Buch lesen: «Субъективность. Книга о сознании, о сути субъективного опыта (квалиа)»

© Николай Петрийчук, 2024

ISBN 978-5-0064-0689-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

КНИГА

Книга о сознании, о сути субъективного опыта (квалиа).

Здесь не будут обсуждаться множество существующих теорий сознания, потому что здесь рассматривается уже обобщенная теория МВАП (модель волевой адаптивности психики), она не носит философский характер, а основывается на каркасе аксиоматически выверенных данных исследований, учитывая все известные факты, имеющие достаточно уверенные подтверждения.

Эта теория поддерживается с помощью новой методики схемотехники адаптивных систем, воплощенной в действующем прототипе индивидуальной системы адаптивности Beast и развивается Лабораторией схемотехники адаптивных систем.

Эта теория практически закрывает «трудную проблему сознания», связанную с понимаем сути субъективного опыта (квалиа).

Книга написана коротко и ясно, без лишних слов, как учебник. Вынесение обоснований и подробностей в виде коротких ссылок, легко набираемых от руки, позволило сделать объем минимальным.

Вопросы о субъективности

Что такое субъективность?

Услышав фразу вроде «Это субъективное суждение», все понимают, что речь идет о личном мнении, которое обычно не бывает без ошибок. Но объективных суждений не бывает, все суждения кем-то высказываются однажды (или автоматически генерируются на основе базы высказываний). Как же тогда возникают верные, или кажущиеся верными высказывания?

Любая фраза разными людьми воспринимается по-разному, с различным смыслом и откликом. Мало того, одна и та же фраза у одного и того же человека может восприниматься своеобразно в разном настроении, разных потребностях и разных контекстах. Не только фразы, а все воспринимаемое окрашивается личным пониманием. Значит ли это, что всякий раз восприятие в чем-то ошибается?

Мы наблюдаем чужую субъективность только по тому, какие действия совершаются субъектом, как он реагирует. Но собственная субъективность для нас ясна и очевидна. Хотя очень часто у нас возникает сопереживание чужих чувств и даже мыслей, но только собственное мы можем ощущать.

При этом мы не способны проследить то, как именно мы мыслим, а идеи возникают уже в готовом виде, как будто из ниоткуда. Поэтому склонные к мистической философии теоретики утверждают, что мозг только принимает мысли как антенна, а сами мысли уже есть в некоем вселенском высшем разуме.

Различаются ли разные субъективности по своей сути или все это – одна и та же субъективность, но проявляющая себя в разных условиях? Ведь если субъективность порождается у людей одними и теми же механизмами в мозге (а навряд ли они принципиально различаются), то она должна быть одна и та же в точности как самые разные компьютеры одинаково запускают одну и ту же программу, хотя процессоры разных производителей и разных версий могут иметь разные возможности.

Наши субъективности постоянно изменяются с каждым новым пережитым опытом, и в раннем детстве мы все воспринимаем совершенно не так, как взрослыми, но вряд ли при этом столь кардинально изменилось механизмы мозга, хотя то, что изменилась память (как новая прошивка исполняемой программы), – несомненно.

Как устроена субъективность, которая предназначена для адекватного реальности восприятия и реагирования в одном и том же объективном окружающем мире?

Этими вопросами люди задавались очень давно. Философы и исследователи ставили огромное множество других вопросов. Делались самые различные предположения в попытке объяснить, как работает сознание, что это вообще такое. Многие механизмы мозга достаточно хорошо исследованы и есть уверенность в том, что постепенно будут изучено всё основные принципы, с помощью которых мозг приспосабливается к объективной реальности.

Но вопрос о сути субъективного, о том, почему материальный мозг порождает субъективное переживание и опыт, оказывается самым трудным для понимания, потому что субъективное наблюдаемся нами в виде готовой информации по результатам скрытых от наблюдения процессов, а природа сумела создать столь необычный способ получения субъективной информации, обновляющей наше ощущение, что он ускользает от всех попыток разгадать этот принцип, если только не начать строить модель всех уровней адаптивности целостно.

