Мигель Николелис
Истинный творец всего. Как человеческий мозг сформировал вселенную в том виде, в котором мы ее воспринимаем
В книге «Вопрос жизни» британский биохимик из Университетского колледжа Лондона Ник Лейн дополнительно проясняет связь между энтропией и жизнью: «А главное вот что: чтобы обеспечивать рост и размножение, некоторые реакции должны непрерывно выделять тепло в окружающую среду, разупорядочивая ее»[9]. И далее продолжает: «Мы и сами платим за свое непрерывное существование теплом, которое высвобождается в результате непрерывно протекающей реакции дыхания. Мы постоянно окисляем пищу кислородом, нагревая окружающее пространство. Потеря тепла – не побочный эффект, а совершенно необходимый для поддержания жизни процесс. Чем больше потеря тепла, тем выше доступный уровень сложности».
Используя терминологию Пригожина, можно сказать, что чем больше энергии рассеивает организм, тем большей сложности он может достигнуть!
В конце 1940-х годов концепции энтропии и информации оказались навечно тесно связаны благодаря работе американского математика и электромеханика Клода Шеннона, который в 1948 году в возрасте тридцати двух лет, будучи сотрудником лаборатории Белла, опубликовал в техническом журнале компании знаменитую работу длиной в 79 страниц. В своей «Математической теории коммуникаций» Шеннон впервые представил количественную теорию информации. Помимо прочего, эта статья навсегда вошла в анналы истории в качестве теоретической колыбели, из которой позднее появилась одна из самых важных математических единиц измерения, созданных человеком в XX веке, единица информации – бит.
За несколько лет до выхода этой революционной статьи, в 1937 году, Шеннон, тогда еще студент Массачусетского технологического института, показал, что для описания каких-либо логических или численных связей в электрических цепях достаточно лишь двух чисел (0 и 1) и соответствующей логики, называемой Булевой логикой в честь ее создателя Джорджа Буля. Эта потрясающая теория положила начало эпохе цифровых сетей – изобретение транзистора в той же лаборатории Белла и первая теория Алана Тьюринга для построения идеальной вычислительной машины сделали возможным создание цифровых компьютеров, кардинально изменивших жизнь человечества за последние восемьдесят лет.
В своей статье 1948 года Шеннон предложил статистическое описание информации, как его предшественники в предыдущем столетии предлагали количественное описание энергии, энтропии и других термодинамических параметров. Более всего Шеннона интересовало то, что он называл «фундаментальной проблемой коммуникации»: «точное или приблизительное воспроизведение в определенной точке сообщения, выбранного в другой точке». В шенноновском подходе к информации не отводилось никакой роли контексту, семантике или даже смыслу; все это были лишь ненужные усложнения узкой проблемы передачи информации, которую он хотел разрешить.
В своей книге «Информация: История, теория, поток» Джеймс Глик отлично суммирует основные выводы Шеннона из его поразившей мир вероятностной теории информации. Три из них имеют непосредственное отношение к нашему рассказу. Вот они:
1. Информация является мерой неопределенности и может быть измерена простым подсчетом количества возможных сообщений. Если через канал может пройти лишь одно сообщение, то в этом нет никакой неопределенности, а значит, и информации.
2. Информация – это неожиданность. Чем более обыденным является передаваемый по каналу символ, тем меньше информации передает канал.
3. В концептуальном плане информация соответствует энтропии – ключевому термодинамическому понятию, использованному Шрёдингером и Пригожиным для описания того, как диссипация энергии дает начало жизни из неживой материи.
К общим выводам из последнего шокирующего утверждения мы еще вернемся, но до этого важно показать, как записать статистические представления Шеннона об информации в виде уравнения. В этой математической формуле энтропия Шеннона (H) представляет собой минимальное количество битов, необходимое для точного кодирования последовательности символов, каждый из которых может встречаться с определенной вероятностью. В упрощенном виде формула выглядит следующим образом:
H (X) = ∑ pilog2 pi
где pi представляет собой вероятность появления каждого символа, передаваемого по каналу. В этом случае H измеряется в битах информации.
