Есть некоторая надежда, что вскоре мы сможем лучше локализовать ментальные процессы, поскольку сейчас быстро разрабатываются более точные технологии отображения мозга. Одна из них это функциональное МРО, которое точнее, чем ТЭП, может измерить, с какой силой работают различные части мозга во время ментальной деятельности того или иного типа. Другой пример — это магнито-энцефалография, которая, как и ЭЭГ, может точно установить ту часть мозга, от которой исходит электромагнитный сигнал.

Мы никогда не разберемся в сущности языковых органов и грамматических генов, если ограничимся поиском участков мозга размером с почтовую марку. Вычислительные процессы, лежащие в основе ментальной жизни, возможны благодаря связям в хитроумных сетях, из которых и состоит кора головного мозга, сетях из миллионов нейронов, где каждый нейрон соединен с тысячами других, действующих в тысячные доли секунды. Что же мы увидим, если покрутим колесико микроскопа и пристально вглядимся в микросхему языковых областей? Никто этого не знает, но мне хотелось бы предложить вам обоснованную версию. Парадоксально, но это именно та сторона языкового инстинкта, о которой нам известно меньше всего и которая важнее всего, поскольку именно здесь заложены истинные причины говорения и понимания. Я предлагаю вам инсценировку того, как может выглядеть обработка грамматической информации с точки зрения нейрона. Не стоит принимать это слишком уж всерьез — это просто демонстрация того, что принцип языкового инстинкта сравним с принципом случайности попадания в лузу биллиардного шара в физическом мире, а сам языковой инстинкт — это не что-то туманное, названное биологическим термином.

Моделирование работы нейронной сети основано на упрощенной модели нейрона. Этот нейрон может делать всего несколько вещей. Он может быть активным или неактивным. В активном состоянии он посылает сигнал по своему аксону (проводнику внешней связи) к другим клеткам, с которыми он соединен; эти соединения называются синапсами. Синапсы могут быть возбуждающими или подавляющими и могут передавать импульсы разной силы. Нейрон-адресат суммирует любые сигналы, поступающие от возбуждающих синапсов, вычитает любые сигналы, поступающие от подавляющих синапсов, и если сумма превышает некий порог, то нейрон, принимающий сигнал, сам становится активным.

Если сеть подобных нейронов-моделей достаточно велика, то она может выступать в роли компьютера, вычисляющего ответ на любой точно поставленный вопрос, подобно ползавшей по странице машине Тьюринга из главы 3, которая смогла сделать вывод, что Сократ смертен. Это стало возможно потому, что нейроны-модели могут быть соединены несколькими простыми способами, превращающими их в «логические клапаны» — приспособления, способные моделировать логические отношения «и», «или» и «не», лежащие в основе дедукции. Значение логического отношения «и» состоит в том, что утверждение «А и Б» верно тогда, когда верно А и верно Б. Клапан И, моделирующий это отношение, будет открыт в том случае, если открыты все его входы. Если допустить, что порог для нашей модели нейрона — это 0,5, то комплект входящих синапсов, вес каждого из которых меньше, чем 0,5, но сумма которых больше, чем 0,5, скажем — 0,4 и 0,4, будет функционировать как клапан И, как показано на левой схеме:

Значение логического отношения «или» состоит в том, что утверждение «А или Б» верно тогда, когда верно А или верно Б. Отсюда следует, что клапан ИЛИ будет открыт тогда, когда хотя бы один вход открыт. Для обеспечения этого каждый синаптический вес должен быть больше, чем нейронный порог, скажем 0,6, как показано на средней схеме. И наконец, значение логического отношения «не» состоит в том, что утверждение «НЕ А» верно тогда, когда А ложно и наоборот. Отсюда следует, что клапан НЕ должен закрываться, если открыт его вход и наоборот. Это обеспечивается тормозящим синапсом, показанным справа, чей негативный вес достаточен, чтобы сделать неактивным выходящий нейрон, который в противном случае всегда активен.

