническими применениями в области лечения автоиммунных заболеваний38. Вероятно, терапевтические стратегии будущего будут основаны на понимании того, что автоиммунные заболевания отражают нарушения в функционировании иммунной сети. Эти стратегии, возможно, будут опираться на новые технологии, призванные укрепить сеть, восстанавливая ее связность.

Такие технологии, однако, потребуют гораздо более глубокого понимания богатой динамики иммунных сетей, прежде чем их можно будет эффективно применять. В будущем открытия когнитивной иммунологии обещают стать исключительно важными для всей сферы здравоохранения и медицины. По мнению Варелы, утонченный психосоматический взгляд на здоровье («разум-тело») не сможет развиваться, пока мы не привыкнем понимать нервную и иммунную системы как две взаимодействующие когнитивные системы, как два «мозга» в непрерывном диалоге39.

Отказ Матураны от идеи о том, что познание включает ментальное отображение независимого мира, служит ключевым различием между его концепцией процесса познания и теорией Грегори Бэйтсона. Матурана и Бэйтсон, практически одновременно и независимо друг от друга, пришли к революционной идее отождествления процесса познания с процессом жизни24. Но они подошли к ней с совершенно разных сторон: Бэйтсон основывался на своем глубоком интуитивном понимании природы разума и жизни, подкрепленном тщательными наблюдениями над живым миром; Матурану вели его попытки определить — на основе нейробиологических исследований — паттерн организации, присущий всем живым системам.

Бэйтсон, работая в одиночку, годами оттачивал свои «критерии ментального процесса», но так и не развил их в теорию живых систем. Матурана, в противоположность ему, сотрудничал с другими учеными в разработке теории организации живого, которая обеспечила теоретическую основу для понимания процесса познания как процесса жизни. Как отмечает в своей обширной статье «Понять Бэйтсона и Матурану» исследователь социальной сферы Пол Делл, Бэйтсон сосредоточился исключительно на эпистемологии (природе знания) в ущерб онтологии (природе бытия):

Для Бэйтсона онтология остается «нехоженой дорогой»... У эпистемологии Бейтсона нет онтологии, которая могла бы стать ее основанием... Я убежден, что труды Матураны содержат как раз ту онтологию, которую Бэйтсон так и не разработал25.

Изучение бэйтсоновских критериев ментального процесса показывает, что они распространяются как на структуру, так и на паттерны живых систем; возможно, из-за этого многие ученики Бэйтсона находили их достаточно сложными для понимания. Внимательный анализ этих критериев выявляет также заложенное в их основу верование, что познание сводится к ментальному отображению объективных характеристик мира в познающей системе26.

Бэйтсон и Матурана, независимо друг от друга, разработали революционную концепцию разума, основанную на кибернетике. Бэйтсон способствовал развитию этой традиции еще в 40-е годы. Возможно, именно его увлечение кибернетическими идеями в период их становления привело к тому, что Бэйтсону так и не удалось выйти за пределы компьютерной модели познания. Матурана же, в отличие от него, отказался от этой модели и разработал теорию, в которой познание рассматривается как акт «сотворения мира», а сознание — как феномен, тесно связанный с языком и абстрактным мышлением.

Пересмотр компьютерной модели

На предыдущих страницах я неоднократно подчеркивал различия между теорией Сантьяго и компьютерной моделью познания, разработанной в рамках кибернетики. Теперь было бы полезно еще раз взглянуть на компьютеры в свете нашего нового понимания познания, чтобы развеять дымку недоразумений, окутывающую «компьютерный интеллект».

Компьютер обрабатывает информацию. Это означает, что он манипулирует символами на основе определенных правил. Символы представляют собой определенные элементы, загружаемые в компьютер извне; в ходе обработки информации изменений в структуре машины не происходит. Физическая структура компьютера неизменна, она определена замыслом разработчика и конструкцией.

Нервная система живого организма функционирует существенно иначе. Как мы видели, она взаимодействует со своим окружением, постоянно изменяя свою структуру таким образом, что в каждый определенный момент ее физическая структура является записью предыдущих структурных изменений. Нервная система не обрабатывает информацию из внешнего мира, но, наоборот, творит некий мир в процессе познания.

В человеческом познании используется язык и абстрактное мышление и, следовательно, символы и ментальные отображения; но абстрактная мысль — это лишь малая часть человеческого познания, и, вообще говоря, она не служит основой для наших повседневных решений и действий. Человеческие решения никогда не бывают в полной мере рациональными, зато всегда окрашены эмоциями; человеческая мысль всегда погружена в телесные ощущения и процессы, которые вносят свой вклад в полный спектр познания.