Например, если канал пропускает только один 0 или одну 1 с равной вероятностью 50 % для каждого из двух символов, для точного кодирования и передачи этого сообщения нужен один бит. С другой стороны, если канал пропускает только 1 (это означает, что вероятность появления этого символа составляет 100 %), значение H равно нулю: не передается никакой информации, поскольку сообщения не содержат никакой неожиданности. Но если длинная последовательность символов состоит из миллиона независимых битов (и каждый с равной вероятностью несет либо 0, либо 1), такой канал передает 1 миллион битов информации.
По сути, определение Шеннона означает, что чем более случайной является последовательность символов (чем она более «неожиданная»), тем больше информации в ней содержится. Точно так же, когда лопается шарик, гелий переходит из состояния с низкой энтропией в состояние с высокой энтропией, и количество информации, необходимой для описания локализации каждого атома гелия, тоже увеличивается из-за увеличения неопределенности локализации атомов в пространстве гораздо большего объема. Таким образом, согласно Шеннону, энтропию можно описать как количество дополнительной информации, необходимой для определения точного физического состояния системы с учетом ее термодинамической специфики. Иначе энтропию можно воспринимать в качестве меры недостатка информации о такой системе.
Успешность шенноновской концепции информации была очевидна – она быстро преодолела границы сферы, для которой была сформулирована изначально, и перетекла во множество других дисциплин, при этом изменив многие из них, иногда радикальным образом. Например, понимание того, что длинные последовательности четырех основных нуклеотидов позволяют нитям ДНК кодировать всю информацию, необходимую для воспроизведения организмов из поколения в поколение, ввело шенноновскую концепцию информации в сферу генетики и молекулярной биологии. С открытием генетического кода начал формироваться определенный консенсус. В общих чертах этот консенсус сводится к тому, что все наши знания о вселенной можно закодировать и расшифровать в битах – в соответствии с инновационным и революционным цифровым определением информации Шенноном. В статье «Информация, физика, квант: поиски связей» один из величайших физиков прошлого столетия Джон Арчибальд Уилер отстаивал свое мнение о том, что «информация дает начало всему, каждой частице, каждому силовому полю, даже самому пространственно-временному континууму». Он описывал это с помощью выражения «Все из бита» (It from Bit), которое немедленно вошло в оборот.
Теперь, после экскурса в такие отдаленные сферы, как термодинамика и зарождение информатики, мы готовы вернуться к нашему любимому дереву на променаде в Монтрё в Швейцарии и понять, что именно мы с Рональдом имели в виду. В целом мы выдвинули идею о том, что путем диссипации энергии живые системы самоорганизуются и встраивают информацию в свою органическую материю, создавая островки пониженной энтропии и отважно пытаясь затормозить, пусть даже совсем незначительно, движение к неизбежному разупорядочению и исчезновению, к которым, по-видимому, приближается вселенная. Хотя часть этой информации описывается классической формулой Шеннона, мы предполагаем, что основная часть рассеивается в ходе процесса, приводящего к физическому встраиванию информации разного типа в органические ткани. Мы с Рональдом решили назвать это гёделевской информацией в честь величайшего логика XX века Курта Гёделя, который продемонстрировал ограничения формальных систем, описываемых шенноновской информацией. Так что теперь, чтобы продолжить наш рассказ, нужно сравнить описания информации по Шеннону и по Гёделю.
Для начала гёделевская информация не бинарная и цифровая, а непрерывная или аналоговая, и ее включение в органические ткани подпитывается процессом рассредоточения энергии в организмах. Соответственно, гёделевская информация не может быть представлена в цифровой или дискретной форме и восприниматься как бинарные биты информации, проходящие через зашумленный коммуникационный канал. Чем сложнее организм, тем больше в нем накапливается гёделевской информации, встроенной в его органическую субстанцию.
