<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
<description>
<title-info>
<genre>science</genre>
<author>
<first-name>Карл</first-name>
<middle-name></middle-name>
<last-name>Саган</last-name>
</author>
<book-title>Драконы Эдема</book-title>
<lang>ru</lang>
</title-info>
<document-info>
<author>
<first-name/>
<last-name/>
</author>
<program-used>ExportToFB21</program-used>
<date value="2009-12-24">24.12.2009</date>
<src-ocr>М. Климушкин, г. Иркутск, 2005 г.</src-ocr>
<id>OOoFBTools-2009-12-24-16-50-27-1264</id>
<version>1.0</version>
</document-info>
</description>
<body>
<section>
<annotation>
<p><image l:href="#img_0.jpeg"/></p>
<p>Знаменитого американского астрофизика и популяризатора науки Карла Сагана (1934-1996) со студенческих лет занимала проблема происхождения жизни и разума. Его книга "Драконы Эдема" (1977), посвященная эволюции человеческого разума, была удостоена Пулитцеровской премии</p>
</annotation>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>Карл Саган</strong></p>
<p><strong>Драконы Эдема</strong></p>
</title>
<p>Рассуждения об эволюции человеческого разума</p>
<p>Carl Sagan </p>
<p>The Dragons of Eden</p>
<p>Speculations on the evolution of human intelligence</p>
<p>СПб: Амфора. ТИД Амфора, 2005. – 265 c.</p>
<p>Перевод с английского Н.С. Левитина, 1986 г.</p>
<empty-line/>
<p><strong>ОГЛАВЛЕНИЕ</strong></p>
<p>Вступление</p>
<p>I. Космический календарь</p>
<p>II. Гены и мозг</p>
<p>III. Мозг и колесница</p>
<p>IV. Эдем как метафора: эволюция человека</p>
<p>V. Абстрагирование у животных  </p>
<p>VI. Сказки туманного Эдема</p>
<p>VII. Влюбленные и сумасшедшие</p>
<p>VIII. Грядущая эволюция мозга</p>
<p>IX. Знание — вот наша цель: земной и внеземной разум</p>
<p>Послесловие</p>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Место людей — между богами и зверьми.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Плотин</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Основное заключение, к которому приводит это сочинение, а именно что человек произошел от какой-то низко организованной формы, покажется многим — о чем я думаю с сожалением — крайне неприятным. Но едва ли можно усомниться в том, что мы произошли от дикарей. Удивление, которым я был охвачен, увидев в первый раз кучку туземцев Огненной Земли на диком, каменистом берегу, никогда не изгладится из моей памяти, потому что в эту минуту мне сразу пришла в голову мысль: вот каковы были наши предки. Эти люди были совершенно обнажены и грубо раскрашены; длинные волосы их были всклокочены, рот покрыт пеной, на лицах их выражались свирепость, удивление и недоверие. Они не знали почти никаких искусств и, подобно диким животным, жили добычей, которую могли поймать; у них не было никакого правления, и они были беспощадны к любому, кто не принадлежит к их маленькому племени. Тот, кто видел дикаря на его родине, без особо большого стыда готов будет признать, что в его жилах течет кровь какого-нибудь более скромного существа. Что касается меня, то я бы скорее желал быть потомком храброй маленькой обезьянки, которая не побоялась броситься на страшного врага, чтобы спасти жизнь своего сторожа, или старого павиана, который, спустившись с горы, с триумфом отнял своего молодого товарища у стаи удивленных собак, чем потомком дикаря, который наслаждается мучениями своих неприятелей, приносит кровавые жертвы, убивает без всяких угрызений совести своих детей, обращается со своими женами, как с рабынями, не знает никакого стыда и предается грубейшим суевериям. Человеку можно простить, если он чувствует некоторую гордость при мысли, что он поднялся, хотя и не собственными усилиями, на высшую ступень органической лестницы; и сам факт, что он на нее поднялся, а не был поставлен здесь с самого начала, может внушать ему надежду на еще более высокую участь в отдаленном будущем. Но мы не занимаемся здесь надеждами или опасениями, а ищем только истину, насколько наш ум позволяет ее обнаружить, и я старался по мере моих сил привести доказательства в ее пользу. Мы должны, однако, признать, что человек со всеми его благоприятными качествами, сочувствием, которое он распространяет и на самых отверженных, доброжелательством, которое он простирает не только на других людей, но и на последних из живых существ, с его божественным умом, который постиг движение и устройство Солнечной системы, человек — со всеми его высокими способностями — тем не менее носит в своем физическом строении неизгладимую печать своего низкого происхождения.</p>
<p><emphasis><strong>Чарлз Дарвин. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Происхождение человека</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Я брат драконам и спутник совам.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Книга Иова</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>ВСТУПЛЕНИЕ</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Говоря по чести, разве не должен говорящий знать правду о том предмете, про который он говорит? </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Платон. Федр</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Я </strong><strong>не знаю ни у древних, ни у современных авторов ничего, что хоть как-то соответствовало бы предмету, которым я занят. Ближе всего к нему подводит мифология.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Генри Дэвид Торо. Дневник</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Джекоб Броновски принадлежат к тому весьма ограниченному кругу людей, которые в любом возрасте относятся ко всем накопленным человечеством знаниям — к искусству и науке, философии и психологии — как к чему-то интересному и доступному для постижения. Он не ограничивал себя рамками одной какой-то научной дисциплины, а, напротив, сумел увидеть всю панораму усвоенной людьми информации. Его книга и телевизионный сериал, одинаково названные «Восхождение Человека», служат не только превосходными инструментами для обучения, но и замечательными памятниками своему создателю. В известном смысле они рассказывают о том, как совместно взрослели человек и его мозг. <a l:href="#n1" type="note">[ 1 ]</a></p>
<p>Последняя глава книги и соответственно последний эпизод в телепередаче, озаглавленные «Это долгое детство», описывают длительный период времени — больший по отношению ко всей продолжительности жизни у людей, чем у всех других видов, — в течение которого молодежь зависима от взрослых и проявляет огромную пластичность, то есть способность усваивать уроки, которые дает как естественная, природная среда, так и среда, созданная людьми. Большинство организмов, живущих на Земле, в значительно большей степени зависят от наследственной информации, заранее «заложенной» в их нервную систему, нежели от внегенетической информации, приобретаемой ими за время жизни. У людей, да и вообще у всех млекопитающих, дело обстоит по-иному. Хотя наше поведение все еще в значительной мере управляется генетическим наследием, у нас есть уже намного больше возможностей, призвав на помощь свой разум, проложить новые поведенческие и культурные тропы за весьма короткое время. Мы как бы заключили сделку с природой: по этой сделке мы уступили природе ту относительную легкость, с которой низкоорганизованные существа плодятся и размножаются, не имея при этом никаких забот о сохранении и воспитании потомства; зато взамен природа наградила наших детей способностью постигать мир, что подняло на качественно новый уровень шансы на выживание всего человеческого рода. Благодаря этой способности на самом последнем этапе своего существования на Земле (он составляет лишь несколько десятых процента от всего периода человеческого существования) у нас появилось внегенетическое и внесоматическое знание: были изобретены различные способы накапливать информацию вне человеческого тела, среди которых письменность являет собой наиболее яркий пример.</p>
<p>Эволюционные или генетические изменения происходят крайне медленно. Требуется, вероятно, сто тысяч лет, чтобы из одного вида развился другой, и при этом разница в поведении двух близкородственных видов — скажем, львов и тигров — не представляется очень большой. Примером недавней эволюции органов человеческого тела могут служить пальцы наших ног. Большой палец играет важную роль в сохранении равновесия при ходьбе, значение других пальцев ног намного меньше. Совершенно очевидно, что они развились из пальцеподобных отростков, служивших для хватания и лазания, как у живущих на деревьях обезьян. Происшедшая эволюция, занявшая около десяти миллионов лет, представляет собой респециализацию — приспособление системы органов, первоначально развивавшихся для выполнения одной функции, к выполнению совершенно иной функции. (Стопа горной гориллы претерпела сходную, хотя и совершенно независимую, эволюцию.)</p>
<p>Но сегодня мы не имеем права ждать десять миллионов лет, пока сами собой наступят новые улучшения. Мы живем в такое время, когда наш мир изменяется столь стремительно, как никогда ранее, и, хотя изменения эти по большей части дело наших собственных рук, пренебрегать ими невозможно. Нам необходимо научиться прилаживаться и приспосабливаться к этому миру и одновременно управлять им, иначе мы погибнем.</p>
<p>Только внегенетическая обучающаяся система может справиться с быстро меняющимися обстоятельствами нашей жизни. Таким образом, быстрая эволюция человеческого разума есть не только причина многих серьезных проблем, ставших ныне перед человечеством, но и единственный мыслимый способ разрешить их. Лишь понимание природы и путей развития человеческого разума дадут нам возможность вести себя разумно в неизвестном и опасном будущем.</p>
<p>Эволюция разума интересует меня также и по другой причине. Впервые за всю историю человечества в руках у нас оказалось теперь такое мощное оружие, как большой радиотелескоп, способный передавать сообщения на огромные межзвездные расстояния. Мы лишь начали использовать его, робко и неуверенно, но настойчиво убыстряя темп исследований, чтобы выяснить, посылают ли нам свои радиосигналы другие цивилизации из невообразимо далеких и загадочных миров. Само существование этих цивилизаций, равно как и характер тех посланий, которые они могут направить нам, зависят от того, универсален ли тот путь развития, которым прошел разум на Земле. Понятно, что изучение эволюции земного разума может подарить нам намеки или озарения, полезные для исследования внеземного разума.</p>
<p>Я имел честь и удовольствие прочитать первую лекцию по естествознанию, посвященную памяти Джекоба Броновски, в ноябре 1975 года в университете Торонто. Работая над этой книгой, я существенно расширил рамки той лекции, что, в свою очередь, дало мне приятную возможность узнать кое-что о предметах, в которых я не являюсь специалистом. Я не смог устоять перед искушением объединить часть того, что я узнал, в единую картину и предложить некую гипотезу о природе и эволюции человеческого разума, которая может оказаться новой или, во всяком случае, не обсуждавшейся широко ранее.</p>
<p>Предмет этот труден. По образованию я биолог и много лет работал над проблемой происхождения и раннего развития жизни, но в том, что касается, например, анатомии или физиологии мозга, багаж моих знаний невелик. Поэтому я не без тревоги излагаю здесь свои идеи, ибо отлично понимаю, что многие из них умозрительны и могут быть доказаны или опровергнуты лишь в горниле эксперимента. Но так или иначе, проведенные исследования дали мне возможность заглянуть в новую увлекательную область знаний. Быть может, эти строки побудят кого-либо проникнуть в нее более глубоко.</p>
<p>Живое эволюционирует путем естественного отбора — в этом суть блестящего открытия, сделанного Чарлзом Дарвином и Альфредом Расселом Уоллесом в середине XIX столетия (и насколько мне известно, именно принцип естественного отбора отличает как раз биологические науки от физических). <a l:href="#n2" type="note">[ 2 ]</a></p>
<p>Красота и элегантность современных форм жизни обязана своим происхождением естественному отбору, в результате которого выживали и размножались те организмы, что случайно смогли приспособиться к своему окружению. Эволюция столь сложного органа, как мозг, неизбежно должна быть многими нитями связана с ранней историей жизни, с неравномерностью ее развития и тупиковыми направлениями, с извилистым путем приспособления организмов к условиям среды, постоянно менявшимся и тем самым ставившим на грань гибели те формы жизни, которые ранее идеально приспособились к окружающему миру. Эволюция случайна и непредсказуема. Лишь благодаря гибели огромного количества недостаточно приспособленных организмов мы вместе с нашим разумом и всем остальным, что у нас есть, живем сейчас на Земле.</p>
<p>Биология больше напоминает историю, нежели физику: прошлое с его ошибками, разного рода случайностями (благоприятными и неблагоприятными) во многом предопределяет настоящее. При подходе к такой сложной биологической проблеме, как природа и эволюция человеческого разума, я буду больше уделять внимания аргументам, которые вытекают из анализа развития мозга.</p>
<p>Моя основная посылка в рассуждениях о мозге состоит в том, что его деятельность, которую мы иногда называем сознанием, определяется только его анатомией и физиологией, и ничем более. Сознание может быть следствием работы частей мозга, действующих по отдельности или вместе. Какие-то процессы могут быть функцией целого мозга. Похоже, что некоторые исследователи данного предмета пришли к заключению, что раз уж им не удалось выделить и локализовать все высшие функции деятельности мозга, то это не удастся и всем грядущим поколениям нейроанатомов. Но отсутствие доказательств какого-либо факта не является доказательством отсутствия этого факта. Недавняя история биологии свидетельствует, что все мы представляем собой в известной степени взаимодействие чрезвычайно сложно организованной совокупности молекул. В той части биологии, что считалась ранее святая святых — изучение природы наследственности, — многое сейчас стало понятным благодаря химическому анализу нуклеиновых кислот, ДНК и РНК, и их действующих агентов — белков. В науке, и особенно в биологии, немало примеров тому, что исследователи, изучающие отдельные частности данного предмета, приобретают сильное (и в конечном счете ошибочное) представление, будто весь предмет в целом не поддается изучению. С другой стороны, я совершенно убежден, что те, кто рассматривает предмет со слишком большого расстояния, принимают за истину свои ограниченные знания. Как бы то ни было, но по обеим причинам — и из-за той тенденции, что ясно просматривается в новейшей истории биологии, и потому, что нет решительно никаких свидетельств в ее поддержку, — я не стану на этих страницах выдвигать какие-либо гипотезы о том, что принято называть «соотношением духовного и телесного», — идея, состоящая в том, будто внутри «обычных» тканей обитает нечто, сделанное из совершенно иного материала и называемое «сознанием». <a l:href="#n3" type="note">[ 3 ]</a></p>
<p>Изучая эти вещи, испытываешь истинное наслаждение, поскольку они касаются всех областей человеческой деятельности и, в частности, возможной взаимосвязи между открытиями, что происходят в науке о мозге, и озарениями, рождающимися благодаря интроспекции — свойственному людям стремлению к самоанализу. К счастью, интроспекция имеет долгую историю, и в прежние времена самые богатые, самые тонкие и самые глубокие самонаблюдения назывались мифами. «Мифы, — утверждал Салюстий в IV веке, — это события, которые никогда не случались, но постоянно происходят». Каждый раз, когда в диалоге Платона «Республика» Сократ прибегает к мифу — самый известный пример тому его иносказания о пещере, — мы можем быть уверены, что речь идет о чем-то самом важном.</p>
<p>Я использую здесь слово «миф» не в его нынешнем значении, как нечто противоречащее фактам, хотя и ставшее широко распространенным поверьем, а в смысле, который оно имело прежде. Миф — это метафора того, что невозможно описать никаким иным образом. Поэтому на последующих страницах я время от времени совершаю экскурсы в мифы, древние и современные. Само название этой книги родилось из-за неожиданного сопоставления различных мифов, старых и новых.</p>
<p>Хотя я и надеюсь, что некоторые из моих умозаключений могут привлечь внимание тех, кто профессионально изучает человеческий разум, книга написана для широкого читателя, имеющего интерес к данной проблеме. Соображения, представленные в главе II, несколько сложнее для восприятия, чем все остальные, но и они, я надеюсь, при некотором небольшом усилии окажутся доступными любому. Далее книга вообще должна читаться без каких-либо трудностей. Появляющиеся время от времени технические термины обычно объясняются при первом употреблении их. Иллюстрации в книге — дополнительные средства помощи тем, кто не имеет специальных научных знаний, хотя я полагаю, что понять мои аргументы и согласиться с ними — это вовсе не одно и то же.</p>
<p>В 1754 году Жан-Жак Руссо во вступительном абзаце своей работы «Рассуждения о происхождении и основании неравенства между людьми» писал:</p>
<p>«Для того чтобы правильно судить о естественном состоянии человека, необычайно важно иметь в виду его происхождение... Я не стану прослеживать его становление путем последовательного развития... По этому поводу я могу строить только расплывчатые и почти не имеющие никакого реального подтверждения догадки. Сравнительная анатомия сделала пока лишь первые шаги, а наблюдения натуралистов слишком неопределенны, чтобы представлять собой основу для серьезных выводов».</p>
<p>Предостережения Руссо, сделанные более чем два столетия назад, справедливы и сейчас. Но сегодня достигнуты значительные успехи в изучении как сравнительной анатомии мозга, так и поведения человека и животных, то есть тех наук, которые он справедливо считал важнейшими для данной проблемы. Думается, что теперь пришло время попытаться сделать некий предварительный синтез достижений в этих двух областях знания.</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>I. КОСМИЧЕСКИЙ КАЛЕНДАРЬ</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Что видишь ты еще</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>В пучине темной лет минувших?</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>У. </strong><strong>Шекспир. Буря</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Наш мир очень стар, а человечество очень молодо. Длительность важных событий жизни измеряется годами или еще меньшими сроками, вся продолжительность нашей жизни — десятилетиями, генеалогия семьи — столетиями, а вся известная история человечества — тысячелетиями. Но всему этому предшествовала внушающая благоговейный трепет бездна времени, протянувшаяся в далекое прошлое, о котором мы знаем очень мало: и потому, что не существует никаких письменных свидетельств тех лет, и потому, что нам сложно осмыслить саму огромность временного интервала, о котором идет речь.</p>
<p>И все же у нас есть возможность датировать события достаточно отдаленного прошлого. Геологические исследования и радиоактивный метод предоставляют данные об археологических, палеонтологических и геологических событиях, а астрофизическая теория позволяет судить о возрасте планет, звезд и всей нашей Галактики, а также оценить время, прошедшее после того чрезвычайного события, которое мы называем Большой Взрыв — взрыв, в котором участвовала вся материя и вся энергия мироздания. Большой Взрыв мог быть началом нашей Вселенной или же разрывом во времени, когда погибла вся информация о ее ранней истории. Но, безусловно, это самое раннее событие, от которого мы можем вести отсчет.</p>
<p>Я не знаю более наглядного способа изобразить космическую хронологию, чем представить себе пятнадцать миллиардов лет жизни Вселенной (или по крайней мере ее нынешнего воплощения после Большого Взрыва) спрессованными в один-единственный год. Тогда каждому миллиарду лет истории Земли будет соответствовать примерно двадцать четыре часа нашего космического года, а одна секунда этого года окажется равной 475 истинным обращениям Земли вокруг Солнца. На таблицах I, II и III я представил эту космическую хронологию тремя различными способами: в виде списка некоторых важных додекабрьских дат, как календарь декабря и в форме подробного хронометража позднего вечера 31 декабря — кануна нового космического года. На этой шкале все события, указанные в наших учебниках истории, даже в тех из них, в которых делаются попытки показать далекие корни настоящего, сжаты до такой степени, что приходится посекундно анализировать последние мгновения космического года. Но даже и в этом случае события, которые мы привыкли считать весьма отдаленными, оказываются в наших таблицах рядом с современными. Чтобы построить хронологию жизни на Земле, надо было бы соткать ковер со столь же плотным расположением нитей, но только в другом временном периоде — скажем, в интервале между 10 часами 02 минутами и 10 часами 03 минутами 6 апреля или 16 сентября. Но в нашем распоряжении есть подробные сведения только о самом конце космического года.</p>
<p>Эта хронология соответствует самым последним научным данным. Но некоторые из них не очень точны. Никто не удивится, если, например, окажется, что растения завоевали Землю в ордовике, а не в силуре или что кольчатые черви появились в докембрийский период — раньше, чем это указано в таблице. Точно так же совершенно очевидно, что в хронологию последних десяти секунд космического года невозможно было включить все важнейшие события. Я надеюсь, мне извинят отсутствие прямого упоминания о важных вехах в искусстве, музыке, литературе или же об имеющих огромное значение для истории человечества революциях в Америке, Франции, России и Китае.</p>
<p>Подобные таблицы и календари неизбежно упрощают картину. Приходишь в замешательство, когда видишь, что Земля выделилась из звездной материи не раньше начала сентября, динозавры появились в канун Рождества, цветы расцвели 28 декабря, а люди ведут свое происхождение с 22 часов 30 минут последнего новогоднего дня. Вся зафиксированная история человечества занимает последние десять секунд 31 декабря, а все, что произошло с конца средних веков до настоящего момента, занимает меньше чем одну секунду. Но в рамках принятых допущений первый космический год как раз теперь подходит к концу. До сих пор мы занимали ничтожно малый отрезок на шкале космического времени. Однако то, что случится в начале второго космического года на Земле и в ее окрестностях, в очень большой степени зависит от научной мудрости и истинно человеческих качеств населяющих нашу планету людей.</p>
<empty-line/>
<p>Таблица I </p>
<p>Додекабрьские даты</p>
<empty-line/>
<table>
<tr>
<td align="left">Большой Взрыв</td>
<td align="left">1 января</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Возникновение галактики Млечного Пути </td>
<td align="left">1  мая</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Возникновение Солнечной системы </td>
<td align="left">9 сентября</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Образование планеты Земля</td>
<td align="center">14 сентября</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Появление жизни на Земле </td>
<td align="left">25 сентября</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Образование древнейших из известных на Земле гор </td>
<td align="left">2 октября</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Время образования древнейших ископаемых (бактерий и синезеленых водорослей)  </td>
<td align="left">9 октября</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Возникновение полового размножения (микроорганизмов) </td>
<td align="left">1  ноября</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Древнейшие фотосинтезирующие растения </td>
<td align="left">12 ноября</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Эукариоты (первые клетки, содержащие ядра)</td>
<td align="left">15 ноября</td>
</tr>
</table>
<empty-line/>
<p>Таблица II </p>
<p>Космический календарь</p>
<p>Декабрь</p>
<empty-line/>
<table>
<tr>
<td align="left">Числа</td>
<td align="left"> </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">1</td>
<td align="left">Образование кислородной атмосферы на Земле </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">5</td>
<td align="left">Интенсивное извержение вулканов и образование каналов на Марсе</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">16</td>
<td align="left">Первые черви </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">17</td>
<td align="left">Конец докембрийского периода. Палеозойская эра и начало кембрийского периода. Возникновение беспозвоночных</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">18</td>
<td align="left">Первый океанический планктон. Расцвет трилобитов</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">19</td>
<td align="left">Период ордовика. Первые рыбы, первые позвоночные</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">20</td>
<td align="left">Силур. Первые споровые растения. Растения начинают завоевывать сушу</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">21</td>
<td align="left">Начало девонского периода. Первые насекомые. Животные колонизируют сушу</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">22</td>
<td align="left">Первые амфибии. Первые крылатые насекомые </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">23</td>
<td align="left">Каменноугольный период.  Первые деревья. Первые рептилии</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">24</td>
<td align="left">Начало пермского периода. Первые динозавры </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">25</td>
<td align="left">Конец палеозойской эры. Начало мезозойской эры</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">26</td>
<td align="left">Триасовый период. Первые млекопитающие</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">27</td>
<td align="left">Юрский период. Первые птицы</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">28</td>
<td align="left">Меловой период. Первые цветы. Вымирание динозавров</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">29</td>
<td align="left">Конец мезозойской эры. Кайнозойская эра и начало третичного периода. Первые китообразные. Первые приматы</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">30</td>
<td align="left">Начало развития лобных долей коры головного мозга у приматов. Первые гоминиды. Расцвет гигантских млекопитающих</td>
</tr>
<tr>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left">31</td>
<td align="left">Конец плиоценового периода. Четвертичный (плейстоцен и голоцен) период. Первые люди </td>
</tr>
</table>
<empty-line/>
<p>Таблица III</p>
<p><strong>31 декабря</strong></p>
<empty-line/>
<table>
<tr>
<td align="left">Появление проконсула и рамапитека — </td>
<td align="left">13.30.00</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">возможных предков обезьян и человека</td>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left">Первые люди </td>
<td align="left">22.30.00</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Широкое использование каменных орудий </td>
<td align="left">23.00.00</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Использование огня пекинским человеком</td>
<td align="left">23.46.00</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Начало последнего периода оледенения </td>
<td align="left">23.56.00</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Заселение Австралии </td>
<td align="left">23.58.00</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Расцвет пещерной живописи в Европе</td>
<td align="left">23.59.00</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Открытие земледелия</td>
<td align="left">23.59.20</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Цивилизация неолита — первые города</td>
<td align="left">23.59.35</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Первые династии в Шумере, Эбле и Египте, развитие астрономии </td>
<td align="left">23.59.50</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Открытие письма; государство Аккад; законы Хаммурапи в Вавилонии; Среднее царство в Египте</td>
<td align="left">23.59.52</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Бронзовая металлургия; Микенская культура; Троянская война; Ольмекская культура; изобретение компаса </td>
<td align="left">23.59.53</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Железная металлургия; первая Ассирийская империя; Израильское царство; основание Карфагена финикийцами </td>
<td align="left">23 59 54</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Династия Цинь в Китае; империя Ашоки в Индии; Афины времен Перикла; рождение Будды</td>
<td align="left">23.59.55</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Евклидова геометрия; Архимедова физика; астрономия Птолемея; Римская империя; «рождение Христа»</td>
<td align="left">23.59.56</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Введение нуля и десятичного счета в индийской арифметике; упадок Рима; мусульманские завоевания</td>
<td align="left">23.59.57</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Цивилизация майя; династия Сун в Китае; Византийская империя; монгольское нашествие; крестовые походы</td>
<td align="left">23.59.58</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Эпоха Возрождения в Европе; путешествия и географические открытия, сделанные европейцами и китайцами времен династии Мин; введение экспериментального метода в науку </td>
<td align="left">23.59.59</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Широкое развитие науки и техники; появление всемирной культуры; создание средств, способных уничтожить род людской; первые шаги в освоении космоса и поиски внеземного разума </td>
<td align="left">Настоящий момент и в первые секунды Нового года</td>
</tr>
<tr>
<td align="left"> </td>
<td/>
</tr>
</table>
<empty-line/>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>II. ГЕНЫ И МОЗГ</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Где был твой откован мозг?.. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>У. </strong><strong>Блейк. Тигр</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Из всех животных у человека самый большой мозг по отношению к размерам его тела.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Аристотель. Части животных</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Биологическая эволюция сопровождалась все нарастающей сложностью. Сегодня самые сложные организмы на Земле содержат значительно больше информации — как генетической, так и внегенетической, чем самые сложные организмы, скажем, 200 миллионов лет назад (что составляет только 5 процентов истории жизни на планете, пять дней по нашему космическому календарю). Самые простые из организмов Земли сегодня имеют у себя за плечами ровно столько же эволюционного развития, сколько и самые сложные, и вполне может оказаться, что внутренняя биохимия современных бактерий более эффективна, нежели внутренняя биохимия бактерий три миллиарда лет назад. Но количество генетической информации сегодняшней бактерии, возможно, не слишком превышает то, что содержалось в ее древнем предке. Тут важно различие между количеством информации и ее качеством.</p>
<p>Различные биологические формы называются таксонами. Граница, проходящая между крупнейшими таксонами, отделяет растения от животных или организмы со слабо развитым ядром (бактерии, синезеленые водоросли) от организмов с четко выраженным и сложно устроенным ядром (например, простейшие, люди). Однако все организмы на планете Земля, обладают ли они хорошо выраженным ядром или нет, имеют хромосомы, которые заключают в себе генетический материал, передаваемый из поколения в поколение. Во всех организмах молекулы наследственности — это нуклеиновые кислоты. С некоторыми несущественными исключениями, молекулы нуклеиновых кислот, передающие наследственность, — это молекулы, называемые ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота). Более мелкие подразделения различных растений и животных, вплоть до видов и подвидов, тоже можно назвать разными таксонами.</p>
<p>Вид — это группа особей, могущих давать способное к самовоспроизведению потомство путем скрещивания только с особями своей группы, но не вне ее. В результате спаривания собак различных пород рождаются щенки, которые, достигнув взрослого состояния, способны к размножению. Но скрещивание между различными видами, даже видами столь близкими, как ослы и лошади, дает бесплодное потомство (в данном случае мулов). Поэтому ослы и лошади считаются различными видами. Между более отдаленными видами, например между львами и тиграми, иногда происходит скрещивание, дающее жизнеспособное, но бесплодное потомство, а крайне редко случается, что оно даже способно к размножению. Это свидетельствует о том, что определение вида несколько расплывчато. Все люди принадлежат к одному и тому же виду Homo sapiens, что в переводе с латинского звучит оптимистически: Человек разумный. Наши возможные предки Homo erectus (Человек прямоходящий) и Homo habilis (Человек умелый), ныне вымершие, относятся к одному роду (Homo), но к разным его видам, хотя никто, во всяком случае в недавнее время, не пытался экспериментальным путем выяснить, даст ли скрещивание между ними потомство, способное к размножению. В прежние времена было широко распространено мнение, что потомство может быть получено от совершенно различных организмов. Минотавр, которого убил Тезей, был рожден в браке между быком и женщиной. А римский историк Плиний утверждал, что страус, тогда только что открытый в природе, появился в результате скрещивания между жирафой и комаром. (Я полагаю, что комар в этой ситуации должен был быть самцом, а жирафа — самкой.) В действительности же, однако, подобного рода скрещивания не происходили по вполне понятной причине — из-за отсутствия какой-либо мотивации к ним.</p>
<p>На протяжении этой главы мы неоднократно будем возвращаться к графику, изображенному на рис. 1. Сплошная линия на нем указывает время самого первого появления на Земле различных главных таксономических групп. Конечно, в природе существует значительно большее число таких групп, чем указано точками на этом графике. Изображенной на нем кривой соответствует огромное количество точек, которыми следовало бы обозначить десятки миллионов различных таксономических групп, появившихся на нашей планете с того времени, когда на ней возникла жизнь. Главные из них, которые возникли в самое последнее время, как правило, наиболее сложны.</p>
<p><image l:href="#img_1.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 1. Эволюция объема информации в генах и в мозге за всю историю жизни на Земле. Сплошная кривая, проходящая через темные точки, показывает количество битов информации, за ключенной в генах у различных организмов, чье приблизительное время появления, согласно имеющимся геологическим данным, также указано на диаграмме. Поскольку количество ДНК, приходящейся на одну клетку, неодинаково в </strong><strong>пределах таксона, указано лишь минимальное для данной группы значение. Данные взяты из работы Бриттена и Давидсона (1969). Пунктирная кривая, проходящая через светлые точки, дает приблизительную оценку информации, заключенной в мозге и нервной системе тех же самых организмов. Точки, соответствующие информации, содержащейся в мозге амфибий и еще более простых животных, должны были бы находиться левее диаграммы. Хотя на диаграмме и указано количество битов информации в генетическом материале вирусов, но нет уверенности, что вирусы действительно появились несколько миллиардов лет назад. Возможно, что они появились намного позже и развились из бактерий и других более сложных организмов путем потери ими своих функций. </strong></emphasis><a l:href="#n4" type="note">[ 4 ]</a><emphasis> <strong>Если бы надо было отразить внесоматическую информацию, накопленную людьми (библиотеки и т. д.), то соответствующая точка оказалась бы далеко справа за границей диаграммы. </strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Некоторое представление о сложности организма может быть получено, если просто изучать его поведение, то есть число различных функций, которые он призван выполнять в своей жизнедеятельности. Но о сложности можно судить также по минимуму информации, заключенному в генетическом материале организма. Типичная человеческая хромосома имеет одну очень длинную молекулу ДНК, завитую в спираль, так что место, которое она занимает в пространстве, значительно меньше, чем если бы она была распрямлена. Эта молекула ДНК построена из более мелких строительных блоков, несколько напоминающих ступеньки и боковинки веревочной лестницы. Блоки называются нуклеотидами и существуют в четырех различных вариантах. Язык жизни, наша наследственная информация, определяется последовательностью четырех различных типов нуклеотидов. Можно сказать, что алфавит языка наследственности состоит всего из четырех букв.</p>
<p>Но книга жизни очень богата, типичная молекула ДНК хромосомы человека состоит примерно из пяти миллиардов частей или нуклеотидов. Наследственные программы всех других таксонов на Земле записаны тем же языком, тем же кодом. И этот единый для всех язык наследственности является одним из свидетельств происхождения всех организмов на Земле от единого предка, от общего для всех начала жизни, которое отделено от нас примерно четырьмя миллиардами лет.</p>
<p>Информация, содержавшаяся в любом послании, обычно измеряется в единицах, называемых битами - сокращение от binary digit, что значит «двоичный знак». Простейшие арифметические вычисления используют не десять разрядов (как делаем мы вследствие того, что по случайности эволюции обладаем десятью пальцами), а только два — 0 и 1. Так что на любой достаточно четкий вопрос может быть дан ответ в виде 0 или 1, «да» или «нет». Если бы наследственный код был описан на языке, имеющем не четыре, а две буквы, то число битов в молекуле ДНК равнялось бы удвоенному числу пар нуклеотидов. Но так как существует четыре типа нуклеотидов, число битов информации в ДНК в четыре раза больше числа пар нуклеотидов. Таким образом, если одна хромосома имеет пять миллиардов (5 • 109)) нуклеотидов, она содержит двадцать миллиардов (2 • 1010) битов информации. (Символ 109 указывает, что за единицей следует определенное число нулей — в данном случае девять.)</p>
<p>Как много информации содержится в двадцати миллиардах битов? Чему она будет соответствовать, если записать ее в обычной книге современным человеческим языком? Наши алфавитные языки, как правило, имеют от двадцати до сорока букв плюс одну-две дюжины цифр и знаков препинания; таким образом, для таких языков оказывается достаточно шестидесяти четырех независимых значков. Так как 26 равняется 64 (2 х 2 х 2 х 2 х 2 х 2), то не потребуется более шести битов, чтобы определить каждый значок. Мы можем представить себе ситуацию в виде «игры в двадцать вопросов», в которой каждый ответ соответствует одному биту. Предположим, что значок, который загадан, — это буква Н. Мы можем найти ее следующим образом.</p>
<p>Первый вопрос: Буква ли это (0) или же какой-то другой значок (1)?</p>
<p>Ответ: Буква (0).</p>
<p>Второй вопрос: Находится ли она в первой (0) или во второй (1) половине алфавита?</p>
<p>Ответ: В первой половине (0).</p>
<p>Третий вопрос: Из шестнадцати букв первой половины алфавита находится ли она в числе первых восьми (0) или вторых восьми (1) букв?</p>
<p>Ответ: Среди вторых восьми (1).</p>
<p>Четвертый вопрос: Среди вторых восьми букв находится ли она в первой половине (0) или во второй половине (1)?</p>
<p>Ответ: Во второй половине (1).</p>
<p>Пятый вопрос: Из этих букв принадлежит ли она к числу Л, М (0) или к Н, О (1)?</p>
<p>Ответ: К числу Н, О (1).</p>
<p>Шестой вопрос: Это Н (0) или О (1)?</p>
<p>Ответ: Это Н (0).</p>
<p>Определение буквы Н, таким образом, равносильно двоичному тексту 001110. Но нам потребовалось не двадцать вопросов, а лишь шесть, и именно в этом смысле было сказано, что всего шести битов достаточно, чтобы определить заданную букву. Поэтому двадцати миллиардам битов соответствует примерно три миллиарда букв (2 • 1010/6 ≈ 3 • 109). Если считать, что в среднем слове примерно шесть букв, то информация, содержащаяся в хромосоме человека, соответствует приблизительно пяти миллионам слов (3 • 109/6 = 5 • 108). Полагая, что на обычной странице примерно три сотни слов печатного текста, мы получаем цифру в два миллиона страниц (5 • 108/3 • 102 ≈ 2 • 106). Если средняя книга содержит пятьсот таких страниц, то информация, заключенная в одной-единственной хромосоме человека, соответствует четырем тысячам таких томов (2 • 106/5 • 102 = 4 • 103). Ясно теперь, что последовательность ступенек лестницы ДНК по объему заключенной в ней информации сравнима с гигантской библиотекой. Точно так же ясно, сколь богатая библиотека необходима, чтобы описать такой тщательно сконструированный и тонко функционирующий объект, каким является человеческое существо. Простые организмы обладают меньшей сложностью и меньшими возможностями и требуют поэтому меньшего объема генетической информации. Каждый из «Викингов» — космических аппаратов, опустившихся на Марс в 1976 году, имел в своих компьютерах заранее запрограммированные инструкции объемом в несколько миллионов битов. Таким образом, «Викинг» обладал несколько большей «генетической информацией», чем бактерия, хотя и значительно меньшей, чем водоросли.</p>
<p>График на рис. 1 показывает также минимальное количество наследственной информации в ДНК различных живых организмов. Видно, что величина эта у млекопитающих меньше, чем у людей: большинство млекопитающих имеют меньше наследственной информации, чем человек. <a l:href="#n5" type="note">[ 5 ]</a> Внутри некоторых таксонов, например амфибий, количество наследственной информации сильно изменяется от вида к виду. Есть мнение, что значительная часть этой ДНК может быть излишней или нефункциональной. По этой причине график дает минимальное количество ДНК для каждого таксона.</p>
<p>Из графика видно, что примерно три миллиарда лет назад произошло поразительное увеличение информации в организмах, населявших Землю, а после этого рост наследственной информации шел весьма медленно. Мы видим также, что если для выживания человека необходимы десятки миллиардов (несколько раз по 1010) битов информации, то недостающее количество должно быть поставлено внегенетическими системами: скорость развития систем передачи наследственности столь мала, что не приходится искать источника подобной генетической информации в молекулах ДНК. Сырьем для эволюции служат мутации, наследуемые изменения в отдельных последовательностях нуклеотидов, которые создают наследственные программы в молекулах ДНК. Мутации вызываются радиоактивностью среды, космическими лучами или, как часто случается, возникают случайно — путем спонтанных изменений в нуклеотидах, которые с точки зрения статистики всегда могут иметь место. Иной раз самопроизвольно разрываются химические связи. До определенной степени мутации находятся под контролем самого организма. Различные организмы имеют способность устранять некоторые типы повреждений структуры своих ДНК. Существуют, например, молекулы, которые следят за повреждениями ДНК. Если обнаруживается грубое нарушение в системе ДНК, то оно вырезается с помощью своего рода молекулярных ножниц и ДНК возвращается к норме. Но такие исправления не являются, да и не могут быть совершенными: мутации нужны для эволюции. Однако мутация в молекуле ДНК хромосомы клетки кожи моего указательного пальца не оказывает никакого влияния на мою наследственность. Пальцы не участвуют, во всяком случае впрямую, в размножении вида. Важны мутации в гаметах, половых клетках — сперматозоидах (мужских) и яйцеклетках (женских), благодаря которым происходит половое размножение. Мутации, случайным образом оказавшиеся полезными, представляют собой рабочий материал для биологической эволюции — как, например, мутация меланина у некоторых бабочек, что изменяла их цвет из белого в черный. Такие бабочки обычно жили в Англии на березах, поэтому для них белая окраска — защитная. <a l:href="#n6" type="note">[ 6 ]</a> Изменение цвета отнюдь не давало им преимущества: темные бабочки были отлично видны и поедались птицами, и потому такая мутация эволюцией отбраковывалась. Но когда в ходе индустриальной революции березы стали покрываться сажей, положение изменилось на обратное: только бабочки с меланиновыми мутациями могли выживать. Такая мутация закрепилась, и с течением времени почти все бабочки стали темными. Изменение было наследуемым — оно передавалось будущим поколениям. При этом иногда случаются и обратные мутации, идущие вразрез с меланиновым приспособлением, которые могли бы оказаться полезными, если бы загрязнение природы промышленностью Англии было однажды взято под контроль. Отметим, что во всех этих взаимодействиях между мутацией и естественным отбором ни одна бабочка не предпринимала сознательного усилия приспособиться к окружающей среде. Этот процесс хаотичен и случаен.</p>
