Читаем Быть собой: новая теория сознания полностью

Чтобы измерить информацию относительно наблюдателя, обычно достаточно посмотреть, как ведет себя система на протяжении какого-то времени. В примере с игральной костью можно просто записывать цифру, выпадающую при каждом броске, — этого хватит, чтобы вычислить, сколько информации порождается при выкидывании каждого конкретного количества очков. Если же в качестве системы у нас нейронная сеть, достаточно будет фиксировать нейронную активность за какой-то период. Внешний наблюдатель может зафиксировать все разнообразие состояний, в которые впадут нейроны, вычислить вероятности для каждого из этих состояний, а затем измерить снижение неопределенности, связанное с пребыванием сети в любом из них[90].

Однако в ТИИ рассматривать информацию с точки зрения наблюдателя не получится. В этой теории информация (интегрированная информация, Ф) — это и есть сознание, и если брать ее относительно наблюдателя, значит, точно таким же, существующим относительно наблюдателя, нужно считать и сознание. Но оно не таково. Наличие или отсутствие у меня сознания не должно зависеть и не зависит от того, как вы или кто бы то ни было еще измерите мой мозг.

Следовательно, информацию в ТИИ нужно расценивать как внутреннюю, имманентно присущую системе, а не существующую относительно внешнего наблюдателя. Ее нужно определять как не зависящую от какого бы то ни было стороннего зрителя. Это должна быть информация «для» самой системы — не для кого-то или чего-то еще. Если это не так, то отношение тождества между Ф и сознанием, лежащее в основе ТИИ, распадается.

Чтобы измерить имманентную информацию, недостаточно просто понаблюдать, как ведет себя система на протяжении какого-то времени. Вам, как ученому, внешнему наблюдателю, нужно знать все различные варианты поведения системы, даже если на самом деле ее поведение реализуется не во всех. Здесь мы разделяем знание о том, как в действительности ведет себя система на протяжении времени (это узнать легко, по крайней мере в принципе, и это знание относительно наблюдателя), и знание о том, на что способна система гипотетически, даже если в действительности она этого не делает (это узнать обычно нелегко, а то и невозможно, но это безотносительное к наблюдателю знание).

На языке информатики разница между этими ситуациями — это разница между «эмпирическим» распределением состояний системы и распределением ее «максимальной энтропии» (название означает, что данное распределение отражает максимальный уровень неопределенности для данной системы). Представьте, что вы несколько раз кинули две игральные кости, и у вас выпало, допустим, семь, восемь, одиннадцать и еще несколько каких-нибудь чисел, но ни разу не получилось двенадцать. В таком случае эмпирическое распределение двенадцать очков содержать не будет, а распределение максимальной энтропии — будет, поскольку гипотетически двенадцать выпасть могло, даже если в данной конкретной последовательности бросков оно не выпало. Это значит, что любой конкретный результат — будь то семь, восемь или одиннадцать — породит больше информации (снизит больше неопределенности, исключит больше альтернатив) применительно к распределению максимальной энтропии (включающему двенадцать), чем применительно к эмпирическому распределению (двенадцать не включающему).

По сравнению с измерением эмпирического распределения системы путем простого наблюдения за ней в течение какого-то времени измерять распределение максимальной энтропии обычно очень трудно. Подступиться к такому измерению можно двумя способами. Первый — воздействовать на систему всеми возможными способами и смотреть, что получится, примерно как ребенок нажимает на новой игрушке все кнопки подряд и смотрит, что она умеет. Второй — вывести распределение максимальной энтропии из исчерпывающего, полного знания о физическом механизме системы, ее «причинно-следственной структуре». Если знать о механизме все, иногда можно выяснить, на что он способен гипотетически, даже если на практике этого не демонстрирует[91]. Зная, что у игральной кости шесть граней, мы, даже не утруждая себя необходимостью что-то бросать, легко вычислим, что на двух костях при каждом броске будет выпадать сумма от двух до двенадцати.

К сожалению, зачастую нам доступна лишь динамика системы — то, что система делает в действительности, а не то, на что она способна. Это относится и к мозгу. Я могу зафиксировать, что делает мозг (с разной степенью подробности), но получить исчерпывающее знание о его физической структуре у меня не получится, и воздействовать на его активность всеми возможными способами я тоже не могу. Поэтому наиболее отличительный постулат ТИИ — что Ф и есть сознание — оказывается наименее проверяемым.

* * *

Перейти на страницу:

Похожие книги

История Франции. С древнейших времен до Версальского договора
История Франции. С древнейших времен до Версальского договора

Уильям Стирнс Дэвис, профессор истории Университета штата Миннесота, рассказывает в своей книге о самых главных событиях двухтысячелетней истории Франции, начиная с древних галлов и заканчивая подписанием Версальского договора в 1919 г. Благодаря своей сжатости и насыщенности информацией этот обзор многих веков жизни страны становится увлекательным экскурсом во времена антики и Средневековья, царствования Генриха IV и Людовика XIII, правления кардинала Ришелье и Людовика XIV с идеями просвещения и величайшими писателями и учеными тогдашней Франции. Революция конца XVIII в., провозглашение республики, империя Наполеона, Реставрация Бурбонов, монархия Луи-Филиппа, Вторая империя Наполеона III, снова республика и Первая мировая война… Автору не всегда удается сохранить то беспристрастие, которого обычно требуют от историка, но это лишь добавляет книге интереса, привлекая читателей, изучающих или увлекающихся историей Франции и Западной Европы в целом.

Уильям Стирнс Дэвис

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература / История / Образование и наука
Неразумная обезьяна. Почему мы верим в дезинформацию, теории заговора и пропаганду
Неразумная обезьяна. Почему мы верим в дезинформацию, теории заговора и пропаганду

Дэвид Роберт Граймс – ирландский физик, получивший образование в Дублине и Оксфорде. Его профессиональная деятельность в основном связана с медицинской физикой, в частности – с исследованиями рака. Однако известность Граймсу принесла его борьба с лженаукой: в своих полемических статьях на страницах The Irish Times, The Guardian и других изданий он разоблачает шарлатанов, которые пользуются беспомощностью больных людей, чтобы, суля выздоровление, выкачивать из них деньги. В "Неразумной обезьяне" автор собрал воедино свои многочисленные аргументированные возражения, которые могут пригодиться в спорах с адептами гомеопатии, сторонниками теории "плоской Земли", теми, кто верит, что микроволновки и мобильники убивают мозг, и прочими сторонниками всемирных заговоров.В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Дэвид Роберт Граймс

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература
Вторжение жизни. Теория как тайная автобиография
Вторжение жизни. Теория как тайная автобиография

Если к классическому габитусу философа традиционно принадлежала сдержанность в демонстрации собственной частной сферы, то в XX веке отношение философов и вообще теоретиков к взаимосвязи публичного и приватного, к своей частной жизни, к жанру автобиографии стало более осмысленным и разнообразным. Данная книга показывает это разнообразие на примере 25 видных теоретиков XX века и исследует не столько соотношение теории с частным существованием каждого из авторов, сколько ее взаимодействие с их представлениями об автобиографии. В книге предложен интересный подход к интеллектуальной истории XX века, который будет полезен и специалисту, и студенту, и просто любознательному читателю.

Венсан Кауфманн , Дитер Томэ , Ульрих Шмид

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература / Языкознание / Образование и наука