Проиллюстрировать основные различия между информацией по Шеннону и по Гёделю можно на нескольких примерах. В процессе трансляции на рибосомах отдельные аминокислоты соединяются между собой в определенном порядке, образуя линейную последовательность белка. По мере диссипации энергии в ходе трансляции в эту линейную последовательность белка включается гёделевская информация. Однако, чтобы полностью передать смысл этой информации, исходная линейная последовательность аминокислот, описывающая белок, должна принять трехмерную конфигурацию, называемую третичной структурой. Кроме того, многие специфически упакованные субъединицы белков должны взаимодействовать друг с другом с образованием так называемой четвертичной структуры белковых комплексов, как в молекуле гемоглобина – переносящего кислород белка, содержащегося в эритроцитах крови. Гемоглобин связывает кислород и выполняет свою функцию только при условии формирования такой четвертичной структуры.
Хотя в правильных условиях линейные белковые цепи очень быстро приобретают третичную структуру, крайне сложно предсказать эту окончательную форму укладки на основании исходной линейной последовательности белка, используя алгоритм цифрового вычисления. Если пользоваться нашей терминологией, можно сказать, что гёделевская информация, заключенная в линейной последовательности белка, проявляется напрямую (то есть вычисляется) в физическом процессе фолдинга, приводящем к образованию трехмерной структуры белка. В терминах цифровой логики этот процесс может считаться не поддающимся обработке или расчету, что означает, что на основании одной лишь линейной аминокислотной последовательности нельзя предсказать финальную трехмерную структуру белка. Вот почему мы называем гёделевскую информацию аналоговой, а не цифровой. Ее нельзя свести к цифровому описанию, поскольку ее проявление зависит от непрерывного (или аналогового) процесса модификации биологической структуры, определяющегося законами физики и химии, а не алгоритмом, заложенным в цифровой компьютер.
Теперь давайте рассмотрим второй и гораздо более сложный пример. Представьте себе, что пара молодоженов утром первого дня своего медового месяца завтракает на балконе отеля с видом на Эгейское море на греческом острове Санторини. На фоне типичного розового рассвета в классическом гомеровском великолепии они берут друг друга за руки и сливаются в недолгом, но страстном поцелуе. А теперь переносимся на пятьдесят лет вперед. В день, который мог бы быть пятидесятой годовщиной их свадьбы, вдова – единственная живая свидетельница того утра – возвращается на тот же балкон того же отеля на Санторини и на рассвете заказывает такой же завтрак. Она завтракает в одиночестве, и хотя прошло уже полстолетия, она вновь живо ощущает то же глубокое чувство, вызванное прикосновением рук и губ любимого. И хотя в это утро небо скрыто облаками и нет ветра, в этот самый момент она чувствует, как переносится на тот рассветный Санторини и вновь переживает сладость утреннего эгейского бриза, ласкающего ее волосы, пока она прижимается к своему возлюбленному. По сути, вдова заново переживает те же ощущения, что и пятьдесят лет назад.
В соответствии с нашими представлениями то, что она испытывает, является явным проявлением гёделевской информации, которая ранее запечатлелась в ее памяти и оставалась там на протяжении пятидесяти лет, пока внезапно женщина не вспомнила, как впервые попробовала это блюдо греческой кухни. Но как бы она ни пыталась рассказать о своих ощущениях, она никогда не сможет полностью выразить словами те чувства, воспоминания, нежность, любовь и потерю. Дело в том, что, хотя гёделевская информация может отчасти проектироваться в шенноновскую информацию и передаваться с помощью письменной или устной речи, она не может полностью выразиться в этой усеченной цифровой форме.