<p>Такие крупные и сложные организмы, как люди, в среднем имеют примерно одну мутацию на десять гамет, то есть существует десятипроцентная вероятность, что каждый данный сперматозоид или яйцеклетка будет иметь новое и передающееся по наследству изменение в генетической программе, которая определяет собой облик нового поколения. Эти мутации происходят случайно и почти все без исключения вредны: ведь крайне редко случается, что сложная машина становится лучше после того, как в инструкцию но по ее изготовлению были наобум внесены какие-то изменения.</p>
<p>Большинство этих мутаций рецессивны — они не проявляют себя немедленно. Тем не менее уже существует такой высокий уровень мутаций, что, как считают некоторые биологи, увеличение молекулы ДНK принесло бы с собой неприемлемо высокие темпы мутаций: будь у нас больше генов, слишком многое слишком часто происходило бы с ошибкой. <a l:href="#n7" type="note">[ 7 ]</a> Если это верно, то должен существовать практический верхний предел количества наследственной информации, которую может заключать в себе ДНК больших организмов. Таким образом, большие и сложные организмы, для того чтобы существовать, должны иметь достаточные источники внегенетической информации. Эта информация у всех высших животных, кроме человека, содержится почти исключительно в головном мозге.</p>
<p>Какую информацию содержит мозг? Рассмотрим два крайних противоположных взгляда на работу мозга. Согласно первому мозг (или, во всяком случае, высшие его разделы, кора головного мозга) эквипотенциален: любая часть его может заменить собой любую другую часть, и не существует никакой локализации функций. Согласно другому взгляду мозг представляет собой схему, все блоки которой предельно специализированы: каждая отдельная его функция локализована во вполне определенном месте. Истина, видимо, лежит где-то посередине между этими двумя крайними точками зрения. С одной стороны, любой лишенный мистики подход к работе мозга должен связывать физиологию с анатомией — любая функция мозга должна обеспечиваться соответствующим расположением нейронов или иной формой организации мозга. С другой стороны, можно ожидать, что естественный отбор, чтобы обеспечить точность работы мозга и защитить его от различного рода случайностей, привел к избыточности в его конструкции. Того же следует ожидать и от неисповедимых путей эволюции, которыми, скорее всего, следовал мозг.</p>
<p>Избыточность памяти была ясно продемонстрирована Карлом Лешли, психоневрологом из Гарвардского университета, который хирургическим путем удалял значительную часть коры головного мозга крыс, и при этом не было отмечено никаких изменений в их способности использовать ранее полученный опыт преодоления лабиринтов. Благодаря таким экспериментам становится ясно, что память должна быть локализована во многих различных частях мозга, а теперь мы знаем, что некоторые воспоминания переливаются между правым и левым полушариями мозга через трубу, называемую мозолистым телом (corpus callosum).</p>
<p>Лешли установил также, что не происходит видимых изменений в общем поведении крысы, когда удаляется значительная часть — скажем, десять процентов — ее мозга. Но никто не спросил крысу, каково ее мнение по этому поводу. Чтобы правильно ответить на этот вопрос, потребуется тщательно изучить «социальное», пищевое и защитно-атакующее поведение крысы. Существует много скрытых изменений в поведении, являющихся результатом экстрипации, то есть удаления части мозга, которые могут ускользнуть от не слишком внимательного исследователя, но в то же время иметь для крысы существенное значение. К примеру, кто знает, сохраняется ли у нее после экстрипации прежний интерес к привлекательной крысе противоположного пола и не становится ли она вдруг безразличной к подкрадывающейся кошке? <a l:href="#n8" type="note">[ 8 ]</a></p>
<p>Иногда приводят следующее соображение. Раны или повреждения важных частей коры головного мозга, возникшие, например, при двусторонней префронтальной лоботомии или же в результате несчастного случая, оказывают малое воздействие на поведение человека. Но некоторые формы нашего поведения не очень доступны для наблюдения не только извне, но даже изнутри. Есть типы активности и специфически человеческой способности воспринимать мир, которые в жизни данного человека могут встречаться нечасто, например творческая деятельность. Чтобы образовалось сцепление идей, свойственное любому, даже самому малому творческому акту, нужны значительные ресурсы мозга. А именно эти творческие акты характерны для всей нашей цивилизации и для человека как вида. И тем не менее у многих людей они случаются весьма редко, и отсутствие их не воспринимается как серьезная потеря ни самим больным, у которого поврежден мозг, ни наблюдающим его врачом.</p>
<p>Хотя известная избыточность в работе мозга неизбежна, категорическое мнение, будто мозг являет собой единое целое, почти наверняка ошибочно, и потому большинство современных нейрофизиологов отказываются от подобных представлений. <a l:href="#n9" type="note">[ 9 ]</a> С другой стороны, менее сильные утверждения — например, что память есть функция всей коры головного мозга, — не могут быть отвергнуты с такой же легкостью, хотя они, как мы убедимся в дальнейшем, доступны проверке.</p>
<p>Много споров идет по поводу того, что половина или даже еще большая часть мозга человеком не используется. С эволюционной точки зрения такое положение было бы совершенно необычным: как могли бы развиваться эти его части, если они не выполняют никаких функций? Но в действительности само утверждение базируется на слишком малом числе данных. Оно по-прежнему выводится из того факта, что многие повреждения мозга, по большей части его коры, не оказывают видимого воздействия на поведение. При этом не принимается во внимание, во-первых, возможность избыточности в работе мозга и, во-вторых, то обстоятельство, что многое в человеческом поведении трудно уловимо. К примеру, повреждение правого полушария коры головного мозга может вызвать нарушения в мыслительной деятельности и в действиях больного, но лишь в тех их формах, что не связаны со словесными конструкциями. Стало быть, эти нарушения трудно описать как самому больному, так и изучающему его врачу.</p>
<p>Известно одно важное свидетельство в пользу локализации различных функций в мозге. Были обнаружены лежащие под корой головного мозга отдельные его участки, связанные с аппетитом, поддержанием равновесия, терморегуляцией, циркуляцией крови, тонкими движениями и дыханием. Классические исследования высших нервных функций головного мозга были проведены канадским нейрохирургом Уанлдером Пенфилдом. Он воздействовал электрическим током на различные части коры головного мозга, пытаясь облегчить страдания людей, больных эпилепсией. В сознании пациентов возникали обрывки воспоминаний, они ощущали запахи, слышали звуки и видели цветные образы прошлого — и все это было вызвано действием слабого электрического тока на определенную точку их мозга.</p>
<p>Типичный пример: когда Пенфилд пропускал с помощью своего электрода ток через участок коры, видимый в отверстие черепа, пациент мог слышать игру оркестра во всех ее деталях. Если Пенфилд говорил пациенту, который, как правило, во время всей операции находился в абсолютном сознании, что он якобы раздражает током его мозг, в то время как на самом деле он этого не делал, то во всех случаях в сознании пациента не возникало следов каких-либо воспоминаний. Но когда безо всякого предупреждения через электрод подавайся ток, возникали картины прошлого или же продолжались прерванные воспоминания. Пациент сообщая, что к нему приходит ощущение чего-то знакомого или даже в его сознании полностью прокручивались события, бывшие много лет назад. Одновременно пациент вполне сознавая, что находится в операционной и ведет беседу с врачом, и это не вызывало у него никакого внутреннего конфликта. Несмотря на то что некоторые пациенты оценивали эти «обратные кадры» как своего рода легкие сны, в таких ощущениях не было никакой символики, характерной для сновидений. Эксперименты ставились почти исключительно на эпилептиках, но, возможно, хотя никаких доказательств тому нет, что и неэпилептики, оказавшись в сходных обстоятельствах, будут испытывать те же состояния.</p>
<p>В одном из экспериментов, когда электрическим путем стимулировали затылочную часть коры головного мозга, которая связана со зрением, пациент видел порхающую бабочку с такой убеждающей ясностью, что протянул руку с операционного стола, чтобы поймать ее. В аналогичном эксперименте, проводимом с обезьяной, животное внимательно всматривалось в нечто прямо перед собой, делало быстрое хватательное движение правой рукой, а затем в очевидном замешательстве исследовало свою пустую ладонь.</p>
<p>Безболезненная электростимуляция коры головного мозга, по крайней мере, у многих людей вызывала целые каскады воспоминаний о некоторых конкретных событиях. Но удаление участка мозга, примыкающего к электроду, не стирало памяти. Трудно удержаться от вывода, что, во всяком случае, у людей воспоминания находятся где-то в коре головного мозга, ожидая, когда мозг оживит их, послав электрические импульсы, которые, конечно, в этом случае приходят не извне, от экспериментатора, а вырабатываются внутри самого мозга. <a l:href="#n10" type="note">[ 10 ]</a></p>
<p>Если считать память функцией коры головного мозга как целого — наподобие своего рода динамической реверберации или стоячей электрической волны, — а не чем-то статически расположенным в различных отсеках мозга, то становится понятным, почему после серьезных поражений мозга память все-таки сохраняется. Известные науке факты, однако, говорят об обратном. В экспериментах, которые провел американский нейрофизиолог Ральф Джерард в Мичиганском университете, хомячки были обучены выбираться из простого лабиринта, а затем их охлаждали почти до точки замерзания, ввергая тем самым в искусственную спячку. Температура была столь низкой, что приостанавливалась любая электрическая активность мозга, которую удавалось зафиксировать. Если бы динамический подход к памяти был правильным, то хранящийся в памяти опыт успешного преодоления лабиринта в эксперименте стирался бы. Однако после отогревания хомячки помнили все. Похоже, что память локализована в определенных участках мозга и ее «выживание» после массивных поражений мозга является результатом хранения в различных участках мозга избыточного количества статических следов памяти.</p>
<p>Пенфилд, расширив исследования своих предшественников, обнаружил также примечательную локализацию функций в двигательной части коры. Определенные части поверхности нашего мозга посылают сигналы строго определенным частям тела или же принимают сигналы от них. На рис. 2 и 3 дана карта чувствительных и двигательных участков коры, разработанная Пенфилдом. На ней в чрезвычайно наглядном виде отражена относительная важность различных частей нашего тела. Необычайно большая часть мозга, отданная пальцам руки и особенно большому пальцу, а также рту и органам речи, в точности соответствует тем особенностям нашей физиологии, что выделили нас из всего животного мира. Человеческая культура, способность людей к обучению никогда не могли бы развиться без участия речи, а наша нынешняя техника и все, что создано человечеством, никогда не появились бы на свет, не будь у нас такой руки. В определенном смысле карта двигательной части коры головного мозга человека представляет собой точный портрет всего человечества.</p>
<p>Однако сегодня появились и новые свидетельства в пользу локализации различных функций в мозге. Изящные опыты, проведенные Дэвидом Хюбелом в Гарвардской медицинской школе, показали, что в мозге существуют особые нейрональные сети, которые избирательно реагируют на воспринимаемые глазом линии, различно ориентированные в пространстве. Одни нейроны отзываются на горизонтальные линии, другие воспринимают вертикальные и диагональные линии, и стимулом для каждого из них являются только такие линии, которые ориентированы в пространстве соответствующим данному нейрону образом. Значит, хотя бы минимальные проявления абстрактной мысли можно проследить в мозге до уровня отдельных клеток.</p>
<p>Существование специфических участков мозга, связанных с конкретными познавательными, чувствительными или двигательными функциями, предполагает, что не должно быть жесткой зависимости между массой мозга и умственными способностями. Очевидно, что некоторые части мозга более важны, чем другие. Среди обладателей особенно большого но массе мозга были Оливер Кромвель, Иван Тургенев и лорд Байрон. Но, с другой стороны, мозг Альберта Эйнштейна не отличался особой величиной. Анатоль Франс, один из самых блестящих умов, обладая мозгом вдвое меньшим, чем у Байрона. У новорожденного человеческого детеныша исключительно велико отношение массы мозга к массе тела (около 12 процентов), и его мозг, особенно кора больших полушарий, продолжает быстро расти в течение первых трех лет жизни — периода наиболее быстрого обучения. К шести годам масса мозга достигает 90 процентов от ее величины во взрослом состоянии. В среднем масса мозга современного человека составляет примерно 1 375 граммов. Так как плотность мозга, как и всех других тканей тела, примерно равна плотности воды (один грамм на кубический сантиметр), то объем такого усредненного мозга — 1 375 кубических сантиметров, что немного менее полутора литров.</p>
<p>Но мозг современной женщины примерно на 150 кубических сантиметров меньше. Однако если учитывать культурные показатели и способность к воспитанию детей, то нет никаких явных свидетельств о различии умственных способностей между полами.</p>
<empty-line/>
<table>
<tr>
<td align="left"><image l:href="#img_2.jpeg"/></td>
<td align="left"><image l:href="#img_3.jpeg"/></td>
</tr>
</table>
<p><emphasis><strong>Рис. 2 и 3. Чувствительный (сенсорный) и двигательный (моторный) гомункулюс (по Пенфилду). Приводятся две карты специализации функции в коре головного мозга. Пропорции человеческого тела на рисунках нарушены, чтобы иметь возможность показать, сколько внимания уделяет кора головного мозга каждой отдельной части тела: чем большей она показана на рисунке, тем больше и оказываемое ей внимание. Слева </strong><strong>показана соматическая сенсорная, или чувствительная, область, которая получает нервные импульсы от изображенных на рисунке частей тела, справа — соответствующая карта, показывающая передачу импульсов от мозга к телу</strong></emphasis></p>
<p><emphasis>1 — </emphasis>чувствительный (сенсорный) гомункулюс; <emphasis>2 </emphasis>— двигательный (моторный) гомункулюс; <emphasis>3 — </emphasis>внутренние органы; <emphasis>4 — </emphasis>гортань; 5 — язык; <emphasis>6 — </emphasis>зубы, десны и челюсти; 7 — нижняя губа; <emphasis>S — </emphasis>губы; <emphasis>9 — </emphasis>верхняя губа; <emphasis>10 — </emphasis>лицо; <emphasis>11 </emphasis>— нос; <emphasis>12 </emphasis>— глаз; <emphasis>13 — </emphasis>большой палец; <emphasis>14 — </emphasis>указательный палец; <emphasis>15 — </emphasis>средний палец; <emphasis>16 — </emphasis>безымянный палец; <emphasis>17 — </emphasis>мизинец; <emphasis>18 — </emphasis>кисть; <emphasis>19 — </emphasis>запястье; <emphasis>20 — </emphasis>предплечье; <emphasis>21 </emphasis>— локоть; <emphasis>22 — </emphasis>рука; <emphasis>23 </emphasis>— плечо; <emphasis>24 — </emphasis>голова; 25 — шея; <emphasis>26 — </emphasis>туловище; <emphasis>27 </emphasis>— бедро; <emphasis>28 </emphasis>— голень; <emphasis>29 </emphasis>— ступня; <emphasis>30 — </emphasis>половые органы; <emphasis>31 — </emphasis>пальцы ног; <emphasis>32 — </emphasis>лодыжка; <emphasis>33 — </emphasis>колено: <emphasis>34 — </emphasis>бровь; <emphasis>35 </emphasis>— веко и глазное яблоко; <emphasis>36 — </emphasis>челюсть; <emphasis>37 — </emphasis>жевание; <emphasis>38 — </emphasis>слюноотделение; <emphasis>39 — </emphasis>речь; <emphasis>40 — </emphasis>глотание</p>
<empty-line/>
<p>Поэтому разница в массе мозга в 150 граммов у людей несущественна. Сравнимые отклонения в массах мозга имеют место у взрослых людей различных рас (у людей желтой расы объем мозга несколько больше, чем у людей белой расы), и, поскольку при прочих равных условиях не обнаруживается никакой разницы в интеллекте, мы вновь приходим к прежнему выводу. А расхождение в размерах мозга у лорда Байрона (2200 граммов) и Анатоля Франса (1100 граммов) позволяет предположить, что разница даже в пределах многих сотен граммов может быть функционально незначимой.</p>
<p>С другой стороны, у больных микроцефалией, которые рождаются с маленьким мозгом, познавательные способности весьма ограниченны. Обычно масса их мозга колеблется между 450 и 900 граммами. В норме новорожденный имеет массу мозга 350 граммов, а годовалый ребенок — 500 граммов. По-видимому, мозг может быть меньше среднего до определенного предела, за которым дальнейшее уменьшение его размеров связано с резким нарушением его функций по сравнению с нормальным мозгом взрослого человека.</p>
<p>Более того, существует статистическая зависимость между массой или размером мозга и умственными способностями человека. Соотношение, как ясно показывает параллель Байрон — Франс, отнюдь не точное. Об умственных способностях в каждом отдельном случае нельзя судить по размерам мозга. Однако, как показал американский биолог-эволюционист Лейг ван Вейлен в Чикагском университете, имеющиеся в распоряжении ученых данные позволяют установить достаточно четкую корреляцию, которая существует в среднем между размером мозга и умственными способностями. Значит ли это, что размер мозга в определенном смысле определяет уровень интеллекта? А не может ли быть так, что, к примеру, недостаточное питание, особенно в период внутриутробного развития и в младенчестве, приводит одновременно и к малому размеру мозга, и к низким умственным способностям и при этом первое не служит причиной второго? Ван Вейлен указывает, что корреляция между умственными способностями и размером мозга просматривается много четче, чем между умственными способностями и ростом или массой тела, про которые точно известно, что они (прежде всего масса, конечно) впрямую зависят от питания. В то же время не вызывает сомнения, что плохое, неполноценное питание может отрицательно сказаться на развитии интеллекта.</p>
<p>Исследуя открывшуюся перед ними благодаря трудам нейробиологов новую интеллектуальную территорию, физики посчитали полезным произвести грубые оценки. Это приблизительные расчеты, но они очерчивают круг проблем и намечают путь к дальнейшим исследованиям. При этом, конечно, они не претендуют на точность. Что касается связи между размерами мозга и умственными способностями, то совершенно очевидно, что составить перепись функций каждого кубического сантиметра мозга современная наука еще не может. Но неужели не существует хотя бы грубого и приблизительного способа связать между собой массу мозга и интеллект?</p>
<p>Разница в массе мозга мужчины и женщины представляет интерес именно в этом контексте, потому что женщины, как правило, миниатюрнее и имеют меньшую массу тела, чем мужчины. Если тело, которым ему надлежит управлять, меньше по размерам, то не должен ли и мозг быть меньше? Отсюда следует, что для сравнения уровней интеллекта лучше брать не абсолютную величину массы мозга, а отношение массы мозга к общей массе тела.</p>
<p>На диаграмме, изображенной на рис. 4, даны массы мозга и массы тела различных животных. Ясно видно отличие рыб и рептилий от птиц и млекопитающих. Данной массе тела у млекопитающих соответствует существенно большая масса мозга. Мозг млекопитающих в 10-100 раз более массивен, чем мозг современных рептилий сравнимого размера. Различия между млекопитающими и динозаврами еще больше — они поистине ошеломляюще велики и наблюдаются во всех без исключения случаях. Поскольку сами мы млекопитающие, у нас, возможно, есть некоторые предрассудки относительно сравнительной величины интеллекта млекопитающих и рептилий, но я думаю, что известные науке данные абсолютно убедительно свидетельствуют, что млекопитающие действительно всегда намного умнее, чем рептилии. (На диаграмме показано также одно интригующее исключение: маленький страусоподобный динозавр из позднемелового периода, у которого отношение массы мозга к массе тела соответствует той части диаграммы, где помещены большие птицы и наименее разумные млекопитающие. Интересно было бы узнать побольше об этих существах, изучением которых занимался Дейл Рассел, руководитель отдела палеонтологии Национального музея Канады.) На диаграмме, изображенной на рис. 4, видно также, что приматы, которые включают в себя и человека, отличаются, хотя и с меньшим постоянством, от остальных млекопитающих: мозг приматов от 2 до 20 раз массивнее, чем мозг других млекопитающих, имеющих ту же массу тела.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_4.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 4. Диаграмма, показывающая разброс величин «отношения массы мозга к массе тела» для приматов, млекопитающих, птиц, рыб, рептилий и динозавров </strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Если взглянуть на эту диаграмму более внимательно, выделив на ней некоторое число животных, мы получим новую диаграмму, изображенную на рис. 5. Из всех организмов, показанных на ней, зверь, имеющий наибольшую массу мозга на единицу тела, — это существо, называемое Homo sapiens. Следующим за ним идут дельфины. <a l:href="#n11" type="note">[ 11 ]</a> И я снова не считаю шовинистическим вывод, сделанный на основании очевидных фактов, что люди и дельфины принадлежат к самым разумным организмам на Земле.</p>
<p>Важность отношения массы мозга к массе тела осознавалась еще Аристотелем. В наше время более других для разработки этой идеи сделал Гарри Джерисон, нейропсихиатр из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Джерисон указывает, что существует несколько исключений к установленной ранее корреляции: например, мозг европейской землеройки имеет массу 100 миллиграммов, а тело ее — 1,7 грамма, и отношение этих величин близко к его значению у человека. Но мы не имеем права распространять обнаруженные закономерности на самых мелких из животных, поскольку простейшие «домашние» заботы, возложенные на мозг, требуют некоторой минимальной массы его вещества.</p>
<p><image l:href="#img_5.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 5. Более подробное рассмотрение некоторых точек диаграммы, приведенной на рис. 4. Птицеящер — это страусоподобный динозавр, о котором говорится в этой книге</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Масса мозга взрослого кашалота, близкого родственника дельфина, равняется почти 9000 граммам, что в шесть с половиной раз больше, чем и среднем у человека. Здесь необычно абсолютное значение массы мозга, а не отношения массы мозга к массе тела. Масса мозга самых больших динозавров составляла около одного процента от массы мозга кашалота. Зачем кашалоту такой огромный мозг? Применимы ли к кашалоту такие понятия, как мысли, озарения, искусство, наука, литература?</p>
<p>Критерий отношения массы мозга к массе тела представляет собой очень удобное средство для сравнения разумности совершенно различных животных. Это то, что физик назвал бы приемлемым первым приближением. (Отметим на будущее, что австралопитеки, которые были или предками человека, или по крайней мере его близкими побочными родственниками, также имели большое отношение массы мозга к массе пела, что было рассчитано но остаткам их черепов.) Не является ли наша общая неосознанная тяга к младенцам и другим маленьким млекопитающим, которые обладают относительно большой головой по сравнению со взрослыми животными того же вида, следствием нашего бессознательного понимания важности отношения массы мозга к массе тела?</p>
<p>Данные, приведенные до сих пор, показывают, что превращение рептилий в млекопитающих, начавшееся более двух сотен миллионов лет назад, сопровождалось большим увеличением относительного размера мозга и ростом разумности, а эволюция человека от предковых приматов несколько миллионов лет назад сопровождалась еще более впечатляющим развитием мозга.</p>
<p>Человеческий мозг (исключая мозжечок, который, как представляется, не принимает участия в познавательных функциях) содержит около десяти миллиардов переключающихся элементов, называемых нейронами. (Мозжечок, который расположен под корой больших полушарий головного мозга, ближе к задней части головы, содержит еще приблизительно десять миллиардов нейронов.) Электрический ток, генерируемый нейронами (или нервными клетками) и проходящий через них, позволил итальянскому анатому Луиджи Гальвани открыть электричество. Гальвани обнаружил, что электрические импульсы, подводимые к лапке лягушки, всякий раз заставляют ее дергаться; и стала популярной мысль, что присущие животным (анимальные) движения в конечном итоге возникают благодаря электричеству. Это в лучшем случае лишь частичная правда: электрические импульсы, передающиеся по нервным волокнам, в действительности вызывают движения с помощью нейрохимических посредников, но сами эти импульсы генерируются в мозге. Тем не менее современная наука об электричестве, а также вся электрическая и электронная промышленность берут свое начало от экспериментов, проведенных в XVIII веке, в которых лягушачья лапа дергалась из-за подведенного к ней электрического тока.</p>
<p>Спустя всего несколько десятилетий после Гальвани несколько хорошо образованных англичан, застрявших в Альпах из-за непогоды, устроили соревнование, кто из них напишет лучшее литературное произведение, полное ужасов. Одна из них, Мэри Шелли, создала знаменитую историю о чудовище доктора Франкенштейна, которое пробуждалось к жизни, когда через него пропускали сильный электрический ток. С тех пор электрические устройства стали главной опорой фильмов ужасов и романов насилия. Идея, лежащая в их основе, принадлежит Гальвани. Она ошибочна, но термин проник во многие западные языки — например, можно сказать, что я был «гальванизирован» к написанию этой книги.</p>
<p>Многие нейробиологи считают, что мозг выполняет свои функции благодаря нейронам, хотя есть свидетельства, что некоторые специфические воспоминания и другие познавательные функции могут содержаться в определенных молекулах мозга — таких, как РНК или небольшие белковые молекулы. На каждый нейрон в мозге приходится около десяти глиальных (от греческого слова, означающего «липкий») клеток, которые для нейронной архитектуры служат строительными лесами. Средний нейрон человеческого мозга имеет от 1000 до 10000 синапсов или контактов с соседними нейронами. (Есть основания считать, что число синапсов многих нейронов спинного мозга достигает 10 000, а у так называемых клеток Пуркпнье в мозжечке — и того более. Число контактов нейронов коры головного мозга, вероятно, менее 10 000.) Если каждый синапс дает один ответ типа «да — нет» на элементарный вопрос, как это имеет место в переключающихся элементах электронных вычислительных машин, то максимальное число таких «да — нет» ответов, или битов информации, которое может содержаться в мозге, составляет около 1010 • 103 =1013, или 10 триллионов, битов (или 100 триллионов = 1014 битов, если считать, что каждый нейрон имеет 104 синапсов). Часть этих синапсов должна содержать ту же информацию, что уже хранится в других синапсах, часть должна быть связанной с двигательной или другими непознавательными функциями, а некоторые могут оставаться просто чистыми, являя собой своего рода склад, ожидающий новую информацию, чтобы заполниться ею.</p>
<p>Если бы у каждого человеческого мозга был всего один синапс — что соответствует монументальной глупости, — то наш разум мог бы находиться всего линь в двух состояниях. Если бы мы имели всего 2 синапса, то ему были бы доступны 22<emphasis> = </emphasis>4 состояния, при 3 синапсах — 23 = 8 состояний и в общем виде при <emphasis>n </emphasis>синапсах — 2n состояния. Но человеческий мозг содержит около 1013 синапсов. Таким образом, число различных состояний, в которых он может находиться, представляет собой число 2, возведенное в эту степень, то есть помноженное само на себя десять триллионов раз. Это невообразимо большое число, намного превышающее, например, число всех элементарных частиц (электронов и протонов) во Вселенной, которое меньше чем число 2, возведенное всего в степень 103. Благодаря столь гигантскому числу возможных функционально различных конфигураций человеческого мозга никакие два человека, даже близнецы, выращенные вместе, не могут быть совершенно одинаковыми. Эти чудовищные числа могут также в какой-то мере объяснить непредсказуемость человеческого поведения в те моменты, когда мы удивляем даже самих себя тем, что делаем. Более того, в свете этих цифр удивительным становится, как вообще существуют хоть какие-нибудь закономерности в человеческом поведении. Но далеко не все возможные состояния мозга обязательно осуществляются, колоссальное число конфигураций никогда не наблюдалось никем из людей за всю историю человечества. С этой точки зрения каждое человеческое существо поистине редко и отлично от других, а отсюда как очевидное этическое следствие вытекает священная неприкосновенность каждого человека.</p>
<p>В последние годы стало ясно, что в мозге существуют электрические микросети. Нейроны, входящие в эти микросети, способны давать значительно более широкий круг ответов, нежели простые «да» или «нет», в отличие от переключающихся элементов в электронных вычислительных машинах. Размеры этих микросетей очень малы (обычно около 1/10 000 сантиметра), и, таким образом, информация передается по ним чрезвычайно быстро. Они реагируют на напряжение, равное приблизительно 1/100 того, что необходимо для возбуждения обычных нейронов, и потому способны на более тонкие и точные ответы. По мере увеличения сложности животных число таких микросетей растет и достигает своего пика — абсолютного и относительного — у человека. Они возникают на самых последних этапах внутриутробного развития человеческого детеныша. Существование таких микросетей говорит о том, что разум может быть результатом не только большой величины отношения массы мозга к массе тела, но также и избытка специализированных переключающихся элементов и мозге. Эти микросети делают возможное число его состояний еще большим, чем следует из проведенных только что расчетов, и, таким образом, дополнительно увеличивают удивительную уникальность каждого человеческого мозга.</p>
<p>Мы можем подойти к вопросу об информации, содержащейся в человеческом мозге, другим путем — с помощью интроспекции, то есть самонаблюдения. Попытайтесь представить себе какой-нибудь зрительный образ из детства. Вглядитесь в него внимательно своим мысленным взором. Вообразите, что он состоит из маленьких точек наподобие фотографии в газетах. Каждая точка обладает определенным цветом и яркостью. Теперь вы можете задаться вопросами: сколько битов информации необходимо, чтобы описать цвет и яркость каждой точки, сколько точек нужно, чтобы создать картину, вызванную вами в памяти, и сколько времени требуется, чтобы вспомнить все детали картины, возникшей перед вашим мысленным взором. Предаваясь воспоминаниям, вы в каждый данный момент сосредоточиваете свое внимание на очень маленькой детали картины, ваше поле зрения весьма сужено. Когда же вы соберете вместе все эти данные, то получите скорость переработки информации мозгом в битах за секунду. Произведя соответствующие вычисления, я получаю, что предельная скорость переработки информации мозгом равняется примерно 5 000 битов в секунду. <a l:href="#n12" type="note">[ 12 ]</a></p>
<p>Чаще всего такие зрительные воспоминания концентрируются на очертаниях фигур и резких переходах от яркого к темному, а не на конфигурациях частей, имеющих нейтральную яркость. Лягушка, например, хорошо видит лишь контрастные по яркости предметы. Есть, однако, серьезные свидетельства тому, что достаточно обычны детальные воспоминания о внутренних частях предметов, а вовсе не об их очертаниях. Самый яркий пример тому, вероятно, — эксперименты с людьми по реконструкции объемного образа, когда необходимо мысленно соединить память о том, что видел один глаз, с тем, что в данный момент видит другой. Слияние образов при таком — он называется анаглифическим — способе их рассмотрения требует, чтобы в память вошло 10 000 элементов предъявленной картины.</p>
<p>Но я вовсе не вспоминаю зрительные образы все время, пока я бодрствую, равно как не подвергаю постоянно людей и окружающие предметы внимательному изучению. Я занят всем этим лишь небольшой процент времени. Другие мои информационные каналы — слуховой, осязательный, обонятельный и вкусовой — работают со значительно меньшей скоростью передачи информации. Я полагаю, что средняя скорость переработки информации мозгом составляет приблизительно 5 000 / 50 = 100 битов в секунду. За шестьдесят с лишним лет это дает 2 • 1011, или 200 миллиардов, битов зрительной и всякой иной информации, запасенной для воспоминаний, — в предположении, что я обладаю идеальной памятью. Это меньше, но не намного, чем число синапсов или нейронных соединений (поскольку мозгу приходится заниматься не только воспоминаниями), из чего следует, что нейроны и в самом деле являются главными переключающимися элементами при выполнении мозгом его функций.</p>
<p>Замечательную серию экспериментов по выявлению изменений, происходящих в мозге при обучении, провели американский психолог Марк Розенцвейг и его коллеги в Калифорнийском университете в Беркли. Они содержали две популяции лабораторных крыс в различных условиях: одну в убогой, однообразной, бедной обстановке, другую, наоборот, в богатой, разнообразной, обогащенной среде. У животных второй группы обнаружилось разительное увеличение массы и толщины коры больших полушарий мозга, а также изменение химии мозга. Эти изменения произошли как у взрослых, так и у молодых крыс. Подобные эксперименты показывают, что обучение сопровождается физиологическими изменениями мозга. Они демонстрируют также, как пластичность мозга может задаваться его анатомическими механизмами. Поскольку чем больше кора больших полушарий мозга, тем легче осуществить дальнейшее обучение, становится ясным, насколько важна богатая окружающая среда в раннем детстве. Отсюда должно следовать, что обучение соответствует возникновению новых синапсов или же активации ранее бездействовавших. Некоторые предварительные свидетельства в пользу этой точки зрения были получены американским нейроанатомом Вильямом Гринау и его сотрудниками в Иллинойском университете. Они обнаружили, что, после того как в течение нескольких недель крыс обучали выполнять новые задачи в лабораторных условиях, в коре их больших полушарий возникали новые ответвления нейронов, образующие синапсы. У других крыс, которые содержались в тех же условиях, но не получали аналогичного обучения, подобных нейроанатомических новшеств не наблюдалось. Образование новых синапсов требует синтеза белковых молекул и молекул РНК. Есть немало фактов, указывающих на то, что эти молекулы образуются в мозге во время обучения, а некоторые исследователи предполагают, что результат обучения содержится в молекулах белков и РНК мозга. Но, видимо, правильнее будет сказать, что новая информация содержится в самих нейронах, которые, в свою очередь, построены из молекул белков и РНК.</p>
<p>Насколько плотно упакована хранящаяся в мозге информация? Обычно плотность информации при работе современной электронной вычислительной машины составляет около одного миллиона битов на кубический сантиметр. Эта величина получена путем деления всего количества информации, имеющейся в компьютере, на его объем. Человеческий мозг содержит, как уже говорилось, около 103 битов в объеме немного большем, чем 103 кубических сантиметров. Отсюда получается величина 1013 / 103 == 1010, то есть около десяти миллиардов битов на кубический сантиметр. Таким образом, наш мозг имеет в десять тысяч раз более плотную упаковку информации, нежели компьютер, хотя компьютер намного больше его. Другими словами, современная электронная вычислительная машина, способная обрабатывать объем информации, доступный человеческому мозгу, должна быть в десять тысяч раз больше его по размерам. С другой стороны, нынешние компьютеры могут обрабатывать информацию со скоростью от 1 016 до 1 017 битов в секунду, что в десять миллиардов раз быстрее, чем в мозге. При такой небольшой общей информационной емкости и столь невысокой скорости обработки данных мозг должен быть чрезвычайно удачно устроен и заполнен, чтобы решать так много таких важных задач настолько лучше, чем самый лучший из известных нам компьютеров.</p>
<p>Когда объем мозга животных удваивается, число нейронов в нем не увеличивается в два раза. Оно возрастает, но медленнее. Человеческий мозг объемом около 1 375 кубических сантиметров, как уже говорилось, содержит, без учета мозжечка, около десяти миллиардов нейронов и примерно десять триллионов битов. В лаборатории Национального института умственного здоровья около Бетесды, штат Мэриленд, я держал недавно в руках мозг кролика. Он был объемом примерно в тридцать кубических сантиметров, то есть размером с редиску, вмещал несколько сот миллионов нейронов, имевших дело с несколькими сотнями миллиардов битов информации, управляющей поведением живого существа, включая такие его действия, как поедание салата, подергивание носом и «заигрывание» с особой противоположного пола.</p>
<p>Поскольку среди млекопитающих, рептилий или амфибий встречаются животные с самыми различными размерами мозга, мы лишены возможности дать надежную оценку числа нейронов в мозге типичного представителя каждого таксона. Но в наших силах определить усредненные величины, что я и сделал в схеме на рис. 5. Приблизительный подсчет, приведенный там, показывает, что человек обладает примерно в сто раз большим числом битов информации в мозге, чем кролик. Я не знаю, можно ли сказать, что человек в сто раз разумнее кролика, но я и не уверен, что это утверждение такое уж смехотворное.</p>
<p>Мы в состоянии теперь сравнить постепенное увеличение количества информации, содержащейся в генетическом материале, и количества информации, содержащейся в мозге организмов, за все время эволюционного развития. Две кривые пересеклись в точке, соответствующей времени в несколько сот миллионов лет назад и информационной емкости в несколько миллиардов битов. Где-то во влажных джунглях каменноугольного периода появилось животное, которое впервые за все время существования мира имело больше информации в мозге, чем в генах. Это была примитивная рептилия, которую, появись она в наше ученое время, мы не нашли бы чрезмерно разумной. Но ее мозг был знаменательным поворотным пунктом в истории жизни. Два последующих скачка в эволюции мозга, сопровождавших возникновение млекопитающих и появление человекоподобных приматов, были еще более важными этапами в развитии разума. Основную часть истории жизни со времени каменноугольного периода можно назвать постепенным (и, конечно, неполным) торжеством мозга над генами.</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>III. МОЗГ И КОЛЕСНИЦА</strong></p>
</title>
<section>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Когда все трое встретимся мы вновь?.. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>У. </strong><strong>Шекспир. Макбет</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Головной мозг современных рыб представлен главным образом средним мозгом с крохотным передним мозгом, у современных амфибий и рептилий это выглядит совсем иначе (рис. 6). И том не менее ископаемые останки самых ранних из известных позвоночных показывают, что основное разделение современного мозга на задний, средний и передний уже существовало. Пятьсот миллионов лет назад в первозданном морс плавали рыбоподобные существа, называемые остракодермами и плакодермами, чей головной мозг уже имел явные признаки того же деления, что и наш. Но относительные размеры и значение этих компонентов и даже выполняемые ими функции были, конечно, весьма отличны от сегодняшних. Самое привлекательное здесь - это, пожалуй, история последовательного разрастания и специализация трех наслоений мозга, надстраивающихся над спинным, промежуточным и средним мозгом. После каждого следующего эволюционного шага старые части мозга по-прежнему продолжают существовать и функционировать. Но к ним добавляется новое наслоение с новыми функциями.</p>
<p>Главным представителем этой точки зрения сегодня является Поль Мак-Лин, руководитель лаборатории эволюции мозга и поведения Национального института умственного здоровья. Одна из особенностей его работы состоит в том, что она проводится на многих различных животных, от ящериц до саймири (беличьих обезьян). Другая заключается в том, что Мак-Лин и его коллеги тщательно изучали «социальное» и всякое иное поведение этих животных, чтобы понять, какая из частей мозга управляет тем или иным видом поведения.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_6.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 6. Схематическое изображение мозга рыбы, амфибии, рептилии, птицы и млекопитающего в их сравнении друг с другом (мозжечок и продолговатый мозг являются частями заднего мозга): </strong><strong>1 </strong><strong>— обонятельные луковицы; </strong><strong>2 — </strong><strong>передний мозг; </strong><strong>3 — </strong><strong>средний мозг, </strong><strong>4 — </strong><strong>мозжечок; 5 </strong><strong>—</strong><strong> продолговатый мозг</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>У беличьих обезьян с характерными «готическими» отметками на лице существует своего рода ритуал встречи с себе подобными. Самцы обнажают зубы, трясут прутья решетки своих клеток, издают клич высокого тона, который, вероятно, для их сородичей является сигналом устрашения, и поднимают ноги, чтобы продемонстрировать свою мужскую силу. Такое поведение в любом современном людском собрании граничило бы с непристойностью, но в стае беличьих обезьян оно совершенно нормально и служит для поддержания иерархического подчинения.</p>
