Нейронная сеть человека – механизм не настолько совершенный, не настолько подчиненный сознанию, как полагают некоторые. Экспериментально подтверждено, что человеческая память включает приблизительно в миллион раз больше сохраненных элементов, чем доступно усилиям произвольного воспоминания. Под воздействием гипноза человек может вспомнить события и явления, к которым в сознательном состоянии у него нет никакого доступа. Так, например, исследования американских психологов показали, что загипнотизированные каменщики могут точно описать вид каждого из кирпичей, которые они укладывали восемь-десять лет назад в числе прочих десятков тысяч во время строительства. Такой человек опишет тебе некий кирпич в стене дома, который он ставил, скажем, шестым от угла в восьмом ряду на третьем этаже, потому что на нем есть красное пятнышко сбоку и немножко обколот левый угол, и это можно проверить – и это было проверено! Эти феноменальные результаты указывают на то, что память обычного человека включает до 10¹⁵ элементов, и только около миллионной их части человек может произвольно осознать благодаря усилию в состоянии бодрствования, то есть в обычном состоянии.

О связи этих фактов с явлениями подсознания мы сегодня можем только строить предположения. Быть может, подсознание – это комплекс явлений, неизбежно проявляющихся в сетях, которые преодолели определенный порог сложности; и таким образом, это побочный, не предполагавшийся эволюцией, но неизбежный эффект действия структур, достаточно сложных, в которых присутствует сознание.

Как следует из экспериментальных данных, над запасами памяти мы обладаем только ограниченной – и очень ограниченной! – властью. В пределах этих запасов протекают разнообразные малоизученные процессы – как бы спонтанное налаживание связей отдельных энграмм, следов памяти. Это приводит к возникновению определенных связей, скрытых за «динамическим барьером» подсознания, которые непонятным образом влияют на все сознательные процессы. Сегодня мы можем набрасывать приблизительные схемы нейронных соединений, которые предположительно соответствуют описанным процессам, то есть выключению энграмм из области, доступной произвольному запуску механизмов памяти и включению их в область функциональных компонентов, представляющих собой субстрат подсознания. Это все первые шаги кибернетического анализа на таком, столь сложном и столь неблагодарном для исследователя пространстве. Особенно ценным здесь является метод свободных ассоциаций, потому что он позволяет нам как бы «ввести зонд» в глубину подсознательных процессов и доставать оттуда «образчики», «случайные сгустки» сырья этих процессов, в то время как анализ содержания сознания ограничивается тем материалом, который оказался профильтрованным через «динамический барьер», подвергнутом и организации, и структурированию, и поэтому немного или вообще ничего не говорит нам о явлениях, происходящих за пределами поля сознания.

Выделяя главное, можно сказать, что существование сознания не было бы возможно без автоматизированных бессознательных процессов. Аналогично без существования символотворческой функции не могло бы существовать подсознание, которое главным образом проявляется в снах, под гипнозом, в невротических состояниях, а кроме того, в нормальных состояниях в виде, к примеру, ошибочных действий, забывания определенных фамилий, имен и т.п., вызванных скрытым влиянием подсознательных процессов.

ГИЛАС. Следовательно, символотворческая функция подсознания непонятна в том смысле, что мы не знаем, чему она служит – и можно подозревать, что она является побочным эффектом действия очень сложной структуры типа сети, не так ли?

ФИЛОНУС. Да. Думаю, на этом мы завершим наши туманные рассуждения на тему психоанализа. Мы вспомнили об этих явлениях, чтобы констатировать, что проявление относительной свободы, автономии некоторых психических явлений является существенной, важной закономерностью действия всех нейронных сетей. Это проблемы, которые кибернетика не в состоянии сформулировать достаточно четко только потому, что как наука еще находится в пеленках и пока что не существует, собственно, никакая обобщающая математическая теория автоматов типа сетей с достаточно высокой степенью сложности.

ГИЛАС. А какую, собственно, теорию ты имеешь в виду? Я не очень хорошо тебя понимаю.

ФИЛОНУС. Наиболее сложные сети, какие сегодня конструируются, это счетные машины. В них насчитывается три-четыре тысячи элементов – речь идет о числе электронных или кристаллических проводников. Нет сомнения, что даже при использовании современных технологий и знаний самые сложные сети, какие возможно создать, не будут иметь более чем 10 000 функциональных элементов. Таким образом, показатель сложности этих сетей – 10 000, то есть 10⁴. В то же время центральная нервная система, сеть человека, имеет 10¹⁰ элементов (нейронов) или является в миллион раз более сложной, чем самая сложная «искусственная» сеть. А откуда взялась эта граница создания сложных автоматов, эта высшая достижимая сложность уровня всего лишь 10 000 элементов? Основную трудность представляют технологические факторы: размер ламп, относительно большое потребление мощности, приводящее к тому, что электронный мозг, в 100 000 раз больший, чем те, которые существуют, созданный с применением электронных ламп, потребовал бы для охлаждения Ниагарский водопад. Однако в этой области наблюдается уже значительный прогресс, потому что благодаря транзисторам оказалось возможным уменьшить размеры и потребление мощности на 90% в сравнении с электронными мозгами, сконструированными с использованием катодных ламп. Другая трудность вызвана нашим невежеством в области теории. Речь идет об общей теории автоматов. Дело обстоит так. Первые самолеты можно было создавать чисто эмпирически, методом проб и ошибок, и однако же без теории полета, аэродинамики, теории прочности материалов, теории вынужденных колебаний и т.д. дальнейшее развитие авиации было бы невозможно. Конструирование сетей сейчас все еще ведется, собственно говоря, методом проб и ошибок, поскольку не существует теории, обобщающей их действия. Теория автоматов счетного типа, каковыми являются счетные машины, должна рассматриваться как раздел формальной логики. Например, формальная логика не занимается тем, каково должно быть количество элементарных операций, необходимых для решения данной задачи, а занимается она тем, решаема ли в принципе задача или нет. Для формальной логики безразлично, что для выполнения какой-нибудь задачи необходимо, к примеру, такое количество элементарных операций, выполнение которых заняло бы десять миллиардов или квадриллион лет. А при постройке автомата как раз и необходимо ответить на вопрос о количестве операций, необходимых для достижения цели – решения задачи. Это одно. Другое – то, что при каждой элементарной операции сеть может совершить ошибку. Если этих операций будет очень много, то и вероятность ошибки возрастает. Организм применяет для минимализации ошибок корректировку, подобную которой мы организовать не можем, поскольку она действует благодаря «самоисправляющей» тенденции тканей. Подобной тенденции технические устройства не обнаруживают. Это очень существенное препятствие. Теория автоматов, которая должна быть создана, будет анализировать длительность цепей анализа задания, а для этого необходимо принять во внимание фактор времени, кроме того, следует учесть и предусмотреть возникновение ошибок при анализе задачи. Поэтому такая теория должна, во-первых, объединить определенные элементы логики и термодинамики (которая учитывает фактор времени в процессах возрастания энтропии, а как ты знаешь, информация является противоположностью энтропии), во-вторых – учесть данные биофизики. Пока это только общие директивы, потому что, как я уже сказал, такой теории нет.

ГИЛАС. Эта теория, как мне кажется, сможет по существу определить оптимальную сложность, то есть ту высшую пограничную отметку сложности, после которой начинает распадаться монолитность действия сети. Но я совершенно не могу себе представить, как сможет теория, изначально физическая и поэтому выраженная математическим языком, измерять уровень сознания, который представляет данная сеть.