Но с каждым новым фактом, добытым исследователями, предположения становились всё более определёнными, настолько, что несколько философских теорий сознания представляются очень правдоподобными. Кроме того, многие известные авторы публикуют книги, где на основе своих эмпирических данных делают предположения о сознании.

В 2021 году в России была издана книга Майкла Грациано «Современная теория субъективного опыта», в которой очень хорошо описана история эволюции внимания и его механизмы. Сделана попытка подойти к пониманию сути субъективного переживания с интерпретацией теории «Глобального рабочего пространства» (Дж. Тонони говорит почти о том же словами про информацию), но так как слишком мало фактических данных исследований этой области мозга, то всё быстро стопорится на недосказанности.

Хотя на первый взгляд известные теории сознания говорят о разных вещах, но смутно проглядывается то общее, что скрывается за философскими предположениями. Возникла проблема сравнения этих теорий и критериев их верификации. Конечно же, появилось множество работ, определяющих требования к ним.

Это означает, что только сначала и до конца пройдя путь исследования всех находок эволюции, которыми она добилась эффективности адаптации к новым условиям, возможно сделать достаточно уверенные и, главное, поясняющие принцип организации субъективного модели. Метод исследования оказывает прямое влияние на сложность и эффективность результатов.

Во многих предметных областях науки есть отдельные хорошо развитые формализации, которые с трудом поддаются пониманию даже специалистами. Особенно много этого в математике, но и молекулярная биология и квантовая механика, несмотря на популяризацию таких моментов, не делает их лучше понимаемыми. Например, это можно сказать про комплексные числа, теорию относительности, генетический код, принцип неопределенности. Люди читают очень хорошие, тщательно сформулированные популярные интерпретации, все слова понятны, но… нет понимания сути.

Дело в том, что для понимания таких принципов нужно довольно глубокое развитие многих представлений в общую модель явления. Поэтому, столкнувшись с попытками популярных объяснений, но не видя ясно утверждаемое, нужно решить, насколько необходимо такое понимание, и если оно достаточно важно, то придется серьезно углубляться в проблему, начинать понимать то, на чем она основана и то, как она проявляет себя в различных случаях. Только тогда в голове возникнет достаточно уверенная и очевидная модель понимания. Так что эта книга – не просто объяснение сути субъективности, но и путеводитель в область освоения всего того, что нужно для возникновения ясной модели понимания субъективности.

Чтобы сделать книгу максимально доступной, будем по возможности избегать специализированных терминов и привязки к анатомическим образованиям мозга.

Выбор предметной области исследования субъективного

Одно и то же явление можно описать самыми разными способами, разными понятиями и подходящими аналогиями. Например, «задача трех тел» (определение траектории движения трех небесных тел, взаимодействующих друг с другом посредством гравитации) считается неразрешимой в общем виде (математической формулой), так как гравитационное взаимодействие между телами делает их движение хаотичным и непредсказуемым. Но при компьютерном моделировании можно решить эту задачу, с заданной точностью рассчитывая каждый момент взаимодействий.

Будет уместно сказать, что возможности математики во многом сильно переоценены и из-за мнения многих ученых, что только математика дает по-настоящему верные и точные модели, но это неверно. Никто не станет пытаться описать математически работу телевизора и вообще любого электронного устройства потому, что это будет задача взаимодействия не трех, а огромного множестве элементов. Для этого наиболее подходящим является схемотехника. Она дает точные и верные результаты как ничто другое.

В попытках описать работу мозга некоторые пытаются привлекать математику, как для описания отдельных механизмов (это пытался сделать E. Соколов для модели ориентировочного рефлекса), так и для описания вообще всего мозга. К. Анохин привлек математиков для этого и, конечно, они сделали это с помощью теории графов, но на таком уровне описания вся польза от модели и закончилась, потому как графы не способы формализовать сложные взаимодействия, зависящие от входных параметров, многие из которых не определенны (в восприятии может появиться что угодно).