В книге «Компьютеры и познание» исследователи компьютеров Терри Уиноград и Фернандо Флорес подчеркивают, что рациональная мысль отфильтровывает и отбрасывает подавляющую часть когнитивного спектра и тем самым вызывает «слепоту абстракции». Подобно шорам, термины, принятые нами для самовыражения, ограничивают диапазон нашего взгляда на мир. В компьютерной программе, как поясняют Уиноград и Флорес, различные цели и задачи формулируются в терминах ограниченного набора объектов, свойств и операций; этот набор и воплощает ту слепоту, которая приходит вместе с абстракциями, необходимыми для создания программ. Однако:

Существуют ограниченные типы задач, в которых эта слепота не исключает достаточно разумного поведения. Например, многие игры предполагают прямое применение... таких программ, которые позволяют переигрывать соперника-человека... Это те области, в которых идентификация требуемых характеристик весьма прямолинейна, а природа решений имеет четкий и ясный характер27.

Большая путаница вызвана тем, что компьютерщики используют слова «интеллект», «память» и «язык» для описания компьютеров, тем самым как бы уравнивая эти понятия с человеческими феноменами, хорошо известными из повседневного опыта. Это серьезная ошибка. Например, самая суть разума заключается в том, чтобы действовать наилучшим образом в условиях неопределенной проблемы и неочевидных решений. Разумное человеческое поведение в таких ситуациях основано на здравом смысле, накопленном из жизненного опыта. Здравый смысл, однако, недоступен компьютерам из-за слепоты абстракции и неизбежной ограниченности формальных операций; поэтому и невозможно запрограммировать компьютер на разумность28.

Одновременно с идеей искусственного интеллекта появился и великий соблазн запрограммировать компьютер на понимание человеческого языка. Однако после нескольких десятилетий тщетной работы над этой проблемой изобретатели АИ (автоматического интерпретатора) начинают понимать, что все их усилия обречены на неудачу: компьютерам не дано в более или менее достаточной степени понять человеческий язык29. Причина в том, что язык вложен в паутину социальных и культурных условностей, которая содержит и негласный контекст смысла. Мы понимаем этот контекст, потому что он эквивалентен нашему здравому смыслу, но компьютер нельзя запрограммировать на здравый смысл и, следовательно, на понимание языка.

Это положение может быть проиллюстрировано множеством простых примеров, вроде текста, приведенного Терри Уиноградом: «Томми только что подарили новый набор кубиков. Он как раз открывал коробку, когда вошел Джимми». Как поясняет Уиноград, компьютер ни за что не догадается, что лежит в коробке, мы же сразу предполагаем, что в ней лежат новые кубики Томми. Мы-то знаем, что подарки обычно приносят в коробках и что самое естественное в этом случае — открыть коробку. И, что еще более важно, мы полагаем, что два предложения в тексте взаимосвязаны, тогда как компьютер не видит смысла в том, чтобы связывать коробку с кубиками. Другими словами, наша интерпретация этого простого текста основана на некоторых связанных со здравым смыслом предположениях и ожиданиях, недоступных компьютеру30.

Тот факт, что компьютер не может понять язык, отнюдь не означает, что он не может быть запрограммирован на распознавание простых лингвистических структур и манипуляции с ними. Действительно, в последние годы в этой области был достигнут значительный прогресс. Сегодня компьютер может распознавать несколько сотен слов и фраз, и этот базовый словарь продолжает расширяться. Так, машины все чаще используются для взаимодействия с людьми посредством структур человеческого языка и выполнения ограниченного круга заданий. Например, я могу позвонить в свой банк и запросить информацию о моем текущем счете; компьютер, если он получит также особый кодовый сигнал, сообщит мне состояние баланса, номера и суммы последних выплат и вкладов и т. п. Такое взаимодействие, предполагающее комбинацию простых произнесенных слов с набранным кодовым номером, очень удобно и полезно; но из этого вовсе не следует, что банковский компьютер понимает человеческий язык.

К сожалению, налицо поразительный диссонанс между критическими оценками АИ и радужными проектами компьютерной индустрии (последние явно мотивированы коммерческими интересами). Новейшая волна самых восторженных обещаний исходит от так называемого «проекта пятого поколения», запущенного в Японии. Анализ его грандиозных планов показывает, тем не менее, что они не более реальны, чем аналогичные предыдущие проекты, хотя вполне вероятно, что в рамках программы будет создано немало полезных побочных продуктов31.

Центральной идеей проекта пятого поколения и других подобных исследовательских программ служит разработка так называемых «экспертных систем», ориентированных на то, чтобы соперничать с экспертами-людьми в решении определенных задач. Здесь мы опять сталкиваемся с неудачным использованием терминологии. Как отмечают Уиноград и Флорес:

Называть программу «экспертом» — значит вводить в заблуждение точно так же, как и называть ее «разумной» или говорить, что она «понимает». Такое неадекватное представление может быть полезным для тех, кто пытается обеспечить финансирование своих исследований или продавать подобные программы, но оно может вызвать .необоснованные ожидания у тех, кто пытается их использовать32.