<p>Мак-Лин обнаружил, что повреждение одного маленького участка мозга беличьей обезьяны лишает ее возможности вести себя подобным образом, но в то же время никак не влияет на другие формы поведения, например половое или оборонительное. Этот участок находится в древнейшей части переднего мозга, то есть в том отделе, который присущ не только людям и другим приматам, но также и тем млекопитающим и рептилиям, которые были нашими предками. Похоже, что у млекопитающих-неприматов и у рептилий сходное ритуализированное поведение управляется тем же участком мозга, но повреждение его может приводить к распаду других автоматизированных форм поведения — таких, например, как ходьба или бег.</p>
<p>У приматов часто может быть обнаружена связь между половым поведением и положением на иерархической лестнице. Среди японских макак «социальный» ранг поддерживается и усиливается путем ежедневных наскакиваний: самцы низшей касты принимают позы подставления, характерные для самок в период половой охоты, а самцы высшего ранга походя и чисто ритуально наскакивают на них. Эти наскакивания имеют весьма малое половое значение, они служат в качестве легко понимаемого символа власти и подчинения, устанавливая своего рода «кто есть кто» в сложном «общественном» устройстве обезьяньего стада.</p>
<p>В одном из экспериментов по изучению поведения беличьих обезьян ученые наблюдали за Каспаром, самцом-доминантом, намного более активным, чем все другие в стае. Ему принадлежали две трети всех зарегистрированных случаев демонстрации полового поведения, однако все они были направлены на взрослых самцов. Каспар за все время эксперимента ни разу не спаривался ни с одной самкой. Тот факт, что он активно стремился к доминированию, но весьма вяло — к половым контактам, позволяет полагать, что хотя обе эти функции базируются на одних и тех же системах организма, но они совершенно различны. Исследователи, изучавшие эту стаю, пришли к заключению: «Половое поведение следует рассматривать как наиболее эффективный социальный сигнал в групповой иерархии. Оно ритуализованно и, как представляется, имеет смысл „Я — хозяин''. Скорее всего, оно произошло из сексуальной активности, но используется для социального общения и отделено от функций размножения. Другими словами, это ритуал, возникший из полового поведения, но служащий социальным целям, а не целям размножения».</p>
<p>Существование поведенческих, равно как нейро-анатомических, связей между половым поведением, агрессивностью и доминированием подтверждается многими исследованиями. Ритуалы брачных игр кошачьих и многих других животных в начальной стадии едва отличимы от драки. Известно, что домашние кошки иногда громко и притворно мурлычут, в то время как их лапы дерут обивку мебели или царапают хозяина.</p>
<p>Из опытов, аналогичных тем, что проводились с беличьими обезьянами, Мак-Лин вывел весьма привлекательную модель структуры и эволюции мозга, которую он назвал триединым мозгом «Мы должны, — говорит он, — посмотреть на себя и на мир глазами трех совершенно различных личностей», две из которых не вооружены речью. Человеческий мозг, считает Мак-Лин, «равнозначен трем взаимосвязанным биологическим компьютерам», из которых каждый имеет «свой собственный разум, свое собственное чувство времени и пространства, собственную память, двигательную и другие функции». Каждый мозг соответствует одному крупному эволюционному шагу. Все три мозга различаются нейроанатомически и функционально, и в каждом из них совершенно различно распределение таких нейрохимических агентов, как дофамин и холинэстераза.</p>
<p>В наиболее древней части человеческого мозга находится спинной мозг, продолговатый мозг и варолиев мост (которые вместе образуют задний мозг) и, наконец, средний мозг. Комбинацию из спинного мозга, заднего и среднего мозга Мак-Лин называет «нейрошасси». Оно включает в себя все необходимые механизмы для воспроизводства и самоподдержания организма, включая регуляцию сердечной деятельности, кровообращения и дыхания. У рыб и амфибий эти отделы, по существу, и составляют весь мозг. Но рептилии или высшие животные, у которых удален передний мозг, по словам Мак-Лина, «также лишены движения и цели, как экипаж, покинутый водителем».</p>
<p>Мне думается, что большой судорожный эпилептический припадок, grand mal, если продолжить это сравнение, можно представить себе как заболевание, при котором все «водители» сбежали из-за электрического шторма в мозге, и в распоряжении несчастной жертвы мгновенно не осталось ничего, кроме самого нейрошасси. Это страшное ухудшение состояния здоровья временно отбрасывает больного на несколько сот миллионов лет назад. Недаром древние греки, назвав болезнь именем, которое мы до сих пор употребляем, считали эпилепсию наказанием, наложенным богами. Очевидно, они сумели распознать истинный характер этого заболевания.</p>
<p>Мак-Лин различает три типа «водителей» нейрошасси. Владения самого древнего из них расположены вокруг среднего мозга (и состоят главным образом из того, что нейроанатомы называют olfactostriatum, corpus striatum, globus pallidus). Этот «водитель» общий у нас со всеми другими млекопитающими, а также рептилиями. По всей вероятности, он возник несколько сот миллионов лет назад. Мак-Лин называет его комплексом рептилий или, проще, Р-комплексом. Вокруг Р-комплекса расположена лимбическая система. Она общая у нас со всеми другими млекопитающими, но в своей законченной форме уже отличается от той, что есть у рептилий. Она возникла, скорее всего, более ста пятидесяти миллионов лет назад. И наконец, новая кора, неокортекс, вне сомнения, самое последнее эволюционное приобретение мозга, окружающее все остальные его части.</p>
<p>Как и у других высших млекопитающих и приматов, у человека эта новая кора относительно велика. Чем выше на эволюционной лестнице стоит млекопитающее, тем большую часть его мозга составляет неокортекс. Более всего развит он у нас (а также у дельфинов и китов). Появилась новая кора десятки миллионов лет назад, в эпоху возникновения человека. Схематически мозг представлен на рис. 7. А на рис 8. дано сравнение лимбической системы и новой коры головного мозга трех современных млекопитающих. Примечательно, что концепция триединого мозга хорошо согласуется с выводом о том, что появление млекопитающих и приматов (особенно человека) сопровождалось крупными сдвигами в эволюции мозга. В предыдущей главе эти сдвиги охарактеризованы количественно сопоставлением массы мозга с массой тела.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_7.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 7. Чрезвычайно схематическое изображение рептильного комплекса, лимбической системы и новой коры головного мозга человека (по Мак-Лину)</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>Очень трудно основывать прогрессивное развитие на видоизменении жизненно важных структур, поскольку любой шаг тут грозит оказаться смертельным. Но капитальных изменений можно добиться, надстраивая новые системы поверх старых. Здесь уместно вспомнить и идею рекапитуляции, выдвинутую в XIX веке немецким анатомом Эрнстом Геккелем, которая прошла через несколько циклов научного признания и отрицания. Геккель утверждал, что во время внутриутробного развития животные повторяют — рекапитулируют — последовательность своих предков, сменявших друг друга при эволюционном развитии данного вида. И в самом деле, человеческий зародыш проходит стадии, весьма сильно напоминающие рыб, рептилий и млекопитающих-неприматов, прежде чем приобрести явно человеческий облик. В той стадии, когда он похож на рыбу, человеческий эмбрион имеет даже жаберные щели, которые для него совершенно бесполезны, поскольку плод питается через пуповину. Но они необходимы для эмбриологии: раз жаберные щели были жизненно важными органами для наших далеких предков, то, очевидно, и нам необходимо их иметь, когда мы проходим соответствующую стадию внутриутробного развития. Мозг человеческого зародыша также развивается «изнутри кнаружи» и, грубо говоря, проходит через следующую последовательность: нейрошасси, Р-комплекс, лимбическая система, новые области коры (см. рис. 19, где показано внутриутробное развитие человеческого мозга).</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_8.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 8. Схематическое изображение вида сверху и вида сбоку головного мозга кролика, кошки и обезьяны. Темным показаны области лимбической системы, особенно хорошо различимые на видах сбоку. Светлые участки с бороздами — новая кора, хорошо представленная на видах сверху.</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Причины рекапитуляции могут быть следующими. Естественный отбор имеет дело только с индивидуумами, а не с видами и тем более не с яйцами или зародышами. <a l:href="#n13" type="note">[ 13 ]</a> Таким образом, эволюционные изменения возникают лишь после появления живого существа на свет. Зародыш может обладать такими чертами, которые не имеют ни малейшего приспособительного значения после рождения, как, например, те же жаберные щели у млекопитающих, но, коль скоро они не создают никаких серьезных проблем для зародыша и исчезают до рождения, черты эти могут сохраниться. Наши жаберные щели — это напоминание не о древней рыбе, а о зародыше древней рыбы. Многие новые системы органов развиваются не путем добавления и сохранения, но путем изменения старых систем, как, например, плавники превратились в ноги, а ноги — в ласты или крылья, лапы — в ладони и ступни, сальные железы — в молочные, жаберные дуги — в слуховые кости, кожные чешуи — в акульи зубы. Таким образом, эволюционное развитие путем добавления и сохранения функций ранее существовавших структур может происходить благодаря одной из двух причин: или старая функция так же нужна, как и новая, или нет возможности отказаться от старой системы, поскольку она связана с выживанием.</p>
<p>В природе есть много других примеров этого вида эволюционного развития. Возьмем наудачу лишь один из них — рассмотрим, почему растение зеленое. В процессе фотосинтеза растения используют энергию красной и фиолетовой частей спектра солнечного света и с ее помощью разлагают воду, образуя углеводороды и удовлетворяя другие свои нужды. Но Солнце посылает значительно больше света в желтой и зеленой частях спектра, нежели в красной или фиолетовой. Растения, обладающие всего лишь одним фотосинтезирующим пигментом хлорофиллом, не используют самую насыщенную часть солнечного спектра. Многие растения с опозданием «заметили» этот факт и осуществили соответствующее изменение: в них развились другие пигменты (например, каротиноиды и фикобилины), которые отражают красный свет и поглощают желтый и зеленый. Прекрасно. Но отказались ли эти растения от хлорофилла? Нет, не отказались. На рис. 9 изображена фотосинтезирующая фабрика красной водоросли. Ее волокна содержат хлорофилл, а маленькие шарики, прикрепленные к этим волокнам, содержат фикобилин, который, собственно, и делает красную водоросль красной. Эти растения по-прежнему передают энергию, полученную ими от зеленой и желтой части солнечного спектра, хлорофиллу, который, как и раньше, служит посредником между светом и химическими реакциями в процессе фотосинтеза, хотя энергия света была первоначально поглощена не им. Природа не может выбросить хлорофилл и заменить его другим, лучшим пигментом, поскольку хлорофилл слишком глубоко вплетен в ткань жизни. Растения, имеющие дополнительные пигменты, безусловно, отличаются от других. Они более эффективны, но и в них в самом центре процесса фотосинтеза продолжает трудиться хлорофилл, пусть и с меньшей ответственностью, чем раньше. Я думаю, что эволюция мозга протекала аналогичным образом. Глубинные, древние образования все еще остаются в строю.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_9.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 9. Полученная с помощью электронного микроскопа фотография маленького растения, называемою красной водорослью. Его научное название - </strong><strong>Porphyridium cruentum</strong><strong>. Хлоропласт, фотосинтезирующая фабрика этого организма, занимает почти всю клетку. Фотография сделана с увеличением в 23 000 раз доктором Элизабет Гантт в лаборатории радиационной биологии Смитсонианского института.</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
</section>
<section>
<title>
<p><emphasis><strong>1. Р-комплекс</strong></emphasis></p>
</title>
<empty-line/>
<p>Если верна точка зрения, изложенная выше, следует ожидать, что Р-комплекс в человеческом мозге все еще в некотором смысле выполняет функции динозавра, а лимбическая кора занята перевариванием «мыслей» пум и ленивцев. Вне сомнения, каждый новый шаг на пути эволюции мозга сопровождается изменениями в физиологии ранее существовавших его частей. На Р-комплексе должны были сказываться изменения в среднем мозге и так далее. Более того, мы знаем, что управление многими функциями организма распределено по различным участкам мозга. Но в то же время было бы странно, если бы те части мозга, что расположены ниже новой коры, не продолжали работать, по сути, так же, как у наших отдаленных предков.</p>
<p>Мак-Лин показал, что Р-комплекс играет важную роль в агрессивном ритуальном и территориальном поведении, а также в установлении социальной иерархии. Поразительно, как много из нашего действительного поведения — в отличие от того, что мы говорим и думаем о нем, — может быть описано в терминах, применяемых обычно по отношению к рептилиям. Например, убийцу мы обычно называем хладнокровным. Макиавелли советовал следовать своему принципу «сознательно растить в себе зверя».</p>
<p>Эти идеи частично предвосхитила Сюзанна Лангер, американский философ, которая писала: «Человеческая жизнь насквозь пронизана ритуалами, как и жизнь животных. Она представляет собой сложные переплетения разумного и обрядового, знания и религии, прозы и поэзии, фактов и вымысла... Ритуал, как и искусство, — это, по существу, конечное выражение символического преобразования опыта. Он рождается в коре больших полушарий, а не в «старом мозге», но он рождается благодаря элементарным потребностям, поскольку орган этот достиг человеческого уровня». За исключением того факта, что Р-комплекс является «старым мозгом», слова эти абсолютно справедливы.</p>
<p>Новая кора занимает у человека около 85 процентов головного мозга, что, конечно, указывает на ее важность по сравнению со стволом мозга, Р-комплексом и лимбической системой. Нейроанатомия, историческая наука и самонаблюдения дают многочисленные свидетельства тому, что люди вполне способны противостоять искушению подчиняться любому импульсу, идущему от рептилианской части нашего мозга. Например, «Билль о правах» американской конституции никоим образом не мог бы быть создан или записан Р-комплексом. Именно наша пластичность, наше долгое детство дают людям больше, чем кому-либо еще на Земле, возможность не следовать рабски тому эталону поведения, что запрограммирован в нас генетически. Но если триединый мозг может служить точной моделью поведения людей, то нет никакого резона игнорировать комплекс рептилии, присущий человеческой природе, в частности наше ритуальное и иерархическое поведение. Наоборот, эта модель может помочь нам понять, что на самом деле представляет собой человеческое существо. <a l:href="#n14" type="note">[ 14 ]</a> (Например, я думаю, что ритуальные аспекты многих психических заболеваний, скажем гебефренической шизофрении, могут явиться результатом повышенной активности некоего центра в Р-комплексе или же неспособности некоторого участка новой коры подавить или вообще выключить Р-комплекс. И не является ли часто наблюдаемое ритуализированное поведение маленьких детей следствием незавершенности развития новых областей коры их головного мозга?)</p>
<p>Всему этому удивительно соответствуют слова Гильберта К. Честертона: «Вы можете избавить вещи от действия чуждых или случайных законов, но не от законов их собственного естества... Не пытайтесь... побуждать треугольники вырваться из темницы, образованной тремя их сторонами. Если треугольник вырвется из трех своих сторон, жизнь его придет к прискорбному концу». Но не все треугольники являются равносторонними. Указать каждому компоненту триединого мозга его истинную роль вполне в нашей власти. <a l:href="#n15" type="note">[ 15 ]</a></p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><emphasis><strong>2. Лимбическая система</strong></emphasis></p>
</title>
<empty-line/>
<p>Выяснилось, что лимбическая система генерирует сильные или особо яркие эмоции. Отсюда сразу же следует еще один вывод относительно комплекса рептилии: для него характерны не бурные страсти и саднящие душу противоречия, а послушное и бесстрастное осуществление любого поведения, диктуемого генами или мозгом.</p>
<p>Электрические разряды внутри лимбической системы иногда вызывают симптомы, сходные с теми, что бывают при психозах или при приеме психоделических или галлюцинногенных средств. И в самом деле, мишени, на которые действуют многие психотропные средства, находятся именно в лимбической системе. Вероятно, она управляет весельем и страхом, а также множеством тонких эмоций, про которые принято думать, что они являются чисто человеческими.</p>
<p>«Главная железа», гипофиз, который оказывает влияние на другие железы и управляет эндокринной системой человека, расположена в самой глубине лимбической системы. Известно, что нарушения в работе эндокринной системы приводят к резким изменениям настроения, а это дает некоторый намек на те связи, что существуют между деятельностью лимбической системы и психологическим состоянием человека. В состав лимбической системы входит образование миндалевидной формы, называемое миндалиной и принимающее существенное участие в механизмах страха и агрессивности. Мирные и спокойные домашние животные становятся почти неправдоподобно буйными или же испытывают непреодолимый страх при электрическом раздражении их миндалин. В одном из таких экспериментов кошка в ужасе съеживалась перед обычной маленькой белой мышкой. Напротив, обычно свирепые животные, такие, как рысь, становятся покорными и позволяют гладить и ласкать себя, если только у них удалена миндалина. Нарушения в работе лимбической системы могут вызвать ничем не объяснимые приступы ярости, страха или чувствительности. Тот же результат может давать и естественное перевозбуждение — те, кто страдает от подобного рода заболеваний, порой испытывают настолько не соответствующие обстоятельствам эмоции, что их считают ненормальными.</p>
<p>По крайней мере, некоторую роль в механизме воздействия на эмоции таких лимбических эндокринных систем, как гипофиз, миндалина и гипоталамус, играют выделяемые ими гормоны — особые белковые вещества, которые влияют на деятельность других частей мозга. Самым известным из них является, вероятно, адренокортикотропный гормон гипофиза (АКТГ), способный воздействовать на столь несхожие между собой функции мозга, как удержание зрительных образов, тревожность и объем внимания. Есть данные о том, что в третьем желудочке мозга, который соединяет таламус и гипоталамус, то есть в области, тоже входящей в лимбическую систему, обнаружены некоторые относительно небольшие белки, выделяемые гипоталамусом. Схема на рис. 10 может помочь представить себе анатомию тех структур мозга, о которых шла речь в предыдущих абзацах.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_10.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 10. Схематическое изображение продольного разреза человеческого мозга, в котором большую часть занимает неокортекс, а меньшую — лимбическая система и ствол мозга, или задний мозг. Р-комплекс не показан.</strong></emphasis></p>
<p>Имеются основания думать, что начала альтруистического поведения также таятся в лимбической системе. Действительно, за редкими исключениями (главным образом к ним относятся общественные насекомые) млекопитающие и птицы являются единственными организмами, которые уделяют существенное внимание заботе о подрастающем поколении. Эта развившаяся в процессе эволюции способность обеспечивает долгий период пластичности и благодаря этому позволяет воспользоваться огромными возможностями по переработке информации, которой обладает мозг млекопитающих и приматов. Очевидно, любовь — это изобретение млекопитающих. <a l:href="#n16" type="note">[ 16 ]</a></p>
<p>Многое в поведении животных доказывает справедливость той точки зрения, что сильные эмоции развивались главным образом у млекопитающих и, хотя и в меньшей степени, у птиц. Я думаю, не вызывает сомнения привязанность домашних животных к людям. Хорошо известно, что многие млекопитающие-матери горюют, когда у них отнимают их детенышей. Интересно, насколько далеко заходят такого рода эмоции? Не бывает ли у лошадей порой проблесков патриотического пыла? Не испытывают ли собаки по отношению к людям нечто похожее на религиозный экстаз? Какие другие сильные и слабые чувства знают животные, ничего нам о них не сообщая?</p>
<p>Наиболее старая часть лимбической системы — обонятельная кора — ответственна за различение запахов, эмоциональное воздействие которых испытало на себе большинство людей. Способность удерживать события в памяти и вспоминать во многом связана с гиппокампом, структурой, расположенной внутри лимбической системы. Это очевидным образом следует из того, что при повреждении гиппокампа возникают серьезные нарушения памяти. Знаменита история больного Г.М., в течение долгих лет страдавшего эпилептическими припадками, вследствие чего ему была сделана операция, во время которой были удалены участки мозга, с обеих сторон примыкающие к гиппокампу. В результате снизилась частота и сила припадков, но больной потерял память. Он сохранил способность к восприятию, мог усваивать новые двигательные навыки, но забывал все, что происходило более часа назад. Сам он характеризовал свое состояние так: «Каждый день проходит сам по себе — какую бы радость или печаль он мне ни принес». Он описывал свою жизнь как непрерывное продление того чувства дезориентированности в мире, какое многие из нас испытывают, пробуждаясь ото сна, когда очень трудно бывает вспомнить, что произошло только что. Весьма любопытно, что, несмотря на грубые нарушения психики, его IQ (коэффициент интеллектуальности) после операции повысился. Он мог отчетливо различать запахи, но затруднялся указать источник каждого из них. Он проявлял так же ясно выраженное безразличие в вопросах пола.</p>
<p>В другом случае молодой американский летчик был ранен на шуточной дуэли с другим военнослужащим — острие рапиры прошло через его правую ноздрю, задев ту небольшую часть лимбической системы, что расположена чуть выше носа. В результате память его пострадала, хотя и не так серьезно, как у больного Г.М. При этом многие из его интеллектуальных способностей и способностей к восприятию остались прежними. Повреждение его памяти было особенно заметно на словесном материале. Вдобавок несчастный случай сделал его импотентом и нечувствительным к боли. Однажды он расхаживал босиком по нагретой солнцем металлической палубе прогулочного судна, не сознавая, что ступни ног его сильно обгорели, пока другие пассажиры не стали жаловаться на неприятный запах горелого мяса. Сам же он ни боли, ни запаха не чувствовал.</p>
<p>Подобные случаи с очевидностью свидетельствуют, что столь сложная форма деятельности, как половое поведение, управляется у млекопитающих одновременно всеми тремя частями триединого мозга — Р-комплексом, лимбической системой и новой корой. (Участие Р-комплекса и лимбической системы в половой деятельности мы уже отмечали ранее. Свидетельства участия в ней новой коры легко могут быть получены путем самонаблюдения.)</p>
<p>Одна часть лимбической системы отдана устной речи и восприятию вкуса, другая — сексуальным функциям. Связь между половым поведением и запахом очень древняя, особое развитие она получила у насекомых — обстоятельство, проливающее свет как на плюсы, так и на минусы устройства жизни, свойственного нашим отдаленным предкам, при котором они во всем полагались на свое умение различать запахи.</p>
<p>Однажды я наблюдал эксперимент, в котором голова мухи с помощью очень тонкой проволочки была соединена с осциллографом, и на его экране можно было видеть все электрические импульсы, генерируемые обонятельной системой мухи. Чтобы получить доступ к механизмам обоняния, голова мухи была только что отделена от туловища и потому все еще в известном смысле функционировала. <a l:href="#n17" type="note">[ 17 ]</a> Экспериментаторы предъявляли мухе различные пахучие вещества, в том числе неприятные и раздражающие газы, например аммиак, но заметного эффекта не было — на экране осциллографа каждый раз наблюдалась абсолютно горизонтальная линия. Затем перед отделенной от тела мухи головой расположили крохотное количество аттрактанта, выделяемого самкой этого вида, и тотчас же на экране осциллографа появился вертикальный импульс необычайной величины. Муха почти совсем не умела различать запахи, кроме одного лишь запаха аттрактанта. Но уж зато эти молекулы она умела унюхивать исключительно хорошо.</p>
<p>Обонятельная специализация такого рода вообще обычна для насекомых. Шелкопряд способен уловить запах аттрактанта самки даже в том случае, когда его усиков достигают всего лишь около сорока молекул этого вещества в секунду. Самке шелкопряда достаточно ежесекундно выделять всего лишь одну стотысячную миллиграмма аттрактанта, чтобы привлечь всех самцов, находящихся вокруг нее в объеме, равном кубической миле. Не будь этого, не было бы шелкопрядов.</p>
<p>Возможно, наиболее любопытный пример использования запаха для выбора брачного партнера и продолжения рода дают нам южноафриканские жуки. На зиму они зарываются в землю, а весной, когда земля оттаивает, выбираются на поверхность, но обессилевшие самцы раскапывают себя на несколько недель раньше, чем самки. В том же районе Южной Африки произрастает вид орхидеи, которая испускает аромат, идентичный запаху аттрактанта самки жука. Очевидно, и орхидеи и жуки выработали в процессе эволюции, по существу, одно и то же вещество. И тут обнаруживается, что самцы жуков чрезвычайно «близоруки», а вдобавок орхидеи располагают свои лепестки таким образом, что подслеповатым жукам кажется, будто они видят самку. Жуки-самцы в течение нескольких недель предаются разнузданному «наслаждению» среди орхидей, а тут вдруг из-под земли появляются самки. Между тем орхидеи уже благополучно опылены жуками. В результате выживают и жуки, и орхидеи. (Кстати сказать, в интересах орхидей не быть слишком уж привлекательными: ведь если жуки не смогут размножаться, то орхидеям не поздоровится.) Таким образом, мы обнаружили одно ограничение чисто обонятельного полового раздражителя. Другое заключается в том, что, поскольку все самки жука выделяют один и тог же половой аттрактант, самцу нелегко выбрать себе даму сердца. Получается, что самцы изо всех сил стараются привлечь самку или, если речь идет о жуках-рогачах, бьются жвало к жвалу с соперниками, зная, что в качестве приза получат самку, а половой аттрактант, испускаемый самками, служит главным образом для того, чтобы снизить степень полового отбора среди насекомых.</p>
<p>Иные способы найти себе брачного партнера возникли у рептилий, птиц и млекопитающих. Но связь полового поведения и запаха все еще ясно видна нейроанатомически у высших животных и анекдотически — у людей. Я думаю иногда: не служат ли деодоранты, особенно «женские», благородному делу снижения сексуального возбуждения, чтобы дать нашим мыслям возможность хоть изредка сосредоточиться на чем-нибудь ином.</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><emphasis><strong>3. Новая кора</strong></emphasis></p>
</title>
<empty-line/>
<p>Повреждения переднего мозга даже рыбу лишают инициативы и осторожности. У высших животных эти качества, значительно более развитые, локализованы в новой коре — местонахождении многих познавательных функций, характерных для человека. Обычно ее делят на четыре главные части, или доли: лобная, теменная, височная и затылочная. Раньше нейрофизиологи считали, что высшие разделы мозга связаны лишь между собой, но теперь установлено, что они имеют много связей и с подкорковыми отделами мозга. Однако ни в коем случае нельзя считать доказанным, что те части, на которые условно подразделена новая кора, представляют собой функциональные единицы. Каждая из них, вне сомнения, имеет много разных функций, а некоторые функции могут выполняться всеми долями или несколькими из них. В частности, лобные доли, помимо прочего, ответственны, видимо, за планирование действий и управление ими, теменные доли — за пространственное восприятие и обмен информацией между мозгом и остальной частью тела, височные доли — за множество сложных задач восприятия и, наконец, затылочные доли — за зрение, которое является главным органом чувств у человека и других приматов.</p>
<p>В течение многих десятилетий среди нейрофизиологов преобладала точка зрения, что лобные доли, расположенные сразу же за лобными костями, — то место мозга, где осуществляется предвидение и планирование будущего, то есть две функции, наиболее характерные для человеческого поведения. Но последние исследования показали, что положение не столь просто. Большое число случаев поражения лобных долей, происшедших главным образом в результате огнестрельных ранений головы, были изучены американским нейрофизиологом Гансом-Лукасом Теубером в Массачусетском технологическом институте. Он обнаружил, что многие поражения лобных долей мозга не оказывают почти никакого видимого воздействия на поведение человека. Однако при грубом их разрушении «пациент не полностью лишен способности предвидеть ход событий, но не может представить себя в качестве их потенциального участника». Теубер подчеркивает тот факт, что лобные доли заняты предвидением не только двигательной, но и познавательной деятельности, в частности оценкой тех последствий, к которым приведут произвольные движения. Лобные доли также осуществляют связь между зрением и прямохождением.</p>
<p>Таким образом, лобные доли могут участвовать в осуществлении функций, присущих лишь человеку, двумя различными путями. Если они управляют предвидением будущего, то обязаны быть также местонахождением забот и вместилищем тревог. Вот почему отсечение лобных долей уменьшает тревожность. Но в то же время такое отсечение — префронтальная лоботомия — весьма уменьшает и способность пациента оставаться человеком. Цена, которую мы платим за предвидение будущего, — это тревога о нем. Возможно, не такая уж радость предсказывать несчастье; Поллианна была намного счастливее Кассандры. <a l:href="#n18" type="note">[ 18 ]</a></p>
<p>Но кассандрический компонент нашего естества необходим для выживания. Соображения, касающиеся позиции, занимаемой человеком относительно будущего, легли в основу этики, магии, науки и законности. Выгода от предвидения катастрофы заключается в возможности предпринять шага к тому, чтобы попытаться избежать ее, жертвуя сиюминутным выигрышем в пользу завтрашнего блага. В результате подобного предвидения общество обеспечивает себе материальную безопасность и тем получает возможность создавать для своих членов свободное время, необходимое для социального и технического развития.</p>
<p>Другая функция, которую, как полагают, осуществляют лобные доли мозга, — это обеспечение возможности ходить на двух ногах. Наша вертикальная походка была бы невозможна без лобных долей. Как будет более подробно показано дальше, умение стоять на двух ногах освободило наши руки для выполнения сложных действий, что, в свою очередь, привело к развитию истинно человеческих культурных и физиологических черт. В самом прямом смысле этих слов цивилизация есть продукт деятельности лобных долей.</p>
<p>Зрительная информация от глаз поступает в мозг человека, в основном в затылочную его долю, находящуюся в задней части головы, слуховое восприятие — в верхнюю часть височной доли, расположенной за висками. Есть отдельные свидетельства, что эти части новой коры значительно хуже развиты у слепоглухонемых. Поражения затылочной доли в результате огнестрельного ранения, например, часто являются причиной нарушения ноля зрения. Больной может быть во всех остальных отношениях совершенно нормальным, но ему доступно лишь периферическое зрение, прямо перед собою он видит лишь неясно очерченное размытое пятно. В других случаях бывает более странное нарушение зрительного восприятия, в том числе геометрически правильные «плавающие» нарушения поля зрения, своего рода «зрительные припадки», когда, например, предмет, находящийся на полу справа и внизу от пациента, в какие-то моменты воспринимается им как плавающий в воздухе слева и вверху от него, вдобавок повернутым на 180 градусов. Если систематически изучать различные нарушения зрения, случающиеся при различных поражениях затылочных долей, то становится возможным определить, какая часть затылочной доли коры головного мозга ответственна за какую из зрительных функций. У детей, чей мозг способен к самопочинке или к передаче нарушенных функций соседним участкам, вероятность постоянного нарушения зрения значительно меньше, чем у взрослых.</p>
<p>Способность связывать между собой звуковые и зрительные сигналы локализована в височной доле. Повреждения ее приводят к афазии, то есть невозможности различать устную речь. Примечательно и важно, что больные, у которых поврежден мозг, могут совершенно свободно владеть устной речью, а в то же время полностью утратить способность к письму, или же наоборот. Они могут уметь писать, но не читать, уметь читать цифры, но не буквы, называть предметы, но не цвета. В неокортексе существует удивительное разделение функций, противоречащее привычному представлению, будто чтение и письмо, узнавание слов и узнавание цифр — это очень близкие вещи. Есть также, пока еще, правда, не подтвержденные, сообщения о том, что встречается повреждение мозга, в результате которого больной перестает понимать или страдательный залог, или предложные обороты, или притяжательные конструкции. (Может быть, однажды обнаружат и местонахождение сослагательного наклонения. Не окажется ли тогда, что у людей, говорящих на романских языках, этот крохотный участок мозга необычайно увеличен, а у тех, чей родной язык английский, наоборот, весьма недоразвит?) Как это ни удивительно, похоже, ч го различные абстрактные понятия, включая грамматические «части речи», впаяны в свои особые участки мозга.</p>
<p>Известен случай, когда поражение височной доли коры головного мозга вызвало совсем уж удивительное нарушение зрительного восприятия, при котором больной не мог различать лица, даже лица членов своей семьи. Когда ему показали изображение человеческого лица, он сказал, что это, возможно, яблоко. На просьбу подтвердить чем-либо свое предположение, он отождествил рот с надрезом на яблоке, нос — с черенком, согнутым вдоль поверхности яблока, а глаза — с двумя отверстиями, проделанными червяком-вредителем. Но тот же самый пациент мог в совершенстве распознавать изображения домов и других неодушевленных предметов. Различного рода эксперименты показывают, что повреждения правой затылочной доли коры головного мозга ведут к тому, что больной не может вызвать в памяти несловесные образы, а повреждения левой затылочной доли ведут к потере языковой памяти.</p>
<p>Наши способности читать и составлять карты, ориентироваться в трехмерном пространстве и пользоваться подходящими к случаю символами (вероятно, все эти способности либо участвуют в создании языка, либо используют его) сильно страдают при повреждении теменной доли, расположенной вблизи макушки. Один солдат, который во время войны получил тяжелое проникающее ранение теменной доли, в течение целого года не мог попасть ногами в тапочки или же найти свою кровать в госпитальной палате. Впоследствии тем не менее он почти полностью выздоровел.</p>
<p>Повреждения извилины неокортекса, расположенной в теменной части мозга, вызывают алексию, то есть неспособность распознавать печатный текст. Обнаружилось, что теменная доля коры участвует в построении всех знаковых языков, и потому ее повреждение приводит к резкому снижению умственных способностей, что проявляется в каждодневном поведении.</p>
<p>Среди всех абстракций, доступных новой коре, высшая — это пользование знаковыми языками, особенно чтение, письмо и математика. Они требуют согласованной деятельности височной, теменной и лобной долей, а может быть, также и затылочной. Однако не все знаковые языки являются неокортикальными; например, пчелы, не обладающие даже намеком на эту часть мозга, выработали богатый язык танца (впервые изученный австрийским энтомологом Карлом фон Фришем), с помощью которого они обмениваются информацией о том, в каком направлении и на каком расстоянии находится пища. Это своеобразный язык жестов, имитирующий движения, которые пчелы на самом деле выполняют, когда находят пищу, — мы бы на их месте сделали несколько шагов в направлении к холодильнику, похлопали себя по животу, прищелкивая при этом языком. Однако словарь этого языка крайне ограничен, он включает в себя, быть может, всего несколько десятков слов. То обучение, которому подвергаются наши малыши во время долгого периода детства, почти целиком — неокортикальная функция.</p>
<p>Хотя большая часть обонятельной информации перерабатывается в лимбической системе, кое-какая работа с ней происходит и в неокортексе. Похожая ситуация складывается и с памятью. Кроме обонятельной коры, важной частью лимбической системы является, как уже говорилось, гиппокамп. После того как у животного удалена обонятельная кора, оно может все-таки улавливать запах, хотя и значительно хуже, чем раньше. Это еще одна демонстрация избыточности функций мозга. Есть данные, позволяющие полагать, что у современного человека механизм кратковременной памяти на запах находится в гиппокампе. Первоначальной функцией гиппокампа могла быть исключительно кратковременная память на запах, полезная, например, для выслеживания жертвы или нахождения существ противоположного пола. Но двустороннее повреждение гиппокампа приводит, как в случае с больным Г. М., к серьезным нарушениям всех видов кратковременной памяти. Такие больные в буквальном смысле не могут вспомнить, что случилось секунду назад. Очевидно, как гиппокамп, так и лобные доли участвуют в организации кратковременной памяти человека.</p>
<p>Один из интересных выводов, следующих из этого утверждения, заключается в том, что механизмы кратковременной и долговременной памяти расположены в различных частях мозга. Классический условный рефлекс — способность павловских собак выделять слюну в тот момент, когда звонит звонок, — вероятно, базируется в лимбической системе. Это долговременная память, но очень ограниченного типа. Сложная человеческая долговременная память связана с новой корой, которая дает человеку возможность продумывать наперед свои действия. По мере того как мы стареем, мы все чаще забываем, что было сказано нам мгновение назад, а в то же время сохраняем в памяти яркие и точные образы событий, происходивших в нашем детстве. При этом, однако, и наша кратковременная и наша долговременная память остается в полном порядке — мы испытываем лишь сложности в переписывании нового материала из первой во вторую. Пенфилд полагает, что причина тут кроется в недостаточном кровоснабжении гиппокампа в старости — из-за атеросклероза или иных физических недомоганий. Таким образом, старики — а также и не такие уж старики — могут испытывать серьезные трудности, связанные с доступом к кратковременной памяти, обладая в других случаях живым и острым умом. <a l:href="#n19" type="note">[ 19 ]</a> Здесь видно отчетливое различие между кратковременной и долговременной памятью, объясняющееся их локализацией в различных частях мозга. Официантки в закусочных могут запоминать огромное количество информации, которую они с большой точностью передают на кухню. Но час спустя вся она полностью стирается, поскольку была заложена в кратковременную память и не было предпринято никаких усилий, чтобы переписать ее в долговременную.</p>
<p>Механизм извлечения из памяти может быть сложным. Обычно мы знаем, что в нашей долговременной памяти находится нечто — слово, имя, лицо или опыт, но не можем вызвать их оттуда, как бы ни пытались. Но стоит подумать о чем-либо другом, но близком, и память сама отдает нам то, что скрывала. (Человеческое зрение устроено в какой-то мере сходным образом. Когда мы смотрим на плохо различимый объект — скажем, на звезду — прямо, то работает так называемая центральная ямка глаза, то есть тот участок сетчатки, где острота зрения максимальна и также максимальна плотность светочувствительности клеток, называемых колбочками. Но когда мы переводим взгляд немного в сторону, глядя на предмет, как говорится, искоса, мы тем самым включаем в игру другие клетки, называемые палочками, которые способны улавливать слабый свет и, стало быть, могут увидеть плохо различимую звезду.) Интересно было бы узнать, отчего «думание вбок» облегчает вспоминание. Быть может, тут все дело просто в том, что таким образом к нужным следам в памяти удается добраться другим нейронным путем — правда, эта гипотеза предполагает, что деятельность нашего мозга организована не слишком удачно.</p>
<p>Каждому из нас случалось однажды проснуться с ощущением, что утром обязательно вспомнишь вот этот яркий, леденящий, многое объясняющий или еще чем-нибудь замечательный сон, однако на следующий день в памяти не остается ни малейшего следа от содержания этого сновидения или, в лучшем случае, сохраняется лишь смутное воспоминание о тех эмоциях, что он вызвал. С другой стороны, если сон этот показался мне достаточно важной причиной, чтобы разбудить среди ночи жену и рассказать ей о нем, то утром я безо всякой ее помощи легко восстанавливаю в памяти его содержание. Точно так же, если я дал себе труд записать свой сон, то, проснувшись, совершенно свободно вспоминаю его, не обращаясь к своим ночным заметкам. То же происходит, если нужно запомнить номер телефона. Если мне сообщают его и я просто думаю об этом номере, скорее всего я его забуду или перепутаю цифры. Если же я повторю номер телефона вслух или запишу его, то потом легко могу вспомнить. Это, безусловно, означает, что в нашем мозге есть участок, который запоминает звуки и образы, а не мысли. Мне думается, память такого рода возникла еще до того, как у нас в голове появилось слишком много мыслей, — в те времена, когда важным было запомнить шипение нападающей рептилии или тень падающего камнем сокола, а не наши собственные случайные философские размышления.</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><emphasis><strong>О природе человека</strong></emphasis></p>
</title>
<empty-line/>
<p>Несмотря на всю привлекательность идеи локализации функций, которая составляет суть триединой модели мозга, я еще раз подчеркиваю, что было бы нелепым упрощенчеством утверждать, будто различные функции в мозге совершенно разделены. Ритуальное и эмоциональное поведение людей, вне всякого сомнения, находится под сильным влиянием абстрактного мышления, свойственного новым областям коры. На этом, как показал анализ, основаны чисто религиозные верования, а также сугубо логические (философские) обоснования общественной иерархии — вроде утверждений, будто монархи — это помазанники Божьи (Т. Гоббс). Точно так же животные, в том числе не являющиеся даже приматами, имеют некоторые задатки аналитического мышления. Во всяком случае, у меня сложилось такое впечатление в отношении дельфинов, о чем я писал в своей книге «Космическая связь».</p>