Этот последний пример демонстрирует два интересных свойства. Во-первых, во время завтрака в медовый месяц часть сенсорных сигналов (вкусовых, зрительных, слуховых, тактильных) транслировалась в мозг двух взаимодействующих людей в основном в форме шенноновской информации. Когда эти мультимодальные сообщения достигли мозга, они и взаимосвязь между ними, а также возможные причинно-следственные связи сравнивались с существующей в мозге двух людей системой отсчета, сформированной на основе всего накопленного жизненного опыта (рис. 3.2). И далее результат этого сравнения встроился в кору в виде непрерывной гёделевской информации. Это означает, что человеческий мозг непрерывно превращает шенноновскую информацию, воспринятую извне нашими периферическими органами чувств (глазами, ушами, языком, кожей), в долгосрочные мнемонические записи в форме гёделевской информации. С другой же стороны, под действием аналогичных сенсорных стимулов, таких как вкус пищи, которую вы раньше уже ели в тех же условиях, записанные десятилетия назад воспоминания в форме гёделевской информации легко превращаются (хотя бы частично) в поток шенноновской информации, которую можно передавать. Та часть, которая не может претерпевать этих превращений, не отражается в словах и переживается как личные эмоции и ощущения. Следовательно, когда речь идет об этом типичном для людей переживании давнишних воспоминаний, нет никакого потока шенноновской информации, никакого математического алгоритма, никакого цифрового компьютера и никакого искусственного интеллекта, которые могли бы достаточно точно воспроизвести или сымитировать то, что каждый из нас переживает у себя в голове. Иными словами, одной шенноновской информации недостаточно, чтобы доходчиво описать все то, что способен сохранить, пережить и выразить мозг[10]. Таким образом, как предполагает Рональд, если энтропия – это количество дополнительной информации, необходимой для характеризации точного физического состояния системы, гёделевская информация – это энтропия мозга. Иными словами, именно дополнительная порция информации, непередаваемая в терминах Шеннона, необходима для полного описания того типа встроенной в головной мозг информации, которая делает нас людьми. Следовательно, существование гёделевской информации является одной из ключевых причин, по которым цифровые компьютеры никогда не смогут воспроизвести функцию и волшебство человеческого мозга; цифровые компьютеры рассеивают энергию в виде тепла и безопасных электромагнитных полей, тогда как мозг животных и особенно человека использует диссипацию энергии для накопления гёделевской информации в нервных тканях (см. главу 6).
Рис. 3.2. Схема процесса превращения информации Шеннона в информацию Гёделя, возникновения ментальных абстракций и создания человеческой вселенной в результате наших попыток описания космоса (рисунок Кустодио Роса).
Один из наиболее интересных мне феноменов человеческого мозга – эффект фантомной конечности – может еще лучше показать различия между информацией по Шеннону и по Гёделю, поскольку наглядно иллюстрирует особенности восприятия человеческим мозгом потенциально конфликтующих или двусмысленных сообщений в отличие от цифрового компьютера. Представьте себе человека, который после ампутации правой ноги лежит на больничной койке и не видит своих ног, поскольку его тело полностью укрыто простыней. К нему подходит хирург, ампутировавший ногу, и сообщает, что, к сожалению, пару часов назад ногу пришлось ампутировать из-за развития гангрены. Хотя пациент теперь знает правду, он чувствует глубокое противоречие, поскольку до сих пор ощущает правую ногу под простыней как результат эффекта фантомной конечности – хорошо известного феномена, проявляющегося почти у 90 % пациентов после ампутации. Во всех этих случаях на протяжении еще долгого времени после ампутации (спустя месяцы и даже годы) пациенты сообщают о совершенно отчетливых и различимых тактильных ощущениях, включая боль и даже движения ампутированной конечности.
Поскольку наш гипотетический пациент все еще живо ощущает присутствие под простыней ампутированной ноги, он настаивает, что конечность не была ампутирована. Это, должно быть, какая-то ошибка или, хуже того, мошенничество, за которое вообще засудить надо! Сбитый с толку такой агрессией хирург начинает раздражаться и бестактно демонстрирует пациенту отрезанную ногу, чтобы убедить его в том, что ампутация имела место. И даже тогда, видя и узнавая свою ампутированную конечность, пациент продолжает чувствовать ногу и описывает врачу ощущение все еще связанной с телом ноги. Он даже чувствует движение ступни во время их разговора, хотя ампутированная нога в руках хирурга не шевелится.
Эта печальная сцена показывает, что человеческий мозг способен справляться с ситуациями, в которых реальность (отсутствие ноги) и ощущение (отчетливое восприятие ее присутствия) противоречат друг другу и сосуществуют в одном и том же мозге. Цифровой компьютер не смог бы справиться с такой неоднозначностью. Он бы завис, поскольку цифровая логика не может преодолеть «двойственность» такой ситуации. Для цифрового компьютера, использующего информацию Шеннона, нога либо присоединена (0) к телу пациента, либо ампутирована (1). И переходного состояния не существует. Но в человеческом мозге, обрабатывающем информацию Гёделя, эти состояния сосуществуют и обрабатываются таким образом, что пациент может ощущать и описывать зуд в уже не существующей ноге.
