Мы убедились, что тело животного в определенном смысле является моделью его мира. Мы убедились также, что, по крайней мере у животных с развитой нервной системой, таких как птицы и летучие мыши, мозг может содержать динамически обновляющиеся модели – компьютерные симуляции – мира этого животного. В отличие от тела животного, которое в целом является статичной моделью, эти компьютерные симуляции в мозгу способны на быстрые изменения во времени. Аспект данной изменчивости, которому я до сих пор уделял особое внимание, – это непрерывное обновление модели по мере того, как поступают нервные импульсы от органов чувств, подобно данным о погоде с далеких метеостанций. Но погодная аналогия также напоминает нам, что компьютерные модели способны, так сказать, забегать в будущее – прогнозировать. Может ли мозговая модель животного тоже “забегать в будущее”, обеспечивая животное полезными прогнозами? Ответ – да. Но прежде чем об этом поговорить, нам нужно рассмотреть, что вообще означает “прогнозирование”, что оно значит для животного и почему оно может быть ему полезно.
Первое, что нужно отметить: речь идет о статистическом прогнозировании, о предсказании, которое не гарантированно окажется правильным. Прогнозы погоды, разумеется, имеют статистический характер. Некоторые американские радиостанции объявляют о вероятности дождя (или “осадков”, как они помпезно выражаются), скажем, в 80 %. Английские прогнозы погоды не декларируют числовые вероятности, наверное, потому, что вероятность даже самой вероятной погоды будет конфузно мала[108]. Страховые компании зарабатывают на том, что статистически предсказывают продолжительность жизни своих клиентов. Ставка на скачках – статистическое предсказание того, что та или иная лошадь придет первой. Статистические предсказания, при всем их несовершенстве, тем не менее полезны. Именно о статистических предсказаниях можно говорить применительно к животным.
Вторая общая вещь, которую я хочу отметить, – что всякое разумное предсказание будущего (исключая астрологию и другие техники, которые шарлатаны используют для того, чтобы эксплуатировать простаков) основывается на экстраполяции из прошлого. Мы постулируем, что законы, управляющие будущим, тождественны законам, управляющим прошлым, поэтому произошедшее в прошлом, вероятно, произойдет и в будущем. Если бы погода в данный день была случайной относительно предыдущих дней, прогнозирование было бы невозможно. Если бы все человеческие смерти были обусловлены чистой случайностью и не имели связи с возрастом, здоровьем или привычками, статистики в страховых обществах остались бы без работы и мы все платили бы одинаковый взнос за страхование своей жизни. Не было бы ставок на фаворитов, если бы лошади приходили к финишу как попало.
Прошлое, таким образом, можно использовать для прогнозирования будущего лишь постольку, поскольку мир ведет себя упорядоченно, а не случайно. Порой ученым удается постичь глубинные причины, по которым будущее неслучайным образом связано с прошлым. Но статистическое предсказание не требует подобного знания: мы можем статистически наблюдать, что красные ягоды осенью предвещают суровую зиму, не обладая никаким пониманием промежуточных причин. Действующее простое правило – “Исходи из того, что происходившее в прошлом будет происходить и в будущем” – это успешное правило. Всякое животное и растение используют его, чтобы обеспечить себе выживание в собственном маленьком будущем.
Любая прогнозирующая система обладает по крайней мере теоретической возможностью опираться на естественные циклы. Базовое правило здесь следующее: “Что происходило в прошлом с регулярными интервалами, то, вероятно, будет происходить с теми же регулярными интервалами и в будущем”. Но простые ритмы составляют только один тип закономерностей в мире. Закономерность любого типа – то же самое, что неслучайность, а любая неслучайность потенциально может быть использована для прогнозирования будущего. Если в вашем мире за звуком гонга гарантированно следует хорошая еда, вы, вероятно, через некоторое время обнаружите, что всякий раз, когда вы слышите гонг на голодный желудок, у вас начинает течь слюна. Как известно, именно это обнаружил Павлов у своих собак.
Не столь известен тот факт, что именно постоянство связи между “гонгом” и “едой” – условным и безусловным стимулами – играет ключевую роль. Это продемонстрировали остроумные эксперименты Р. А. Рескорлы и других. Если вы предъявите два условных стимула, скажем, звонок и свет, перед едой, какой из них более эффективно вызовет слюноотделение? Ответ – не обязательно первый из двух и не обязательно второй. И дело не в том, что звонки по своей природе эффективнее света или наоборот. Что действительно имеет значение, так это постоянство связи. Важным стимулом оказывается тот из двух, который наиболее надежно предсказывает время появления пищи. Если интервал между звонком и пищей длинный, но постоянный, а интервал между светом и пищей короткий, но изменчивый, звонок – более надежный предиктор времени появления пищи, и именно звонок вызывает у животного слюноотделение. И наоборот, если временной интервал между звонком и пищей длинный и изменчивый, тогда как интервал между светом и пищей короткий и постоянный, свет более надежен и более слюноточив. Павловское обусловливание – это приспособление, используемое мозгом для предсказания будущих событий на основании событий, которые уже произошли. Оно опирается на тот факт, что в мире животного одни определенные события надежно следуют за другими.