<p>С этими оговорками можно тем не менее в первом приближении считать, что ритуальный и иерархический аспекты нашей жизни находятся под сильным влиянием Р-комплекса и общи для нас и наших предков-рептилий; что альтруистический, эмоциональный и религиозный аспекты нашей жизни в значительной мере управляются лимбической системой и общи для нас и наших предков — млекопитающих-неприматов (а возможно, и птиц); что разум — это функция новых областей коры головного мозга, неокортекса, которая в какой-то мере общая у нас и у высших приматов, а также у таких китообразных, как дельфины и кашалоты. Ритуалы, эмоции и рассуждения — все это важные признаки человеческого в человеке, но еще более важно то, что только человек умеет мыслить абстрактно. Мы любознательны, постоянно делаем что-то для удовлетворения каких-либо своих насущных потребностей, но опять-таки к самым человеческим формам деятельности относятся занятия наукой, техникой, музыкой и живописью. Круг специфически человеческих занятий гораздо шире того, который мы по привычке обозначаем словом «гуманитарные», сужая тем самым взгляд на то, что является истинно человеческим. Если этого не учитывать, то человеческое можно найти у китов и слонов.</p>
<p>Модель триединого мозга основана на данных сравнительной нейроанатомии и изучении поведения. Но людям не чуждо и стремление честно заглянуть внутрь самих себя, а потому, если модель триединого мозга верна, мы можем надеяться найти некоторые намеки на ее правильность в истории человеческого самопознания. Самая известная из гипотез, которая в чем-то напоминает идею триединого мозга, — это придуманное Зигмундом Фрейдом разделение человеческой психики на Ид, Эго и Суперэго. Те аспекты Р-комплекса, что связаны с агрессивностью и сексуальностью, вполне удовлетворительно соответствуют данному Фрейдом определению Ид (по-латыни значит «оно», то есть обозначает животный аспект нашей натуры), но, насколько я знаю, в своем описании Ид Фрейд не говорил о ритуальном и социально-иерархическом аспектах Р-комплекса. Он считал эмоции функцией Эго, в частности «океанического опыта» — фрейдистского эквивалента религиозному прозрению. Однако Супер-эго первоначально был описан не как вместилище абстрактного мышления, а как хранилище структур, связанных с понятиями «социум» и «семья», что в модели триединого мозга скорее уже относится к Р-комплексу. Таким образом, психоаналитическая идея о делении человеческой психики на три части находится лишь в слабом соответствии с моделью триединого мозга.</p>
<p>Быть может, более подходящая метафора — фрейдистское деление психики на сознательное, подсознательное (которое скрыто, но может выйти наружу) и бессознательное (которое подавляется или недоступно). Когда Фрейд говорил, что «склонность человека к неврозам является обратной стороной его склонности к культурному развитию», он имел в виду сложности в отношениях, которые существуют между тремя компонентами человеческой души. Он называл бессознательные функции «первичными процессами».</p>
<p>Но самую точную по совпадению внутреннего мира метафору человека мы обнаруживаем в Платоновой диалоге «Федр». Там Сократ уподобляет душу колеснице, влекомой двумя лошадьми, черной и белой, которые тянут ее в противоположных направлениях и плохо подчиняются вознице. Колесница очень напоминает нейрошасси Мак-Лина, две лошади — Р-комплекс и лимбическую кору, а возничий, едва способный управлять накренившейся колесницей и лошадьми, — неокортекс. Еще одна метафора Фрейда описывает Эго как наездника на непокорной лошади. Обе метафоры, и Фрейда и Платона, подчеркивают определенную самостоятельность частей души, а также напряженность их отношений между собой. Все это характерно для человека, и мы к этому еще вернемся. Вследствие того, что между тремя его компонентами существуют нейроанатомические связи, сам триединый мозг, подобно колеснице из платоновского «Федра», нужно считать метафорой. Но эта метафора может оказаться глубокой и полезной.</p>
<empty-line/>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>IV. ЭДЕМ КАК МЕТАФОРА: ЭВОЛЮЦИЯ ЧЕЛОВЕКА</strong></p>
</title>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>...Тогда без горести </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Покинешь этот Рай, приобретя </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Другой — внутри себя, еще счастливей... </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Так, об руку рука, сквозь сад Эдема </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Они неспешно одиноки шли.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Джон Мильтон. Потерянный рай</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Зачем покинул ты привычный путь людской </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Так скоро, слабою рукой, но храбрым сердцем </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Голодного дракона растревожив в его норе? </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Ты беззащитен был, но где ж тогда скрывалась </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Та мудрость, что всегда — зеркальный щит?.. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Перси Виши Шелли. Адонис</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Масса насекомого относительно поверхности его тела очень мала. Жук, падая с большой высоты, скоро достигает конечной, скорости: сопротивление воздуха не дает ему падать слишком быстро, и после приземления он уползает прочь — ничего хуже этого с ним не случается. То же самое можно сказать и о мелких млекопитающих, к примеру о белках. Упав в шахту глубиной в триста метров, мышь, конечно, не избежит нервного шока, но, если грунт внизу мягкий, ей не грозят какие-либо существенные повреждения. Люди же при любом падении с высоты более чем несколько метров обычно получают тяжелые увечья или вообще погибают: размеры наши таковы, что мы весим слишком много по отношению к поверхности своего тела. Поэтому нашим прародителям, обитавшим на деревьях, приходилось вести себя осторожно. Перескакивая с ветки на ветку, они не имели права совершать ошибки, ибо каждая из них могла оказаться смертельной. Однако каждый такой прыжок создавал предпосылки для эволюции. Могущественные силы отбора работали, конструируя организм, обладающий грацией и проворством, точным бинокулярным зрением, универсальной подвижностью, превосходной координацией между глазом и рукой, а также интуитивным пониманием ньютоновского закона тяготения. Но любой из этих навыков требовал значительного улучшения работы мозга наших предков и особенно развития новой коры. Человеческий разум обязан своим происхождением миллионам лет, которые провели на верхушках деревьев наши предшественники.</p>
<p>Но и потом, спустившись с деревьев и вернувшись в саванну, разве не тосковали мы по великолепным грациозным скачкам и приводившим в экстаз мгновениям невесомости в лучах солнца у крыши леса? А разве рефлекс страха удерживает наших мальчишек от лазания на деревья? А наши полеты во сне и мечты о них наяву, так ярко выраженные в жизнях Леонардо да Винчи и Константина Циолковского, — не являются ли они ностальгическими воспоминаниями о давно ушедших днях, проведенных на ветвях у самых верхушек? <a l:href="#n20" type="note">[ 20 ]</a></p>
<p>У других млекопитающих, даже у других неприматов и некитообразных млекопитающих, тоже есть новая кора. Но когда же на пути эволюции, ведущей к человеку, произошло первое широкомасштабное развитие неокортекса? Несмотря на то что никто из наших обезьяноподобных предков не уцелел до наших дней, на этот вопрос все же можно найти ответ или по крайней мере приблизиться к нему, исследуя ископаемые остатки черепов. У людей, обезьян и других млекопитающих мозг заполняет почти весь объем черепа. У рыб, к примеру, это не так. Изготовив слепок черепа, мы можем определить его объем и таким образом получить приблизительные оценки размера мозга наших непосредственных предшественников и побочных родственников.</p>
<p>Палеонтологи все еще горячо спорят над вопросом, кто был и кто не был предком человека, и не проходит года без новых открытий человеческих останков, возраст которых постоянно увеличивается. Можно, однако, считать установленным, что около пяти миллионов лет назад на Земле обитало множество человекообразных обезьян — так называемых изящных австралопитеков, которые ходили на двух ногах и обладали объемом мозга приблизительно в 500 кубических сантиметров, что на 100 кубических сантиметров больше, чем у современных шимпанзе. На этом основании палеонтологи пришли к выводу, что «бипедализм предшествовал энцефализации». Этим они хотели сказать, что паши предшественники научились ходить на двух ногах раньше, чем у них развился большой мозг.</p>
<p>А три миллиона лет назад уже наблюдалось большое разнообразие существ, ходивших на двух ногах и имевших самый различный объем черепа — у некоторых он значительно превосходил тот, что был у восточноафриканского изящного австралопитека несколько миллионов лет ранее. У одного из них, которого Л. С. Б. Лики, англо-кенийский антрополог, назвал Homo habilis, то есть Человек умелый, объем мозга равнялся приблизительно 700 кубическим сантиметрам. У нас есть также археологические данные, говорящие о том, что Человек умелый умел изготовлять орудия. Мысль, что орудия являются одновременно причиной и следствием прямохождения, освободившего руки, впервые была высказана Чарлзом Дарвином. Тот факт, что эти важные изменения в поведении сопровождались не менее важными изменениями объема мозга, еще не доказывает, что одно есть причина другого, но наши предыдущие рассуждения делают такую причинную обусловленность весьма вероятной.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_11.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 11. Передние конечности животных, приспособленные к их образу жизни, и наоборот. </strong><strong>Изображенные </strong><strong>на рисунке принадлежат: </strong><strong>А </strong><strong>— опоссуму; </strong><strong>В — </strong><strong>древесной землеройке; </strong><strong>С — </strong><strong>западноафриканскому лемуру; </strong><strong>D</strong><strong> — </strong><strong>долгопяту; </strong><strong>Е - </strong><strong>бабуину (его конечности используются частично как руки, а частично как ноги); </strong><strong>Г — </strong><strong>орангутану, хорошо лазающему но деревьям; </strong><strong>С - </strong><strong>человеку, у которого большой палец относительно длинен и обособлен.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p>Таблица IV сводит воедино знания о наших близких и побочных родственниках, полученные благодаря ископаемым остаткам, собранным до 1976 года. Оба весьма отличных один от другого вида австралопитеков, указанных в ней, не принадлежали к роду Homo, то есть не были людьми; они все еще не целиком перешли к прямохождению, и масса их мозга равнялась приблизительно трети массы мозга современного взрослого человека. Встреть мы австралопитека, скажем, в метро, мы бы в первую очередь были поражены полным отсутствием лба на его лице. 11зо всех низколобых он был самым низколобым и в прямом и в переносном смысле. Между двумя видами австралопитеков была большая разница. Австралопитек массивный (Australopithecus robustus) был выше и тяжелее, с весьма внушительными зубодробильными челюстями с замечательной неподверженностью эволюции. Внутричерепной объем Австралопитека массивного очень мало менялся от особи к особи на протяжении миллионов лет. Изящные австралопитеки, опять же судя по челюстям, вероятно, потребляли в пищу уже не только овощи, но и мясо. Они были меньше и легче, на что указывает и их название. Тем не менее они гораздо старше своих массивных кузенов, а величина внутричерепного объема у них изменялась значительно больше. И, что важнее всего, поселения изящных австралопитеков связаны с ясно выраженным производством: изготовлением орудий из камня, а также из костей, рогов и зубов животных. Тщательно вырезанные и отполированные, это были орудия для обрубания, дробления, резания, трамбования. С именем Австралопитека массивного не связано изготовление каких-либо орудий. Отношение массы мозга к массе тела у Австралопитека изящного почти вдвое больше, чем у массивного, что приводит к естественным размышлениям о том, не это ли «вдвое» создает антитезу «орудия — отсутствие орудий»?</p>
<p>Приблизительно в ту же эпоху, когда возник Австралопитек массивный, появилось и новое существо - Человек умелый (Homo habilis), первый настоящий человек. У него была больше и масса тела, и масса мозга, чем у обоих австралопитеков, а отношение массы мозга к массе тела у него было приблизительно таким же, как у изящного австралопитека. Человек умелый возник в то время, когда по климатическим причинам леса начали отступать. Он поселился в обширных африканских саваннах, среди огромного количества разного рода хищников и их жертв. На этих поросших низкой травой равнинах возникли вместе и первый современный человек, и первая современная лошадь. Сказать, что они были современниками, — значит почти не ошибиться.</p>
<p>В последние шестьдесят миллионов лет происходила непрерывная эволюция копытных четвероногих животных, хорошо запечатленная в ископаемых остатках и закончившаяся появлением современной лошади. Эогиппус, перволошадь, жившая около пятидесяти миллионов лет назад, была размером с английского колли, имела объем мозга около двадцати пяти кубических сантиметров. Отношение массы мозга к массе тела у нее было приблизительно в два раза меньше, чем у сравнимых с ней современных млекопитающих. С тех пор лошади испытали резкие изменения как в абсолютных, так и в относительных размерах мозга, при этом в основном развивалась новая кора и особенно лобные ее доли. Эти эволюционные изменения, безусловно, сопровождались значительным улучшением лошадиного интеллекта. Любопытно, есть ли общие причины у параллельного развития разума человека и лошади? Нужно ли было лошадям, например, становиться быстрыми на ноги, обладать тонким чутьем и разумом, достаточным для того, чтобы обмануть и ускользнуть от хищников, которые охотились за приматами так же, как за лошадьми?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Таблица IV.</strong> Наши недавние предки и побочные родственники</p>
<empty-line/>
<table>
<tr>
<td align="center"><strong>Вид</strong></td>
<td align="center"><strong>Наиболее ранние находки</strong></td>
<td align="center"><strong>Объем черепа</strong></td>
<td align="center"><strong>Рост и вес</strong></td>
<td align="center"><strong>Отношение массы тела к массе мозга</strong></td>
<td align="center"><strong>Примечания</strong></td>
</tr>
<tr>
<td align="left">Австралопитек массивный, включая парантропа и зинджантропа (Australopithecus robustus)</td>
<td align="center">3,5</td>
<td align="center">500-550 см<sup>3</sup></td>
<td align="center">1,5 м</td>
<td align="center">90</td>
<td align="left">Мощный жевательный аппарат; возможно, чистый вегетарианец; несовершенное прямохожденне; отсутствие лба; жил в кустарнике; отсутствие орудий </td>
</tr>
<tr>
<td/>
<td align="center">млн.</td>
<td/>
<td align="center">40-60 кг</td>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td/>
<td align="center">лет</td>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left">Австралопитек африканский    (Australopithecus africanus) – из изящных австралопитеков </td>
<td align="center">6,0</td>
<td align="center">430-600 см<sup>3</sup></td>
<td align="center">1-1,25 м</td>
<td align="center">50</td>
<td align="left">Крупные клыки и резцы; возможно, всеяден; несовершенное прямохождение; небольшой лоб; обитал в кустарнике и лесной чаще; владел каменными и костяными орудиями </td>
</tr>
<tr>
<td/>
<td align="center">млн.</td>
<td/>
<td align="center">20-30 кг</td>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td/>
<td align="center">лет</td>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left">Человек умелый </td>
<td align="center">3,7</td>
<td align="center">500-800 см<sup>3</sup></td>
<td align="center">1,2-1,4 м</td>
<td align="center">60</td>
<td align="left">Высокий лоб; безусловно, всеяден; полностью прямоходящ; обитал в саванне; владел каменными орудиями: возможно, умел строить жилища </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">(Homo habilis) </td>
<td align="center">млн.</td>
<td/>
<td align="center">30-50 кг</td>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left"> </td>
<td align="center">лет</td>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left"> </td>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left"> </td>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left">Человек прямоходящий — питекантроп </td>
<td align="center">1,5</td>
<td align="center">750- 1250 см<sup>3</sup></td>
<td align="center">1,2<emphasis>-</emphasis>1,8 м</td>
<td align="center">65</td>
<td align="left">Высокий лоб; безусловно, всеяден; полностью прямоходящ; обитал в различных условиях; владел каменными орудиями; владел огнем </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">(Homo erectus) </td>
<td align="center">млн.</td>
<td/>
<td align="center">40-80 кг</td>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left"> </td>
<td align="center">лет</td>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td align="left">Человек разумный </td>
<td align="center">0,2</td>
<td align="center">1100-2200 см<sup>3</sup></td>
<td align="center">1,4-2,0 м</td>
<td align="center">45</td>
<td align="left">Высокий лоб; безусловно, всеяден; полностью прямоходящ; расселен </td>
</tr>
<tr>
<td align="left">(Homo sapiens)  </td>
<td align="center">млн.</td>
<td/>
<td align="center">40-100 кг</td>
<td/>
<td align="left">по всей планете; владеет каменными, металлическими, электронными, ядерными орудиями</td>
</tr>
<tr>
<td/>
<td align="center">лет</td>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
<tr>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
<td/>
</tr>
</table>
<empty-line/>
<p>У Человека умелого (Homo habilis) был высокий лоб, что позволяет предполагать значительное развитие новых областей лобной и височной долей коры, а также тех областей мозга — речь о них пойдет позже, — которые, вероятно, связаны со способностью говорить. Столкнись мы с Человеком умелым, одетым по последней моде, скажем на бульваре большого современного города, мы, вероятно, лишь окинули бы его безразличным взглядом, и то только из-за его относительно невысокого роста. С именем Человека умелого связан целый ряд разнообразных орудий значительной степени сложности. И в добавление к этому надо сказать, что Человек умелый еще задолго до того, как люди поселились в пещерах, по всей вероятности, уже строил убежища прямо «на природе», вероятно, из дерева, прутьев и камней, о чем свидетельствуют камни, выложенные различным образом по кругу. Так как Человек умелый и Австралопитек массивный возникли одновременно, маловероятно, что один из них мог быть предком другого. Виды, относящиеся к изящным австралопитекам, тоже были современниками Человека умелого, но значительно более древними. Поэтому, возможно, хотя это никоим образом нельзя считать доказанным, что оба они — Человек умелый с его многообещающим эволюционным будущим, и Австралопитек массивный, тупик эволюционного развития, — произошли от одного из видов изящных австралопитеков (Australopithecus africanus), который жил достаточно долго, чтобы оказаться их современником.</p>
<p>Первым человеком, размер черепа которого больше, чем у современного человека, был Человек прямоходящий (Homo erectus). Многие годы основные останки его находили лишь в Китае, и считалось, что им около полумиллиона лет. 11о в 1976 году Ричард Лики из Национального музея Кении сообщил, что в геологическом пласте, возраст которого полтора миллиона лет, им найден почти полностью сохранившийся череп Человека прямоходящего. Поскольку китайские останки Человека прямоходящего прочно связаны со следами бивачного огня, наши предки, возможно, приручили огонь намного раньше, чем полмиллиона лет назад, что делает возраст Прометея значительно большим, чем считалось.</p>
<p>Вероятно, самое удивительное в археологических находках, касающихся орудий, то, что, как только они появились, их сразу стало великое множество. Это выглядит так, словно изящные австралопитеки, воодушевленные своим открытием тех возможностей, что дает применение орудий, сразу же обучили искусству их изготовления всех своих родственников и знакомых. И нет другого способа объяснить непрерывное появление новых каменных орудий, чем признать, что у австралопитеков были образовательные учреждения. Возможно, существовал своего рода союз камнерезов, передававших от поколения к поколению драгоценное знание о том, как производить и употреблять орудия, — знание, которое в конце концов подвигло слабых и почти беззащитных приматов к завоеванию главенствующего положения на планете Земля. Открыл ли род Homo орудия самостоятельно или занял это открытие у рода Australopithecus, остается неизвестным</p>
<p>Мы видим из таблицы, что в пределах точности измерения отношение массы тела к массе мозга приблизительно одинаково у изящных австралопитеков, Человека умелого, Человека прямоходящего и современного человека. Поэтому успехи, которых мы достигли в последние несколько миллионов лет, не могут быть объяснены одной лишь величиной отношения массы мозга к массе тела, но уже скорее увеличением общей массы мозга, улучшением в распределении новых функций, усложнением самого мозга и особенно внесоматическими знаниями.</p>
<p>Л. С. Б. Лики обращал особое внимание на то, что среди окаменелостей, возраст которых несколько миллионов лет, поражает гигантское число разнообразных человекоподобных существ, поразительно большое количество которых найдено с повреждениями черепа в виде дыр или трещин. Часть из них могла быть нанесена леопардами или гиенами, но, как считают Лики и южноафриканский анатом Раймонд Дарт, многие из них — дело рук наших с вами предков. Во времена плиоцена и плейстоцена почти наверное существовала жестокая конкуренция между многими видами человекоподобных существ, из которых выжила лишь одна линия — ее составили те, кто умел обращаться с орудиями, и это были наши предки. Какую роль играло убийство в этой конкуренции, остается открытым вопросом. Изящные австралопитеки были прямоходящими, проворными, быстроногими, ростом три с половиной фута — «невысоким народцем»</p>
<p>Иногда я думаю: не являются ли наши мифы о гномах, троллях, великанах и карликах генетической или культурной памятью о тех временах?</p>
<p>В то же самое время, когда объем черепа человекоподобных претерпел столь резкое увеличение, еще одно удивительное изменение произошло в анатомии человека. Как установил английский анатом сэр Уилфред Ле Грос Кларк из Оксфордского университета, полностью переоформился человеческий таз. Скорее всего, это потребовалось для того, чтобы дать возможность рождаться детям последней модели — с большим мозгом. Размер тазового пояса современной женщины достиг величины, когда, видимо, уже невозможно его увеличить — иначе ей трудно станет нормально ходить. Это параллельное протекание двух эволюционных процессов прекрасно иллюстрирует, как работает естественный отбор. Те матери, что но наследству получили широкий таз, были способны рожать детей с большим мозгом, а те, став взрослыми, могли побеждать в конкурентной борьбе с теми, кто был рожден матерями с узким тазом. Дело в том, что во времена плейстоцена тот, кто владел каменным топором, имел больше шансов одержать верх в напряженной «борьбе мнений». Что еще важнее, он был более удачливым охотником. Но изобретение и производство каменного топора требовали больших размеров мозга.</p>
<p>Насколько мне известно, деторождение связано с болью всего у одного из миллионов видов, населяющих Землю: у людей. Это, очевидно, следствие недавнего и все еще продолжающегося увеличения объема черепа. У современных мужчин и женщин череп вдвое больше, чем у Человека умелого. Деторождение потому и вызывает боль, что эволюция человеческого мозга проходила поразительно быстро и в самое недавнее время. Американский анатом Херрик так описывал развитие новой коры — неокортекса: «Этот взрывоподобный рост в самом конце развития вида — один из наиболее драматических случаев эволюционного преобразования, известных сравнительной анатомии». Неполное зарастание черепа у новорожденных — родничок — является, скорее всего, свидетельством того, что человеческий организм еще не успел приспособиться к столь стремительной эволюции мозга.</p>
<p>Связь между эволюцией разума и болезненностью деторождения неожиданным образом отмечена в Книге Бытия. В наказание за то, что Ева съела плод с дерева познания, добра и зла, Господь Бог говорит ей: «В болезни будешь рожать детей» (Бытие, гл. 3, стих 16). <a l:href="#n21" type="note">[ 21 ]</a> Любопытно, что Господь наложил запрет на получение людьми не вообще любого знания, но именно знания разницы между добром и злом, другими словами, лишил людей способности к абстрактным и моральным суждениям, которые если и пребывают в каком-либо определенном месте, то только в неокортексе. Даже в те времена, когда писалась история Эдема, развитие познавательных способностей рассматривалось как наделение человека божественной силой и вместе с тем возложение на него огромной ответственности: «И сказал Господь Бог: вот, Адам стал как один из Нас, зная добро и зло; и теперь как бы не простер он руки своей, и не взял также от дерева жизни, и не вкусил, и не стал жить вечно» (Бытие, гл. 3, стих 22). Потому Адама и следует выдворить из Райского сада. И Господь ставит херувимов (cherubim) с пламенным мечом к востоку от Эдема, чтобы охранять Древо Жизни от покушательств человека на него. <a l:href="#n22" type="note">[ 22 ]</a></p>
<p>Возможно, сад Эдема не так уж сильно отличается от Земли, во всяком случае в представлении наших предков, живших три или четыре миллиона лет назад, во время легендарного золотого века, когда род Homo идеально вписывался в сообщество других животных и растений. Согласно библейским сообщениям, после грехопадения человечество получило в наказание такие вещи, как смерть, тяжелую работу, одежду и стыдливость (вероятно, чтобы ограничить продолжение человеческого рода), главенство мужчины над женщиной, акклиматизацию растений (Канн), одомашнивание животных (Авель) и убийство (Каин плюс Авель). Все это вполне соответствует историческим и археологическим данным. Метафора Эдема не предполагает убийства до грехопадения. Но пробитые черепа прямоходящих двуногих существ, не принадлежащих к той линии, что привела к человеку, свидетельствуют, что наши предки убивали во множестве даже в Эдеме.</p>
<p>Цивилизация получила свое развитие не от Авеля, а от Каина, его убийцы. Само слово «цивилизация» происходит от латинского слова, означающего «город». Именно появление в первых городах свободного времени, общественной организации и разделения труда обусловили рождение искусства и промышленности, которые мы считаем главными признаками цивилизации. Первый город, если верить Книге Бытия, был основан Каином, изобретателем земледелия — технологии возделывания растений, которая требует оседлого образа жизни. И именно его потомки, сыновья Ламеха, стали родоначальниками металлургии и музыки, то есть промышленности и искусства: один из них был «отец всех играющих на гуслях и свирели», другой — «ковачом всех орудий из меди и железа». А страсти, которые вели к убийству, не ослабевали: «И сказал Ламех... я убил мужа в язву мне и отрока в рану мне; если за Каина отметится всемеро, то за Ламеха в семьдесят раз всемеро». С тex самых пор живет в нас связь между убийством и изобретательностью. Оба они рождены земледелием и цивилизацией.</p>
<p>Одним из самых ранних последствий умения предвидеть, которое развивалось вместе с эволюцией префронтальных долей коры головного мозга, было, наверное, осознание неотвратимости смерти. Человек, вероятно, единственное существо на Земле с относительно ясным взглядом на неизбежность собственного конца. Процедуры захоронения, включавшие в себя погребение пнищ и предметов обихода вместе с умершим, уходят корнями во времена нашего неандертальского кузена и предполагают не только широко распространенное осознание смерти, но и уже хорошо разработанный ритуал по поддержанию умершего в ином мире. Это, конечно, не означает, что смерти не существовало до того, как начала столь стремительно расти новая кора, то есть до изгнания из Эдема, просто до тех пор никто не замечал, что смерть — это конец его собственного существования.</p>
<p>Изгнание из садов Эдема представляется правомерной метафорой некоторых важнейших биологических событий, случившихся в последней стадии эволюции человека. Здесь, должно быть, и скрыта причина популярности этого мифа. <a l:href="#n23" type="note">[ 23 ]</a> Он не настолько правдоподобен, чтобы заставить нас верить в своего рода биологическую память о событиях древней истории, но, на мой взгляд, позволяет хотя бы рискнуть задать вопрос о ее существовании. Единственное возможное вместилище такой биологической памяти — это, конечно, генетический код.</p>
<p>В нору эоцена, пятьдесят пять миллионов лет назад, появилось огромное количество приматов, обитавших как на деревьях, так и на земле, и развилась та линия их потомков, что впоследствии привела к Человеку. На отпечатках внутренней поверхности черепа у некоторых приматов того времени, например у праобезьяны, носящей имя Тетониус (Tetonius), обнаруживаются крошечные утолщения в том месте, где позднее разовьются лобные доли. Ископаемые остатки свидетельствуют, что первые существа, имевшие мозг, хотя бы отдаленно напоминающий человеческий, насчитывают возраст восемнадцать миллионов лет. Тогда, в миоцене, появилась человекоподобная обезьяна, названная проконсулом (Proconsul) или дриопитеком (Dryopithecus) Проконсул ходил на четырех ногах и обитал на деревьях. Вероятно, он явился предком современных крупных человекообразных обезьян, а быть может, также и Человека разумного. У него, в общем, есть все, чему следует быть у общего предка человека и обезьяны. (Некоторые антропологи считают предком человека рамапитека (Ramapithecus), жившего приблизительно в одно время с проконсулом.) На отпечатке внутренней поверхности черепа проконсула уже легко узнать лобные доли, но извилины в новых областях коры головного мозга у него развиты значительно меньше, чем у обезьян и у современного человека. Объем его черепа все еще очень невелик. Самое бурное увеличение объема черепа произошло в последние несколько миллионов лет.</p>
<p>Пациентов, у которых были удалены переднелобные доли, описывают как людей, потерявших «ощущение себя» — чувство, что я есть определенная индивидуальность, контролирующая свою жизнь и ее обстоятельства, «ячество», неповторимость своей индивидуальности. Возможно, низшие млекопитающие и рептилии, у которых не были сильно развиты лобные доли, тоже не имели этого чувства, реального или воображаемого, ощущения своей индивидуальности и свободы воли, которое является столь характерной чертой человека и впервые, может быть, забрезжило в сознании проконсула.</p>
<p>Человеческая культура и те физиологические черты, которые, как мы считаем, характеризуют человека, развивались почти буквально рука об руку: чем больше была наша генетическая предрасположенность к бегу, общению и умению манипулировать предметами, тем вероятнее, что мы могли создать эффективные орудия и разработать стратегию охоты; чем более пригодными становились наши орудия и стратегии охоты, тем более закреплялись генетически наши природные способности. Американский антрополог Шервуд Вашберн из Калифорнийского университета, основной выразитель этой точки зрения, говорил: «Многое из того, о чем мы привыкли думать как об истинно человеческом, развилось значительно позже того, как начали использоваться орудия. Вероятно, многие структуры сегодняшнего человека правильнее было бы считать результатом культурного развития, нежели думать, что первобытный человек, анатомически такой же, как мы сегодня, сам не спеша занимался развитием культуры».</p>
<p>Некоторые исследователи эволюции человека считают, что давление естественного отбора, которое вызвало огромный взрыв в эволюции мозга, частично реализовалось в двигательной коре, а не с самого начала в тех участках неокортекса, которые ответственны за познавательные процессы. Они указывают на удивительные способности людей обращаться <emphasis>с </emphasis>различными метательными орудиями, ловко двигаться и — как это любит демонстрировать Луис Лики — догонять и поражать крупного зверя. Такие виды спорта, как бейсбол, футбол, борьба, полевые и трековые испытания, шахматы и военные игры, а также тот факт, что к ним привержены в основном мужчины, могут быть объяснены этими запрограммированными охотничьими навыками, которые служили нам так хорошо все миллионы лет человеческой истории, но которые сегодня находят лишь ограниченное практическое применение.</p>
<p>Эффективная защита от хищников и охота на дичь были коллективными действиями, необходимыми для жизни. Места, послужившие колыбелью для человека, — а это была Африка эпохи плиоцена и плейстоцена — были населены огромным количеством способных наводить ужас плотоядных млекопитающих, самыми страшными из которых были, по всей вероятности, стаи гигантских гиен. Защитить себя от такой стаи в одиночку было очень трудно. Выслеживание больших животных, все равно — одиночных зверей или целых стай, — опасное дело, и потому необходимо было, чтобы между охотниками существовала какая-то жестовая связь. Мы знаем, например, что вскоре после того, как в плейстоценовый период человек проник в Северную Америку через Берингов пролив, происходили массовые и примечательные убийства крупных зверей, часто путем сбрасывания их с обрыва. Для того чтобы преследовать гиену или бросающееся врассыпную стадо антилоп и загнать их до смерти, охотники должны были иметь хотя бы минимальный символический язык. Первое действие Адама было лингвистическое действие: задолго до грехопадения и даже до создания Евы он дал названия всем животным, населявшим Эдем. Некоторые формы символического языка жестов возникли, конечно, значительно раньше, чем появились приматы: животные, относящиеся к семейству псовых, и многие другие млекопитающие, у которых выражена иерархия доминирования, могли демонстрировать свою подчиненность, отводя глаза или подставляя шею. Мы упоминали уже о других ритуалах подчинения у таких приматов, как макаки. Человеческие приветствия кивком, поклоном, реверансом, вероятно, имеют то же самое происхождение. Многие животные выказывают дружбу легким покусыванием, которое не может повредить, они будто говорят: «Я мог бы укусить тебя но не хочу делать этого». У людей поднятие руки в знак приветствия имеет абсолютно такое же значение: «Я мог бы напасть на тебя с оружием, но не хочу брать его в руки». <a l:href="#n24" type="note">[ 24 ]</a></p>
<p>Языком жестов владели многие людские охотнические сообщества, например индейцы, живите на равнинах, которые пользовались также и дымовыми сигналами. Согласно Гомеру, весть о победе эллинов в Троянской войне была передана из Илиона в Грецию на расстояние в несколько сотен миль с помощью цепочки сигнальных огней. Это было где-то около 1100 года до нашей эры. Однако и сумма идей, и та скорость, с которой идеи эти могут быть переданы с помощью языков жестов или знаков, весьма ограниченны. Дарвин указывал, что языком жестов нельзя воспользоваться, когда наши руки чем-либо заняты, или же ночью, или же когда руки «говорящего» загорожены чем-либо от глаз «слушающего». Можно представить себе, что жестовый язык постепенно дополнялся, а впоследствии и вытеснялся словесным, который поначалу мог быть звукоподражательным (то есть имитирующим с помощью звуков описываемые предметы или действия). Дети зовут собак «гав-гав». Почти во всех человеческих языках детское слово «мама» очень напоминает тот звук, который они непроизвольно издают, когда сосут грудь. Но все это не могло бы случиться без соответствующих изменений мозга.</p>
<p>По остаткам скелетов древних людей мы знаем, что наши предки были охотниками. Мы достаточно много знаем об охоте на крупных животных, чтобы понимать, что для совместного преследования зверя нужен какой-то язык. Однако идеи о древности языка получили неожиданную поддержку благодаря тщательному изучению ископаемых черепов, которое провел американский антрополог Ральф Л. Холлоуэй в Колумбийском университете. Холлоуэй из особой резины изготавливал отливки внутренних поверхностей ископаемых черепов и пытался выяснить что-нибудь о детальной морфологии мозга по очертаниям черепа. Его деятельность напоминала своего рода френологию, но на базе внутренних, а не внешних поверхностей черепа, и притом значительно более обоснованную. Холлоуэй считает, что область мозга, известную под названием зоны Брока, один из нескольких центров, необходимых для речи, можно найти в ископаемых остатках и что он нашел эту область в окаменелостях у Человека умелого возрастом более двух миллионов лет. Развитие языка, культуры и изготовление орудий могло проходить приблизительно в одно и то же время. <a l:href="#n25" type="note">[ 25 ]</a></p>
<p>И тут следует сказать о человекоподобных существах, которые жили всего несколько десятков тысячелетий назад, — о неандертальце и кроманьонце, у которых средний объем мозга был приблизительно 1 500 кубических сантиметров, то есть более чем на 100 кубических сантиметров превышал наш с вами. Большинство антропологов считают, что мы не являемся потомками неандертальцев, а быть может, не являемся и потомками кроманьонцев. Но само их существование заставляет задаться вопросом: кем они были? Что их отличало? Кроманьонцы были очень большими — некоторые особи ростом выше шести футов. <a l:href="#n26" type="note">[ 26 ]</a> Мы уже знаем, что разница в 100 кубических сантиметров в объеме мозга не является существенной, и, вероятно, они не были разумнее нас или наших непосредственных предков, а может быть, у них были другие, пока нам неизвестные достоинства и недостатки. Неандерталец был низколобым, с удлиненной от лица к затылку головой. Голова современного человека, напротив, вытянута в вертикальном направлении, и его с уверенностью можно назвать высоколобым. Можно ли считать, что мозг неандертальца увеличивайся за счет теменных и затылочных долей коры, в то время как увеличение мозга наших предков шло в основном за счет лобных и височных ее долей? И нельзя ли предположить, что у неандертальца развился совсем иной разум, нежели наш с вами, и что именно лингвистические способности и умение предвидеть будущее позволили нам полностью возобладать над нашими сильными и умными двоюродными братьями?</p>
<p>Насколько известно, ничего похожего на человеческий разум не существовало на Земле несколько десятков миллионов лет назад. Но это составляет лишь несколько десятых долей процента от возраста Земли и соответствует самому концу декабря в нашем космическом календаре. Почему разум появился так поздно? Очевидно, ответ состоит в том, что некоторые свойства высших приматов и китообразных развились в ходе эволюции совсем недавно. Но что это за свойства? Я могу назвать по меньшей мере четыре особенности, каждая из которых уже явно или неявно упоминалась: (1) никогда раньше мозг не был столь крупным, (2) никогда раньше не было существ с таким большим отношением массы мозга к массе тела, (3) никогда раньше не было мозга со структурами такого назначения (как, например, у лобных и височных долей), (4) никогда ранее не было мозга с таким большим числом межнейронных связей синапсов. Есть как будто некоторые данные, свидетельствующие, что в ходе эволюции человеческого мозга увеличивается число связей каждого нейрона со своими соседями и число микросетей. Соображения (1), (2) и (4) предполагают, что количественные изменения привели к качественным. Я не думаю, что в настоящее время можно сделать категорический выбор из приведенных четырех альтернатив, и полагаю, что правильно было бы учесть их все.</p>
<p>Английский исследователь эволюции человека сэр Артур Кейт ввел в учение об эволюции человеческого мозга понятие «рубикон». Он полагал, что при достижении мозгом размера, свойственного Человеку прямоходящему — около 750 кубических сантиметров, что примерно равняется рабочему объему цилиндров мощного мотоцикла, — начинают проявляться истинно человеческие качества. Рубикон, конечно, понятие скорее качественное, нежели количественное. Вероятно, дело было не в дополнительных 200 кубических сантиметрах, a в некотором специфическом развитии лобных, височных и теменных долей коры головного мозга, которое и дало нам аналитические способности, умение заглянуть в будущее и жажду знаний.</p>
<p>Мы можем спорить о том, чему именно соответствует рубикон, однако сама идея рубикона имеет известную ценность. Но если действительно существует рубикон где-то в районе 750 кубических сантиметров, в то время как разница порядка 100 или 200 кубических сантиметров, во всяком случае для нас, не является решающей для существования интеллекта, то не могут ли обезьяны оказаться разумными в том смысле, в каком слово это применяется к человеку? Средний размер мозга у шимпанзе — 400 кубических сантиметров, у гориллы, обитающей на равнине, — 500 кубических сантиметров. Эти цифры находятся в тех же пределах, что и объем мозга у видов, относящихся к изящным австралопитекам, умевшим уже пользоваться орудиями.</p>
<p>Иосиф, историк Древней Иудеи, добавил к списку наказаний и горестей, постигших людей после их изгнания из Эдема, еще один пункт: утерю способности общаться с животными Шимпанзе обладают крупным мозгом, у них есть хорошо развитая новая кора, есть у них также и долгое детство и удлиненный период пластичности. Но способны ли они к абстрактному мышлению? И если они разумны, почему же они не говорят?</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>V. АБСТРАГИРОВАНИЕ У ЖИВОТНЫХ</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Я настаиваю, чтобы вы или кто-нибудь иной указал мне такую черту... с </strong><strong>помощью которой можно было бы отличить человека от обезьяны. Сам я совершенно определенно такой черты не знаю. Но если бы я назвал человека обезьяной или наоборот, то был бы неминуемо отлучен от церкви. Однако как натуралист я, быть может, обязан поступить именно так.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Карл Линней, основатель таксономии, 1788 г.</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Животные не абстрагируют», — провозгласил Джон Локк, выражая точку зрения, которая всегда господствовала в умах людей. Епископ Беркли, однако, позволил себе язвительно возразить ему: «Если считать неумение абстрагировать чертой, свойственной животным, я опасаюсь, что в их число попадут многие из тех, кого мы называем людьми». Абстрактное мышление, во всяком случае в наиболее тонких его проявлениях, отнюдь не является неизбежным аккомпанементом каждодневной жизни среднего человека. Не может ли быть так, что способность к абстрактному мышлению есть вопрос не качества, а лишь количества? Иными словами, не могут ли животные уметь мыслить абстрактно, но только не столь часто или не столь глубоко, как люди?</p>
<p>Нам кажется, что будто животные не очень разумны. Но достаточно ли тщательно изучили мы интеллект животных или же, как в остром фильме Франсуа Трюффо «Дикий ребенок», мы просто считаем, что раз у них нет такого интеллекта, как у нас, то, значит, нет никакого вообще. Говоря об общении с животными, французский философ Монтень заметил: «Почему надо считать, что препятствия к общению между нами заключено именно в них, а не в нас самих?» <a l:href="#n27" type="note">[ 27 ]</a> </p>