В середине 80-х философ Хьюберт Дрейфус и исследователь компьютеров Стюарт Дрейфус предприняли тщательное исследование экспертизы, проводимой людьми, и сопоставили ее с компьютерными экспертными системами. Вот что они обнаружили:

...следует расстаться с традиционным убеждением, что новичок учится на частных случаях и лишь по мере приобретения профессионального мастерства начинает абстрагировать и усваивать все более тонкие законы... Приобретение мастерства происходит как раз в противоположном направлении — от абстрактных законов к особым случаям. Похоже, что новичок делает умозаключения, используя законы и факты точно так же, как и эвристически запрограммированный компьютер, однако при наличии таланта и с приобретением соответствующего опыта новичок превращается в эксперта, который интуитивно видит, что нужно делать, не пользуясь законами33.

Это замечание показывает, почему экспертные системы никогда не достигают уровня экспертов-людей: последние действуют не по жесткой системе правил, а на основе интуитивного восприятия всей совокупности фактов. Дрейфус и Дрейфус отмечают также, что экспертные системы практически проектируются на основе опроса экспертов-людей, владеющих знанием соответствующих правил. Когда это делается, эксперты чаще всего формулируют те законы, которые запомнили со времен ученичества, но перестали использовать, став профессиональными экспертами. Если эти законы ввести в компьютер, результирующая экспертная система будет копировать новичка, но никогда не сможет соперничать с настоящим экспертом.

Когнитивная иммунология

Вероятно, наиболее важные практические применения теория Сантьяго нашла в нейробиологии и иммунологии. Как уже отмечалось, новый t взгляд на познание существенно проясняет загадку вековой давности о взаимосвязи между разумом и мозгом. Разум представляет собой не вещь, а процесс — процесс познания, тождественный процессу жизни. 1озг является специфической структурой, с помощью которой этот процесс осуществляется. Таким образом, взаимосвязь между разумом и мозгом — это взаимосвязь между процессом и структурой.

Мозг никоим образом не является единственной структурой, вовлеченной в процесс познания. Становится все более очевидным, что иммунная система человека, равно как и других позвоночных, представляет собой сеть не менее сложную и переплетенную, чем нервная система, и выполняет не менее важные координирующие функции. Классическая иммунология рассматривает иммунную систему как защитную систему тела, направленную вовне; ее часто описывают с помощью военных метафор — армии белых кровяных клеток, генералов, солдат и т. д. Последние открытия Франциско Варелы и его коллег из Парижского университета бросают серьезный вызов этой концепции34. Сегодня многие исследователи убеждены, что классический подход с его военными метафорами был одним из главных камней преткновения на пути к разгадке автоиммунных заболеваний, таких, как СПИД.

В отличие от нервной системы, сосредоточенной и связанной через анатомические структуры, иммунная система рассеяна в лимфатической жидкости, проникающей в каждую отдельную ткань. Ее компоненты — класс клеток, именуемых лимфоцитами и широко известных как белые кровяные клетки, — очень быстро передвигаются и вступают в химические связи друг с другом. Лимфоциты представляют собой группу на редкость разнообразных клеток. Каждый их тип отличается особыми молекулярными маркерами — антителами, которые выступают над поверхностью этих клеток. Человеческое тело содержит миллиарды белых кровяных клеток различного типа, которые обладают чрезвычайной способностью химически связывать любой молекулярный профиль в окружающей их среде.

Согласно традиционной иммунологии, лимфоциты обнаруживают вторгшийся агент, антитела прикрепляются к нему и таким образом его нейтрализуют. Такая последовательность означает, что белые кровяные клетки распознают чужие молекулярные профили. Более детальные исследования показывают, что этот процесс предполагает также некоторую форму обучения и запоминания. В классической иммунологии, однако, такие представления используют чисто метафорически, не связывая их с каким-либо реальным когнитивным процессом.

Недавние исследования показали, что в нормальных условиях антитела, циркулирующие во всем теле, прикрепляются ко многим (если не ко всем) типам клеток, включая и самих себя. Вся система скорее напоминает сеть, множество людей, разговаривающих между собой, но не воинов, высматривающих врага. Постепенно иммунологи были вынуждены изменить свое представление, смещаясь от иммунной системы к иммунной сети.