Как мы увидим далее, классические модели функционирования мозга вроде той, что была предложена Дэвидом Хьюбелом и Торстеном Визелем в 1960-х годах, не могут учитывать эффект фантомной конечности, поскольку в целом основаны на концепции информации Шеннона. Мы с Рональдом считаем, что эффект фантомной конечности можно интерпретировать через аналогию с первой теоремой Курта Гёделя о неполноте. Вот почему мы использовали имя Гёделя для обозначения нового типа физически встроенной информации: именно этот тип информации позволяет учитывать такие свойства, как интуиция – уникальное человеческое качество, которое, согласно Гёделю, требуется (в большей степени, чем синтаксический формализм) для решения математических загадок.
Примеры с медовым месяцем и фантомной конечностью иллюстрируют еще одно принципиальное различие между информацией Шеннона и Гёделя: в то время как информация Шеннона в основном имеет отношение к синтаксису сообщения, информация Гёделя отражает нашу способность придавать смысл внешним событиям и предметам и выражать семантику и даже двусмысленность получаемых и передаваемых сообщений.
В отличие от информации Шеннона, которую можно выразить вне зависимости от передающей ее среды (электрических проводов, нервов или радиоволн), информация Гёделя демонстрирует в организме причинную эффективность, только будучи физически встроенной в органическое вещество. Вспомните о годовых кольцах нашего любимого дерева: эти нарастающие отложения древесины являются результатом непрерывного процесса диссипации энергии, который приводит к ежегодному образованию нового кольца и встраиванию в ткани растения гёделевской информации о засухах, солнечных пятнах или обилии осадков. Невозможно отделить этот тип гёделевской информации от органической матрицы, описывающей историю жизни дерева. Иными словами, при нашем определении гёделевской информации имеет значение среда, в которую она встроена. Опять-таки, хотя заключенная в древесных кольцах информация недоступна для самого дерева, у животных с головным мозгом эта информация может считываться очень быстро и эффективно.
Причинную эффективность гёделевской информации можно проиллюстрировать на хорошо известном примере – на эффекте плацебо. Прекрасно знакомый врачам эффект плацебо заключается в том, что у значительной доли пациентов наблюдаются выраженные клинические улучшения при приеме полностью инертного вещества (вроде таблетки из муки), которое их врач называет «новым лекарственным средством». Иными словами, если врач, которому пациенты доверяют, говорит, что эти таблетки точно помогут, многие пациенты ожидают положительного эффекта лечения. И действительно, у значительной доли таких пациентов отмечаются некоторые клинические улучшения. Интересно, что назначение плацебо в такой форме, которая большинству людей сама по себе кажется эффективной, дает еще лучшие результаты. По некоторым данным, плацебо, прописанное в форме крупных и ярко окрашенных (например, красных) капсул, дает в среднем максимальный эффект. Эти результаты свидетельствуют о том, что культурные представления о медицине играют здесь важную роль и являются движущим фактором эффекта плацебо.
В нашем контексте эффект плацебо можно объяснить прямым воздействием сообщения врача, предложившего пациенту новое лечение, на нервную ткань. Хотя изначально это сообщение передается в виде облеченной в слова шенноновской информации, в головном мозге пациента эта информация соотносится с его собственными внутренними ожиданиями и представлениями и сохраняется в виде гёделевской информации. Подкрепляя исходную веру пациента в лекарство или метод лечения, сигнал плацебо действует непосредственно на нейроны, запуская процесс выброса нейромедиаторов и гормонов и приводя к электрическому возбуждению нейронов, которое, например, усиливает иммунную систему пациента – и это лишь одна из гипотез, объясняющих эффект плацебо. По нашему мнению, такая нейроиммунологическая связь объясняется причинной эффективностью гёделевской информации в отношении нервной ткани.