<p>Есть, конечно, достаточное количество отдельных наблюдений, говорящих о разумности шимпанзе. Первое серьезное исследование поведения обезьян, включая их поведение в природных условиях, было проведено в Индонезии Альфредом Расселом Уоллесом, соавтором теории эволюции путем естественного отбора. Уоллес пришел к выводу, что детеныш орангутана, которого он изучал, вел себя «точно так же, как и человеческий ребенок в подобных обстоятельствах». И в самом деле, «орангутан» по-малайски значит не «обезьяна», а «человек, живущий в лесу». Теубер вспоминал многие рассказы своих родителей, родоначальников немецкой этологии, которые основали и возглавили первую исследовательскую станцию, нацеленную на изучение поведения шимпанзе в Тенерифе на Канарских островах в начале второго десятилетия нашего века. Именно там Вольфганг Келлер провел свои знаменитые исследования Султана, «гениального» шимпанзе, умевшего соединять две палки, чтобы достать банан, до которого он не мог добраться другим способом. Там же были проведены наблюдения над двумя шимпанзе, которые издевались над цыплятами. Один шимпанзе разбрасывал пищу, приглашая цыплят приблизиться к ней, а в это время другой бил их проволокой, которую до этого прятал за спиной. Цыплята убегали, но вскоре позволяли завлечь себя вновь и вновь бывали избиты. Здесь четко видна комбинация типов поведения, иногда считающаяся чисто человеческой: кооперация, планирование последовательности будущих действий, обман и жестокость. Эти наблюдения показали также, что цыплята обладают очень низкой способностью обучаться избегать неприятностей. До самого последнего времени наиболее серьезные попытки установить общение с шимпанзе выглядели следующим образом. Новорожденного детеныша шимпанзе брали в дом, где был новорожденный ребенок, и обоих воспитывали вместе - две кроватки, две коляски, два стульчика, два горшка, два фартучка, две присыпки. К концу третьего года молодой шимпанзе намного опережал человеческого ребенка в ловкости, в умении бегать, прыгать, лазить и других физических упражнениях. Но в то время как ребенок уже свободно и счастливо болтает, детеныш шимпанзе может лишь, да и то с огромным трудом, произнести только слова типа «мама», «папа» и «суп». Отсюда обычно делался вывод, что шимпанзе лишь в минимальной степени владеют языком, умением рассуждать и другими высшими умственными функциями: <strong>«Животные не абстрагируют»</strong>.</p>
<p>Однако осмысливая эти эксперименты, два физиолога из университета Невады Беатриса и Роберт Гарднеры поняли, что нёбо и гортань шимпанзе не приспособлены для человеческой речи. Люди используют свой рот удивительно разнообразным образом — для еды, дыхания и общения. У таких насекомых, как сверчки, которые обращаются друг к другу, потирая ногой об ногу, все эти три функции выполняются тремя совершенно различными органами. Разговорный язык у людей — явление благоприобретенное в результате развития. Употребление системы органов, имеющих другие функции, для общения служит доказательством сравнительно недавней эволюции языковых возможностей у людей. Вероятно, заключают Гарднеры, шимпанзе обладают достаточными языковыми возможностями, которые, однако, не могут быть проявлены из-за ограничений в их анатомии. И они задались вопросом: а пег ли какого-нибудь символического языка, который мог бы базироваться не па слабых, а сильных сторонах анатомии шимпанзе?</p>
<p>Тут у Гарднеров родилась блестящая идея: научить шимпанзе американскому языку жестов, известному под названием Амеслан, а иногда как «американский язык глухих и немых» (где «немой» обозначает, конечно, только невозможность говорить, но не мыслить). Он идеально соответствует ловкости рук шимпанзе. Кроме того, он обладает всеми основными чертами словесного языка.</p>
<p>Сейчас уже существует целая обширная библиотека с описанными и снятыми на пленку разговорами на Амеслане и других жестовых языках с Уоши, Люси, Ланой и другими шимпанзе, которых изучали Гарднеры и другие ученые. Среди них есть шимпанзе, не только обладающие активным запасом порядка 100-200 слов, но и умеющие различать вполне нетривиальные грамматические и синтаксические конструкции. Более того, они проявляют удивительную изобретательность в построении новых слов и фраз.</p>
<p>Увидев впервые утку, плавающую в пруду, Уоши изобразила жестами «водяная птица» — словосочетание, существующее для обозначения утки и в английском, и в других языках, которое Уоши, однако, изобрела в этот момент сама. Лана никогда не видела никаких фруктов сферической формы, кроме яблок, но она знала жестовые обозначения для различных цветов и потому, подглядывая однажды за лаборантом, евшим апельсин, показала на пальцах «оранжевое яблоко». Отведав арбуз, Люси определила его как «сладкое питье» или «фрукт для питья», а съев первую в своей жизни редиску, которая обожгла ей рот, после этого всегда называла ее «плакать больно пища». Маленькая куколка, неожиданно положенная в чашку Уоши, породила фразу «Ребенок в моем питье». Когда Уоши пачкала что-либо, особенно одежду или мебель, ей показывали жест, означающий «грязно», а она впоследствии расширила его значение до общего понятия, означающего всякое недовольство или осуждение. Макаку-резус, которая вызывала у нее неудовольствие, она многократно именовала «Грязная обезьяна, грязная обезьяна, грязная обезьяна». Лана в приступе творческого негодования назвала своего учителя «Ты, зеленое дерьмо». Шимпанзе изобрели немало бранных слов. У Уоши оказалось своеобразное чувство юмора: сидя на плече у своего учителя и, быть может, неумышленно обмочив его, она несколько раз сделала жест, означающий «Забавно».</p>
<p>Люси научилась ясно различать смысл фраз «Роджер почесывает Люси» и «Люси почесывает Роджера» (и то и другое действие доставляло ей огромное удовольствие). Точно так же Лана самостоятельно перешла от фразы «Тим ласкает Лану» к фразе «Лана ласкает Тима». Можно было наблюдать, как Уоши «читает» журнал, то есть медленно переворачивает страницы, сосредоточенно вглядываясь в картинки и ни к кому специально не обращаясь, делает знак, означающий «кошка», видя фотографию тигра, и знак «пить», исследуя рекламу вермута. Выучив знак «открыть» по отношению к двери, Уоши распространила это понятие и на портфель. Она также пыталась разговаривать на Амеслане с жившей в лаборатории кошкой, которая оказалась единственным неграмотным существом во всем учреждении. Получив в свое распоряжение такой великолепный способ общения, Уоши была, наверное, удивлена, что кошка не знает Амеслана. А когда однажды Джейн, приемная мать Люси, покинула лабораторию, Люси посмотрела ей вслед и просигналила: «Плачу я. Я плачу».</p>
<p>Родители Бойса Ренсбергера, знающего и способного репортера газеты «Нью-Йорк тайме», были глухонемыми, хотя сам он прекрасно и слышал и говорил. Однако первым языком, который он выучил, был Амеслан. В течение нескольких лет он работал за границей, в Европе, по заданию своей газеты. По возвращении в Соединенные Штаты одним из первых полученных им редакционных заданий было ознакомиться с экспериментами Гарднеров, которые они проводили с Уоши. Побыв сколько-то времени в обществе этого шимпанзе, Ренсбергер написал: «Внезапно я осознал, что веду разговор с представителем другого вида с помощью своего собственного языка». Слово «язык» употреблено им, конечно, в фигуральном смысле: на самом деле Ренсбергер разговаривал с представителем другого кила с помощью своей собственной руки. И именно переход от языка к руке позволил людям восстановить способность общаться с животными, утраченную, если верить Иосифу, после изгнания людей из Эдема.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_12.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 12. На рисунке показано логическое дерево, позволяющее обратиться с некоторыми просьбами. Система одновременно вежлива и грамматически правильна: просьба должна начинаться с «пожалуйста» и заканчиваться точкой</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Кроме Амеслана, шимпанзе и других обезьян обучали многим иным жестовым языкам. В Йеркском региональном центре исследования приматов в городе Атланта, штат Джорджия, их обучают специальному компьютерному языку, называемому (людьми, а не шимпанзе) йеркским. Компьютер записывает все разговоры своих подопечных, даже те, что происходят ночью, когда никого ин людей нет в лаборатории, и с его помощью мы узнали, что шимпанзе предпочитают джаз року, а фильмы про шимпанзе фильмам про людей. К январю 1976 года Лана просмотрела киноленту «Анатомия развития шимпанзе» 245 раз. Вне сомнения, она приветствовала бы расширение фильмотеки.</p>
<p>Лана на простом йеркском языке как-то потребовала банан. Машина удовлетворяла многие требования Лапы, однако не все. Иногда в середине ночи Лана в отчаянии обращается к ней с мольбой: «Пожалуйста, машина, почеши Лапу». Впоследствии появились и более сложные вопросы и комментарии, каждый из которых требовал творчески применить ту или иную грамматическую форму.</p>
<p>Лана видит созданные ею предложения на дисплее компьютера и стирает те из них, в которых есть грамматические ошибки. Однажды, когда Лана конструировала сложное предложение, ее учитель несколько раз нарочно вставил со своего отдельного компьютерного терминала слово, которое делало предложение Ланы бессмысленным. Она с удивлением посмотрела на дисплей, исподтишка понаблюдала за действиями своего учителя и составила новое предложение: «Пожалуйста, Тим, выйди из комнаты». В том же смысле, в каком мы считаем, что Уоши и Люси умеют говорить, можно утверждать, что Лана умеет писать.</p>
<p>В то время когда Уоши только еще начинала развивать свои языковые способности, Джекоб Броновски и его коллега написали научную работу, в которой отрицали значимость употребления Уоши жестового языка, поскольку согласно ограниченным данным, имевшимся в распоряжении Броновски, она не строила ни вопросительных, ни отрицательных конструкций. Однако последующие наблюдения показали, что Уоши и другие шимпанзе прекрасно умели и задавать вопросы и давать отрицательные ответы. Трудно обнаружить какую-либо существенную разницу между тем, как шимпанзе употребляют жестовый язык, и той обычной детской речью, которую мы без колебания относим к проявлению разума. Читая работу Броновски, я не могу не чувствовать, что в нее просочилась капля людского шовинизма — той локковской фразы «Животные не абстрагируют». В 1949 году американский антрополог Лесли Уайт сделал недвусмысленное заявление: «Человеческое поведение есть поведение символическое, символическое поведение есть поведение человеческое». Что бы сказал Уайт о Уоши, Люси и Лане?</p>
<p>То, что было обнаружено касательно языка и разума шимпанзе, оказалось любопытным образом связанным со спорами вокруг рубикона, а именно с той точкой зрения, что общая масса мозга или, во всяком случае, отношение массы мозга к массе тела есть характеристика, пригодная для определения разумности. Против этой точки зрения в свое время было высказано соображение, что даже самый маленький мозг людей, больных микроцефалией, все-таки больше, чем самый большой мозг взрослого шимпанзе и гориллы, а при этом микроцефалы обладают способностью пользоваться языком, пусть и грубо нарушенной. Но лишь в относительно редких случаях микроцефалы умеют говорить. Одно из лучших описаний поведения микроцефалов было сделано русским врачом С. Корсаковым, который в 1893 году наблюдал женщину-микроцефала по имени Маша. Она могла понимать всего несколько вопросов и команд и имела некоторые отрывочные воспоминания о своем детстве. Иногда она что-то бормотала, но в словах ее было мало смысла. Корсаков характеризовал ее речь как имеющую «крайне бедную логическую связь». В качестве примера ее бессмысленного и автоматоподобного поведения Корсаков описал поведение своей пациентки во время еды. Когда на стол ставилась пища, Маша ела. Но если еду вдруг неожиданно убирали, она вела себя так, словно трапеза закончилась, благодарила тех, кто ей подавал, и благочестиво крестилась. Если же еду возвращали на место, она снова принималась есть. По всей вероятности, так могло повторяться сколько угодно раз. Мне лично думается, что Люси и Уоши могли бы оказаться куда более интересными сотрапезниками, чем Маша, и что сравнение людей-микроцефалов с нормальными обезьянами не является несовместимым со своего рода рубиконом интеллекта. Конечно, и качество и количество нейронных связей жизненно важны для разумности того толка, которую мы так легко распознаем.</p>
<p>Недавние опыты, проведенные Джеймсом Дьюсоном и его сотрудниками в Медицинской школе Стэнфордского университета, дали некоторое физиологическое обоснование идее существования центров речи в новой коре обезьян — в левом полушарии, как у людей. Обезьяны были обучены зажигать зеленую лампочку, когда они слышали свист, и красную лампочку, когда они слышали тон. Через несколько секунд после того, как слышался звук, на панели каждый раз в новом, неожиданном месте включались красные и зеленые лампочки. Обезьяна зажигала соответствующую лампочку и в случае, если ее выбор был правильным, получала в награду лакомый кусочек. Далее временные интервалы между тем, как обезьяна слышала звук и видела свет, были увеличены до двадцати секунд. Теперь, чтобы получить награду, обезьянам приходилось в течение двадцати секунд помнить, какой именно звук они слышали. Затем хирургическим путем удалялась часть так называемой слуховой ассоциативной коры, находящейся в височной доле левого полушария неокортекса. После этого обезьяны очень плохо помнили, какой именно звук они слышали. Спустя какую-то долю секунды они уже не могли припомнить, слышали ли они свист или тон. Удаление той же самой части височной доли правого полушария не оказывало вообще никакого влияния на выполнение обезьянами того же задания. «Это выглядит так, — ответил Дьюсон, — будто мы удалили ту структуру в мозге обезьяны, которая аналогична центру речи в человеческом мозге». В сходных экспериментах на макаках-резусах, но с использованием зрительных, а не слуховых стимулов, как будто не удалось обнаружить различий между двумя полушариями новой коры.</p>
<p>Поскольку обычно считается, что взрослых шимпанзе слишком опасно держать в доме (этого мнения, во всяком случае, придерживаются содержатели зоопарков), то Уоши и других шимпанзе, приобщившихся к словесной речи, принудительно отправили «в отставку», как только они достигли половой зрелости. Поэтому мы ничего не знаем о языковых способностях взрослых обезьян и мартышек. Открытым остается и такой интересный вопрос: способна ли мать-шимпанзе, усвоившая язык, передать эти свои знания потомкам? Представляется весьма вероятным, что сообщество шимпанзе, первоначально обученных жестовому языку, сумеет передать языковые знания последующим поколениям.</p>
<p>Уже есть некоторые доказательства того, что обезьяны передают внегенетическую, или приобретенную, информацию в тех случаях, когда она необходима для выживания. Джейн Гудал наблюдала детенышей шимпанзе в естественных природных условиях, которые подражали поведению своих матерей и научились решать достаточно сложную задачу — находить нужный прутик, чтобы просунуть его в термитник и достать оттуда вкусные лакомства.</p>
<p>Различия в групповом поведении — так и хочется назвать их различиями в культуре — наблюдались среди шимпанзе, бабуинов, макак и многих других приматов. Например, одна из групп обезьян может уметь есть яйца птиц, в то время как соседствующая с ней группа, состоящая точно из таких же обезьян, этого делать не умеет. Приматы знают несколько десятков звуков и криков, используемых для внутригруппового общения и означающих, допустим, сигнал «Спасайся, здесь хищник». Но крики эти несколько отличаются от группы к группе: существуют местные диалектные акценты.</p>
<p>Еще более поразительный эксперимент был случайно осуществлен японскими приматологами, изучавшими проблему перенаселения и голода в популяции макак, живущих на одном из южных японских островов. Антропологи бросали пшеничные зерна на песчаный берег. Отделить зерна от песчинок поодиночке было весьма непросто, такая работа потребовала бы больше энергии, чем можно получить от съедания отделенных от песка зерен. По одна блестяще одаренная макака по имени Имо, возможно, случайно или же просто в раздражении бросила пригоршню песка с зерном в воду. Пшеница всплыла, песчинки утонули, и Имо заметила это. Благодаря этому процессу разделения она получила возможность хорошо питаться (точнее, обеспечила себе диету из сырых пшеничных зерен). В то время как более старые макаки с высоты своего положения игнорировали ее, молодые обезьяны сумели уловить значение ее открытия и стали подражать ей. В следующем поколении эта практика получила еще более широкое распространение, а сегодня все макаки на острове знают, как с помощью воды просеять зерна, что является примером передачи «культурных» традиций у обезьян.</p>
<p>Ранние наблюдения на Такасакияме, горе в северовосточной части Киюши, населенной макаками, дали аналогичный пример «культурного» развития. Посетители Такасакиямы бросали обезьянам карамель, обернутую в бумажку, — обычная практика в японских зоопарках, с которой, однако, макакам Такасакиямы не приходилось сталкиваться раньше. Играя, некоторые молодые макаки обнаружили, как надо развертывать карамельку, чтобы съесть ее. Вскоре делать так умели все их сверстники, далее навык этот был передан матерям, затем доминирующим самцам (которые у макак нянчат малышей) и, наконец, подросткам, в «социальном» плане далее других отодвинутым от молодняка. Процесс «окультуривания» занял более трех лет. В естественных сообществах приматов существует настолько богатое бессловесное общение, что нет никакой нужды в развитии более сложного контакта посредством жестового языка. Но если бы язык жестов был необходим для выживания макак, не вызывает никаких сомнений, что в качестве «культурного наследия» он был бы передан всем последующим поколениям.</p>
<p>Мне представляется, что в случае, если бы всем шимпанзе, не умеющим «говорить», грозила смерть или невозможность воспроизводства, то всего за несколько поколений их язык был бы широко распространен и усовершенствован. Словарь примитивного английского языка, называемого «бэйсик инглиш», содержит около I 000 слов. Шимпанзе уже сейчас освоили более десяти процентов этого словарного запаса. Хотя несколько лет назад это показалось бы самой невероятной научной фантастикой, ныне для меня приемлемо предположить, что через несколько поколений у таких «говорящих» шимпанзе могут появиться труды, посвященные биологии или духовной жизни шимпанзе, написанные по-английски или по-японски (быть может, со словами «записал такой-то» в конце их).</p>
<p>Недавно в сопровождении директора я шел по большой лаборатории, исследующей приматов. Вдоль длинного коридора насколько хватал глаз стояли клетки с шимпанзе. Они сидели там по одному, по двое или по трое — такое их содержание типично для подобного рода учреждений (или для обычных зоопарков). Как только мы приблизились к ближайшей клетке, двое ее обитателей оскалили зубы и с завидной точностью пустили в нас струю слюны, враз промочившую легкий костюм директора. Потом они произнесли стакатто коротких ругательств, эхом прокатившихся по коридору, и их тут же подхватили и усилили голоса других заключенных-шимпанзе, которые, безусловно, еще не видели нас, пока весь коридор буквально не наполнился криками и стуком сотрясаемых решеток. Директор сказан мне, что в такой ситуации в нас могут полететь не только плевки, и по его настоянию мы удалились.</p>
<p>В памяти моей отчетливо всплыли кадры американских кинофильмов тридцатых — сороковых годов, снятых в огромных и бесчеловечных каторжных тюрьмах, в которых заключенные стучали своими тарелками по прутьям решеток при виде тирана-надсмотрщика. Те шимпанзе, о которых шла речь, здоровы, и их хорошо кормят. Если они «только» звери, если они животные, которые не абстрагируют, тогда мое сравнение — не более чем сентиментальная глупость. Но шимпанзе умеют абстрагировать. Как и все другие млекопитающие, они способны к глубоким переживаниям. Они, без сомнения, не совершили ничего преступного. Так почему же во всем цивилизованном мире, практически в каждом крупном городе, обезьяны находятся за решеткой? Я не жду ответа на свой вопрос, но полагаю, что его, безусловно, стоит задать.</p>
<p>Трудно вообразить, какие эмоции испытывает обезьяна, обучаясь языку. Вероятно, больше всего это похоже на то, как открывает для себя язык разумное человеческое существо, у которого серьезно повреждены органы чувств. Хотя, разумеется, глубина понимания, ум и восприимчивость Елены Келлер, которая была от природы лишена зрения и слуха, несравненно выше, чем любые способности обезьян. В ее рассказе об открытии ею языка слышится та же нота, что прозвучала бы и у шимпанзе, умей они описать, как под давлением жизненной необходимости совершили этот великий шаг в своем развитии.</p>
<p>Мисс Келлер вспоминает, как однажды учительница собралась вести ее на прогулку:</p>
<p>«Она принесла мне шляпу, и я поняла, что иду на улицу, на солнечное тепло. Эта мысль, если можно назвать мыслью бессловесное ощущение, заставила меня прыгать и скакать от удовольствия.</p>
<p>Мы спустились по дорожке к колодцу, привлеченные благоуханием жимолости, в тени которой он стоял. Кто-то доставал воду, и учительница подставила мою руку под желоб. Когда мои пальцы оказались в холодной струе, она просигналила в другую мою руку слово ,,вода", сначала медленно, потом быстро. Я стояла, боясь шелохнуться, сосредоточив все внимание на движении ее пальцев. Внезапно я почувствовала смутное ощущение чего-то забытого — трепетное волнение от забрезжившей в сознании мысли, и вдруг мне открылась тайна языка. Я поняла, что вода означает то изумительное, прохладное нечто, что текло по моей руке.</p>
<p>Это живое слово пробудило мою душу, дало ей свет, надежду, радость, освободило ее! Конечно, оставались еще преграды, но их уже можно было преодолеть.</p>
<p>Я покидала колодец с горячим желанием учиться. Оказывается, у всего есть свое имя, и каждое имя будило новую жизнь. Когда мы вернулись домой, любая вещь, до которой я дотрагивалась, казалось, дышала жизнью. Это происходило оттого, что теперь я видела все с открывшейся мне новой неожиданной стороны».</p>
<p>Возможно, самое удивительное в этих трех впечатляющих абзацах состоит в том, что сама Елена Келлер считает, будто ее мозг обладал скрытой способностью к языку и нужно было лишь пробудить ее. Эта идея, по существу своему восходящая к Платону, не противоречит тому, что известно, благодаря изучению мозговых повреждений, о физиологии неокортекса, а также теоретическим выводам, сделанным Ноамом Хомским, сотрудником Массачусетского технологического института, данным сравнительной лингвистики и лабораторным экспериментам по обучению. Последние годы стало ясно, что мозг приматов, не являющихся людьми, тоже предуготовлен для восприятия языка, хотя, возможно, и не в той же мере, как человеческий.</p>
<p>Трудно переоценить далеко идущие последствия обучения языку других приматов. Вот захватывающи и отрывок из «Происхождения человека» Чарлза Дарвина:</p>
<p>«Как бы ни было велико умственное различие между человеком и высшими животными, оно только количественное, а не качественное... Если бы можно было показать, что известные высшие умственные способности, как, например, самосознание, формирование общих представлений и пр., свойственны исключительно человеку, что кажется крайне сомнительным, то не было бы невероятным допущение, что эти качества являются привходящим результатом других высокоразвитых интеллектуальных способностей, а последние представляют, в свою очередь, результат постоянного употребления совершенной речи».</p>
<p>Тот же взгляд на огромное значение языка и общения между людьми мы находим в другом месте — там, где Книга Бытия рассказывает о Вавилонской башне. Бог, испытывая странное для всемогущего существа стремление к самозащите, обеспокоен тем, что люди собираются построить башню, которая достигнет неба. (Сходные чувства испытывал он и когда Адам съел яблоко.) Чтобы воспрепятствовать человечеству достичь небес, хотя бы и метафорически, Бог не разрушает башню, как, например, он разрушил Содом. Вместо этого он говорит: «Вот один народ, и один у всех язык; и вот что начали они делать, и не отстанут они от того, что задумали делать; сойдем же и смешаем там язык их, чтобы один не понимал речи другого» (Книга Бытия, гл. 2, стих 6-7).</p>
<p>Долгое употребление «совершенной» речи... Какую культуру, какие изустно передаваемые традиции могли бы создать шимпанзе за несколько столетий или тысячелетий коллективного использования сложного жестового языка? Но если бы существовало такое изолированное и долго живущее сообщество шимпанзе, как бы стали они объяснять происхождение языка? Стали бы они смутно вспоминать Гарднеров и сотрудников Иеркского центра изучения приматов как легендарных народных героев или богов? Были бы у них мифы, подобные нашим мифам о Прометее, Тоте или Оаннесе, о божественных существах, принесших обезьянам дар речи? <a l:href="#n28" type="note">[ 28 ]</a></p>
<p>И в самом деле, обучение шимпанзе жестовому языку явно имеет ту же эмоциональную окраску и религиозный оттенок, что и эпизод (полностью вымышленный) в романе «2001: космическая одиссея» и его экранизации, когда представитель развитой внеземной цивилизации чему-то учит наших далеких предков. По всей вероятности, самое поразительное здесь то, что существуют обезьяны, так близко подошедшие к грани, за которой стоит овладение языком, так страстно желающие обучаться, так прекрасно понимающие его пользу и умеющие столь изобретательно пользоваться языком, после того как их ему обучат. Но все это заставляет задуматься над вопросом: почему же они все еще находятся только у грани? Почему же нет обезьян с уже существующим у них сложным жестовым языком? Единственно возможный ответ, на мой взгляд, заключается в том, что люди систематически истребляли всех других приматов, которые проявляли признаки разумности. (Это особенно справедливо по отношению к видам, жившим в саванне, — леса все же представляли некоторое укрытие шимпанзе и гориллам, что и спасало их от полного уничтожения человеком.) Мы, очевидно, послужили для естественного отбора тем механизмом, с помощью которого он подавлял соперничество умов. Я думаю, мы так далеко отбросили назад разум и языковые способности нечеловекообразных приматов, что эти их качества стали едва заметными. Обучая шимпанзе жестовому языку, мы начинаем с запозданием возмещать причиненный им ущерб.</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>VI. СКАЗКИ ТУМАННОГО ЭДЕМА</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Мам, людям, очень много лет, </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>И наши сны — те сказки, </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Что породил туманный сад Эдема. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Уолтер Де Ла </strong><strong>Map</strong><strong>. Все, что прошло</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>«По крайней мере, — подумала Алиса, ступив под деревья, — приятно немножко освежиться в этом... как его? Ну, как же он называется?.. — Она с удивлением заметила, что никак не может вспомнить нужного слова. — Когда спрячешься под... ну, как же их?.. под... этими... — Она погладила дерево по стволу. — Интересно, как они называются? &lt;...&gt; Кто же я теперь? Я должна вспомнить! Во что бы то ни стало должна!» Но как она ни старалась, ничего у нее не выходило. Она всячески ломала себе голову, но вспомнить свое имя не могла. «Помню только, что там есть Л... — сказала она наконец. — Ну, конечно, оно начинается с Л...»</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Льюис Кэррол. Алиса в Зазеркалье</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Не стой между драконом и яростью его. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>У. </strong><strong>Шекспир. Король Лир</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong></strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>...Ум и сметливость</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Я в них, дотоле глупых, пробудить посмел.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Они глаза имели, но не видели,</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Не слышали, имея уши. Теням сов</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Подобны были люди, весь свой детский век</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Ни в чем не смысля.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Эсхил. Прометей прикованный</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Прометей охвачен праведным негодованием. Он дал одурманенному и охваченному предрассудками человечеству цивилизацию, а Зевс за это приковал его к скале и послал орла терзать его печень. В той части поэмы, что предшествует процитированному выше отрывку из нее, Прометей описывает те главные дары, которые он принес человечеству, кроме всем известного огня. Вот они по порядку: астрономия, математика, письмо, одомашнивание животных, изобретение колесницы и паруса, медицина, а также открытие возможности предсказывать будущее по снам и с помощью иных методов. Этот последний дар для современного уха звучит странно. Как и описание изгнания из Эдема, данное в Книге Бытия. «Прометей прикованный» — одна из главных работ западной литературы, в которой представлена хоть в какой-то степени приемлемая аллегория эволюции человека, в данном случае, правда, касающаяся «эволюционера» намного больше, чем тех, кто эволюционировал. «Прометей» по-гречески значит «дар предвидения», то есть свойство человеческого мозга, которым, как полагают, ведают лобные доли новой коры: дар предвидения и беспокойный дух и есть главные черты героя Эсхила.</p>
<p>Какова связь между сновидениями и эволюцией человека? Возможно, Эсхил хотел сказать, что в состоянии бодрствования наши дочеловеческие предки чувствовали себя так же, как мы во время сна, и что одно из основных преимуществ, которое получили мы благодаря развитию своего разума, состоит в способности понимать истинную природу и смысл сновидений.</p>
<p>Есть, видимо, три основных состояния человеческого сознания: бодрствование, обычный сон и сон со сновидениями. Энцефалограф, улавливающий мозговые волны, позволил увидеть, что в каждом из этих трех состояний мозг имеет свою вполне определенную электрическую активность. <a l:href="#n29" type="note">[ 29 ]</a> Мозговые волны представляют собой чрезвычайно слабый ток крайне малого напряжения, выражающий электрические процессы в мозге. Напряжение таких сигналов мозга обычно измеряется микровольтами. Их частота колеблется от 1 до 20 герц (или периодов в секунду), что меньше, чем частота привычного нам переменного тока, которая в Северной Америке равняется 60 герцам. <a l:href="#n30" type="note">[ 30 ]</a></p>
<p>Но для чего нужен сон? Не вызывает сомнения, что, когда мы бодрствуем слишком долго, в нашем теле вырабатываются нейрохимические вещества, которые в буквальном смысле заставляют нас заснуть. У животных, лишенных сна, такие молекулы находятся в спинно-мозговой жидкости, и если спинно-мозговую жидкость животных, лишенных сна, ввести животным, которые находятся в состоянии полной активности, то они немедленно засыпают. Очевидно, для существования такого явления, как сон, должны быть какие-то важные причины.</p>
<p>Общепринятый ответ, который можно получить и от физиологии, и от народной медицины, состоит в том, что сон имеет восстановительное действие: он дает возможность организму отдохнуть от дневных умственных и физических забот. Но достаточно убедительных свидетельств в пользу этой точки зрения, кроме ее правдоподобности с позиций здравого смысла, нет. Более того, это утверждение вызывает некоторые недоуменные вопросы. Например, известно, что во время сна животные особенно беззащитны. Правда, большинство зверей спит в гнездах, пещерах, горах, дуплах деревьев или в иных укромных местах. И тем не менее их беззащитность во время сна исключительно велика. Да и людская незащищенность ночью совершенно очевидна, недаром греки считали Морфея, бога сна, и Танатоса, бога смерти, родными братьями.</p>
<p>Если бы не существовало какой-то исключительно сильной биологической потребности в сне, естественный отбор дал бы возможность развиться тем животным, которые не спят. В то время как некоторые животные — двупалый ленивец, броненосец, опоссум, летучая мышь — спят по девятнадцать — двадцать часов в сутки, во всяком случае во время сезонной спячки, есть и другие животные — обычная землеройка и дельфин Далля, — которые спят исключительно мало. Встречаются также и люди, которым достаточно всего от одного до трех часов, чтобы выспаться. Они поступают на вторую или даже третью работу, бодрствуют ночью, в то время как их супруги валятся от усталости, и вообще ведут активную, наполненную и деловую жизнь. Прослеженные истории некоторых семей позволяют предполагать, что подобная особенность передается по наследству. Известен случай, когда отец и его маленькая дочь оба получили это благословение или проклятие судьбы к полному ужасу жены, которая впоследствии развелась со своим мужем по причине несовместимости нового, ранее не рассматривавшегося судом типа. Опека над дочерью при этом была поручена отцу. Такие примеры свидетельствуют, что гипотеза о восстановительной функции сна, во всяком случае, не отражает картину полностью.</p>
<p>Но сон возник в отдаленные времена. Электроэнцефалограммы показывают, что сон — наше общее свойство со всеми приматами, почти со всеми другими млекопитающими и птицами, быть может, оно восходит даже к рептилиям. Височная эпилепсия и сопровождающее ее состояние бессознательного автоматического поведения могут быть вызваны у некоторых людей, если электрическим током частотой несколько герц раздражать миндалину, которая находится в глубине под височной долей коры головного мозга. Известно, что у больных эпилепсией приступы, очень похожие на сон, могут быть вызваны при езде на автомобиле вдоль дороги, огороженной штакетником, во время восхода или захода солнца — при определенной скорости движения планки штакетника создают мелькание света той критической частоты, которая вызывает подобные припадки. Циркадные ритмы, то есть дневные циклы физиологических функций, есть даже у таких простых существ, как моллюски. Поскольку состояние, в известном смысле напоминающее сновидение, может быть вызвано электрическим раздражением других лимбических участков, расположенных под височными долями коры головного мозга, как об этом пойдет речь ниже, центры, вызывающие сон и сновидения, не могут находиться слишком далеко друг от друга в мозге.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_13.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 13. Характер ЭЭГ нормального человека во время бодрствования, сна и сна со сновидениями</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Согласно последним исследованиям, оба типа сна — со сновидениями и без них — зависят от образа жизни животного. Труетт Аллисон и Доменик Сикчети из Йельского университета обнаружили, что в среднем хищники видят сны намного чаще, чем их жертвы, которые, напротив, с большей вероятностью спят без сновидений. Эти исследования были проведены лишь на млекопитающих и относятся только к различиям между видами, а не к различиям внутри одного вида. Во время сна со сновидениями животное практически обездвижено и совершенно не реагирует на внешние раздражения. Сон без сновидений значительно менее глубокий, и мы все являлись свидетелями того, как кошки и собаки поднимают уши на звук, когда кажется, что они крепко спят. Принято думать, что, когда собаки во сне перебирают лапами, как будто на бегу, им снится охота. Тот факт, что глубокий сон со сновидениями редко посещает жертв хищников, сегодня кажется очевидным результатом естественного отбора. Однако существа, которые сегодня в большинстве своем являются жертвами, могли произойти от хищников, и наоборот. Кроме того, хищники — обычно животные с большей абсолютной величиной массы мозга и отношением массы мозга к массе тела, чем их жертвы. Есть какой-то смысл в том, что сегодня, когда сон весьма сильно эволюционировал, глупые животные значительно реже бывают обездвижены глубоким сном, нежели умные. Но зачем им нужно спать так глубоко? С какой стати вообще развилось состояние столь глубокой обездвиженности?</p>
<p>Быть может, один полезный намек касательно первоначальной функции сна следует из того факта, что дельфины, киты и другие живущие в воде млекопитающие обычно спят очень мало. Между тем в океане нет места, где бы можно было спрятаться. Не может ли быть так, что функция сна состоит не в том, чтобы увеличить уязвимость животного, а в том, чтобы ее снизить? Уилси Уэб из Флоридского университета и Рэй Меддис из Лондонского университета предполагают, что дело обстоит именно таким образом.</p>
<p>Форма сна каждого организма исключительно приспособлена к экологии данного животного Возможно, животные, которые слишком глупы для того, чтобы по своей инициативе замереть, когда им грозит особая опасность, обездвиживаются неумолимой силой сна. Это становится особенно очевидным по отношению к молодым хищникам: ведь тигрята не только имеют превосходную защитную окраску, но они еще и много спят. Это любопытное наблюдение, и, вероятно, оно хотя бы частично справедливо. Но оно не объясняет всего. Почему спят львы, у которых мало естественных врагов? Этот вопрос не наносит слишком большого ущерба высказанному предположению, поскольку львы могли произойти от животных, которые вовсе не были царями зверей. Точно так же молодые гориллы, которым нечего опасаться, тем не менее каждую ночь сооружают для себя укрытие — вероятно, потому, что они произошли от менее защищенных предков. Или, может быть, когда-то предки львов и горилл боялись еще более страшных хищников.</p>
<p>Гипотеза обездвиживания кажется особенно подходящей в свете того, что известно об эволюции млекопитающих, которые возникли в ту эпоху, когда на Земле преобладали шипящие и грохочущие рептилии, похожие на ночные кошмары. Но почти все рептилии — холоднокровные, и потому по ночам они всюду, кроме тропиков, вынужденно обездвижены. <a l:href="#n31" type="note">[ 31 ]</a> Млекопитающие же теплокровны и способны функционировать ночью. Нетропическая ночная экологическая ниша в триасовом периоде, около двухсот миллионов лет назад, вероятно, была почти свободна. Гарри Джерисон предположил, что эволюция млекопитающих сопровождалась развитием слуха и обоняния, позволявших узнавать предметы и расстояния ночью (в те времена различные варианты этих органов чувств, которые сегодня выглядят вполне обычными, казались необычайно сложными и громоздкими), а также что лимбическая система развивалась под воздействием необходимости обрабатывать огромное количество данных, поставляемых этими вновь образовавшимися органами чувств. (Большая часть переработки зрительной информации у рептилии осуществляется не в мозге, а непосредственно на сетчатке глаз; аппарат оптического преобразования в новых областях коры головного мозга — это уже значительно более позднее приобретение эволюции.)</p>
<p>Вероятно, для ранних млекопитающих было жизненно важно уметь неподвижно лежать где-то в потаенном месте все дневные часы, когда на Земле царили хищные рептилии. Перед моим мысленным взором встают картины позднего мезозоя — днем беспокойно спят все млекопитающие, а ночью — все рептилии. Но ночью даже самые небольшие плотоядные протомлекопитающие представляли собой реальную угрозу для холоднокровных рептилий и особенно для их яиц.</p>
<p>Судя по объему их черепов (см. рис. 4), динозавры по сравнению с млекопитающими были поразительно глупы. Вот некоторые из хорошо известных примеров: тиранозавр (Tyrannosaurus rex) обладал объемом мозга около 200 кубических сантиметров (см3), брахиозавр (Brachisaurus) — 150 см3, трицератоп (Triceratops) — 70 см3, диплодок (Diplodocus) — 50 см3, стегозавр (Stegosaurus) — 30 см3. Ни один из них не приблизился к шимпанзе по абсолютной величине массы мозга. Стегозавр, весивший две тонны, был, наверное, намного глупее кролика. Если же принять во внимание огромную массу динозавров, то крошечность их мозгов с особой силой бросается в глаза: тиранозавр весил 8 тонн, диплодок — 12, брахиозавр — 87. Отношение массы мозга к массе тела у брахиозавра была в десять тысяч раз меньше, чем у человека. Как акулы имеют самый большой мозг по отношению к массе своего тела среди всех рыб, так и плотоядные тиранозавры обладали относительно большим мозгом, чем травоядные, диплодоки и брахиозавры. Я убежден, что тиранозавр представлял собой эффективную и устрашающую машину убийства. Но, несмотря на весь свой пугающий вид, динозавры оказывались беззащитными перед такими старательными и сообразительными врагами, как ранние млекопитающие.</p>
<p>Нарисованная нами картинка из мезозойской жизни имеет ярко выраженный «вампирический», кровавый характер: плотоядные рептилии охотятся за спящими умными млекопитающими днем, а плотоядные млекопитающие охотятся за глупыми неподвижными рептилиями ночью. Хотя рептилии и зарывали свои яйца, едва ли они активно защищали и их, и вылупившихся из них детенышей. Известно очень немного случаев подобного поведения даже у современных рептилий, да и вообще трудно представить себе тиранозавра, сидящего на гнезде с яйцами. По этим причинам млекопитающие и могли выиграть первобытную войну вам пиров, — по крайней мере, некоторые из палеонтологов полагают, что вымирание динозавров было ускорено поеданием яиц рептилий ранними млекопитающими в ночное время. Два куриных яйца на завтрак — вот и все, что осталось нам от меню древних млекопитающих, во всяком случае это все, что видно поверхностному наблюдателю. <a l:href="#n32" type="note">[ 32 ]</a></p>
<p>Самыми умными динозаврами с точки зрения отношения массы мозга к массе тела были птицеящеры (Saurornithoidos), масса мозга которых составляла 50 граммов, в то время как масса тела их равнялась 50 килограммам, что ставит их на приведенной в гл. 2 схеме (см. рис. 5) рядом со страусом. Они и на самом деле напоминали страусов. Изучение окаменелых остатков их черепов может быть весьма поучительным. Вероятно, они охотились на некрупных животных и пользовались четырьмя пальцами своих рукообразных отростков для самых различных целей.</p>
<p>Об этих животных интересно поразмышлять. Если бы по какой-то таинственной причине динозавры не исчезли шестьдесят пять миллионов лет назад, смогли бы птицеящеры развиться до более разумной формы? Научились бы они сообща охотиться на крупных млекопитающих и таким образом приостановить безудержное распространение млекопитающих в конце мезозоя? Если бы динозавры не вымерли, не стали бы сегодня главенствующей формой жизни на Земле потомки птицеящеров, пишущие и читающие книги и раздумывающие о том, что случилось бы, возьми верх млекопитающие? Считали бы они, что число 8 вполне естественно для основания счета, а десятичная система — не более чем ненужные выкрутасы, изучаемые лишь в «новой математике»?</p>
<p>Кажется, что большая часть всех важных событий, происходивших на Земле в последние несколько десятков миллионов лет, каким-то образом связана с вымиранием динозавров. Существуют в буквальном смысле десятки научных гипотез, пытающихся объяснить то обстоятельство, что в удивительно короткое время полностью исчезли все наземные и водные формы динозавров. Все предложенные объяснения могут удовлетворить нас лишь частично. Они варьируют от предположений о резком изменении климата до идей о роли хищных млекопитающих и даже гипотез об исчезновении растений, обладающих слабительными свойствами, — в этом, последнем, случае динозавры умерли от запоров.</p>
