Возможно, вы задаетесь сейчас вопросом: а нужно ли вообще вводить понятие гёделевской информации? Мой ответ – безусловно! Как мы видели, понятие гёделевской информации позволило получить несколько новых и интересных заключений и гипотез. Прежде всего, оно дало нам возможность сформулировать определение организма в качестве компьютера нового класса. Существует много типов искусственных компьютерных устройств: механические вычислительные устройства, такие как счеты и разностная машина Чарлза Бэббиджа, аналоговые компьютеры, такие как логарифмическая линейка, цифровые компьютеры, такие как переносные компьютеры и планшеты, которые мы сегодня так активно используем, а также самые современные квантовые компьютеры. Как мы обсуждали в начале главы, мы с Рональдом предположили, что организмы можно считать особым классом вычислительных устройств. Мы называем их органическими компьютерами: это устройства, в которых вычисления осуществляются при помощи их собственной трехмерной органической структуры.
Наша концепция органических компьютеров применима на разных уровнях организации живых существ – от самых крохотных наномашин, действующих за счет синхронной совместной работы множества взаимосвязанных молекул (таких как белковые комплексы, например АТФ-синтезирующая нанотурбина, или комплексы белков и липидов, как в клеточных мембранах), до групп генов, которые должны работать вместе, чтобы кодировать определенный физический признак, или – в чуть более крупном масштабе – очень сложных микроэлектростанций (хлоропластов и митохондрий), позволяющих растениям и животным жить за счет выработки энергии для групп клеток, формирующих органические ткани, или обширных сетей нейронов в мозге животного, а также мозгосетей, состоящих из отдельных существ, взаимодействующих синхронно в социальных группах животных.
Хотя в органических компьютерах невозможно отделить аппаратную часть от программного обеспечения, такие биологические вычислительные системы могут использовать в своей работе как шенноновскую, так и гёделевскую информацию. Но по мере усложнения органической структуры усиливается роль встроенной гёделевской информации, поскольку из-за своей аналоговой (в том смысле, что она не может быть полностью описана цифровыми символами или сведена к ним) природы она не может быть правильно загружена, извлечена или симулирована цифровой системой. Однако это не означает, что органические компьютеры нельзя программировать. Совсем наоборот. Этой важной теме посвящены главы 7 и 11.
На начальных этапах эволюции на Земле простейшие организмы, которые не могли самовоспроизводиться, поскольку еще не существовало ДНК или РНК, представляли собой лишь крохотные, окруженные мембраной везикулы, внутри которых происходило лишь несколько основных химических реакций, поддерживающих жизнь на протяжении короткого отрезка времени. На этой стадии цикл солнечного света и условия окружающей среды программировали жизнь всех организмов на Земле. В таком контексте использование гёделевской (аналоговой) информации, которая формировалась в результате превращения рассеивающейся энергии в первые следы органического материала, предшествовала использованию организмами шенноновской (цифровой) информации, которая стала доступна только с появлением механизмов самовоспроизведения, основанных на ДНК и РНК. Поэтому до того, как рибосомы стали выступать в роли этакой машины Тьюринга и производить белки с помощью матричной РНК, синтезирующейся на основе цепочек ДНК, должны были существовать аналоговые мембраны, позволявшие формироваться крохотным частицам и отделять от внешней среды вещества, необходимые для существования самых первых форм жизни на нашей планете. Таким образом, в отношении живых существ можно говорить о принципе «от бытия к битам» (from BEing to BITing): первые организмы сначала должны были возникнуть (в органическом смысле) и лишь после накопления какого-то базового количества гёделевской информации смогли начать передавать биты информации для самовоспроизведения.
К тому времени, когда «информационные молекулы», такие как РНК и ДНК, стали передавать генетическую информацию внутри организмов или их потомкам, они уже были возведены в ранг важнейших «программистов», которые создают трехмерную структуру, определяющую свойства организма. Когда вирус инфицирует клетку носителя, он использует собственную РНК для перепрограммирования генетической машины своей жертвы и создания множества новых вирусных частиц. Аналогичным образом ДНК содержит ценнейшие цифровые инструкции для построения любого организма в виде точной трехмерной реплики его предков. Используя современную аналогию, можно сказать, что РНК и ДНК содержат в себе программные инструкции (в формате шенноновской информации), позволяющие осуществлять трехмерную печать органических компьютеров.
