впечатлений ровно настолько же, насколько любой другой.
С этой точки зрения пресловутое «что значит быть тем-то» любого конкретного сознательного опыта определяется не столько тем, чем он является, сколько всеми нереализованными, однако вероятными вариантами, которыми он не является. Впечатление чистого красного создается именно таким, какое оно есть, не в силу какого-то неотъемлемого свойства красного, а в силу того, что красный — это не синий, не зеленый и не любой другой цвет, не запах, не мысль, не чувство сожаления и вообще не какая бы то ни было другая форма психического содержания. Красный — это красный в силу всего, чем он не является, и то же самое относится к любому другому сознательному опыту.
Но одной лишь высокой информативности недостаточно. Сознательный опыт не только высокоинформативен, он еще и интегративен. Единого мнения о том, что именно понимать под «интегративностью» сознания, пока нет, но, по сути, это значит, что любой сознательный опыт возникает как единое, целостное впечатление. Мы не отделяем цвет от формы, а предмет от фона. Множество различных составляющих того сознательного опыта, который я испытываю в данный момент, — компьютеры и кофейные чашки, звук закрывающейся двери в коридоре, мои мысли насчет того, что сейчас написать, — фундаментально и необходимо связаны друг с другом как части единого всеобъемлющего сознательного впечатления[73].
Ключевым шагом, который сделали Тонони и Эдельман, было следующее предположение: если каждый сознательный опыт является одновременно информативным и единым на феноменологическом уровне, то оба этих свойства должны быть присущи и нейронным механизмам в основе сознательного опыта. И одновременное выражение этих свойств закономерно предполагает, что нейронные механизмы не просто коррелируют с центральными феноменологическими чертами любого сознательного опыта, но, по сути, обусловливают эти черты.
Что означает для механизма эта одновременная интегративность и информативность? Давайте ненадолго отвлечемся от мозга и рассмотрим некую абстрактную систему, состоящую из большого количества взаимодействующих элементов (неважно каких). Как показывает иллюстрация ниже, для любой такой системы можно создать шкалу с двумя полюсами. На одном полюсе (левом) все элементы ведут себя независимо и случайно, как молекулы газа. Такая система будет максимально информативной — максимально случайной, но абсолютно не интегративной, поскольку все ее элементы независимы друг от друга.
На другом полюсе (правом) все элементы системы ведут себя совершенно одинаково, поэтому состояние каждого из них полностью определяется состоянием всех остальных. Никакой случайности. Аналогом будет расположение атомов кристаллической решетки, в которой позиция любого отдельного атома полностью определяется структурой решетки, образуемой позициями других атомов. Такая организация будет максимально интегративной, но почти неинформативной, поскольку состояний, в которых эта система может пребывать, окажется крайне мало.
В промежутке располагаются системы, в которых отдельные элементы могут действовать по-разному, но между собой они в той или иной степени скоординированы, поэтому система так или иначе ведет себя как «единое целое». Именно здесь мы обнаруживаем одновременно и интегративность, и информативность. И в этом случае возникает область пересечения порядка и беспорядка, к которой принадлежат системы, обычно называемые сложными.
А теперь перенесем эти принципы на устройство мозга и увидим, что они действительно проливают некоторый свет на нейронные основы сознания.
Рис. 2. Зависимость между сложностью и упорядоченностью
В максимально информативном мозге все нейроны действовали бы независимо друг от друга и выстреливали беспорядочно, словно абсолютно ни с чем не связанные. В таком мозге показатель алгоритмической сложности, допустим ЛЗВ, вышел бы очень высоким. Однако никаких состояний сознания этот мозг, обладающий высокой информативностью, но полностью лишенный интегративности, обеспечить бы не смог. На другом полюсе располагается максимально упорядоченный мозг, в котором все нейроны будут делать абсолютно одно и то же — возможно, выстреливать синхронно, единым залпом (примерно так и происходит во время эпилептического приступа). Алгоритмическая сложность здесь окажется очень низкой. Как и в предшествующем варианте, сознания в максимально упорядоченном мозге тоже не будет, но по прямо противоположной причине — высокая интегративность, полное отсутствие информативности.
Поэтому соответствующее своей задаче измерение уровня сознания должно отслеживать не информативность как таковую, а скорее совместное проявление информативности и интегративности. Такие замеры — измерение сложности в ее подлинном смысле — могли бы служить примером подхода к сознанию с позиций настоящей проблемы, напрямую связывая свойства механизма со свойствами опыта.
Как мы уже видели, аппроксимации алгоритмической сложности, такие как метод ЛЗВ, для этого не особенно годятся. Они много сообщают нам об информативности и почти ничего об интегративности. Метод ИСВ справляется несколько лучше. Чтобы отметка на шкале ИСВ была высокой, энергетический импульс от аппарата ТМС должен вызвать такой паттерн активности мозга, который будет трудно сжать, то есть указывающий на высокую информативность. При этом импульс должен прокатиться по всей поверхности коры, порождая «эхо», сжимаемость которого тоже можно будет оценить. Но хотя это распространение по коре и говорит об интегративности, оно все-таки не удовлетворяет требованиям, которые мы предъявляем к измерению такого рода в идеале. Для измерения ИСВ активность мозга должна быть хотя бы сколько-то интегративной — иначе никакого эха не возникнет, — однако количественные замеры интегративности (в отличие от замеров информативности) метод ИСВ не производит. А мы ищем методы измерения, позволяющие непосредственно оценить и интегративность, и информативность по одним и тем же данным, одним и тем же способом и одновременно.
Этим критериям, по крайней мере теоретически, отвечают несколько методов. Еще в 1990-х гг. Тонони и Эдельман вместе со своим коллегой Олафом Спорнсом разработали метод измерений, получивший название «метод нейронной сложности»[74], а 10 лет спустя я предложил собственный метод, основанный на другом способе вычислений, и назвал его «метод каузальной плотности»[75]. На основе этих методов был создан ряд других, все более замысловатых, с частью которых мы познакомимся в следующей главе. Все эти методы представляют собой попытки так или иначе выразить количественно, где именно в той самой области пересечения порядка и беспорядка, к которой относится совокупность информативности и интегративности, располагается оцениваемая система. Проблема, однако, в том, что на реальных данных нейровизуализации все они показывают не самые лучшие результаты.
Создается довольно любопытная ситуация. Вполне резонно ожидать, что методы, крепче увязанные с теорией, на практике будут показывать себя лучше, чем такие, как метод алгоритмической сложности, у которых опора на основополагающую теорию довольно слаба. Однако ожидания эти, как мы видим, не оправдываются; так что же происходит? Можно предположить, что ошибочна сама теория. Однако я склонен считать, что нам просто нужно отшлифовать математическую основу