<p>Одну из самых интересных и многообещающих гипотез впервые предложил II.С. Шкловский из московского Института космических исследований Академии наук СССР. Она заключается в том, что динозавры вымерли из-за вспышки Сверхновой — взрыва умирающей звезды, находившейся на расстоянии нескольких десятков световых лет, который окончился мощным выбросом заряженных частиц высокой энергии, ворвавшихся в нашу атмосферу и изменивших ее свойства: вероятно, уничтожив атмосферный озон, они тем самым пропустили на Землю смертельную дозу ультрафиолетового солнечного излучения. Ночные животные, такие, как млекопитающие тех времен, и глубоководные животные, такие, как рыбы, смогли выжить при этой высокой плотности ультрафиолетового излучения, но дневные животные, которые жили на земле или у самой поверхности воды, не смогли противостоять ему.</p>
<p>Если такая череда событий на самом деле имела место, то путь биологической эволюции на Земле в последующие шестьдесят пять миллионов лет, а в действительности и само существование людей можно проследить от гибели некоего далекого солнца. Вероятно, вокруг этой звезды вращались другие планеты, быть может, на одной из них в течение миллиардов лет процветала жизнь. Вспышка Сверхновой, вне сомнения, уничтожила жизнь на этой планете, а возможно, даже выбросила всю ее атмосферу в космическое пространство. Не обязаны ли мы своим существованием сокрушительной звездной катастрофе, уничтожившей другие биосферы и миры?</p>
<p>После вымирания динозавров млекопитающие перешли в экологическую нишу дневных животных. Боязнь темноты у приматов развилась, по всей вероятности, в относительно недавнее время. Вашберн сообщает, что детеныши бабуинов и других приматов имеют врожденный страх лишь к трем вещам — падению, змеям и темноте, что соответствует опасностям, которым подвергаются обитатели деревьев из-за ньютоновских сил тяготения, из-за наших древних врагов рептилий и из-за ночных хищников-млекопитающих, которые должны были наводить особый ужас на приматов, полагавшихся главным образом на зрение.</p>
<p>Если верна «вампирическая гипотеза» — а она выглядит, во всяком случае, правдоподобно, — функция сна глубоко встроена в мозг млекопитающих, поскольку сон играл существенную роль в борьбе за выживание. Так как для тогдашних примитивных млекопитающих ночь без сна была более опасной, чем ночь без секса, но и тяга ко сну должна была быть более сильной, нежели тяга к сексу — и, похоже, так оно и есть у большинства из нас. Но в конце концов в развитии млекопитающих наступил момент, когда их сон стал определяться изменившимися обстоятельствами. После вымирания динозавров дневной свет неожиданно оказался вполне благоприятной средой для жизни млекопитающих. Им необязательно было теперь оставаться неподвижными в течение дня, и потому появилось большое разнообразие различных типов сна, включая сюда и современные его формы, то есть когда млекопитающие-хищники видят много снов, а млекопитающие-жертвы спят чутко, без сновидений. Быть может, люди, которым достаточно всего часа-другого сна за ночь, — это предвестники нового этапа приспособительной эволюции человека, когда люди научатся деятельно использовать все двадцать четыре часа в сутки. И я открыто признаю, что завидую тем, кто обладает подобными приспособительными возможностями. <a l:href="#n33" type="note">[ 33 ]</a></p>
<p>Эти догадки о происхождении млекопитающих создают своего рода научные мифы; в них, вероятно, есть зерно истины, но они не воссоздают полную картину. То, что научные мифы перекликаются с мифами древности, может быть, а может и не быть простым совпадением. Вполне вероятно, мы способны творить научные мифы только потому, что в свое время впитали мифы иного рода. Тем не менее я не могу не связывать этот подход к происхождению млекопитающих с одной любопытной стороной мифа Книги Бытия об изгнании из Эдема. Ведь именно рептилия предложила Адаму и Еве плод познания добра и зла, то есть способности неокортекса к абстрагированию и морали.</p>
<p>Сегодня на Земле осталось всего несколько крупных рептилий, самая страшная из которых — дракон Комодо, живущий в Индонезии, — холоднокровный и не слишком умный, этот хищник обладает, однако, леденящей душу заданностью цели. С безграничным терпением выслеживает он спящего оленя или кабана, а затем наносит ему глубокую рану в заднюю ногу и после этого преследует свою жертву до тех пор, пока она не истечет кровью. Жертва оставляет сильно пахнущие следы, и охотящийся за ней дракон стелется над землей, низко опустив голову, а его раздвоенный язык почти касается почвы, улавливая след. Самые большие экземпляры дракона достигают веса в 135 килограммов, трех метров длины и живут, вероятно, до ста лет. Для того чтобы сохранить свои яйца, дракон роет ямы глубиной от двух до девяти метров, что является хорошей защитой от поедающих яйца млекопитающих (и от самих себя, поскольку взрослые драконы порой затаиваются у выхода из гнезда, ожидая, когда проклюнется молодняк, чтобы позволить себе небольшой деликатес к завтраку). Другой отчетливо видный способ защиты от хищников заключается в том, что выводок драконов живет на деревьях.</p>
<p>Замечательное разнообразие этих форм приспособления со всей очевидностью показывает нам, что драконы на планете Земля находятся в опасности.</p>
<p>В природе драконы Комодо встречаются лишь на Малых Зондских островах. <a l:href="#n34" type="note">[ 34 ]</a> Их осталось всего около 2 000. Узость сферы их обитания наглядно говорит о том, что драконы находятся на грани исчезновения из-за млекопитающих хищников, главным образов людей. Этот вывод подтверждается историей их жизни за последние два столетия. Все драконы, не обладавшие столь чрезвычайной степенью приспособления или не жившие в столь укромных местах, уже мертвы. Я могу даже предположить, что постоянно увеличивающийся разрыв между млекопитающими и рептилиями в отношении массы мозга к массе тела (см. рис. 4) может оказаться результатом систематического истребления умных драконов млекопитающими-хищниками. Во всяком случае, весьма похоже, что количество крупных рептилий постепенно уменьшалось начиная с конца мезозоя и что даже два тысячелетия назад их было намного больше, чем сейчас.</p>
<p>Проникновение мифа о драконе в народные сказания многих культур, возможно, не является случайным. <a l:href="#n35" type="note">[ 35 ]</a> Непримиримая взаимная неприязнь между людьми и змеями, отраженная в мифе о Святом Георгии, особенно характерна для западной культуры. (В главе 3 Книги Бытия Бог обрек людей и рептилий на вечную вражду.) Но она в этом смысле не составляет исключения. Это повсеместное явление. Случайно ли, что звук, который обычно издают люди, призывая к тишине или стремясь привлечь внимание, так странно напоминает шипение рептилий? Не может ли быть, что миллионы лет назад драконы, необычайно осложняя жизнь нашим прапредкам и неся с собой ужас и смерть, тем самым послужили делу развития человеческого разума? Или же метафора Змия относится к тому факту, что рептилианский компонент нашего мозга, связанный с агрессивностью и ритуальным поведением, был использован при эволюции неокортекса? Описание в Книге Бытия искушения человека рептилией в саду Эдема — это практически единственный эпизод в Библии, когда люди понимают язык животных (тому есть лишь одно исключение). Когда мы боимся драконов, не страшимся ли мы части самих себя? Так или иначе, но в Эдеме драконы были.</p>
<p>Последние из динозавров, судя по окаменелостям, жили около шестидесяти миллионов лет назад. Человеческая семья (но не ее род Homo) насчитывает возраст около десяти миллионов лет. Могли ли существовать человекоподобные создания, которые воочию наблюдали тиранозавра? Могли ли в раннем меловом периоде сохраниться динозавры, которые сумели избежать вымирания? Могут ли широко распространенные ночные кошмары и страх «чудовищ», который дети познают сразу же после того, как начинают говорить, быть следами некогда чисто приспособительных реакций на драконов и сов — таких, как, например, у бабуинов? <a l:href="#n36" type="note">[ 36 ]</a></p>
<p>Какую роль играют сновидения сегодня? Согласно одной из точек зрения, изложенной в серьезной научной статье, функции сновидений состоят в том, чтобы мы время от времени пробуждались и могли проверить, нет ли поблизости кого-нибудь, кто нас съест. Но сновидения занимают настолько небольшую часть сна, что такое объяснение не представляется удовлетворительным. Более того, как мы уже видели, имеющиеся данные свидетельствуют об обратном: сегодня сон со сновидениями характерен для млекопитающих-хищников, а не для млекопитающих-жертв. Куда более приемлемым представляется объяснение, основанное на компьютерной аналогии, что сновидения — это отходы от подсознательной обработки накопленной за день информации, когда мозг принимает решение, какую часть дневных впечатлений, хранящихся пока в своего рода буфере, переписать в долговременную память. Я намного чаще вижу во сне события вчерашнего дня, чем события двухдневной давности. Однако и эта модель «перевалочного пункта», то есть накопления-перезаписи информации, тоже не объясняет всего. Она, в частности, не объясняет ту завуалированность, что характерна для символического языка сновидений, — явление, впервые отмеченное Фрейдом. Она не объясняет также необычайно сильное эмоциональное воздействие сновидений: есть много людей, которых сны пугают несравнимо больше, нежели любые реальные события дня.</p>
<p>Функции «перевалочного пункта» и хранения в памяти, свойственные сновидениям, имеют интересное социальное выражение. Американский психиатр Эрнст Хартман из университета Тафта представил забавные, но вполне убедительные наблюдения о том, что люди, занятые умственной работой в течение дня, особенно если эта работа требует специального напряжения, нуждаются в большем количестве сна ночью, нежели те, кто занят рутинной и не требующей умственных напряжений работой. Однако частично по чисто организационным причинам современные общества строятся так, как если бы у всех людей была одинаковая потребность в сне, а во многих странах мира раннее вставание считается особой добродетелью. Стало быть, количество сна, потребное для накопления-перезаписи, зависит от того, сколько мы передумали и пережили со времени последнего сна. (Нет данных, что верно и обратное: люди, регулярно получающие снотворное, не проявляют необычной умственной активности в паузах, когда они бодрствуют.) В этом отношении было бы интересно обследовать лиц с очень низкой потребностью в сне, чтобы выяснить, больше ли у них часть сна со сновидениями, чем у людей с обычной потребностью во сне, а также определить, увеличивается ли у них длительность всего сна и длительность сновидений в зависимости от количества и качества выполняемой работы. Мишель Жуве, французский невролог из Лионского университета, обнаружил, что сновидения запускаются той частью мозга, которая называется «варолиев мост». Хотя варолиев мост и расположен в заднем мозге, он является позднейшим, свойственным лишь млекопитающим приобретением эволюции. С другой стороны, Пенфилд обнаружил, что электрическое раздражение точки, находящейся в глубине мозга под височной долей его коры, а также лимбического комплекса может вызвать у эпилептиков в состоянии бодрствования ощущения, схожие со сновидениями, но без их символической и фантастической окраски. Подобное раздражение может вызвать также ощущение чего-то уже бывшего (deja vu). Наконец, такое раздражение может вызвать характерные для сновидении эмоции, включая и чувство страха.</p>
<p>Однажды мне приснился сон, который будет мучить меня всю оставшуюся жизнь. Мне снилось, будто я бездумно перелистываю толстый исторический трактат. Судя по иллюстрациям, я ощущал, что изложение развертывается медленно, как и вообще в книгах подобного рода: античное время, Средние века, Возрождение и так далее, постепенно приближаясь к нашему времени.</p>
<p>Но вдруг, когда оставалась еще пара сотен страниц до конца книги, начались события Второй мировой войны. С нарастающим возбуждением я углубился в чтение и неожиданно обнаружил, что речь идет уже не о прошлом и даже не о настоящем, а о будущем. Это было все равно как сорвать листок 31 декабря с Космического календаря и обнаружить за ним день 1 января Нового года со всеми его деталями. Затаив дыхание, я в буквальном смысле пытался прочесть будущее. Но это было невозможно. Я мог выделить отдельные слова. Я мог даже различать детали шрифта. Но буквы не складывались в слова, а слова в предложения. Я потерял способность читать.</p>
<p>Возможно, это просто метафора непредсказуемости будущего. Но мне часто снится, что я не способен читать. Я могу, например, узнать дорожный знак «Стоп» по его цвету и восьмиугольной форме, но я не могу прочесть cамо слово «Стоп», хотя и знаю, что оно там написано. У меня есть впечатление, что я понимаю смысл печатной страницы, но при этом я не читаю ее слово за словом и предложение за предложением. Во время сновидений я не могу с уверенностью выполнять даже простейшие операции. Я постоянно путаю слова, не имеющие точного смыслового значения, например «Шуман» и «Шуберт». У меня частично поражена речь и полностью — чтение. Не все, кого я знаю, испытывают во время сна такие же поражения познавательных функций, но какие-то поражения испытывают все. (Между прочим, слепые от рождения видят звуковые, а не зрительные сны.) Неокортекс во время сновидений отнюдь не выключается полностью, но, вне сомнения, и не функционирует полностью.</p>
<p>Заслуживает внимания, что млекопитающие и птицы, в отличие от их общих предков — рептилий, спят, видимо, со сновидениями. Все дальнейшее развитие от рептилий сопровождалось сновидениями, а быть может, и требовало их. С помощью электрических измерений удалось отчетливо установить, что сон у птиц эпизодический и короткий. Если им что-нибудь и снится, то происходит это в течение секунд. Но в эволюционном смысле птицы намного ближе к рептилиям, чем млекопитающие. Имей мы сведения только о млекопитающих, наши доводы были бы более шаткими, но, поскольку сновидения оказались необходимыми для обеих главных таксономических групп, которые произошли от рептилий, мы ^должны серьезно отнестись к этому совпадению. Почему животные, которые произошли от рептилий, обязаны видеть сны, в то время как другие животные не знают сновидений? Не в том ли дело, что мозг рептилий все еще существует и функционирует?</p>
<p>Как редко во время сновидений мы прерываем себя словами «Это только сон», но как часто мы облачаем сон в одежды реальности! Не существует правил внутренней логики, которым должны следовать сновидения. Сны — это мир волшебного и привычного, страсти и гнева и очень редко это мир раздумий и сомнений. В метафоре триединого мозга сновидения — это частично функция Р-комплекса и частично лимбической коры, а не новой коры головного мозга, то есть его рассуждающей части.</p>
<p>Эксперименты показывают, что, по мере того как длится ночь, в наши сновидения вовлекается все более ранний материал из нашего прошлого, вплоть до детства и младенчества. В то же время растет и эмоциональная наполненность сна. Чувства, испытанные в колыбели, намного чаще снятся перед самым пробуждением, а не сразу после засыпания. Это очень похоже на то, как если бы запись дневного опыта в нашей памяти, образование новых нейронных связей, было бы или более легкой, или более срочной задачей. По мере того как проходит ночь и эта функция сна оказывается выполненной, в сновидения включаются все более причудливые и волнующие образы, все более сильные страхи и вожделения. И уже к самому концу ночи, когда все обязательные сновидения, заданные дневным опытом, уж просмотрены, начинают оживать газели и драконы.</p>
<p>Одно из самых важных научных орудий для изучения состояния сна со сновидениями было разработано психиатром из Стэнфордского университета Вильямом Дементом, который нормален настолько, насколько это вообще возможно для человека, и лишь имеет фамилию, самым нелепым образом не подходящую для человека его профессии. <a l:href="#n37" type="note">[ 37 ]</a></p>
<p>Сон со сновидениями сопровождается быстрыми движениями глаз (БДГ), которые могут быть зафиксированы с помощью электродов, прикрепленных к векам, а также благодаря характерным кривым на ЭЭГ. Демент обнаружил, что сновидения приходят к каждому из нас несколько раз за ночь. Если разбудить человека во время БДГ-сна, он обычно может вспомнить, что ему снилось. Даже люди, которые утверждают, что им никогда ничего не снится, согласно данным БДГ и ЭЭГ, видят сны не меньше, чем кто-либо другой, и если их разбудить в соответствующее время, они с удивлением признают, что на самом деле видели сон. Когда нам что-либо снится, наш мозг находится во вполне определенном физиологическом состоянии, а сны мы видим довольно часто. Хотя примерно 20 процентов испытуемых, разбуженных во время БДГ-сна, не смогли вспомнить своих сновидений, а примерно 10 процентов испытуемых, разбуженных во время не БДГ-сна, рассказали о том, что им снилось, мы для удобства считаем, что БДГ и сопутствующие ему характерные кривые ЭЭГ относятся к сну со сновидениями.</p>
<p>Есть некоторые данные о том, что сновидения необходимы. <a l:href="#n38" type="note">[ 38 ]</a> Если людей или других млекопитающих лишали БДГ-сна (пробуждая их, как только приборы показывали БДГ или соответствующие кривые на ЭЭГ), число сновидений за одну ночь возрастало, а в некоторых случаях появлялись дневные галлюцинации, то есть сны наяву. Я говорил уже о том, что соответствующие сну со сновидениями сигналы БДГ и ЭЭГ у птиц непродолжительны, а у рептилий отсутствуют. Сновидения — это, как представляется, функция, свойственная млекопитающим. Более того, сон со сновидениями весьма характерен для младенцев в самые первые дни их жизни. <a l:href="#n39" type="note">[ 39 ]</a>. Аристотель вполне определенно утверждал, что младенцы никогда не видят снов. Мы же, напротив, знаем, что сновидения занимают большую часть их времени. Доношенные новорожденные находятся в состоянии БДГ-сна больше половины всего времени сна. У детей, родившихся на несколько недель раньше срока, сновидения занимают три четверти всего времени сна. А еще раньше, в утробе матери, плод, вероятно, непрерывно видит сны. (В подтверждение этого — следующий факт: новорожденные котята все время находятся в состоянии БДГ-сна.) Рекапитуляция, то есть повторение при эмбриональном развитии черт далеких предков, также свидетельствует, что сновидения — это раннее эволюционное приобретение млекопитающих.</p>
<p>Есть и другая связь между младенчеством и сновидениями: после обоих следует амнезия, то есть забывание. Когда мы выходим из этих состояний, то трудно бывает вспомнить, что с нами происходило. Я предполагаю, что в обоих случаях сказывается недостаточная деятельность левого полушария неокортекса, которое ответственно за аналитическое припоминание. Другое объяснение состоит в том, что в обоих случаях мы испытываем своего рода травматическую амнезию: испытанные нами переживания слишком болезненны для того, чтобы их помнить. Но многие из тех сновидений, что мы забываем, очень приятны, и трудно поверить, что младенчество уж до такой степени неприятно. Кроме того, некоторые дети могут вспоминать чрезвычайно ранние впечатления. Память о событиях, происшедших к концу первого года жизни, не такая уж редкость, и, возможно, есть примеры еще более ранних воспоминаний. Когда моему сыну Николасу было три года, его спросили, какое самое раннее событие он может вспомнить, и он ответил почти шепотом, глядя перед собой: «Было красное, и мне было очень холодно». Он появился на свет с помощью кесарева сечения. Может быть, это и невероятно, но я порой думаю: а что, если это его истинные воспоминания о моменте рождения? Во всяком случае, кажется куда более правдоподобным, что забывание, свойственное времени младенчества и снам, возникает из-за того, что в обоих этих состояниях наша умственная жизнь полностью определяется Р-комплексом, лимбической системой и правым полушарием головного мозга. В раннем детстве неокортекс еще недоразвит, а при амнезии он поврежден. Я думаю, что, когда мы видим сновидения, какая-то часть нас действует так, как беличьи обезьяны, которых я наблюдал в лаборатории Поля Мак-Лина. Р-комплекс действует в сновидениях людей, мы все еще слышим, как шипят и скрежещут драконы, и топот динозавров доносится до нас.</p>
<p>Отличный способ выявить научные достоинства теории — это проверить, насколько она применима на практике. Теория строится из отдельных, разобщенных данных; после этого выполняется эксперимент, результаты которого автор теории может не значь. Если эксперимент подтверждает высказанную идею, то это рассматривается как сильная поддержка теории. Фрейд утверждал, что большая часть, а может быть, и вся «психическая энергия» наших эмоций и сновидений сексуальна по своему происхождению. Совершенно исключительная роль полового фактора в развитии и распространении вида делает эту идею не такой уж глупой и не такой неправильной, как это казалось многим современникам Фрейда, придерживавшимся викторианских взглядов. Карл Густав Юнг, например, считал, что Фрейд сильно переоценил первичность полового фактора в проявлениях бессознательного. Но теперь, три четверти столетия спустя, эксперименты, проведенные в лабораториях Демента и других физиологов, подтвердили как будто бы правоту Фрейда. Связь секса и сновидений не поверхностна и не случайна, но оба этих явления имеют глубокие и фундаментальные общие корни, хотя сны, конечно, основаны не на одном лишь сексе, но также и на ритуальном агрессивном иерархическом фундаменте. Многие прозрения Фрейда кажутся не только правильными, но и исключительно смелыми, особенно если принять во внимание ту атмосферу подавления всякого секса, которая царила в венском обществе в конце XIX столетия. <a l:href="#n40" type="note">[ 40 ]</a></p>
<p>Был проведен статистический учет наиболее часто встречающихся сновидений — учет, который в какой-то степени должен был объяснить их природу. В исследованиях, проведенных на учащихся колледжа, были обнаружены пять наиболее часто встречающихся типов сновидений. Студентам снилось: (1) что они падают; (2) что их преследуют или что на них нападают; (3) что они многократно, но безуспешно пытаются справиться с какой-то задачей; (4) различного рода учебные ситуации; (5) разнообразные сексуальные переживания. Тип (4) сновидений в этом списке объясняется особенностью группы испытуемых. Остальные же типы снов, хотя и касаются, в частности, учащихся, имеют общее значение и относятся также и к неучащимся.</p>
<p>Страх падения совершенно явно связан с обитанием наших предков на деревьях, и это тот страх, который мы, очевидно, разделяем со всеми другими приматами. Если вы живете на дереве, то самый простой способ погибнуть — это просто забыть о страхе падения. Остальные три категории наиболее часто встречающихся сновидений особо интересны, потому что они соответствуют агрессивной, ритуальной, иерархической и сексуальной функциям, то есть тем функциям, которыми заведует Р-комплекс. Другие наталкивающие на размышления данные — это то, что половина всех опрошенных людей видела во сне змею — единственное существо, кроме человека, которое может быть выделено в самостоятельную категорию среди всех образов в наиболее распространенных снах. Возможно, конечно, что многие из снов, в которых присутствуют змеи, могут иметь прямое фрейдистское истолкование. Однако две трети из тех же опрошенных людей видят и простые, ничем не завуалированные сексуальные сны. А так как, согласно Вашберну, молодые приматы имеют врожденный страх перед змеями, легко задаться вопросом: не указывает ли мир снов и впрямую и косвенно на издревле существующую вражду между рептилиями и млекопитающими?</p>
<p>Существует одна гипотеза, которая, как мне кажется, согласуется со всеми приведенными выше факторами, а именно — что эволюция лимбической системы определила радикально новый способ видения мира. Выживание ранних млекопитающих зависело от разумности, неподвижности в дневное время и заботы о молодом поколении. Мир, увиденный через посредство Р-комплексов, — это совсем иной мир. Поскольку в процессе эволюции мозг наращивал новые структуры над уже существующими, функции Р-комплекса могли быть использованы, их можно было частично обойти, но их нельзя было полностью игнорировать. Поэтому под тем местом, где у человека расположены височные доли, развились тормозящие центры, которые приглушают излишнюю активность рептилианского мозга, а центры возбуждения, появившиеся в варолиевом мосту, наоборот, включают Р-комплекс, но делают это безвредно, во время сна. Эта точка зрения имеет, конечно, бросающееся в глаза сходство с картиной, нарисованной Фрейдом, где Суперэго подавляет Ид (или сознательное подавляет подсознательное), при этом Ид выражает себя наиболее ясно в оговорках, свободных ассоциациях, сновидениях и тому подобном в промежутках между подавляющим действием Суперэго.</p>
<p>В ходе широкомасштабного развития неокортекса у высших млекопитающих и приматов эти области стали некоторым образом включаться в сновидения, ибо символический язык — это, в конце концов, тоже язык. (Сказанное относится к различным функциям двух полушарий новой коры, о которых пойдет речь в следующей главе.) Но возникающие в сновидениях образы содержат ярко выраженные элементы сексуального, агрессивного, иерархического и ритуального поведения. Фантастика мира снов может быть связана с почти полным отсутствием прямого восприятия впечатлений во время сна. Во время сна мы очень мало ощущаем реальность. С этой точки зрения тот факт, что дети так много спят, объясняется тем, что в младенчестве анализирующая часть их неокортекса почти не работает. Отсутствие сновидений у рептилий тогда объясняется тем, что у них нет центров, подавляющих сон, и они, как оказал Эсхил, «дремлют» наяву. Я думаю, это может объяснить странности сновидения, другими словами, его отличие от состояния бодрствования, когда мы о чем-либо разговариваем. Это объясняет физиологию сна и его широкую распространенность среди млекопитающих, новорожденных и взрослых людей.</p>
<p>Мы происходим и от рептилий, и от млекопитающих. Благодаря тому, что днем в нас подавляется Р-комплекс, а ночью пробуждаются дремлющие драконы, каждый из нас может вновь проиграть длящуюся сотни миллионов лет войну между рептилиями и млекопитающими. Только в кровавой охоте наших дней хищники и жертвы поменялись временами суток, когда они активны.</p>
<p>На самом деле в поведении людей достаточно много общего с поведением рептилий. Но если бы мы дали полные бразды правления рептилианским чертам своего характера, наши способности к выживанию, безусловно, понизились бы. Поскольку Р-комплекс так плотно вплетен в ткань мозга, его функции не могут быть обойдены в течение долгого времени. Может быть, сновидения позволяют Р-комплексу функционировать постоянно, как если бы он все еще сохранял свою ведущую роль, — правда, это происходит лишь в нашей фантазии и в создаваемой ею реальности.</p>
<p>Если это так, то вслед за Эсхилом я хотел бы знать: не похоже ли состояние бодрствования других млекопитающих на то состояние, которое люди испытывают во сне? На состояние, в котором мы способны узнавать знаки вроде осязания текущей воды и запаха жимолости<emphasis>, </emphasis>но имеем чрезвычайно ограниченный набор таких символов, как слова; в котором мы сталкиваемся с яркими сенсорными и эмоциональными образами и активным интуитивным пониманием, а не с рациональным анализом; в котором мы не способны выполнить задачи, требующей сконцентрированности мысли; в котором периоды сосредоточенного внимания редки, а периоды рассеянного внимания часты и в котором прежде всего мы слишком слабо ощущаем свою индивидуальность, или свое «я», что вызывает некоторое чувство обреченности, боязнь непредсказуемых утрат, которые принесут неконтролируемые нами события. Если мы действительно ушли от подобного состояния, то мы ушли очень далеко.</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>VII. ВЛЮБЛЕННЫЕ И СУМАСШЕДШИЕ</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>У всех влюбленных, как у сумасшедших, </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Кипят мозги: воображенье их </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Всегда сильней холодного рассудка. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Безумные, любовники, поэты — </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Все из фантазий созданы одних.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>У. </strong><strong>Шекспир. Сон в летнюю ночь</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Просто поэты так же глупы, как просто пьяницы, которые живут в постоянном тумане, ничего не видя, ни о чем не судя ясно. Человеку нужно знать несколько наук, он должен иметь разумную, философскую, а в какой-то мере и математическую голову для того, чтобы стать полноценным и отличным поэтом...</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Джон Драйден. Заметки об императрице Марокко, 1671</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Собаки-ищейки обладают широко известной способностью брать след. Ей дают понюхать «след» — клочок одежды того, кого ищут: потерявшегося ребенка или сбежавшего преступника, — и с лаем, пригнувшись к земле, радостно и точно она ведет нас по следу. Псовые и многие другие животные, которые живут охотой, обладают этой способностью в чрезвычайно развитой форме. След дает им обонятельный ключ, а именно запах. Обоняние — это просто восприятие определенных молекул, в данном случае органических молекул. Для ищейки идти по следу означает улавливать оттенки запахов, то есть характерные для каждого тела молекулы, устанавливать разницу между запахом преследуемого и отвлекающим или мешающим фоном, создаваемым другими молекулами, часть которых принадлежит другим людям, прошедшим той же дорогой (включая тех, кто организовал розыск), а часть — другим животным (включая и саму собаку). Число молекул, оставленных идущим человеком, относительно невелико. Но ищейка может успешно взять даже «холодный» след, скажем оставленный несколько часов назад.</p>
<p>Эта замечательная способность объясняется чрезвычайной обонятельной чувствительностью, свойством, которым, как мы уже видели, обладают даже насекомые. Но от насекомых ищейку отличают ее поразительные способности различать запахи, умение точно выделить один из множества других, каждый их которых растворен в великом разнообразии ароматов. Ищейка осуществляет сложнейшее каталогизирование молекулярных структур, она отличает новую молекулу среди огромной библиотеки других молекул, которые она унюхала раньше. Более того, ищейке достаточно минуты, а то и меньше, чтобы ознакомиться с запахом, который она будет затем помнить очень долго.</p>
<p>Узнавание по запаху определенных молекул возможно благодаря тому, что в носу есть рецепторы, чувствительные к отдельным функциональным группам, или частям, органических молекул. Один рецептор, например, может быть чувствителен к СООН, другой к NH2 и так далее (где С означает углерод, Н — водород, О — кислород, N — азот). Различные составные части сложной молекулы прилипают к различным молекулярным рецепторам на слизистой оболочке носа, а детекторы всех функциональных групп собирают затем все данные вместе, образуя таким образом своего рода коллективный обонятельный образ молекулы. Это чрезвычайно сложная сенсорная система. Наиболее сложное сделанное людьми устройство такого рода — комбинация газового хроматографа и масс-спектрометра, — вообще говоря, не имеет ни такой чувствительности, ни такой способности к различению запахов, как у ищейки, хотя в этой области сейчас происходят значительные сдвиги. Обонятельная система животных развилась до своего ныне существующего совершенного состояния под сильным воздействием естественного отбора. Способность своевременно почувствовать партнера, хищника или жертву — это для вида вопрос жизни и смерти. Обоняние — очень древнее чувство. Среди первых компонентов неокортекса, которые появились в истории жизни, были как раз обонятельные луковицы (см. рис. 6), и это потому, что большая часть ранних эволюционных изменений мозга, которые возникали как надстройки над нейронным шасси, подталкивались естественным отбором именно в сторону различения запахов. Не случайно лимбическая система была названа Херриком «риненцефалон» (rhinencephalon), что в переводе означает «нюхающий мозг». <a l:href="#n41" type="note">[ 41 ]</a></p>
<p>Чувство обоняния не так хорошо развито у людей, как у собак-ищеек. Несмотря на большую величину нашего мозга, обонятельные луковицы у нас меньше, чем у других животных, и ясно, что запах не играет существенной роли в нашей жизни. Средний человек способен различить сравнительно немного запахов. Но даже при том что весь наш репертуар сводится всего к нескольким запахам, наши возможности описать их словесно и проанализировать необычайно бедны. Наше восприятие запаха очень мало связано, даже в нашем собственном представлении, с истинной трехмерной пространственной структурой молекулы, которая этот запах издает. Обоняние — это сложная познавательная деятельность, которую мы можем в некоторых пределах выполнять с достаточной точностью, но которую мы не способны адекватно описать. И я думаю, что если бы ищейка заговорила, ей тоже было бы очень непросто описать в деталях то, что она умеет прекрасно делать.</p>
<p>Точно так же, как запах есть главное средство, с помощью которого собаки и многие другие животные воспринимают окружающую среду, зрение — это главный информационный канал для человека. Наша чувствительность к зрительным образам и их различению, во всяком случае, не меньше, чем обонятельные способности ищейки. Например, мы способны узнавать лица. Внимательные наблюдатели могут запомнить десятки и даже сотни тысяч различных лиц, а «Индикт», аппарат, широко используемый Интерполом и полицией на Западе, способен воссоздать более десяти миллиардов различных лиц. Ценность этой способности для выживания, особенно для наших предков, абсолютно ясна. Но как трудно нам описать словами прекрасно узнаваемое лицо! Свидетели обычно демонстрируют полную неспособность к словесному описанию ранее встреченного человека, но почти безошибочно узнают его, когда увидят вновь. И, несмотря на то что случаи ошибочного опознания иногда, конечно, встречаются, любой суд всегда готов принять во внимание показания любого взрослого свидетеля, утверждающего, что он данное лицо узнал. Вспомните, как легко выделяем мы в любой толпе знаменитость или как в длинном списке фамилий сразу узнаем свое имя.</p>
<p>Многие из нас считают, что главное в человеке — это словесные и аналитические способности, но у людей и других животных существует весьма сложная и быстродействующая система восприятия и познания, она легко обходится и без слов, и без анализа. Такой способ постижения мира — наше несловесное восприятие и познание его — часто называют «интуитивным». Это слово не значит «врожденный». Никто не рождается с набором лиц, впечатанным в его мозг. Это слово передает, я думаю, легкое раздражение в связи с нашей неспособностью понять, каким образом мы получаем такое знание. Но интуитивное знание имеет чрезвычайно длинную эволюционную историю, и если учитывать информацию, содержащуюся в генетическом материале, нам придется прослеживать его происхождение вплоть до начала жизни на Земле. Другой же из обсуждаемых двух способов получения знаний — тот, что на Западе выражает раздражение по поводу самого существования интуитивных знаний, — совершенно недавнее завоевание эволюции. Рациональное мышление, оперирующее словами (включая, скажем, законченные предложения), насчитывает, вероятно, лишь десятки или сотни тысячелетий от роду. Многие люди в своей сознательной жизни почти полностью рациональны, и есть много таких, кто почти полностью интуитивен. Каждая их этих двух групп очень мало ценит познавательные достоинства другой, высмеивают друг друга, и выражения типа «бестолочь» и «аморальный» считаются еще вполне вежливыми при обмене мнениями между ними. Но зачем нам нужно иметь два различных и дополняющих друг друга способа мышления, которые так плохо взаимодействуют один с другим?</p>
<p>Первые сведения о том, что два этих способа мышления локализованы в коре головного мозга, были получены с помощью изучения поражений мозга. Травмы височных и теменных долей левого полушария коры головного мозга очень характерным образом сказываются на нарушении способности читать, писать, говорить и выполнять арифметические операции. Аналогичные повреждения правого полушария ведут к нарушению трехмерного видения, узнавания образов, потере музыкальных способностей и способностей к целостным рассуждениям. Узнаванием лиц ведает главным образом правое полушарие, и те, кто «никогда не могут забыть лицо», выполняют такое распознавание образов правой частью своего мозга. И в самом деле, повреждения правой теменной доли подчас кончаются для пациента неспособностью узнать свое собственное лицо в зеркале или на фотографии. Подобные наблюдения отчетливо указывают, что функции, называемые рациональными, осуществляются главным образом левым полушарием, а те, что мы считаем интуитивными, — главным образом правым.</p>
<p>Наиболее важные эксперименты, проведенные в этой области в недавнее время, были выполнены Роджером Сперри и его сотрудниками в Калифорнийском технологическом институте. В попытке вылечить больных-эпилептиков, страдавших в тяжелой форме большим судорожным припадком (grand mal), когда судороги практически не прекращались (два раза в час, и так постоянно), они разрезали мозолистое тело (corpus callosum) — главный узел связи нейронных волокон, соединяющих левое и правое полушария неокортекса — новых областей коры головного мозга (рис. 14). Целью операции было сделать попытку помешать своего рода нейроэлектрической буре, бушующей в одном полушарии, распространиться далеко от ее эпицентра в другое полушарие. Существовала надежда, что хотя бы одно из полушарий после операции не будет подвержено этим постоянным приступам. Неожиданным и очень приятным результатом операции явилось то, что частота и интенсивность припадков чрезвычайно уменьшились в обоих полушариях - как если бы ранее через мозолистое тело проходила положительная обратная связь, благодаря которой эпилептическая электроактивность одного полушария усиливала эпилептическую электрооперативность другого.</p>
<p><image l:href="#img_14.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 14. Схематическое изображение человеческого мозга, в котором оба его полушария хирургическим путем разделены, чтобы помешать распространению возбуждения при эпилептическом припадке. С этой целью прежде всего рассекается мозолистое тело, а иногда также и два других узла, связывающих между собой левое и правое полушарие, — передняя и гиппокампональная спайки. </strong><strong>Copyright</strong><strong> © 1967 </strong><strong>by Scientific American</strong><strong>.</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Такие пациенты с разделенным мозгом после операции самым противоестественным образом оказывались совершенно нормальными. Некоторые из них сообщали, что у них полностью прекратились яркие сновидения, испытываемые ими до операции. Первый из этих пациентов не мог говорить в течение месяца, но эта его афазия потом исчезла. Нормальное поведение и общий вид пациентов с разделенным мозгом сами по себе предполагают, что функция, выполняемая мозолистым телом, весьма скромна. Оно представляет собой пучок из двухсот миллионов нервных волокон, с их помощью оба полушария нашего мозга обмениваются между собой информацией со скоростью в несколько миллиардов битов в секунду. Около двух процентов нейронов неокортекса участвуют в формировании мозолистого тела. И тем не менее, когда его разрезают, ничего как будто не случается. Мне представляется совершенно очевидным, что на самом деле должны быть серьезные изменения, но они становятся заметными лишь при более внимательном изучении.</p>
<p>Когда мы рассматриваем предмет, находящийся справа от нас, то оба наших глаза видят то, что называется правым полем зрения, а когда предмет слева, мы видим левое поле зрения. Но зрительные нервы соединены с мозгом таким образом, что правое поле зрения проецируется в левое полушарие, а левое поле зрения — в правое. Точно так же звуки от правого уха передаются главным образом в левое полушарие, и наоборот, хотя некоторая обработка звуковой информации производится и на той стороне, с которой она приходит: например, звуки, услышанные левым ухом, обрабатываются частично и левым полушарием. Перекрещивания функций не наблюдается в более примитивном органе чувств — обонянии: запах, уловленный левой ноздрей, обрабатывается исключительно в левом полушарии. Но информация, циркулирующая между мозгом и конечностями, перекрещивается. Предметы, которые ощупываем левой рукой, воспринимаются главным образом в правом полушарии, а приказы правой руке написать предложения исходят из левого полушария (рис. 15). В девяноста процентах случаев центры речи у людей находятся в левом полушарии.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_15.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис 15. Схематическое представление (по Сперри) проецирования внешнего мира на оба полушария неокортекса. Правое и левое зрительные поля проецируются соответственно на левую и правую затылочные доли. Управление правой и левой сторонами тела подобным же обратом осуществляется перекрестно, как в основном и слух. Запахи же, воспринятые ноздрей, проецируются на полушарие той же стороны.</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Сперри и его сотрудники провели целую серию изящных опытов, когда различными раздражениями воздействовали на левое и на правое полушария пациентов с разделенным мозгом. В одном из таких экспериментов на экране на короткое время появлялось слово «выточка» <a l:href="#n42" type="note">[ 42 ]</a>, но «вы» — в левом поле зрения, а «точка» — в правом (рис. 16). Пациент сообщал, что он видит слово «точка», и становилось ясно, что если только его способность передать словами свои зрительные ощущения не нарушена, то у пациента не возникло никакого воспоминания о «вы», увиденном правым полушарием. Когда его спросили, о какой точке идет речь, он стал гадать: торговая точка, точка в тексте, точка инструментов, точка встречи. Когда же в похожем эксперименте пациента попросили написать, что он увидел, левой рукой, просунутой в ящик, он нацарапал слово «вы». По движению руки пациент знал, что пишет что-то, но из-за невозможности увидеть написанное соответствующая информация не могла поступить в левое полушарие, контролирующее вербальные способности. Как это ни поразительно, пациент был способен правильно написать нужное слово, но не мог его произнести.</p>
<p>Многие другие эксперименты продемонстрировали такой же результат. В одном таком опыте пациент мог ощупать левой рукой объемные пластиковые буквы, которые, однако, он не мог видеть. Из букв, бывших в его распоряжении, можно было составить лишь одно правильное английское слово, например «чашка» или «любовь», и испытуемый справлялся с этой задачей — ведь в правом полушарии заложены некоторые небольшие вербальные способности, слегка напоминающие те, какими мы располагаем в сновидениях. Но после того как пациент правильно составил слово, он все равно не способен был назвать его. Представляется очевидным, что у пациентов с разделенным мозгом каждое полушарие едва ли имеет какое-либо представление о том, чему обучилось другое.</p>