Более успешной попыткой можно посчитать модель персептрона, предложенную Розенблатом. И тут случилась целая драматическая история. Математическая модель персептрона, которую Розенблат предложил использовать для описания функции нейрона с синапсами, была невероятно точной в допустимом выборе величин связей. Но в природном мозге нет такой точности из-за влияния температуры, изменений состава среди других дестабилизирующих факторов. Мало того, персептрон претендовал на роль универсального элемента для управляющих цепей, но он оказался не в состоянии реализовать обычную в логических схемах управления функцию «исключающего ИЛИ». Этого оказалось достаточно, чтобы исследователи объявили такую модель ошибочной. Розенблат же погиб в катастрофе и не смог отстоять свою правоту.

Вот этот момент – трагически показателен для сообщества исследователей. Каждый увлечен своей идеей, любит ее и развивает. Вникать в чужие идеи оказывается просто некогда и как только возникает очередная претензия на решение любимой проблемы, достаточно бывает найти первое же противоречие, чтобы вздохнуть с облегчением и отмахнуться. Это – чистая психология, это то, как «работает» субъективность. В научном сообществе некоторое время пообсуждали персептрон и вывяли множество нестыковок с ясными эмпирическими фактами того, что нейрон вообще очень непрост, это – творение огромной сложности. Мало того, в мозгу кроме нейронов есть еще больше других видов клеток, и они явно влияют на процессы передачи импульсов. Тема персептронов была убедительно закрыта и все, кто пытались ее приподнять, воспринимались невеждами.

Общепринятое закрытие тем – очень частое явление в науке. И такой консенсус единомышленников был бы оправдан, если бы этому закрытию посвящалось больше корректного внимания. Так что существует эффект Земмельвейса, который сам оказался жертвой этого эффекта, раскрывающего одну неприятную особенность не только человеческой психики – выработку и удержание стадного мнения. В истории было множество случаев, когда исследователь в ходе своей работы обнаруживал новое явление, перепроверял выводы и, наконец, публиковал их, но сообщество данного направления науки, не вникая особо, закрывало тему лишь потому, что наиболее авторитетным ученым идея казалась невозможно неверной, в чем-то серьезно противореча его важным убеждениям и просто бесила свой наглостью.

Самые вопиющие из них: модель Солнечной системы Коперника, неевклидова геометрия Лобачевского, теория эволюции Дарвина, молекулярно-кинетическая теория Больцмана, периодическая таблица элементов Менделеева, теория гравитации Ньютона, теория относительности Эйнштейна, открытие существования электронов Стоуни, вакцинация Дженнера, теория дрейфа материков Вегенера, открытие структуры ДНК Уотсоном и Криком, расширение Вселенной Хаббла. Т.е. практически все значительные открытия поначалу не принимаются научным сообществом.

Гипотеза о том, что Земля вращается вокруг Солнца, была отвергнута Аристотелем (а не монахами). Он был одним из первых значительнейших авторитетов в науке, известных в истории. Некоторые его умозрительные заключения (он был убежден в способе логического вывода любых истин) держались на его слове столетиями. Так, он заявил, что у мухи восемь ног, даже не удосуживаясь посчитать вживую, но логически все было верно. Еще он заявил, что число зубов у женщин и мужчин различны.

Ученые – тоже люди, а все люди – животные с определенными свойствами адаптивности психики, для них всегда важнее то, что имеет превышающую субъективную значимость.

Через много десятилетий персептроны внезапно возродились в новой ипостаси. Хотя идея многослойных персептронов, в которых все элементы слоя соединяются со всеми входными элементами, появилась еще в 1950 годах, но только в 1980 компьютерные мощности позволили начать развивать их эффективно, а в 2012 разработка глубокой сверточной нейросети Яном Лекуном показала впечатляющие результаты в распознавании изображений.

Это было направление, никак не связанное с тем, что собой представляли природные нейроны. Во-первых, нейрон если и можно представить в принципе персептроном, то это будет однослойный персептрон, выпускающий веер входных цепей к ограниченному участку рецепторного поля. Соседние нейроны перекрывают входами один другой. И, во-вторых, число рабочих градаций уровня сигналов по входу не превышает 5—10 значений (динамический диапазон порога срабатывания нейрона), вместо неограниченной точности значения связи у персептронов.