Эффект плацебо подкрепляет наше предположение о том, что, в то время как информация Шеннона выражается в виде жестких синтаксических правил с помощью целых чисел, битов и байтов, информация Гёделя, которая генерируется и хранится интегральной системой (мозгом), отражает богатый аналоговый диапазон причинно-следственных связей и семантических конструкций, усиливающих смысл и доходчивость человеческой речи; и это основной метод взаимодействия человека с собственными мыслями, эмоциями, чувствами, ожиданиями и глубокими убеждениями.
Еще одна важная особенность гёделевской информации заключается в том, что ее количество и сложность различны в разных организмах. Это означает, что в отличие от информации Шеннона, которая увеличивается с повышением энтропии системы, гёделевская информация наращивает сложность как раз при снижении энтропии, происходящем в далеких от равновесия термодинамических островках, которые мы называем живыми системами. Таким образом, информация Шеннона определяется степенью неопределенности и неожиданности в проводящем канале, а информация Гёделя увеличивается с повышением уровня сложности биологической структуры или функции, адаптационной способности организма, его стабильности и выживаемости, которые выражаются в усилении способности противостоять распаду. Чем сложнее организм, тем больше в нем накапливается гёделевской информации. Таким образом, в соответствии с нашей теорией, путем рассредоточения энергии для записи гёделевской информации организмы пытаются максимально продлить свое существование за счет усиленного накопления солнечной энергии и в конечном итоге воспроизведения самих себя путем передачи ДНК следующим поколениям.
Этот процесс достигает кульминации у человека, поскольку именно гёделевская информация используется для производства знаний, культуры, технологии и создания больших взаимодействующих социальных групп, значительно повышающих наши шансы на успешную адаптацию к изменяющимся условиям внешней среды.
Концепция гёделевской информации также объясняет неосознанность, которой отличается большая часть процессов в мозге. Пояснить эту мысль может помочь, к примеру, классический эксперимент, проведенный в начале 1980-х годов американским нейробиологом Бенджамином Либетом. В ходе эксперимента Либета (рис. 3.3) человека сажают напротив экрана с изображением циферблата настенных часов, вдоль которого перемещается точка. На человека надевают шлем, чтобы экспериментатор мог постоянно регистрировать электрическую активность мозга испытуемого, используя классический метод электроэнцефалографии. Участника эксперимента просят выполнить простую задачу – в любой момент, когда захочется, нажать на кнопку указательным пальцем. Кажется, все довольно просто. Однако, чтобы было интереснее, Либет просил участников использовать движущуюся вдоль циферблата точку для обозначения того момента, когда они осознают свое желание согнуть палец. С помощью этого простого устройства Либет сумел зарегистрировать три момента времени (рис. 3.3): когда человек нажимает на кнопку, когда он решает нажать на кнопку, по его собственным словам, в зависимости от положения точки на циферблате и когда начинает меняться состояние его головного мозга, по данным электроэнцефалограммы. Как видно из рисунка 3.3, хотя осознанное решение человек, по его словам, принимает примерно за 200 миллисекунд до нажатия пальцем на кнопку, повышение активности на ЭЭГ отмечается примерно за 500 миллисекунд до этого действия.
Рис. 3.3. Классический вариант эксперимента Либета (рисунок Кустодио Роса).