<p>Неспособность левого полушария воспринимать геометрические образы весьма наглядно отражена на рис. 18. Пациент-правша с разделенным мозгом довольно точно мог копировать несложные образцы трехмерных фигур только левой (не имевшей ранее такого опыта) рукой. Преимущество правого полушария в геометрии сказывается лишь при выполнении двигательных задач, это его доминирование не сохраняется при выполнении геометрических функций другого рода, не требующих координации между рукой, глазом и мозгом. Управление этой двигательной геометрической активностью, скорее всего, сосредоточено в теменных долях правого полушария, в том месте, где в левом полушарии размещены языковые способности. М.С. Газзанига из Нью-Йоркского университета в Стоун-Брук предполагает, что такая специализация полушарий возникает потому, что языковые способности развиваются в левом полушарии до того, как ребенок достаточно овладевает двигательными навыками и способностью к видению геометрии мира. Согласно этой точке зрения, специализация правого полушария на геометрическом восприятии мира — это специализация ввиду отсутствия других возможностей: левое полушарие уже было ранее нацелено на овладение языком.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_16.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 17. Когда пациенту </strong><strong>c</strong><strong> разделенным мозгом в левом поле его зрения предъявляется некое слово, он правильно записывает его (притом своим почерком, а не печатными буквами), при этом он не видит своей руки. Но когда испытуемого спрашивают, что написала его левая рука, он дает совершенно неправильный ответ («чашка»). По Небесу и Сперри</strong><strong>.</strong></emphasis></p>
<p><image l:href="#img_17.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 16. Испытуемый читает и произносит вслух только то слово, что появилось на мгновение в его правом поле зрения. Никаких ассоциаций, даже бессознательных, между словами, появлявшимися в левом и правом зрительном полях, не наблюдается. По Сперри. </strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_18.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 18. Относительная неспособность левого полушария копировать геометрические фигуры. По Газзаниге.</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вскоре после завершения одного из своих наиболее убедительных экспериментов Сперри устроил вечеринку и пригласил на нее знаменитого физика-теоретика с вполне обычным, неразделенным мозгом. Весь вечер этот физик, известный своим искрометным остроумием, просидел молча, с интересом слушая рассказы Сперри о том, что ему удалось узнать о разделенном мозге. Прием закончился, гости начали расходиться, и Сперри встал в дверях, прощаясь с каждым из них. Последним к нему подошел физик и, протянув правую руку, поблагодарил за восхитительный вечер. Затем легким танцевальным па поменяв положение левой и правой ног, он протянул левую руку и писклявым шепотом добавил: «И в то же время это было ужасно».</p>
<p>Когда связь между двумя полушариями коры головного мозга нарушена, больной часто не может сам объяснить собственного поведения, и очевидно, что, даже «говоря по чести», говорящий может не знать «правду о предмете» (вспомните, кстати, цитату-эпиграф к «Вступлению» из платоновского «Федра»). Относительная самостоятельность двух полушарий мозга подтверждается практикой нашей ежедневной жизни. Уже упоминалось о сложностях словесного описания комплексного способа восприятия, свойственного правому полушарию. Многие сложные физические упражнения, включая занятия спортом, требуют, как представляется, относительно малого участия левого полушария. Теннисистам хорошо известен тактический ход, когда противника просят показать, где точно он располагает на ракетке свой большой палец. Часто случается, что такой вопрос, требующий внимания левого полушария, хотя бы ненадолго, выбивает человека из игры. Музыкальные способности в основном определяются правым полушарием. Хорошо известно, что мы способны запомнить песню или отрывок мелодии, совершенно не зная нотной грамоты. Если речь идет об игре на фортепиано, можно сказать, что наши пальцы (но не мы сами) запомнили пьесу.</p>
<p>Такое запоминание может быть весьма сложным. Недавно я имел удовольствие наблюдать, как большой симфонический оркестр репетировал новый фортепианный концерт. На репетициях подобного рода дирижер не обязательно начинает с самого начала и последовательно продолжает до конца. Чаще из-за того, что время репетиции дорого, а также учитывая высокую квалификацию исполнителей, он сосредоточивает внимание только на самых сложных моментах. На меня произвело большое впечатление, что солистка не только помнила весь концерт целиком, но могла начать с любого требуемого такта, едва взглянув в соответствующее место партитуры. Эти ее завидные способности есть результат соединенного действия левого и правого полушарий головного мозга. Необычайно трудно запомнить неизвестный нам ранее музыкальный отрывок таким образом, чтобы можно было начать воспроизводить его с любого такта. Используя компьютерную терминологию, можно сказать, что пианист имеет произвольный, а не последовательный доступ к информации, заключенной в музыкальном произведении.</p>
<p>Это хороший пример сотрудничества правого и левого полушарий в наиболее сложных и наиболее высоко нами ценимых областях человеческой деятельности. Важно не переоценить разделения функций по обе стороны мозолистого тела у нормального человека.</p>
<p>Существование столь сложной соединительной системы, как мозолистое тело, — и это важно подчеркнуть еще раз — означает, что взаимодействие полушарий головного мозга для человека жизненно важная функция.</p>
<p>В дополнение к мозолистому телу между левым и правым полушариями проложен еще один нервный кабель, называемый передней спайкой. Она намного меньше, чем мозолистое тело (см. рис. 14), и в отличие от него встречается уже в мозге рыбы. В экспериментах с людьми с разделенным мозгом, когда мозолистое тело перерезано, а передняя спайка нет, обонятельная информация неизменно передавалась от одного полушария к другому. Есть основания считать, что временами происходила также передача зрительной и слуховой информации через переднюю спайку, но далеко не у каждого пациента. Это связано с анатомией и эволюцией: передняя спайка (а также гиппокампальная спайка, которую можно увидеть на рис. 14) расположена глубже, чем мозолистое тело, и передает информацию в лимбическую кору, а может быть, и в другие, более древние части мозга.</p>
<p>Наблюдается любопытное разделение музыкальных и вербальных способностей. Больные с удаленной правой височной долей коры головного мозга обладают значительно худшими музыкальными способностями, особенно в узнавании и вспоминании мелодии. Но их способность читать ноты сохраняется. Это как будто полностью совпадает <emphasis>с </emphasis>описанным разделением функций: запоминание и оценка музыки включает в себя узнавание звуковых образов и требует скорее целостного, нежели аналитического, подхода. Есть некоторые данные, свидетельствующие о том, что поэзия — это частично функция правого полушария: в некоторых случаях пациенты начинали в первый раз в жизни писать стихи после того, как они становились немыми в результате операции на левом полушарии. Но это была, наверное, если пользоваться словами Драйдена, «просто поэзия». Кроме того, правое полушарие, видимо, неспособно рифмовать.</p>
<p>Латерализация (разделение) функций двух полушарий мозга была обнаружена в экспериментах с людьми, у которых был поврежден мозг. Важно, однако, показать, что полученные выводы применимы и к нормальным людям. В опытах, проведенных Газзанигой, испытуемые с неповрежденным мозгом видели половину слова в левом, а половину в правом поле их зрения (как и больные с разделенным мозгом), и от них требовалось воссоздать предъявляемое им слово. Полученные результаты указывают, что в неповрежденном, нормальном мозге правое полушарие не пытается анализировать слово, а вместо этого пересылает то, что оно увидело, через мозолистое тело в левое полушарие, где обе части предъявленного испытуемому слова складываются вместе. Газзаниге встретился, однако, и пациент с разделенным мозгом, у которого правое полушарие удивительным образом умело владеть языком, но у этого больного в раннем возрасте была повреждена височно-теменная область левого полушария. Мы упоминали уже о способности мозга в случае его повреждения в первые два года жизни ребенка (но не позже) изменять локализацию функций.</p>
<p>Роберт Орнстейн и Дэвид Галин из Нейропсихиатрического института Лэнгли Портера в Сан-Франциско утверждают, что, когда нормальные люди переходят от аналитической к синтетической умственной деятельности, ЭЭГ соответствующего полушария коры головного мозга претерпевает вполне определенные изменения, а именно: если человек занят, например, устным счетом, его правое полушарие дает на электроэнцефалограмме альфа-ритм, характерный для бездействующего полушария. Если этот результат подтвердится, он будет иметь очень большое значение.</p>
<p>Орнстейн предлагает интересную аналогию, объясняющую, почему люди, во всяком случае на Западе, так широко используют левое полушарие и так мало — правое. Он считает, что наше умение использовать функции правого полушария несколько напоминает возможность видеть звезды среди дня. Солнце в это время сияет так ярко, что звезды не видны, несмотря на то что днем они находятся на небе точно так же, как и ночью. И лишь когда солнце заходит, мы получаем возможность видеть звезды. Аналогичным образом сияние нашего самого последнего эволюционного приобретения — способности к языку, заключенной в левом полушарии, — уводит на второй план способности к интуитивному мышлению правого полушария, которые для наших предков были главным способом восприятия мира. <a l:href="#n43" type="note">[ 43 ]</a></p>
<p>Левое полушарие обрабатывает информацию по мере ее поступления, правое полушарие — одномоментно, работая сразу с несколькими входами, если вновь использовать компьютерную терминологию. Левое полушарие работает последовательно, правое — параллельно. Левое полушарие несколько напоминает цифровую, а правое — аналоговую вычислительную машину. Сперри предполагает, что разделение функций полушарий коры головного мозга есть следствие их «общей несовместимости». Быть может, мы сегодня способны впрямую ощущать деятельность правого полушария лишь в те моменты, когда левое полушарие «заходит», то есть в сновидениях.</p>
<p>В предыдущей главе я предположил, что главное в состоянии сновидения — это высвобождение Р-комплекса, который днем подавляется неокортексом. Но я говорил также и о том, что весьма важная часть сновидений, их символическое содержание, указывает на значительное участие неокортекса, хотя во сне столь часты и столь разительны нарушения чтения, письма, счета и припоминания нужных слов.</p>
<p>Участие новых областей коры головного мозга в механизме сновидений в добавление к символическому содержанию снов подтверждается еще и другими аспектами образного строя сновидений. Я, например, много раз видел сны, в которых развязка или кульминационный момент были возможны лишь благодаря некоторым намекам, якобы незначительным, вкрапленным в начало сюжета. Все развитие действия сна должно было быть у меня в сознании в тот миг, когда он начался. (Кстати, как показал Демент, длительность событий, происходящих во сне, приблизительно равна длительности аналогичных событий в реальной жизни.). В то время как содержание некоторых сновидений кажется случайным, другие поразительно хорошо сконструированы — в них просматривается удивительно точная драматургия.</p>
<p>Весьма привлекательно считать, что левое полушарие неокортекса во время сновидений подавляется, а правое полушарие, обладающее выдающейся способностью обращаться со знаками, но крайне ограниченно со словами, действует в это время в полную силу. Но, быть может, левое полушарие не полностью выключается на ночь, а занято работой, недоступной для сознания: оно кропотливо переписывает из кратковременной памяти (буфера) в долговременную ту информацию, что должна сохраниться.</p>
<p>Имеются отдельные, но надежные свидетельства решения сложных интеллектуальных задач во время сна. Самый известный случай произошел, вероятно, с немецким химиком Фридрихом Августом Кекуле. В 1865 году наиболее волнующей проблемой структурной органической химии было строение молекулы бензола. К тому времени были получены структуры нескольких простых органических молекул на основе свойств веществ, которые они составляли, и все эти структуры были линейными, то есть атомы этих молекул примыкали друг к другу, располагаясь на одной прямой линии. По его собственному рассказу, Кекуле дремал на сиденье конки, когда ему привиделся сон, в котором атомы танцевали вдоль прямой линии. Неожиданно конец цепочки атомов изогнулся и соединился с ее началом, образовав таким образом медленно вращающееся кольцо. Пробудившись и вспомнив этот фрагмент своего сна, Кекуле сразу же понял, что решением проблемы бензола было кольцо, состоящее из шести атомов углерода, а вовсе не линейная цепочка. Заметим, однако, что случай этот представляет собою, по существу, распознавание образов, а не аналитическую деятельность. Он характерен для почти всех творческих актов, выполняемых во время сновидений: все они есть результат работы правого, а не левого полушария.</p>
<p>Американский психоаналитик Эрик Фромм писал: «Не должны ли мы ожидать, что, будучи лишены воздействий внешнего мира, мы временно возвращаемся к примитивному, животному, неразумному состоянию сознания? В пользу такого допущения можно привести много аргументов, и многие из исследователей состояния сновидения, начиная от Платона и кончая Фрейдом, придерживались той точки зрения, что подобное возвращение, регрессия — это главная и существенная черта всякого сновидения». Фромм указывает далее, что иногда во сне на нас нисходят озарения, которых не бывает в состоянии бодрствования. Но я думаю, что озарения эти всегда имеют интуитивный характер — они представляют собою распознавание образов. «Животный» аспект наших сновидений может быть понят как деятельность старых отделов мозга — Р-комплекса и лимбической системы, озаряемая порой интуитивными прозрениями новой коры правого полушария. И то и другое происходит потому, что в обоих случаях подавляющая функция левого полушария практически выключена. Эти правополушарные озарения Фромм называет забытым языком и вполне убедительно показывает, что они представляют собой общий источник происхождения сновидений, сказок и мифов.</p>
<p>Во время сна мы каким-то образом знаем, что малая часть нас спокойно следит за происходящим, как будто где-то в уголке сна живет своего рода наблюдатель. Именно эта «наблюдательная» часть нашего сознания временами — порой в самый страшный момент ночного кошмара — говорит нам: «Это всего лишь сон». И именно «наблюдатель» оценивает драматическое единство и искусство построения сюжета сна. Однако большую часть времени «наблюдатель» хранит абсолютное молчание. Люди, применяющие психоделические средства, например марихуану или ЛСД, обычно ощущают присутствие такого «наблюдателя». Употребление ЛСД может привести к тяжелым последствиям, и несколько человек говорили мне, что вся разница между разумностью и безумием в этом случае полностью определяется присутствием «наблюдателя» — маленькой молчаливой части бодрствующего сознания.</p>
<p>Один человек рассказывал мне, что, находясь под действием марихуаны, он ясно ощущал присутствие подобного молчаливого «наблюдателя» и в то же время всю несуразность такого присутствия. «Наблюдатель» отстранение, но с интересом следил за калейдоскопом образов сновидения, вызванных действием марихуаны, и порой позволял себе критические замечания. «Кто ты?» — молча спросил его мой информант. «А кто спрашивает?» — последовал ответ совершенно в духе дзен-буддистских канонов или суфиистских притчей. Я хотел бы высказать предположение, что «наблюдатель» — маленькая часть критических способностей левого полушария, активнее действующая под влиянием психоделических средств, чем во время сновидений, но в какой-то мере присутствующая и там и тут. Однако на старый вопрос «Кто есть тот, кто спрашивает?» по-прежнему нет ответа. Быть может, правильный ответ таков: это еще одна составляющая часть левого полушария коры головного мозга.</p>
<p>У людей и шимпанзе была обнаружена некоторая асимметрия височных долей левого и правого полушарий — определенная часть левой доли развита значительно сильнее, чем правой. Наши дети рождаются с этой асимметрией (она возникает уже на двадцать девятой неделе беременности), что указывает на сильное генетическое предрасположение к тому, чтобы речью управляла височная доля именно левого полушария. (Тем не менее дети с поражениями левой височной доли способны в первые два года своей жизни с успехом развить все речевые функции в соответствующем месте правого полушария. В более позднем возрасте такое замещение невозможно.) Латерализация функций обнаруживается также в поведении маленьких детей. Им легче воспринимать словесный материал через правое ухо, а несловесный — через левое, что верно также и для взрослых. Сходным образом младенцы в среднем чаще смотрят на предметы справа от себя, чем на такие же предметы слева, а чтобы вызвать их ответную реакцию, необходим более громкий звук слева, чем справа. Хотя ни в устройстве мозга, ни в поведении обезьян не было точно установлено асимметрии подобного рода, результаты, полученные Дьюсоном (см. с. 127), позволяют предположить, что какая-то латерализация существует и у высших приматов; но нет никаких данных, говорящих об анатомической асимметрии височных долей коры головного мозга, скажем, у макак-резусов. Можно предположить, что лингвистическими способностями шимпанзе заведует, как и у людей, левая височная доля коры головного мозга.</p>
<p>Ограниченный набор криков, имеющих смысловое значение, которые издают обезьяны, контролируется, видимо, лимбической системой, во всяком случае весь вокальный репертуар беличьих обезьян и макак-резусов может быть вызван электрическим раздражением лимбической системы. Язык людей управляется неокортексом. Вначале звуковым языком управляла лимбическая система, затем ее место заняли височные доли неокортекса. Это соответствовало переходу от инстинктивного общения к обучению общению — существенному шагу в эволюции человека. Однако удивительная способность обезьян усваивать язык жестов, а также тот намек на латерализацию функций, который усматривается в мозге шимпанзе, позволяет предположить, что начало усвоения символического языка приматами — это не событие недавнего времени. Напротив, оно случилось много миллионов лет назад, чему свидетельство — зона Брока, обнаруженная у Человека умелого благодаря изучению отливок, изготовленных по ископаемым черепам.</p>
<p>Поражение той части новой коры обезьян, что у людей заведует речью, не приводит к разрушению инстинктивной вокализации, то есть выражению своих переживаний с помощью звуков. Отсюда следует, что человеческий язык базируется на существенно новой системе мозга, а не просто на работе механизма, заключенного в лимбической коре, который ответствен за крики и зовы. Некоторые специалисты по эволюции человека высказывали мнение, что усвоение языка произошло очень поздно — быть может, лишь в последние несколько десятков тысяч лет — и было связано с теми сложностями, что поставило перед людьми последнее оледенение. Но имеющиеся данные не согласуются с этой точкой зрения, более того, центры речи в человеческом мозге настолько сложно устроены, что очень трудно представить себе их столь быстрое развитие — всего за тысячу поколений, которые сменились с момента пика последнего оледенения.</p>
<p>Имеющиеся в нашем распоряжении данные показывают, что у далеких предков людей, живших десятки миллионов лет назад, новая кора головного мозга, левого и правого полушарий выполняла сходные функции, так что полушария дублировали друг друга. В дальнейшем прямохождение, использование орудий и развитие языка способствовали взаимному усовершенствованию — например, любой прогресс в области языка приводит к улучшению ручных орудий, и наоборот. Представляется, что соответствующей эволюции мозга предшествовала специализация одного из двух полушарий в аналитическом мышлении.</p>
<p>Первоначальное включение резерва, то есть избыточности в конструкцию, между прочим, используется в вычислительной технике в особо ответственных случаях. Например, даже не зная нейроанатомии коры головного мозга, инженеры, создававшие бортовую память спускаемого на Марс аппарата «Викинг», установили на нем два совершенно одинаковых компьютера с совершенно одинаковыми программами. Но вследствие сложности их конструкции разница между двумя компьютерами вскоре дала о себе знать. Перед посадкой на Марс оба бортовых компьютера подверглись испытанию на разумность, которым руководила большая ЭВМ с Земли. Тот из бортовых компьютеров, который хуже справился с задачей, был выключен. Быть может, эволюция человека проходила сходным образом и наши высоко пенимые способности к рациональному и аналитическому мышлению локализованы в «другом» мозге — в том, который не вполне справлялся с интуитивным мышлением. Эволюция часто использует подобную стратегию. Действительно, вот как она обычно увеличивает количество наследственной информации по мере роста сложности организмов: часть генетического материала удваивается, чтобы впоследствии возникла возможность постепенной специализации функций этого продублированного механизма.</p>
<p>Почти все без исключения человеческие языки заключают в себе некую направленность, известный уклон вправо. «Право» ассоциируется с законностью, с правильным поведением, высокими моральными устоями, твердостью и мужским началом; «лево» — со слабостью, трусостью, неопределенностью цели, злом и женским началом. По-английски, например, мы употребляем слова «rectitude» (правота), «rectife» (исправлять), «righteous» (справедливый), «right-hand man» (правая рука кого-либо, ближайший помощник), «dexterity» (привычка пользоваться правой рукой и в то же время сообразительность), «adroit» (ловкий, находчивый; происходит от французского «a droite» (что значит направо), «rights» (права) в выражении «права человека» и в фразе «в своем праве». Даже слово «ambidextrous», означающее «одинаково свободно владеющий обеими руками», в точном переводе значит все-таки «с двумя правыми руками».</p>
<p>С другой стороны (буквально!) в английском языке есть слова «sinister» (дурной, зловещий; слово пришло из латинского языка, где оно означает «левый»), «gauche» (неотесанный, бестактный; во французском языке, откуда оно заимствовано, слово это также означает «левый»), «gawky», «gawk» (простофиля, деревенщина — от того же французского корня), «left-handed compliment» (сомнительный комплимент, в буквальном переводе — комплимент с левой руки). Русское «налево» имеет также значение «противозаконно». Итальянское «mancino» («левый») переводится и как «обманчивый». И хотя есть «Билль о правах», «Билля о левах» нет.</p>
<p>Согласно одной из точек зрения, английское слово «left» (левый) происходит от «lyft», что на англо-саксонском означало «слабый» или «никчемный». «Правый» в юридическом смысле (то есть действующий в соответствии с установленными в обществе правилами) и «правый» в логическом смысле (в противоположность «ошибочному») во многих языках обозначаются одним и тем же словом. Использование понятий «правый» и «левый» в политической терминологии, вероятно, восходит к тому времени, когда на исторической арене появилась политическая сила, противопоставившая себя дворянству. Дворяне располагались справа от короля, а «эти выскочки» — капиталисты — слева от него. Дворяне находились по правую руку короля потому, конечно, что король и сам был дворянином, и находиться от него справа считалось почетным. И в теологии, как в политике: «По правую руку Господа». <a l:href="#n44" type="note">[ 44 ]</a></p>
<p>Можно обнаружить немало примеров связи между понятиями «право» и «прямо». На мексиканском диалекте испанского языка, чтобы указать направление прямо, надо сказать «право право», на том английском языке, на котором говорят черные американцы, выражение «right on» служит выражением одобрения, особенно выразительному и хорошо сформулированному высказыванию. Слово «straight» (означающее «прямой») в разговорном английском сегодня широко употребляется в смысле «привычный», «правильный», «соответствующий». По-русски «правый» родственно «правде». Во многих языках «правый» имеет дополнительный смысл — «прямой» или «точный», «верный», как в выражении «его дело было правое».</p>
<p>Так называемый Стэнфордский (Бинэ) тест для определения коэффициента интеллектуальности (IQ) включает в себя некоторые попытки исследовать функции как левого, так и правого полушария, испытуемому предлагают угадать, какую форму примет лист бумаги, после того как его несколько раз сложить пополам, а затем ножницами вырезать какую-то часть его, или же оценить общее число кубиков в конструкции, часть которой скрыта от взгляда наблюдателя. Хотя создатели Стэнфордского (Бинэ) теста полагают, что вопросы подобного геометрического толка весьма полезны для определения «разумности» детей, эти же задачи, предлагаемые подросткам и взрослым, в значительно меньшей степени позволяют оценивать их IQ. И конечно, при подобного рода исследованиях интуиция практически не изучается. Все IQ-тесты определенным образом нацелены на анализ работы левого полушария.</p>
<p>В противопоставлении слов «правый» и «левый» видно отражение ожесточенного конфликта, возникшего еще на раннем этапе истории человечества. <a l:href="#n45" type="note">[ 45 ]</a> Что могло вызвать столь сильные эмоции?</p>
<p>В сражении режущим или колющим оружием, а также в таких видах спорта, как бокс, бейсбол и теннис, человек, обученный пользоваться правой рукой, неожиданно столкнувшись с левшой, сразу же почувствует, что у соперника есть перед ним большие преимущества. Точно так же левша мог обманным образом подойти вплотную к своему врагу, символизируя своей безоружной правой рукой самые мирные намерения. Но это никоим образом не может объяснить широко распространенной глубокой антипатии к левой руке и того, что такой антипатией особенно сильно заражены женщины.</p>
<p>Во всех без исключения человеческих обществах допромышленной поры левая рука использовалась для туалета, а правая — для приветствия и для еды. Случайные отклонения от этого правила считались, по вполне понятным причинам, недопустимыми. Суровые наказания обрушивались на маленьких детей за нарушение правил пользования левой и правой рукой. Много старых людей на Западе все еще помнят время, когда строго-настрого запрещалось даже дотрагиваться до чего-либо левой рукой. Я думаю, что это может объяснить наше крайнее нежелание быть связанным с «левым» и наше самозащитное, хотя и напыщенное причисление самих себя к «правому», что так характерно для нашего «праворукого» общества. Это объяснение, однако, не вносит ясности в вопрос, почему функции между правой и левой рукой первоначально распределялись именно так. В самом глубоком смысле объяснение должно содержаться в чем-то другом. <a l:href="#n46" type="note">[ 46 ]</a></p>
<p>Нет прямой связи между тем, какую руку вы предпочитаете использовать для выполнения большинства действий, и тем, какое из двух полушарий коры головного мозга ведает у вас речью, и, хотя по этому поводу идут еще дебаты, все-таки, видимо, у большинства левшей центр речи располагается в левом полушарии. Тем не менее считается, что сам факт существования предпочтительности одной из рук связан с латерализацией функций мозга. Есть данные, говорящие о том, что левши имеют больше шансов встретиться с затруднениями при выполнении таких чисто левополушарных функций, как чтение, письмо, речь и счет, и что им легче даются свойственные правому полушарию воображение, распознавание образов и всякого рода творческие процессы. <a l:href="#n47" type="note">[ 47 ]</a> Есть данные и о том, что люди генетически более склонны быть правшами. Например, число папиллярных линии на пальцах человеческого зародыша в течение третьего и четвертого месяцев беременности больше на правой руке, чем на левой, и эта предпочтительность сохраняется всю утробную жизнь и даже какое-то время после рождения.</p>
<p>Анализ ископаемых черепов бабуинов, на которых имелись повреждения, нанесенные деревянными или костяными дубинками, принадлежавшими австралопитекам, позволил получить данные о предпочтительном употреблении той или иной руки этими нашими отдаленными предками. Первооткрыватель окаменелых остатков австралопитека Раймонд Дарт пришел к выводу, что около 20 процентов из них были левшами, а это приблизительно соответствует пропорции, наблюдаемой у современных людей. По-иному обстоит дело у других животных: хотя они часто демонстрируют предпочтительность одной из лап, у них в привилегированном положении правая лапа оказывается с той же вероятностью, что и левая.</p>
<p>Право-левые различия уходят далеко в прошлое нашего вида. Я думаю, что некоторый отзвук битв между рациональным и интуитивным, между двумя полушариями нашего мозга, слышен в разнице звучаний слов, обозначающих «правое» и «левое»: в конце концов, именно словесное полушарие управляет правой стороной нашего тела. И в самом деле, правая половина может и не обладать большей ловкостью, но она, безусловно, находится под большим давлением. Похоже, будто левое полушарие ведет себя оборонительно по отношению к правому, оно словно странным образом чувствует себя незащищенным. Если это действительно так, то словесная критика интуитивного образа мышления становится подозрительной, так как у левого полушария есть мотив для подобных действий. К сожалению, есть все основания предполагать, что правое полушарие испытывает такие же опасения относительно левого, но высказывает оно их, естественно, не словесно.</p>
<p>Признавая пригодность обоих методов мышления — правополушарного и левополушарного, — мы все же должны задаться вопросом: являются ли они одинаково эффективными и полезными в новых жизненных обстоятельствах? В том, что правополушарное интуитивное мышление может улавливать связи и структуры, слишком сложные для левого полушария, нет сомнений, но оно может также обнаруживать и то, чего на самом деле нет. Скептическое и критическое мышления не свойственны правому полушарию. И чисто правополушарные выводы, сделанные в сложных обстоятельствах, могут быть ошибочными либо параноидальными.</p>
<p>В экспериментах, проведенных недавно Стюартом Даймондом, психологом из Кардиффского университетского колледжа в Уэльсе, были использованы специальные контактные линзы, позволявшие по отдельности показывать фильмы правому и левому полушариям. Конечно, в обычном случае информация, полученная одним полушарием, может быть передана через мозолистое тело другому полушарию. Испытуемых попросили оценить показанные фильмы с эмоциональной точки зрения. Эти опыты показали, что по сравнению с левым полушарием правое полушарие видит мир как значительно более неприятное, враждебное и даже омерзительное место. Кардиффские психологи обнаружили также, что в случаях, когда одновременно работают оба полушария, паше эмоциональное восприятие очень схоже с восприятием одного левого полушария. Вероятно, в повседневной жизни негативизм правого полушария сильно смягчается более добродушным и жизнерадостным левым полушарием. Но, видимо, в правом полушарии таятся мрачные чувства и параноидальные подозрения, чем и можно объяснить антипатию нашего левополушарного мышления к «дурным» качествам левой руки и правого полушария.</p>
<p>Человек, мыслящий параноидально, верит, что ему удалось обнаружить заговор, то есть скрытые (и недоброжелательные) черты в поведении друзей, сотрудников или правительства, и тогда, когда на самом деле этого нет. Если заговор действительно существует, человек может быть глубоко обеспокоен этим положением, но в этом случае мышление его совсем необязательно будет параноидальным.</p>
<p>Времена быстрого социального развития знаменуются наличием заговоров и со стороны тех, кто желает перемен, и со стороны тех, кто стремится закрепить существующее положение (в политической истории Америки недавних лет последних больше, чем первых). Поиски заговоров, когда их на самом деле нет, — признак паранойи; поиски заговоров, существующих в действительности, — признак здорового ума. Один мой знакомый любит говорить: «Сегодня в Америке если ты чуть-чуть не параноик, то ты сумасшедший». Это замечание, однако, применимо везде.</p>
<p>Нельзя сказать, являются ли образы, созданные правым полушарием, действительными или вымышленными, без внимательного изучения их левым полушарием. С другой стороны, чисто критическое мышление, без творческих и интуитивных озарений, без поисков новых форм, пусто и никчемно. Решение сложных проблем в изменяющихся обстоятельствах требует активного участия обоих полушарий головного мозга: дорога в будущее проходит через соединяющее их мозолистое тело.</p>
<p>Обычная реакция людей на вид крови — это один из многих примеров того, как различные подходы к реальности могут вызвать различное поведение. Многие из нас чувствуют приближение тошноты или даже теряют сознание при виде обильного кровотечения у кого-либо другого. Причина этого, я думаю, ясна. На протяжении многих лет мы привыкли связывать собственное кровотечение с болью, ранением, нарушением целостности тела, и потому мы сопереживаем страданиям другого. Нам знакомо чувство боли чужого человека. Почти наверняка поэтому красный цвет — это сигнал, в самых различных обществах людей означающий опасность или необходимость остановки. <a l:href="#n48" type="note">[ 48 ]</a> (Если бы цвет вещества, переносящего кислород в нашей крови, был зеленым, что вполне допустимо с биохимической точки зрения, то мы все считали бы, что зеленый цвет — это естественное обозначение опасности, и были бы крайне удивлены идеей обозначить ее красным цветом.) С другой стороны, вид крови вызывает совершенно другую реакцию у опытного врача. Какой орган поврежден? Насколько обильно кровотечение? Венозное оно или артериальное? Нужно ли наложить жгут? Все это аналитические функции левого полушария. Они требуют более сложных аналитико-познавательных процессов, чем простая ассоциация: кровь — это боль. И они куда более полезны. Если бы у меня случилась такая травма, я, безусловно, предпочел бы общество компетентного врача, который в результате многолетней практики привык к крови, чем общество сочувствующего мне товарища, который сам до смерти напуган видом крови. Последний, конечно, сделает все, чтобы не поранить другого человека, но первый сможет помочь в случае, если ранение все же произойдет. Идеальный человек — это такой, у которого оба этих совершенно различных подхода существуют одновременно. И большинство из нас именно таковы. Оба образа мышления весьма различны, но они дополняют друг друга таким образом, что это способствует выживанию вида.</p>
<p>Типичным примером того, как интуитивное мышление порой противостоит ясным аналитическим выводам, может послужить высказывание Д.X. Лоуренса о природе Луны: «Не нужно мне объяснять, что это мертвый камень в небе! Я знаю, что это не так». И действительно, Луна — это гораздо больше, чем мертвый камень в небе. Она прекрасна, с ней связаны самые романтические ассоциации, она вызывает морские приливы и, может быть, даже является первопричиной ежемесячных менструальных циклов у женщин. Но, безусловно, один из признаков Луны — это то, что она мертвый камень в небе. Интуитивное мышление вполне применимо к областям, в которых мы успели приобрести собственный или данный нам эволюцией опыт. Но в новых сферах — таких, как исследование природы близких к нам небесных тел, — интуитивное мышление обязано вести себя скромно и с благодарностью принимать то, что открыл среди тайн природы рациональный разум. В равной степени познание не оканчивается процессами рационального мышления, они должны быть включены в более широкий контекст человеческих ценностей; суть и направление рациональных и аналитических изысканий должны в значительной степени определяться той пользой, которую они в конце концов принесут людям, а открыть ее способно лишь интуитивное мышление.</p>
<p>Занятие наукой в известном смысле можно считать параноидальным мышлением применительно к природе: мы стараемся раскрыть ее заговоры, обнаружить связь между, казалось бы, несовместимыми вещами. Наша цель при этом — уловить присущую природе упорядоченность (правополушарное мышление), но во многих случаях наше понимание не соответствует известным данным. Таким образом, все выдвигаемые закономерности должны быть пропущены через сито критического анализа (левополушарное мышление). Формулирование закономерностей без их критического переосмысления, так же как один лишь скептицизм без поиска правил, — это два противоположных типа ущербной науки. Действенное получение знаний требует одновременно и того и другого подхода.</p>
<p>Математический анализ, физика Ньютона и геометрическая оптика возникли первоначально из геометрических соображений, но сегодня обучение этим наукам и демонстрация полученных в этих науках закономерностей проводятся с помощью аналитических методов: в создании математики и физики правое полушарие участвует намного больше, чем в процессе передачи этих знаний другим людям. И сегодня происходит то же самое. Все основные научные открытия — неизменно результат интуиции, и столь же неизменно они описываются в научных работах с помощью строгих аналитических методов. В этом нет никакого противоречия — именно так и должно быть. Ведь творческий акт — это в основном дело правого полушария. Однако проверка правильности полученного результата — функция левого полушария.</p>
<p>Удивительным прозрением Альберта Эйнштейна, ставшим основой общей теории относительности, была идея, что природу гравитации можно понять, если приравнять к нулю тензор Римана-Кристоффеля, записанный в сокращенной форме. Но это утверждение могло быть принято только потому, что удалось получить детальные математические следствия из полученного уравнения, выяснить, следуют ли из него выводы, отличные от тех, что дает теория тяготения Ньютона, а затем поставить опыты, в которых природа подаст свой голос в пользу той или иной теории. В трех замечательных экспериментах — отклонении света звезд при прохождении вблизи Солнца, изменении орбиты Меркурия, ближайшей к Солнцу планеты, и красном смещении в сильном гравитационном поле — природа проголосовала за Эйнштейна. Но без этой экспериментальной проверки лишь немногие физики признали бы общую теорию относительности. В истории физики есть немало гипотез, почти сравнимых по остроумию и элегантности с теорией Эйнштейна, которые были, однако, отвергнуты, потому что не выдержали проверки опытом. На мой взгляд, наша жизнь была бы намного лучше, если бы такая проверка, а также готовность отвергнуть гипотезы, которые ее не выдержали, были бы обычными для социальной, политической, экономической, религиозной и культурной сторон нашего бытия.</p>
<p>Я не знаю ни одного крупного достижения науки, которое не потребовало бы совместной работы обоих полушарий головного мозга. В искусстве это не так, поскольку там, очевидно, не может быть поставлен эксперимент, с помощью которого способные, преданные своему делу и непредубежденные исследователи могли бы прийти к одинаково всех устраивающему выводу по поводу того, какая работа действительно является великой, а какая — нет. В качестве одного из примеров я мог бы привести ют факт, что все ведущие французские искусствоведы, журналы и музеи конца XIX — начала XX века целиком отрицали французский импрессионизм, а сегодня о тех же самых художниках те же самые авторитеты говорят, что они создали шедевры. Не исключено, что столетие спустя маятник их мнений опять отклонится в другую сторону.</p>
<p>Эта книга сама по себе представляет упражнение в распознавании образов, попытку понять нечто в природе и эволюции человеческого разума, используя в качестве ключей данные различных наук и мифов. Это в значительной своей части правополушарная деятельность, и, работая над этой книгой, я многократно просыпался среди ночи или в ранние утренние часы от приятного ощущения некоего озарения. Но то, насколько озарения эти соответствуют истине, — а я полагаю, что многие из них нуждаются в серьезной проверке, — зависит от хорошей пли плохой работы левого полушария моего мозга, а также от ответа на вопрос: придерживаюсь ли я той или иной точки зрения лишь потому, что не знаю данных, ей противоречащих? Когда я писал эту книгу, мне много раз приходило в голову, что она может служить своего рода метапримером: ее замысел и его воплощение иллюстрируют ее содержание.</p>
<p>В XVII веке существовали два совершенно различных способа описания связей между двумя математическими величинами: можно было написать алгебраическое уравнение или же нарисовать соответствующую кривую. Рейс Декарт показал полную идентичность этих двух математических подходов, поскольку в аналитической геометрии, которую он изобрел, каждое алгебраическое уравнение может быть изображено в виде графика. (Между прочим, Декарт был к тому же еще и анатомом, интересующимся локализацией различных функций в мозге.) Сегодня аналитическая геометрия стала общедоступной, но в XVII веке она представляла собой блестящее открытие. Однако алгебраическое уравнение — это типичнейшая левополушарная конструкция, в то время как геометрическая кривая, структура, образованная множеством относящихся к ней точек, есть характерный продукт правого полушария, В определенном смысле аналитическая геометрия — это мозолистое тело математики. Сейчас огромное количество теорий либо противоречит друг другу, либо не имеет никаких общих точек соприкосновения. Они часто отражают собой противоборство левополушарного и правополушарного подходов. Поэтому гак остро не хватает нам сегодня декартовского соединения на первый взгляд не связанных между собою или даже противоположных теорий.</p>
<p>Я думаю, что наиболее значительные творческие достижения нашей или иной другой человеческой культуры — своды законов и этические нормы, искусство и музыка, наука и техника — стали возможными лишь благодаря совместной работе левого и правого полушарий коры головного мозга. Эти созидательные действия, даже если они случаются нечасто и доступны немногим, изменили мир и нас самих. Можно сказать, что культура человечества есть функция мозолистого тела.</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>VIII. ГРЯДУЩАЯ ЭВОЛЮЦИЯ МОЗГА</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Будущее и должно быть пугающим... Самые боль­шие достижения цивилизации — это процессы, которые едва не разрушили те общества, в кото­рых они происходили.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Альфред Норт Уайтхед. Приключения в мире идей</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Голос рассудка тих, но он не умолкает, пока его не ус­лышат. И в конце концов после многих неудач он не­пременно добивается своего. Это одно из немногих обстоятельств, в силу которых мы можем сохранять оптимизм относительно будущего человечества. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Зигмунд Фрейд. Будущее иллюзий</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Сознание людей способно на все, потому что в нем сосредоточено все: и прошлое и будущее. </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Джозеф Конрад. Сердце тьмы</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Человеческий мозг находится словно в со­стоянии непрочного перемирия, прерываемого слу­чайными схватками, а порой и настоящими сражени­ями. Само по себе существование отдельных частей мозга с предписанным каждой из них типом поведе­ния еще не является поводом к фатализму или отча­янию: мы вполне способны устанавливать относи­тельную важность каждой из этих частей. Анатомия не определяет все, но ею нельзя и пренебрегать. Во всяком случае некоторые из умственных расстройств могут быть поняты в плане конфликта между отдель­ными объединениями нейронов. Взаимное подавле­ние этих частей мозга происходит по многим направ­лениям. Мы уже говорили о том, как лимбическая система и новые области коры головного мозга подав­ляют Р-комплекс, но под влиянием жизни в общест­ве может случиться также, что Р-комплекс станет угнетать новые области коры, а одно полушарие гла­венствовать над другим.</p>