Однако для функционирования и выживания сложных живых существ требуется дальнейшее программирование. Способствуя дополнительному накоплению гёделевской информации и усилению биологической сложности, эволюция в конечном итоге создала нервную систему, способную хранить информацию в памяти и обучаться путем взаимодействия с внешним миром. В какой-то момент среди этой эволюционной мозаики возникла нервная система приматов. И с тех пор в каждом когда-либо жившем на земле человеческом существе после формирования из органического вещества исходной трехмерной структуры мозга на основании содержащихся в нашем геноме инструкций все движения нашего тела, наши социальные взаимодействия, речь, человеческая культура и в конечном итоге технология взяли на себя роль программирования самого сложного и продуманного органического компьютера – Истинного творца всего.
Глава 4
Динамическая подпитка мозга. Биологические соленоиды и принципы функционирования
Уже 100 тысяч лет назад нервная система каждого человека могла похвастаться 86 миллиардами органических процессоров (нейронов), между которыми могло существовать от 100 триллионов до квадрильона прямых контактов (синапсов). В этой невероятной нейронной мастерской Истинный творец всего начал свою работу над человеческой вселенной в том виде, в котором мы знаем ее сегодня.
Масса коры мозга, об эволюции которой мы говорили выше, составляет около 82 % массы всего человеческого мозга. Удивительно, но на нее приходится лишь 19 % (около 16 миллиардов) нейронов мозга. Для сравнения в человеческом мозжечке – важнейшем скоплении серого вещества, отвечающем за контроль двигательной функции, на долю которого приходится лишь 10 % массы мозга, – упаковано около 69 миллиардов нейронов, так что это очень плотный кластер нейронов. Однако мозжечок, насколько мы можем судить, не сочинял сонетов и пьес Шекспира и не проектировал космических кораблей, позволяющих нам осваивать космическое пространство (хотя он помогал их строить). Вот почему с этого момента, говоря о том, каким образом Истинный творец всего справляется со своими самыми сложными задачами, мы будем в основном обращать внимание на новую кору.
В оптимизации работы коры важнейшую роль играет сложная сеть белого вещества. Несколько плотных упаковок нервных волокон (рис. 4.1) белого вещества образуют петли, связывающие между собой скопления серого вещества. Я называю эти петли биологическими соленоидами – по аналогии с катушками в электромагнитах. Самой крупной из этих биологических катушек является мозолистое тело.
Рис. 4.1. Типичные петли белого вещества коры, наблюдаемые при помощи диффузионно-тензорной томографии (изображения любезно предоставлены Алленом Сонгом).
Мозолистое тело – это толстый слой ткани примерно из 200 миллионов нервов, расположенный вдоль продольной оси головного мозга, который обеспечивает обмен информацией между двумя полушариями мозга и координацию их активности. Между задней и передней частями мозолистого тела коры имеются значительные структурные различия, включающие в себя среди прочего плотность и диаметр аксонов, проводящих электрические импульсы (так называемые потенциалы действия), а также степень миелинизации аксонов. Особый тип поддерживающих клеток мозга образует вокруг нервных волокон слой миелина. Обертывание нервных волокон слоем миелина обеспечивает крайне высокую скорость передачи потенциала действия миелинизированными аксонами. Как следствие, миелинизированные нервы затрачивают на процесс передачи меньше энергии. Например, если немиелинизированное нервное волокно группы C диаметром 0,2–1,5 мкм проводит потенциал действия примерно со скоростью 1 м/с, в крупном миелинизированном волокне такой же электрический импульс перемещается со скоростью около 120 м/с, или более 400 км/ч. Таким образом, время передачи информации между полушариями по всей длине волокна весьма разнится в зависимости от того, из какого участка коры поступают сигналы. В целом эти различия в скорости передачи сигнала статистически описываются распределением в форме широкой колоколообразной кривой. Например, в соответствии с этим распределением обмен информацией между полушариями в моторных и сенсорных областях происходит очень быстро, поскольку они соединены толстыми миелинизированными аксонами мозолистого тела. Напротив, связь между так называемыми ассоциативными зонами в лобной и теменной долях осуществляется намного медленнее.