Этот сдвиг представлений оказался серьезной проблемой для классической школы. Если иммунная система — это сеть, компоненты которой связываются друг с другом, и если антитела призваны уничтожать то, с чем они связываются, то выходит, что мы должны разрушать сами себя. Очевидно, что мы этого не делаем. Похоже, что иммунная система все-таки способна отличать клетки собственного тела от чуждых агентов, себя от несебя. Но поскольку, по классической теории, распознать чуждый агент для антитела означает химически прикрепиться к нему и тем самым нейтрализовать его, то остается загадкой, каким образом иммунная система может распознавать собственные клетки, не нейтрализуя их, т. е. не разрушая их функционально.

Более того, с традиционной точки зрения, иммунная система может развиваться только тогда, когда происходят внешние возмущения, на которые она реагирует. Если нет атак, антитела не развиваются. Последние эксперименты показали, однако, что животные, полностью защищенные от болезнетворных агентов, все же развивают полноценную иммунную систему. С новой точки зрения, это вполне естественно, поскольку основная задача иммунной системы состоит не в том, чтобы реагировать на внешние угрозы, а в том, чтобы обеспечивать собственную устойчивость35.

Варела и его коллеги считают, что иммунную систему следует понимать как автономную когнитивную сеть, которая отвечает за «молекулярную идентичность» тела. Взаимодействуя друг с другом и с другими клетками тела, лимфоциты непрерывно регулируют количество клеток и их молекулярные профили. Иммунная система не просто реагирует на чуждые агенты, но обслуживает важную функцию регулирования клеточного и молекулярного репертуара организма. Как поясняют Франциско Варела и иммунолог Антонио Кутиньо: «Тесный союз иммунной системы и тела позволяет телу поддерживать гибкую и пластичную идентичность на протяжении всей его жизни и реагировать на многочисленные внешние возмущения»36.

Согласно теории Сантьяго, когнитивная деятельность иммунной системы обусловлена ее структурным сопряжением с окружающей средой. Когда чуждые молекулы проникают в тело, они вызывают возмущения в иммунной сети, запуская структурные изменения. Результирующая реакция состоит не в автоматическом разрушении чуждых молекул, но в регулировании их уровня в контексте других регулирующих механизмов системы. Реакция может быть различной: она зависит от состояния всей системы.

Когда иммунологи вводят в организм большие объемы чуждого агента, как это делается в стандартных экспериментах над животными, иммунная система дает массированный защитный ответ, описанный в классической теории. Однако, замечают Варела и Кутиньо, это в высшей степени искусственная лабораторная ситуация. В своей естественной окружающей среде животное не получает больших порций вредоносных веществ. Малые количества, которые действительно проникают в тело, естественным образом включаются в текущую регуляторную деятельность иммунной сети.

С пониманием иммунной системы как когнитивной, самоорганизующейся и саморегулирующей сети тайна различения «свой— чужой» легко раскрывается. Иммунная система не делит клетки на свои и чужие (такое разделение ей и не требуется), поскольку и те и другие являются объектами регулирующих процессов. Тем не менее, если вторжение чуждых агентов оказывается настолько массированным, что они не могут быть включены в регулирующую сеть, как, например, в случае инфекции, они приводят в действие специфические механизмы иммунной системы, которые формируют защитную реакцию.

Исследования показали, что широко известный иммунный ответ такого рода включает квазиавтоматические механизмы, практически независимые от когнитивной деятельности сети37. По традиции, иммунология имела дело исключительно с такой «рефлекторной» иммунной деятельностью. Ограничиться этими исследованиями все равно, как если бы мы ограничили исследование мозга изучением рефлексов. Защитная иммунная деятельность очень важна, но в свете новых воззрений она являет собой лишь второстепенную функцию когнитивной деятельности иммунной системы, сосредоточенной преимущественно на внутренних процессах и поддерживающей молекулярную идентичность тела.

Область когнитивной иммунологии пока еще переживает период становления, и самоорганизующие свойства иммунных сетей поняты далеко не до конца. Тем не менее некоторые ученые, проявляющие активность в этой новой сфере исследований, уже стали задумываться над многообещающими клиническими применениями в области лечения автоиммунных заболеваний38. Вероятно, терапевтические стратегии будущего будут основаны на понимании того, что автоиммунные заболевания отражают нарушения в функционировании иммунной сети. Эти стратегии, возможно, будут опираться на новые технологии, призванные укрепить сеть, восстанавливая ее связность.

Такие технологии, однако, потребуют гораздо более глубокого понимания богатой динамики иммунных сетей, прежде чем их можно будет эффективно применять. В будущем открытия когнитивной иммунологии обещают стать исключительно важными для всей сферы здравоохранения и медицины. По мнению Варелы, утонченный психосоматический взгляд на здоровье («разум-тело») не сможет развиваться, пока мы не привыкнем понимать нервную и иммунную системы как две взаимодействующие когнитивные системы, как два «мозга» в непрерывном диалоге39.