А вот как нейронная сеть может вывести относительно сложное грамматическое правило. Английская флексия -s, как например в Bill walks ‘Билл идет’ — это суффикс, который должен быть применен при следующих условиях: когда подлежащее стоит в третьем лице И в единственном числе И глагол в настоящем времени И действие происходит постоянно (таков его «вид», если говорить в лингвистических терминах), но НЕ тогда, когда глагол неправильный, как например: do ‘делать’, have ‘иметь’, say ‘говорить’ или be ‘быть’ (ведь мы говорим Bill is ‘Билл есть’, но не Bill be’s). Нейронная сеть, которая вычисляет эти логические отношения, выглядит так:

Во-первых, существует банк нейронов, отвечающих за характеристики флексии (нижняя половина схемы, слева). Релевантные характеристики соединены через клапан И с нейроном, отвечающим за комбинацию 3-го л. ед. ч. настоящего времени и постоянного вида (обозначенный «3енп»). Этот нейрон возбуждает нейрон, соответствующий флексии -s, который в свою очередь возбуждает нейрон, соответствующий фонеме z в банке нейронов, отображающих произношение суффиксов. Если это правильный глагол, то на этом все требуемое для суффикса вычисление закончено; произношение основы слова так, как оно указано в ментальном словаре, просто копируется элемент за элементом в нейроны основы слова по тем соединениям, которые я не обозначил. (То есть формой слова to hit будет просто hit + s, а формой слова to wug — wug + s.) Для неправильных глаголов, таких как be, этот процесс должен быть заблокирован, иначе нейронная сеть будет продуцировать неправильные be’s. Поэтому нейрон комбинации 3енп также посылает сигнал нейрону, отвечающему за всю нерегулярную форму is. Если человек, чей мозг мы сейчас моделируем, собирается использовать глагол be, то нейрон, отвечающий за глагол be, уже активен, и он тоже сообщает активацию нейрону is. Поскольку два входных сигнала к is соединены как клапан and ‘и’, оба должны включаться, чтобы активизировать is. Иными словами, если и только если человек одновременно думает о be и о третьем лице—единственном числе—настоящем времени—постоянного вида (хабитатива), то тогда будет активизирован нейрон is. Нейрон is тормозит флексию -s через клапан НЕ, образованный тормозящим синапсом, который предотвращает появление ises или he’s, но активизирует гласный i и согласный z в банке нейронов, отвечающих за основу слова. (Разумеется, я опустил многие нейроны и многие соединения с остальными частями мозга.)

Я от руки соединил нейроны в этой сети, но это специфические английские соединения, и в реальном человеческом мозге их еще предстоит изучить. Продолжая нашу фантазию на тему нейронных сетей, попробуйте вообразить себе, как такая сеть может выглядеть в мозге младенца. Допустим, что каждая из совокупностей нейронов там уже есть изначально. Но везде, где я проводил стрелочку от одного-единственного нейрона в одной совокупности (кружку) к одному-единственному нейрону в другой, вообразите себе пучок стрелочек от каждого нейрона в одной совокупности к каждому нейрону в другой. Это соответствует тому, появления чего ребенок на врожденном уровне там и «ожидает»: например, суффиксов того или иного лица, числа, времени или вида, а также возможных нерегулярных форм для комбинаций вышеперечисленного; но при этом ребенок не знает наверняка, какие комбинации, суффиксы или нерегулярные формы встретятся в определенном языке. Их усваивание соответствует укреплению некоторых синапсов, на которые указывают стрелочки (обозначенные на схеме), и тому, что другие остаются невидимыми. Это может функционировать следующим образом. Представьте себе, что когда ребенок слышит слово с z в суффиксе, то активируется нейрон z в совокупности, соответствующей суффиксу на правом краю схемы, а когда ребенок думает о третьем лице, единственном числе, настоящем времени и постоянном виде (составные части воспринимаемого им события), то эти четыре нейрона на левом краю тоже активизируются. Если активизация распространяется назад так же, как и вперед, и если синапс укрепляется каждый раз при активизации в то же время, когда уже активен нейрон внешней связи, то укрепляются все синапсы — связи между «3-е», «единственное», «настоящее», «постоянный» — с одной стороны, и «z» — с другой стороны. Стоит этому повториться достаточное количество раз — и отчасти специфицированная нейронная сеть у новорожденного приобретает вид, характерный для взрослого человека (что я и описал).