Нейрон – очень грубый распознаватель поля активности на входах. Но направление искусственных нейросетей показало, что возможно создать настолько точный распознаватель, какой в природе не достигается даже всеми слоями нейронов в конечном образе. Но это дает природной системе некоторые преимущества, отсутствующие в искусственном персептроне. Это – большая эффективность обучения, нет необходимости в обучении с учителем (распознаватели адаптируются при обучении к тому профилю восприятия, который присутствует наиболее часто), высокая помехоустойчивость к искажениям и высокая надежность. А с обучением искусственной нейросети всегда очень много возни и результат применим только к узкой области видов распознаваемых образов.

Зато сам принцип персептрона помог понять то, что природные нейроны используют именно тот же принцип, но с некоторыми ограничениями, так что сегодня вопрос о функциональности нейрона в мозге как универсального элемента закрыт, хотя по-прежнему многих смущает то, что кроме персептронной сущности нейрон проявляет очень сложное поведение, и в разных частях мозга нейроны имеют очень различающуюся форму и особенности ветвления отростков.

Умение выделять системное в общем наборе элементов – самое ценное свойство исследователя. Оно развивается с опытом, как умение сопоставлять массив исходных данных в итоговое обобщение для самого главного в контексте задачи. Ребенок чтобы прочитать слово просматривает его по буквам и потом только обнаруживает его значение. Потом он учится сопоставлять известные уму слова в предложении для того, чтобы понять общий смысл. И, наконец, из известных ему смыслов фраз он оказывается способен выделить общий смысл сказанного. Всякий раз он способен одновременно рассматривать довольно ограниченное число элементов сопоставления. Хотя емкость памяти для этого возрастает с возрастом, но оптимизируется, потому что слишком большой объем сопоставляемых элементов приводит к неоднозначности и слишком фантастичным результатам обобщения. Возникают эффекты перегрузки информацией с затруднением распознавания смысла, увеличивается вероятность ошибок, возникает стресс и потеря фокуса внимания.

Оптимизация обработки информации и выделение главного являются важнейшим условием эффективной работы ума. Недостаточность такого умения приводит к неверным выводам при рассмотрении массива данных, что и происходит уже много десятилетий при попытках конкретизировать функцию нейрона. А что можно исследовать в мозге, если уже на уровне его основного элемента возникают проблемы понимания?..

Многим нейробиологам сильно мешает то, что они не являются специалистами по схемотехнике и просто не видят в системе то главное, что очевидно для схемотехника.

Схемотехника описывает множество принципов, которые присутствуют при взаимодействиях элементов любой природы, в том числе в мозге: обратная связь (очень широко представлена в нейросети), циклы (удержание стимулов), синхронизация (подстройка по идущему процессу), дискретизация (импульсация в ответ на уровень активности и мн. другое), фильтрация (выделение и контрастирование латеральным торможением, фильтрация вниманием и др.), компенсация (способность нервной системы адаптироваться к изменениям или повреждениям, адаптивные механизмы и др.), регуляция (повсеместно), каскад (последовательная передача сигналов от одного нейрона к другому через синапсы), усиление (вниманием), нелинейность (механизмы модуляции), компарирование (пороговые свойства нейронов), интеграция (суммационные свойства нейронов), стабилизация (тормозными связями и др.), регистры (цепочки действий с подтверждением выполненного), иерархия (вложенность контекстов и уровней) и многие другие.

Но самое главное – опыт построения устройств на таких принципах и понимание сути механизмов чужих устройств. Опыт конструирования и понимания схож с опытом применения слов из букв и фраз из слов. Если нет такого опыта, то сколько не смотри на текст, никакого смысла в нем не возникнет. Человек просто не будет замечать те принципы в конструкции, которые сразу выделяются вниманием опытного схемотехника. Так же как простой нейробиолог не может представить как работает даже несложный усилитель, какими процессами сопровождается усиление сигнала, как обеспечено подавление паразитной генерации, борьба с помехами, регулировка усиления и т. д. и, тем более, разобраться в его схеме, точно те же трудности у него возникают и в понимании схемотехники мозга, в выделении главного в наблюдаемом.