Любое научение, не только павловское обусловливание, можно рассматривать как прием, с помощью которого мозг использует прошлые события в жизни конкретного животного для того, чтобы животное лучше прогнозировало будущее и, следовательно, успешнее выживало в этом будущем. Не обязательно думать, что животное при этом делает осознанные предсказания, что у него есть мысленный образ будущего – хотя, конечно, он у него может быть. Научение может достичь своих предсказаний механическими средствами, столь же механическими, как сам естественный отбор. Это следствие того, что модель мозга животного становится все более точной моделью его мира. Многие животные ведут себя так, словно у них есть детальный мысленный образ мира вокруг их логова, наподобие того, как у игрового компьютера есть “мысленный” образ географии своего виртуального мира; или наподобие того, как у шахматного компьютера есть внутри образ шахматной доски. Используя компьютерную метафору, я не хочу сказать, что мозг работает, как современный цифровой электронный компьютер. Вероятно, он работает не так. Я хочу подчеркнуть принцип ориентации в реальном мире путем его внутренней симуляции, а уж так сложилось, что цифровой электронный компьютер – знакомое и мощное средство симуляции.
Теперь я хочу вернуться к вопросу: может ли мысленная модель мира у животного “забежать” в будущее и симулировать будущие события, как компьютерная модель мировой погоды? Предположим, мы поставим следующий эксперимент. Отыщем крутой обрыв в горном районе Эфиопии, где обитают павианы-гамадрилы, и поместим доску так, чтобы она выступала за край обрыва, а на ее дальний конец положим банан. Центр тяжести доски находится с безопасной стороны от обрыва, поэтому она не падает вниз в пропасть, но если обезьяна отважится пройти к концу доски, этого будет достаточно, чтобы нарушить равновесие. Теперь спрячемся и посмотрим, что делают обезьяны. Их явно интересует банан, но они не отваживаются пройти по доске и взять его. Почему?
Благоразумию павианов можно найти три объяснения, каждое из которых могло бы быть верным. Во всех трех сюжетах благоразумное поведение обусловлено неким методом проб и ошибок, но различного рода. Согласно первому варианту, павианы обладают “инстинктивным” страхом перед высокими обрывами. Этот страх встроен в их мозг непосредственно естественным отбором. Современники их предков, не обладавшие генетической склонностью бояться обрывов, не стали ничьими предками, поскольку погибли. Как следствие, поскольку все современные павианы происходят по определению от успешных предков, они унаследовали генетическую предрасположенность бояться обрывов. Действительно, существуют некоторые данные, что новорожденные детеныши разнообразных видов обладают врожденным страхом перед высотой. Первый сюжет, таким образом, связан с методом проб и ошибок в самой грубой и радикальной форме: дарвиновский естественный отбор, игра в кости с жизнью и смертью предков. Назовем это сюжетом “предкового страха”.
Во втором сюжете задействован прошлый опыт конкретных павианов. У каждого подрастающего детеныша павиана есть опыт падения. Если бы он упал с огромной скалы, разумеется, этот опыт был бы у него последним. Но у него достаточно опыта с невысокими скалами, чтобы запомнить, что падение бывает болезненным. Боль в обучении методом проб и ошибок – аналог смерти в естественном отборе. Естественный отбор оснастил мозг способностью воспринимать как боль именно те ощущения, которые в более сильной дозировке привели бы к гибели животного. Боль не просто аналог смерти; она – род символического замещения смерти, если мыслить в категориях аналогии между научением и естественным отбором. Павианы накапливали в мозгах – через опыт боли от падения с низких скал, и, возможно, узнавая, что чем выше скала, тем сильнее боль, – склонность избегать обрывов. Это второй сюжет, сюжет “болезненного опыта” – о том, как получилось так, что павианы сопротивляются своей естественной склонности помчаться по доске, чтобы схватить банан.
Третий сюжет – тот, к которому все вышесказанное подводит. Согласно этому сюжету, у каждого павиана имеется в голове модель ситуации – компьютерная симуляция обрыва, доски и банана, и он может экстраполировать программу симуляции на будущее. Мозг павиана симулирует прохождение его тела по доске. Точно так же, как игровой компьютер симулирует проезд гоночной машины мимо дерева, павианов компьютер симулирует то, как его тело движется к банану, как модель доски наклоняется, опрокидывается и наконец падает в симулированную пропасть. Мозг симулирует все это и оценивает результаты компьютерного теста. Поэтому, согласно нашей истории “симулированного опыта”, павиан не отваживается ступить на доску в реальности. Это тоже сюжет проб и ошибок, подобно сюжетам “предкового страха” и “болезненного опыта”, но на этот раз пробы и ошибки имеют место в голове, а не в действительности. Несомненно, пробы и ошибки в голове, если вы располагаете достаточно мощным компьютером, чтобы их осуществить, предпочтительнее проб и ошибок в реальности.