Существует множество разных и порой противоречащих друг другу интерпретаций результатов эксперимента Либета. Большинство людей воспринимают их в качестве однозначного подтверждения того, что многое в человеческом мозге происходит неосознанно, поскольку изменение электроэнцефалограммы происходит примерно за 300 миллисекунд до того, как человек осознает свою готовность нажать на кнопку, следовательно, он не обладает свободой воли. Я не буду здесь углубляться в эту дискуссию. Нам с Рональдом любопытные наблюдения Либета интересны совсем в ином ключе. Несмотря на то что все в основном обращают внимание на тот факт, что за 500 миллисекунд до нажатия на кнопку мозг человека уже выполняет соответствующие операции, пусть даже на подсознательном уровне, мы с Рональдом заинтересовались другими вопросами. Какой процесс (или процессы) в первую очередь предшествуют этому неосознанному изменению ЭЭГ? И откуда берется этот сигнал? Мы предположили, что еще раньше, чем за 500 миллисекунд, отделяющих нажатие на кнопку от подъема сигнала на ЭЭГ, мозг человека пытается добраться до гёделевской информации в неокортексе (и, возможно, в субкортикальных структурах, активность которых нельзя зафиксировать с помощью ЭЭГ). Как только эта гёделевская информация становится доступна (неосознанно), она организует потоки шенноновской информации, которую можно зарегистрировать с помощью ЭЭГ, и именно это происходит за 500 миллисекунд до того, как человек двигает пальцем и нажимает на кнопку. Как только высокоразмерная гёделевская информация трансформируется в низкоразмерную шенноновскую информацию, создается исполняемая моторная программа, которая может быть передана по нервам (нейробиологическим эквивалентам шенноновских коммуникационных каналов) от первичной моторной коры к спинному мозгу, а оттуда – к мышцам, и в результате осуществляется движение. Таким образом, согласно нашей интерпретации этого эксперимента, высокоразмерная гёделевская информация является истинным источником шенноновской информации, измеряемой по сигналу ЭЭГ за 500 миллисекунд до нажатия на кнопку. Вообще говоря, в таком контексте фиксация сигнала ЭЭГ за 500 миллисекунд до движения не указывает на отсутствие свободы воли. Свобода воли может проявляться до какой-либо измеряемой активности на ЭЭГ, когда гёделевская информация становится доступна и считывается при подготовке к последующему движению.
Раньше мы с Рональдом часто использовали еще один пример для иллюстрации несоответствий в том, что измерения активности мозга рассказывают о внутренних процессах, происходящих в нашем мозге. Представьте себе, что ученый хочет экспериментальным путем показать, что именно происходит в тот момент, когда человек рассматривает на экране компьютера серию картинок, среди которых есть неприятные изображения. Чтобы зарегистрировать влияние этих изображений на мозг человека, ученый решает измерить электрическую активность мозга с помощью ЭЭГ, а также получить изображения высокого разрешения методом магнитно-резонансной томографии (МРТ) в тот момент, когда человек разглядывает изображения на мониторе. Поскольку выбранные экспериментатором методы анализируют активность мозга извне, обычно они позволяют получить только информацию Шеннона. Параллельно с получением сигналов ЭЭГ и МРТ экспериментатор также просит человека рассказывать об ощущениях, вызываемых у него изображениями. При наличии обоих наборов данных можно проанализировать корреляцию между количественными мерами активности мозга (данные ЭЭГ и МРТ) и тем, что участник эксперимента передает с помощью слов. Ученый обнаруживает, что объективные параметры активности мозга не всегда хорошо коррелируют с ощущениями, переданными при помощи речи. Если учесть, что даже слова для описания ощущений являются лишь низкоразмерной проекцией высокоразмерной гёделевской информации, хранящейся в мозге человека, становится понятно, насколько сложно осуществить количественную оценку всей гёделевской информации, которую может содержать такой мозг, как наш.
Но это еще не все. Поскольку мозг представляет собой сложную динамическую систему, он умеет создавать разные эмерджентные свойства при неизмеримо малых различиях начальных условий. Следовательно, при работе с живым мозгом у доблестного и преданного своему делу ученого из нашей истории нет возможности измерить все необходимые показатели в режиме реального времени. Даже если можно было бы произвести все необходимые измерения, мы бы не всегда знали, как их перевести в человеческие ощущения.
Поскольку человеческий мозг способен отображать и шенноновскую, и гёделевскую информацию, а также из-за невозможности нахождения идеальной корреляции между ними, в рамках традиционного научного подхода перед нами встает серьезнейшая проблема. Конкретный физический объект, который мы называем человеческим мозгом, занимает весьма специфическое место среди объектов изучения естественных наук. В этом случае внешняя информация (цифровая и формальная) никогда не сможет полностью описать всю реальность, описываемую внутренней информацией (аналоговой и интегральной). Именно эта внутренняя информация обладает уникальностью, возникающей в результате слияния информации и материи в мозге – без сомнения, самом мощном вычислительном инструменте, дарованном нам эволюцией.