Чтобы разобраться в механизмах мозга катастрофически недостаточно быть простым нейробиологом… Например, академик Ю. Александров в попытках определить функциональность нейронов в мозге сопоставил огромное количество фактических данных, известных ему как нейробиологу, породив сложнейшие теоретические концепции и пришел к выводу, что каждый нейрон является организмом, целенаправленно реагирующим на стимулы импульсацией, которая аналогична действиям индивидуума. И внешне это выглядит очень правдоподобно, такие сопоставления с индивидуумом кажутся достаточно обоснованным, а популяция нейронов становится взаимосвязью целеустремленных особей. Так многие склонны и камню приписывать целенаправленные действий, видя как он катится с горки. А описание персептронной функции нейрона выглядит с такой позиции раздражающе невежественно и вульгарно. Но концепция Ю. Александрова, как и концепция математических графов, ничего не дает в практическом плане понимания функций мозга и его механизмов. А персептронная модель для схемотехника – ясный и очевидный факт, не сравнимый с нагромождением философских интерпретаций.

Можно создавать очень сложные философские конструкции, каждый элемент которых сам по себе кажется блистательным продуктом высочайшего разума. Но когда кто-то вдруг высказывает простую, но очень ясную до очевидности модель, то вся философия остается с открытым ртом. Это обидно и болезненно для авторов, совершивших титаническую работу и посвятивших жизнь своей теории. Но разумные люди понимают, что эти субъективные реакции следует оставлять «за скобками» корректных обсуждений.

Нейроны – универсальный элемент мозга, который вместе с его синапсами обеспечивает все многообразие механизмов, и является элементарным распознавателем профиля своего возбуждения. Это – наиболее эффективная находка природы в плане организации устройств управления, работающего между входными стимулами и выходными реакциями.

Ни в одном исследовании мозга не обнаружены никакие другие виды взаимосвязей, кроме причинно-следственных классических взаимодействий, никаких квантовых механизмов или чего-то вне детерминированных причин и следствий. Вот почему механизмы мозга лучше всего описываются схемами с реализацией универсальных для любой реализации схемотехнических принципов.

И даже сами нейроны не являются обязательным элементом реализации устройств адаптивного управления организма, потому что их конструкция оправдана только для случая выполнения схемы из отдельных (дискретных) элементов. Но если эти схемы, эти принципы реализовывать программно, то нейроны становятся лишней сущностью, требующей лишних затрат на эмуляцию их свойств, не характерную для программного кода. Все схемотехнические принципы устройства индивидуальной адаптивности могут реализовывать с помощью компьютерного кода без нейронов, и тогда устройство не потребует применения суперкомпьютера.

Это уже сделано с помощью действующего прототипа, названного Beast. И теперь схемотехническая реализация Beast является воплощением теории, построенной на всей совокупности подтвержденных данных исследования всего спектра живых существ во всех известных эволюционных версиях. Beast – программное устройство, взаимодействующее с реальностью через свои терминалы, имеющие схемотехнику, отражающую схемотехнику природной реализации во все принципах адаптивных механизмов в их эволюционной последовательности.

В результате эксперимент подтвердил и развил теорию МВАП так, что теперь и теория, и эксперимент работают вместе. Но полная модель воспринимается с трудом даже при максимально дружественных и упрощенных пояснениях…

Если сказать, что основой бензинового автомобиля является камера сгорания с поршнем, которая работает в циклическом режиме, то человек, не знакомый с устройством автомобиля, конечно, уловит основной принцип, но сама по себе камера сгорания не может быть полезной без огромного множества вспомогательных устройств. А когда начинается изучение всего того, что обеспечивает работу камеры сгорания и получения пользы движения, то возникает уже реальная схема работы устройств автомобиля и понимание смысла происходящего.

То же самое и с субъективностью. В какой-то степени понятно станет лишь в конце книги, но для начала важно увидеть само ядро субъективности и то, как реализуется феномен субъективного опыта.

Сейчас будет показан достаточно простой (сам по себе – как камера сгорания) принцип субъективного сознания, который не дается в понимании из-за его необычности, но, главное, из-за того, что он не существует обособлено, а является продолжением всех предшествующих эволюционных усовершенствований, без ясного понимания которых невозможно с очевидностью воспринять и принцип субъективного ощущения.