<p>Человеческое общество в целом не склонно к нов­шествам. Оно придерживается раз навсегда установ­ленных иерархии и порядков. Любые предлагаемые из­менения встречаются с подозрением: они подразуме­вают нежелательные изменения в традициях и системе подчинения, замену одного набора ритуалов другим или, быть может, появление менее структурированно­го общества, в котором ритуальная сторона играет су­щественно меньшую роль. И все-таки бывают време­на, когда общественное устройство должно меняться. Авраам Линкольн выразил эту истину следующими словами: «Принципы неторопливого прошлого пере­стают соответствовать бурному настоящему». Основ­ное препятствие на пути попыток переустройства аме­риканского общества состоит именно в сопротивлении определенных групп, имеющих вполне понятные при­чины желать сохранения существующего положения. Значительное изменение может заставить тех, кто сей­час находится на вершине иерархической лестницы, спуститься на много ступеней вниз. Это представля­ется им нежелательным, и они оказывают сопротив­ление.</p>
<p>Конечно, некоторые изменения, и притом весьма значительные, явно происходят в западном обществе, очевидно, недостаточные, но все-таки большие, чем в обществах со старой, долгое время пребывавшей в застое культурой, — такие общества наиболее кон­сервативны. В своей книге «Люди леса» Колин Турнбалл с горечью рассказывает о том, как заезжие антропологи предложили хромой девочке из племени пигмеев удивительное техническое новшество — костыли. Несмотря на то что тем самым были в значительной степени облегчены страдания маленькой девочки, взрослые, включая ее родителей, не проявили никакого особого интереса к этому новшеству. <a l:href="#n49" type="note">[ 49 ]</a></p>
<p>Есть немало других случаев нетерпимости к новому в обществах с устоявшимися традициями, множество разнообразных примеров тому может быть взято из жизни таких людей, как Леонардо, Галилей, Эразм Роттердамский, Чарлз Дарвин или Зигмунд Фрейд.</p>
<p>Приверженность к традициям в обществе, находящемся в статическом состоянии, в основе своей имеет приспособительный характер: те формы культурной жизни, которыми оно обладает, есть результат деятельности многих поколений, и они служат обществу вполне удовлетворительно. Как и мутации, любое случайное изменение способно лишь ухудшить существующее положение. Но, как и мутации, изменения необходимы, если нужно приспособиться к новым условиям окружающей среды. Конфликт между этими двумя тенденциями во многом характеризует политическую борьбу нашего века. В то время, когда быстро изменяются физические и социальные параметры внешней среды — как, например, в наше время, — приспособления к этим сдвигам и принятие их носят адаптивный характер. Однако в обществах, живущих в стабильных условиях, это не так. Образ жизни охотника-собирателя вполне устраивал человечество в течение большей части его истории, и, я думаю, это может служить безусловным свидетельством того, что мы в известной степени приспособлены эволюцией для такого образа жизни. И когда человечество отказывается от него, оно отказывается от своего детства. Занятие охотой и собирательством, равно как наша нынешняя высокоразвитая промышленная культура, — результат деятельности неокортекса. Сейчас мы необратимо вступили на второй путь. Но потребуется какое-то время, чтобы его освоить.</p>
<p>Англия дала миру целый ряд чрезвычайно одаренных ученых и исследователей, каждый из них был специалистом одновременно во многих областях науки, поэтому их иногда называют энциклопедистами. К таким в последний период истории можно причислить Бертрана Рассела, А. Н. Уайтхеда, Дж. Б. С. Холдейна, Дж. Д. Бернала и Джекоба Броновски. Рассел отмечал, что развитие столь одаренных личностей требовало периода детства, в течение которого они не испытывали совсем никакого давления, побуждающего их следовать установленным догмам, времени, когда ребенок мог развивать свои собственные интересы и следовать им, какими бы необычными и странными они ни казались.</p>
<p>Сегодня, когда перед человечеством встает так много сложных и нерешенных проблем, особо остро необходимо умение широко и непредвзято мыслить. Нужно выработать какой-то способ, совместимый с демократическими идеалами, чтобы оказать поддержку интеллектуальному развитию наиболее одаренных молодых людей — проявить по отношению к ним особую заботу и внимание. Вместо этого процесс образования в большинстве стран, особенно система экзаменов и директивный способ преподавания, предельно ритуализирован, то есть основан на почти рептильном следовании раз и навсегда установленным порядкам. Иногда мне приходит в голову, что столь частое обращение к сексу и агрессивности, свойственное современному американскому кино и телевидению, отражает тот факт, что Р-комплекс хорошо развит в каждом из нас, а вот функции неокортекса, частично из-за подавления их школой и обществом, выражены слабее, менее освоены и недостаточно ценятся.</p>
<p>Вследствие гигантских социальных и технологических изменений последних нескольких столетий механизм окружающей нас жизни уже более не функционирует нормально. Мы вовсе не живем в статическом, основанном на соблюдении традиций обществе, а наши правительства, препятствуя любого рода изменениям, ведут себя так, словно мы все принадлежим именно к обществу подобного типа. Если у нас хватит ума избежать самоуничтожения, будущее принадлежит тем обществам, которые, не игнорируя ту часть нашего существа, что досталась нам в наследство от рептилий и млекопитающих, дают возможность развиться истинно человеческой составляющей нашей природы; тем обществам, которые стремятся к разнообразию, а не к конформизму; тем обществам, которые намерены вкладывать силы и средства в различные социальные, политические, экономические и культурные эксперименты и готовы жертвовать сиюминутными успехами ради долговременной выгоды; тем обществам, которые относятся к новым идеям как к чему-то чрезвычайно ценному, нуждающемуся в защите и охране, ибо только они позволяют продолжить путь в будущее.</p>
<p>Лучшее понимание мозга может также однажды внести ясность в такие будоражащие общество вопросы, как определение смерти и проблема допустимости абортов. Этические установки современного Запада позволяют ради «доброго» дела убивать обезьян и, безусловно, любых млекопитающих, но не допускают, чтобы при таких же обстоятельствах были (частными лицами) убиты человеческие существа. Отсюда следует логический вывод, что вся разница тут в истинно человеческих свойствах человеческого мозга. Аналогичным образом, если основная часть неокортекса человека продолжает работать, то пребывающий в коматозном состоянии пациент, безусловно, должен быть признан живым, даже если многие его физические и неврологические функции серьезно повреждены. С другой стороны, пациент, не проявляющий никаких признаков деятельности неокортекса (в том числе и характерной для него активности во время сна), может быть признан мертвым. Во многих подобных случаях новая кора необратимым образом выведена из строя, но лимбическая система, Р-комплекс и каждая часть ствола мозга продолжают функционировать, и такие важнейшие функции, как дыхание и кровообращение, остаются ненарушенными. Я полагаю, нам надо еще многое узнать о физиологии мозга, прежде чем будет сформулировано общеприемлемое, имеющее законную силу определение смерти, но путь к созданию такого определения, скорее всего, приведет нас к пониманию противопоставленности неокортекса другим составляющим мозга.</p>
<p>Сходные идеи могут помочь разрешить грандиозные споры о допустимости абортов, которые сотрясали Америку в конце семидесятых годов, — дискуссии, отмеченные крайним накалом страстей и нежеланием услышать хоть какие-то доводы своих противников. Одна крайняя точка зрения состояла в том, что всякая женщина обладает данным ей от рождения правом «управлять собственным телом», которое подразумевает, как заявляли сторонники этой концепции, в том числе и право умертвить плод по причинам, включающим психологическое нежелание или экономическую невозможность растить ребенка. На другом полюсе дискуссии было существование «права на жизнь», убеждения, что уничтожение даже зиготы, то есть оплодотворенной яйцеклетки, до первого деления, происходящего внутри клетки при эмбриональном развитии, является убийством, поскольку у зиготы есть «потенциальные возможности» превратиться в человека. Я отдаю себе отчет в том, что в споре, столь заостренном эмоционально, никакое из предлагаемых решений не удостоится аплодисментов сторонников ни того, ни другого из двух крайних, противоположных точек зрения и что порой голова и сердце приводят нас к различным выводам. Тем не менее, основываясь на некоторых идеях, высказанных в предыдущих главах этой книги, я хотел бы предложить вниманию читателей хотя бы попытку найти разумный компромисс.</p>
<p>Не может быть двух мнений по поводу того, что, узаконив аборты, мы тем самым избавляемся от трагедии подпольных абортов, выполненных некомпетентными в данном вопросе людьми, а также в том, что широко доступные, проводимые специалистами аборты могут сыграть важную социальную роль в тех цивилизованных обществах, само существование которых омрачает призрак неуправляемого роста населения. Однако инфантицид — уничтожение детей -решил бы все проблемы, и он широко использовался многими человеческими сообществами, включая частично и классическую цивилизацию Древней Греции, которую обычно считают культурной колыбелью нашей нынешней цивилизации. Он широко применяется и сегодня: есть много мест в нашем мире, где каждый четвертый новорожденный не доживает до года. В то же время по нашим законам и морали инфантицид, вне всякого сомнения, есть убийство. Ребенок, преждевременно появившийся на свет на седьмом месяце беременности, ни по одному из существенных признаков не отличается от ребенка, находящегося в утробе матери на седьмом месяце беременности. Отсюда должно, на мой взгляд, следовать, что аборт, во всяком случае в последней трети беременности, весьма близок к убийству. Возражение, что плод в это время еще не дышит, представляется сомнительным: разве допустимо совершать детоубийство после рождения ребенка, но до того, как его пуповина еще не перерезана, или до того, как он впервые набрал в легкие воздух? Точно так же, если я психологически не готов жить вместе с незнакомым мне человеком — например, в армейской казарме или студенческом общежитии, — то это не дает мне права убить его, а мое раздражение по поводу того, как используются иной раз мои деньги, полученные в виде налогов, не доходит до того, чтобы я вознамерился уничтожить тех, кто эти налоги собирает. К подобным дебатам часто примешивается вопрос о гражданских правах. Почему, спрашивают иногда, убеждения других людей в данном вопросе должны иметь для меня какое-то значение? Но те, кто лично не поддерживает общепринятое запрещение убийства, должны тем не менее, будучи членами общества, подчиняться принятым в нем уголовным законам.</p>
<p>Находящееся на противоположном конце дискуссии выражение «право на жизнь» представляет собой яркий пример «громких слов» — лозунга, который предназначен воспламенять, но не освещать. Сегодня на Земле нет универсального «права на жизнь» ни в одном из существующих на ней обществ, не было его и когда-либо в прошлом (с некоторыми крайне редкими исключениями вроде индусской секты джайнов). Мы растим на фермах животных, чтобы потом зарезать их; мы сводим леса; отравляем реки и озера до такой степени, что никакая рыба не может более жить в них; охотимся на оленей и лосей ради спортивного интереса, на леопардов ради их шкуры, на китов ради пищи для собак; помещаем задыхающихся и корчащихся в муках дельфинов в огромные сети и забиваем насмерть детенышей тюленей «для нужд населения». Все эти животные и растения такие же живые, как мы с вами. То, что находится под охраной законов во многих обществах, это не «жизнь вообще», а только жизнь одного вида — человеческого. Но и тут сплошь да рядом ведутся настоящие войны против своих же граждан, и число жертв в них столь чудовищно, что большинство из нас страшится подумать обо всем этом достаточно серьезно. Часто подобные массовые убийства оправдываются расовыми или националистическими соображениями, и при этом нас пытаются убедить, что все, кого уничтожают, — это «недолюди».</p>
<p>Доводы о «потенциальной возможности» зиготы превратиться в человека тоже кажутся мне исключительно слабыми. Действительно, каждая человеческая яйцеклетка или сперматозоид такой возможностью обладает, для этого нужны лишь определенные условия. Но разве мы можем обвинять мужчин, у которых случаются ночные поллюции, в преднамеренном убийстве? А ведь в одном таком естественном семяизвержении содержится столько сперматозоидов, что их хватило бы для создания сотен миллионов человеческих существ. Кроме того, возможно, что в не слишком отдаленном будущем мы научимся выращивать человека из одной-единственной клетки, взятой практически из любой части тела донора. Если дело до этого дойдет, то, выходит, уже сейчас любая клетка моего тела имеет «потенциальную возможность» превратиться в человека, стоит лишь сохранить ее соответствующим образом до того времени, когда будет отработана технология подобного выращивания людей. Так не совершаю ли я «массового убийства» каждый раз. когда накалываю палец и теряю капли крови?</p>
<p>Предмет, о котором идет спор, очевидно, не прост. Но так же очевидно, что его нельзя решить, не примирив между собой многие принципиальные и противоречивые точки зрения. Практически здесь ключевым является вопрос: когда зародыш становится человеком? Ответ на него, в свою очередь, зависит от того, что мы понимаем под словом «человек». Разумеется, это не значит «имеющий форму человека», потому что сделанный для каких-либо специальных целей манекен, но форме похожий на человека, никоим образом человеком считаться не может. Точно так же разумное существо внеземного происхождения, ничем внешне человека не напоминающее, но обладающее этическими, интеллектуальными и творческими способностями, превышающими наши, вне всякого сомнения, будет отнесено нами к тем существам, на жизнь которых посягать нельзя. Право называться человеком дает не внешний облик, а внутренняя суть. Причина, по которой мы запрещаем убивать человеческие существа, должна определяться некоторым качеством, которым люди обладают, качеством, которое мы особенно ценим и которое встречается лишь у очень немногих организмов на Земле. Им не может быть способность ощущать боль или испытывать глубокие чувства, потому что этими качествами, безусловно, обладают и те животные, которых мы без долгих раздумий убиваем.</p>
<p>Я думаю, что таким истинно человеческим качеством может быть лишь наша разумность. А если это так, то священность каждой человеческой жизни связана с развитием и работой неокортекса. Чтобы считать данное существо человеком, мы не вправе требовать, чтобы новая кора была у него развита полностью, поскольку это происходит лишь спустя многие годы после рождения. Но, быть может, допустимо считать становлением человека тот момент, когда электроэнцефалограмма плода покажет, что новая кора начала функционировать. Некоторые соображения о том, когда именно наш мозг приобретает истинно человеческий характер, следуют из простейших наблюдений за развитием зародыша (рис. 19). В этой области пока еще было сделано немного, и мне кажется, что такие исследования могли бы сыграть важную роль в выработке взаимоприемлемого компромисса между противоборствующими сторонами в спорах о допустимости прерывания беременности. Вне сомнения, у разных зародышей первый сигнал ЭЭГ о начале работы новой коры будет появляться в разное время, и потому имеющее силу закона определение начала истинно человеческой жизни должно учитывать этот факт — иными словами, следует принять за основу самое раннее возможное проявление такой активности мозга. Вероятно, момент этот будет соответствовать концу первой или началу второй трети беременности. (Речь здесь идет лишь о том, что должно быть запрещено законом во всяком разумном обществе; тех же, кто считает, что уничтожение зародыша на еще более ранней стадии все равно является убийством, нельзя официальным образом принуждать к совершению такого аборта или к одобрению его.)</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_19.jpeg"/></p>
<p><emphasis><strong>Рис. 19. Эмбриональное развитие человеческого мозга: </strong><strong>А </strong><strong>— три недели беременности; </strong><strong>В — </strong><strong>семь недель; </strong><strong>С — </strong><strong>четыре месяца и </strong><strong>D</strong><strong> — </strong><strong>новорожденный ребенок. Мозг зародыша, изображенный на рисунках </strong><strong>А и В, </strong><strong>сильно напоминает соответственно мозг рыбы и амфибии</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Но последовательное применение подобных идей не должно содержать в себе человеческого шовинизма. Если существуют другие организмы, обладающие разумностью, сравнимой с той, что имеют умственно недоразвитые, но вполне оформившиеся человеческие существа, они должны подпадать под тот же запрет на уничтожение, что распространяется на человеческие зародыши в последней стадии их утробного развития. Поскольку имеются достаточно убедительные свидетельства о разумности дельфинов, китов и обезьян, я полагаю, что всякое последовательное применение моральных принципов, предложенных для решения вопросов об абортах, должно привести к запрещению — во всяком случае бездумного — уничтожения этих животных. Но окончательное решение дискуссии об абортах лежит, как мне кажется, в изучении момента начала работы неокортекса на самых ранних стадиях развития человека.</p>
<p>Что же можно сказать о грядущей эволюции человеческого мозга? Существует большое и увеличивающееся число свидетельств того, что многие формы умственных расстройств являются результатом химических или наследственных повреждений мозга. Поскольку многие умственные заболевания имеют одинаковые симптомы, причины их возникновения тоже могут быть одинаковыми, и, стало быть, лечить их можно тоже одинаковыми средствами.</p>
<p>Известный своими пионерскими исследованиями английский невролог Хаглингс Джексон писал: «Познайте сны, и вы познаете безумие». Люди, страдающие жестокой бессонницей, часто подвержены дневным галлюцинациям. Шизофрения нередко сопровождается расстройством ночного сна, но не известно, есть ли это причина заболевания или его следствие. В шизофрении более всего поражает, насколько несчастны те, кто ею страдает, в каком отчаянии они обычно пребывают. Может быть, шизофрения — это то, что случается, когда драконы перестают быть надежно прикованными к ночи, когда они разрывают оковы левого полушария и вырываются на дневной свет? Другие заболевания, вероятно, являются результатом повреждений функций правого полушария. У больных, страдающих неврозом навязчивых состояний, крайне редко бывают интуитивные озарения.</p>
<p>В середине шестидесятых годов нашего века Лестер Гринспун и его коллеги из Гарвардской медицинской школы провели серию экспериментов, в которых участвовала и контрольная группа больных, чтобы выявить относительную эффективность различных терапевтических средств при лечении шизофрении. Поскольку Гринспун и его коллеги — психиатры, их естественные пристрастия, если таковые у них были, лежали в сфере использования словесного внушения, а не фармакологии. Но, к своему удивлению, они обнаружили, что недавно полученный транквилизатор тиоридазин (один из группы примерно одинаково эффективных противопсихотических препаратов, известных под названием фенотиазинов) сильно облегчает течение болезни, если не излечивает ее совсем; выяснилось, что один лишь тиоридазин, по свидетельству пациентов, их родственников и врачей, так же действен, как тиоридазин плюс психотерапия. Единодушие экспериментаторов перед лицом такого неожиданного открытия поистине поразительно. (Трудно вообразить эксперимент, способный убедить ведущих представителей тех или иных политических или религиозных взглядов в превосходстве концепций их оппонентов.)</p>
<p>Недавние исследования показали, что эндорфины, небольшие пептидные молекулы, которые встречаются в мозге крыс и других млекопитающих, могут вызывать у этих животных отчетливо видную мышечную скованность и оцепенение, напоминающие кататонию при шизофрении. Молекулярные или неврологические причины, вызывающие шизофрению, пока не известны, но вполне вероятно, что однажды мы с точностью установим участки мозга (или нейрохимические вещества), которые ответственны за это заболевание. (Между прочим, в США каждая десятая койка в больницах занята больным шизофренией.)</p>
<p>Опыты, проведенные Гринспуном и его коллегами, вызывают один любопытный этический вопрос. Современные транквилизаторы настолько эффективно помогают при шизофрении, что скрывать их от больных многим представляется неэтичным. Отсюда следует, что единожды проведенные эксперименты, в которых установлено, что транквилизаторы оказывают положительное воздействие, невозможно повторить, поскольку лишать больных средства, избавляющего их от страданий, считается ничем не оправданной жестокостью. Таким образом, в дальнейшем становится невозможным иметь контрольную группу шизофреников, в которой пациенты не получают транквилизаторов. Но если уж решительные эксперименты в области химиотерапии болезней мозга могут быть поставлены лишь однажды, они с первого раза должны проводиться по самым строгим правилам.</p>
<p>Еще более впечатляющим примером подобной химиотерапии является использование карбоната лития для лечения маниакально-депрессивного психоза. Прием тщательно подобранных доз лития, этого легчайшего и простейшего среди металлов, приводит к поразительному улучшению состояния больных, опять-таки если судить по их собственным отзывам и наблюдениям окружающих их людей. Неизвестно, отчего столь простое лечение оказывает столь сильное воздействие, но, скорее всего, дело в том, что оно как-то связано с химией ферментов мозга.</p>
<p>Весьма необычное умственное расстройство получило название болезни Ги де ля Туретта (как всегда, по имени врача, который привлек к ней внимание коллег, а не больного, который страдал ею в наиболее тяжелой форме). Среди симптомов этой болезни есть много двигательных и речевых расстройств, но самое удивительное — это стремление произносить (на том языке, который больной знает лучше других) сплошной поток ругательств и непристойностей. Медики говорят, что заключение о наличии этой болезни делается с помощью «коридорного диагноза»: пациент способен с огромным усилием превозмочь себя на время короткого визита врача, но как только тот выйдет из палаты в коридор, поток словесной грязи вырывается, словно вода сквозь рухнувшую плотину. В человеческом мозге есть место, которое рождает «грязные» слова (оно может быть и в мозге обезьян).</p>
<p>Есть очень немного слов, которыми может пользоваться правое полушарие, — всего лишь «здравствуй», «прощай» да еще... некоторые избранные ругательства. Быть может, болезнь Туретта поражает только левое полушарие. Английский антрополог Бернард Кемпбелл из Кембриджского университета предполагает, что лимбическая система достаточно хорошо связана с правым полушарием коры головного мозга, которое, как мы видели, намного лучше, чем левое, управляет эмоциями. А ругательства если уж и несут на себе какую-то нагрузку, то именно эмоциональную. Болезнь Ги де ля Туретта, при всей своей сложности, скорее всего, есть результат недостатка некоторого химического вещества, передающего информацию от нейрона к нейрону, и тщательно подобранные дозы галоперидола сильно облегчают вызываемые ею страдания.</p>
<p>Последние данные указывают, что такие лимбические гормоны, как АКТГ (адренокортикотропный гормон) и вазопрессин, могут сильно улучшить способность животных удерживать и вызывать в памяти различные факты. Этот и аналогичные примеры указывают путь если не к решительному совершенствованию мозга, то хотя бы к его существенному улучшению — быть может, с помощью уменьшения избытка или регулирования производства в мозге пептидных молекул определенных типов. Подобные примеры также в высшей мере снижают бремя вины, которое, как правило, испытывают те, кто страдает умственными расстройствами, — бремя, крайне редко знакомое, скажем, больным корью.</p>
<p>Кора головного мозга изрезана большим числом борозд, извилины мозга тесно примыкают одна к другой, а сам он плотно входит в череп. Все это с очевидностью показывает, что разместить в голове современного человека больший по объему мозг — дело необычайной трудности. До самого последнего времени череп большего размера, в котором был бы заключен и мозг большего размера, не мог появиться из-за ограничений, накладываемых размерами тазового пояса и родового канала. Но введение кесарева сечения, изредка применявшегося и две тысячи лет назад, но много чаще в наше время, позволяет рождаться детям <emphasis>с </emphasis>увеличенным объемом мозга. Другая возможность, появившаяся в самое последнее время, состоит в том, чтобы выращивать плод вне утробы матери. Однако скорость эволюционных изменений столь невелика, что едва ли хоть одна из стоящих перед нами сегодня проблем сможет быть решена благодаря значительному увеличению размеров неокортекса и связанным с этим поумнением человечества. Наверное, несколько раньше, хотя и не в самое ближайшее время, станет возможным с помощью операций на мозге улучшить те его части, которые мы найдем того заслуживающими, и, наоборот, еще более затормозить деятельность тех, которые окажутся повинными в некоторых сложностях и противоречиях нашего мышления, мешающих дальнейшему развитию человечества. Но множественность функций, выполняемых мозгом, и избыточность в его конструкции делают такой путь неосуществимым в ближайшем будущем, даже если он и был привлекателен для общества. Мы, вероятно, сначала научимся конструировать гены, а уж потом — конструировать мозги.</p>
<p>Иногда высказывается мысль, что подобные эксперименты могут дать в руки правительств, неразборчивых в средствах, — а в мире таких много — орудие контроля над своими гражданами. Можно, например, вообразить правительство, которое вращивает сотни крохотных электродов в «центры боли» и «центры удовольствия» в мозги новорожденных, а потом подает на эти электроды радиосигналы — вероятно, с помощью секретного кода или на частотах, известных лишь правительству. Когда ребенок вырастет, правительство сможет посылать сигнал в его центр удовольствия, если будет качественно выполнена дневная норма работы, в противном случае с помощью аналогичного радиосигнала раздражался бы центр боли. Подобное видение может возникнуть лишь в ночных кошмарах, и я не думаю, что оно способно служить доводом против экспериментов по электрическому раздражению мозга. Скорее уж это довод против контроля правительств над больницами. Любой народ, который позволит своему правительству вживлять подобные электроды, тем самым уже заслуживает той участи, которая отсюда проистекает. Как и в случае с любыми технологическими кошмарами, главная задача здесь — предугадать те новшества, что могут быть созданы, дать народу знание об их пользе и вреде и воспрепятствовать злоупотреблениям этими новшествами на административном, бюрократическом и правительственном уровнях.</p>
<p>Уже сейчас есть ряд психотропных и влияющих на настроение средств, которые в различной степени опасны для человека (этиловый спирт среди них — одно из наиболее вредных и широко распространенных) и которые воздействуют на специфические части Р-комплекса, лимбической системы и неокортекса.</p>
<p>Есть основания полагать, что многие алкалоиды и другие средства, влияющие на человеческое поведение, оказывают свое действие потому, что они химически близки к некоторым небольшим естественным пептидным молекулам мозга, например эндорфинам. Многие из этих пептидов воздействуют на лимбическую систему и связаны с нашим эмоциональным состоянием. Сейчас уже возможно создавать небольшие молекулы белков, представляющие собой любую заранее заданную последовательность аминокислот. Таким образом, недалеко то время, когда будет синтезироваться огромное разнообразие молекул, способных вызывать различные эмоциональные состояния, включая крайне редко нами переживаемые, а возможно, и даже такие, какие мы вообще никогда не испытываем. Это один из многих примеров будущих достижений нейрохимии — достижений, которые могут доставить людям как много добра, так и много зла. Все будет зависеть от ответственности и мудрости тех, кто проводит подобные исследования, управляет ими и применяет их результаты. Когда я выхожу с работы и сажусь в автомобиль, я автоматически еду домой, если, конечно, сознательно не ставлю перед собой другой цели. Когда я выхожу из дома и сажусь в автомобиль, то какая-то часть моего мозга устраивает дело таким образом, что в конце своего пути я оказываюсь на работе, опять-таки если я не предпринимаю сознательно волевого усилия, чтобы попасть в другое место. Если я меняю дом или работу, после короткого периода обучения новые адреса вытесняют старые, и тот механизм мозга, который ведает моим поведением, с готовностью приспосабливается к новым координатам. Это очень похоже на то, как если бы мозг самопрограммировал ту свою часть, которая работает как цифровой компьютер. Это сравнение становится все еще более поразительным, если принять во внимание, что эпилептики, страдающие психомоторными приступами, часто ведут себя вполне сравнимым образом, с той лишь разницей, быть может, что они несколько чаще проезжают на красный свет, чем это обычно делаю я, и совершенно не помнят о своих действиях после того, как приступ пройдет. Такой автоматизм типичен для височной эпилепсии, он характерен также для того состояния, что мы испытываем в первые полчаса после пробуждения от сна. Конечно, не весь мозг работает как простая цифровая вычислительная машина: например, та его часть, которая осуществляет перепрограммирование, действует иным образом. Но имеющегося сходства достаточно для того, чтобы предположить, что можно конструктивно организовать совместную работу электронных вычислительных машин и, во всяком случае, некоторых частей мозга.</p>
<p>Испанский нейрофизиолог Хосе Дельгадо построил действующий контур обратной связи, в который были включены электроды, вживленные в головной мозг шимпанзе, и находившаяся на некотором отдалении электронная вычислительная машина. Сигналы от мозга к ЭВМ и обратно передавались по радио. Сейчас миниатюризация электронных компьютеров достигла такого состояния, когда подобная обратная связь осуществима и без всякого радио — компьютер можно разместить на теле шимпанзе. Не составляет труда создать устройство с подобного рода обратной связью, которое будет распознавать сигналы о приближающемся эпилептическом приступе и автоматически посылать электрические импульсы в соответствующие центры мозга, чтобы предупредить или ослабить приступ. Пока такое устройство невозможно сделать абсолютно надежным, но недалеко то время, когда эта проблема будет решена.</p>
<p>Вероятно, однажды станет возможным дополнить мозг большим числом «умных» устройств, облегчающих процесс познания, — своего рода очками для разума. Это будет в духе прошлого эволюционного увеличения мозга, и такой процесс, наверное, удастся организовать значительно проще, чем переделать существующий мозг. Возможно, мы научимся хирургическим путем вживлять в мозг маленькие сменные компьютерные модули или радиотерминалы, которые дадут нам возможность быстро и успешно выучить язык басков, урду, амхарский, айну, албанский, хопи, или язык дельфинов, или численные значения гамма-функции и полиномов Чебышева, или язык следов зверей, или все известные юристам прецеденты владения плавающими островами, или установить, хотя бы временный, радиотелепатический контакт между несколькими людьми в форме симбиотической связи, ранее неизвестной нашему виду.</p>
<p>Между тем вполне реальные способы расширить возможности мозга, особенно те, что связаны с истинно человеческой деятельностью неокортекса, существуют уже сегодня. Некоторые из них столь стары, что мы успели забыть о них. Обучение детей в условиях, когда на них не оказывается никакого давления, дает в наши руки чрезвычайно многообещающий и удобный инструмент образования. Письменность — это замечательное изобретение, которое, по существу, представляет собой простую машину для хранения и извлечения весьма разнообразной информации. Количество информации, хранящейся в большой библиотеке, намного превосходит количество информации, содержащейся в геноме человека или в его мозге. Такая информация, конечно, не хранится столь эффективно, как в биологических системах, но она все-таки находится в компактной, удобной для использования форме, а создание микрофильмов, микрофишей и тому подобной техники намного увеличило возможности человечества хранить информацию внесоматическим способом, то есть вне организма человека. Количеству битов информации, содержащихся в наших библиотеках, произведениях искусства и других культурных ценностях, соответствует точка, которая на диаграмме, помещенной на рис. 1, оказалась бы расположенной очень далеко за правым полем страницы.</p>
<p>Однако письменность — это очень простое изобретение. Куда более сложная и многообещающая система хранения и извлечения внесоматической информации заключена в электронном компьютере. Для того чтобы представить нынешний уровень развития компьютеров и написанных для них программ, можно сказать, что сегодня они превосходно играют в крестики-нолики, на уровне лучших мастеров мирового класса — в шашки и достаточно хорошо — в шахматы, а кроме того, являются вполне сносными практикующими психотерапевтами. Сейчас существует компьютерная система, которая способна, прослушав исполнение классической или любой иной мелодии, записать ее с помощью общепринятой музыкальной нотации. Количество хранимой информации и скорость, с которой она обрабатывается компьютером, поистине удивительны.</p>
<p>Программа недирективной психотерапии, разработанная Джозефом Вайзенбаумом из Массачусетского технологического института, являет собой хороший пример пригодности компьютерных программ в области психотерапии. (Между прочим, эта программа далеко не самая сложная и объемная из ныне существующих.) После того как эта психотерапевтическая программа была создана, врачу-психиатру было предложено общаться с ней с помощью клавиатуры входного устройства компьютера.</p>
<p>Это общение первоначально задумывалось как имеющее чисто эвристический смысл, но оно вполне может выйти из-под контроля — во всяком случае, со стороны человека. Разговор начинает и ведет психиатр (человек, а не программа):</p>
<empty-line/>
<p>Доктор, у меня ужасная новость </p>
<p>Вы говорите, у вас ужасная новость </p>
<p>Да, в Массачусетском технологическом институте создана программа, которая погубит нас </p>
<p>Почему вы так считаете </p>
<p>Я видел, как она работает</p>
<p>Вы говорите, что видели, как она работает</p>
<p>Посмотрели бы вы, какое это страшное зрелище, - вам надо увидеть это</p>
<p>Вы думаете, я должна увидеть это</p>
<p>Вы кажетесь мне удрученной</p>
<p>В вашем воображении, вероятно, мы оба кажемся друг другу удрученными</p>
<p>Да, вероятно</p>
<p>Я понимаю</p>
<p>Я тоже</p>
<p>Вы говорите, что вы тоже понимаете</p>
<p>Мы оба в одинаковом положении по отношению к этому компьютеру</p>
<p>Не лучше ли нам продолжить разговор о вас</p>
<p>Вы успокаиваете меня</p>
<p>Почему вы думаете, что я успокаиваю вас</p>
<p>В такое-то время вы хотите говорить обо мне</p>
<p>Почему вы думаете, что я хочу говорить о вас</p>
<p>Потому что вы разделяете мои чувства относительно этого проклятого компьютера</p>
<p>Какой вывод вы делаете из этого</p>
<p>Разумеется, что вы тоже ненавидите компьютеры</p>
<p>Вы думаете, что я тоже ненавижу компьютеры</p>
<p>А почему бы и нет, разве в них есть что-нибудь человеческое</p>
<p>Быть может, именно это нам и надо выяснить</p>
<p>Например, ни один компьютер не может разговаривать так, как вы</p>
<p>О</p>
<p>Я не могу понять, как это кого-то может одурачить простая машина</p>
<p>Вы в самом деле не можете</p>
<p>Да, ведь в конце концов в программе компьютера нет ничего творческого</p>
<p>Вы мне возражаете</p>
<p>Я убежден, что я прав</p>
<p>Вас беспокоит то, что вы уверены, что вы правы </p>
<p>Нет, нисколько, ни в малейшей степени Вы мне возражаете</p>
<p>Но ведь вы сказали, что согласны со мной </p>
<p>Разве это то, что вы от меня слышали </p>
<p>Почему вы не попробуете разубедить меня в том, что все, что умеют делать компьютеры, — это перемалывать цифры</p>
<p>Вы хотите, чтобы я попыталась переубедить вас </p>
<p>Но вы не можете сделать этого </p>
<p>Вы думаете, что я не могу сделать этого </p>
<p>Ну вот, например, может ли компьютер в такой беседе, как у нас с вами, предложить новую тему</p>
<p>Вы почему-то совершенно избегаете разговоров о своих родителях</p>
<p>Точно так же, как и вы сами</p>
<p>Вы думаете, что и я избегаю таких разговоров </p>
<p>Да, и в этом как раз видна разница между человеком и компьютером </p>
<p>Понимаю</p>
<empty-line/>
<p>Этому машинному психиатру не достает человеческой тонкости, знаний и интуиции, он всего лишь механическое (разумеется!) устройство, лишенное гибкости и относительно нечувствительное к эмоциональным оттенкам и всему, что не выражается словесно. И тем не менее он ведет беседу куда разумнее, чем многие. Поражает его реакция на реплику о «новой теме». Впрочем, скорее всего, она объясняется лишь счастливой случайностью. Машина запрограммирована таким образом, что она следит за частотой появления таких слов, как «мать», «отец», «родители» и им подобных, и если по компьютерным часам прошло заданное время, а ни одно из этих слов ни разу не было употреблено, то программа побуждает машину напечатать: «Вы почему-то совершенно избегаете...» Но, появившись именно в данном месте беседы, ремарка эта производит странное впечатление: как будто машина способна испытывать озарения.</p>
<p>Но в чем еще состоит психотерапия, как не в умении, требующем глубоких знаний и крайне непростом -грамотно реагировать на различные человеческие ситуации? И не запрограммирован ли психиатр таким образом, чтобы давать подобные реакции? Недирективная психотерапия основывается на весьма простых программах, а для возникновения озарений нужна программа, лишь немного более сложная. Эти слова никоим образом не имеют своей целью развенчать профессию психиатра, они несут в себе только благую весть о том, что грядет машинный разум. ЭВМ пока еще далеко не достигли той степени развития, чтобы можно было рекомендовать широкое распространение компьютерной психотерапии. Но надежда когда-нибудь создать чрезвычайно терпеливых, доступных и компетентных хотя бы в некоторых вопросах компьютерных врачей не кажется мне тщетной. Некоторые из уже существующих машинных программ заслужили высокую оценку больных, поскольку такой врач полностью лишен каких-либо пристрастий и всегда готов тратить сколько угодно времени на своего пациента.</p>
<p>В Соединенных Штатах сейчас создаются компьютеры, которые будут способны обнаруживать неисправности в своей собственной конструкции и определять их причину. После того как будут найдены систематические ошибки в работе машины, вышедшие из строя элементы ее автоматически заменяются либо выключаются из схемы. Ремонт будет осуществляться за счет заложенного в схему резерва, эффективность ремонта станет проверяться с помощью регулярно прогоняемых тестовых программ, а результат выполнения каждой из них известен заранее. Существуют уже программы — например, для компьютеров, играющих в шахматы, — которые могут учиться на собственном опыте или же усваивать опыт, накопленный другими компьютерами. Вычислительные машины с каждым днем выглядят все более умными. А поскольку управляемые программы становятся настолько сложными, что даже их создателю не по силам сразу же предугадать все возможные реакции машины, возникает ощущение, будто у компьютеров есть если не разум, то хотя бы свобода воли. Даже бортовая ЭВМ «Викингов», имеющая память всего только в 18 000 слов, уже находится на этом уровне сложности: нам не во всех случаях дано знать, как именно поступит она, получив данную команду. Если бы мы знали это, то могли бы сказать, что она «только» или «просто» машина. Но поскольку мы этого не знаем, то невольно начинаем подозревать у нее настоящий разум.</p>
<p>Положение очень похоже на то, которое описано сразу двумя древними авторами — Плутархом и Плинием. Эта знаменитая история, дошедшая до нас через столетия, заключается в том, что некая собака, искавшая своего хозяина по его следам, добежала до места, где дорога разветвлялась. Принюхиваясь, она помчалась по левому ответвлению, затем остановилась, вернулась к развилке и, также нюхая землю, устремилась по среднему пути. Пробежав небольшое расстояние, собака вновь вернулась в исходную точку и теперь уже без всякого принюхивания радостно бросилась вдоль правого ответвления дороги.</p>
<p>Монтень, комментируя эту историю, утверждал, что в ней ясно просматривается собачья силлогистика: мой хозяин ушел по одной из этих дорог, но не по левой и не по средней, следовательно, по правой, и поэтому мне нет никакой надобности проверять этот вывод с помощью запаха — он подтверждается прямой логикой.</p>
<p>Сама возможность подобных рассуждений у животных, пусть даже и не в столь явно выраженной форме, беспокоила многих, и задолго до Монтеня Фома Аквинский безуспешно пытался разобраться в этой истории. Он приводил ее в качестве поучительного примера того, как может создаться впечатление наличия разума в случае, когда в действительности он отсутствует. Фома Аквинский не предложил, однако, никакого удовлетворительного объяснения поведению собак. Совершенно очевидно, что весьма точный логический анализ может выполняться при полной неспособности к словесному выражению мысли.</p>
<p>В своем подходе к машинному разуму мы находимся в сходном положении. Машины сейчас переступают важный порог, за которым они кажутся непредубежденному человеку разумными. Из-за своего рода человеческого шовинизма или антропоцентризма многие люди не готовы принять такую возможность. Но я думаю, что это неизбежно. По-моему, человеческое достоинство ни в коем случае не принижается из-за того, что сознание и разум оказываются функцией «просто» материи, хотя и достаточно сложно организованной, — напротив, тем воздается дань восхищения изощренности устройства материи и законам природы.</p>
<p>Отсюда никоим образом не следует, что компьютеры в ближайшем будущем смогут продемонстрировать нечто похожее на творческий дух человека, тонкость его чувств или его мудрость. Классической, хотя, вероятно, и апокрифической, иллюстрацией этой мысли служит машинный перевод, когда на вход машины подается текст на одном языке, к примеру английском, а на выходе ее получается текст на другом языке, скажем китайском. Рассказывают, что по завершении работ по созданию наиболее совершенной программы машинного перевода на демонстрацию ее в действии была приглашена делегация, в которую входил американский сенатор. Сенатора попросили предложить английскую фразу для перевода. И он, не задумываясь, сказал: «Out of sight, out of mind». Машина деловито выдала листок бумаги, на котором было написано несколько китайских иероглифов. Но сенатор не умел читать по-китайски. Поэтому, чтобы завершить испытания, программу запустили в обратную сторону: на вход машины подали китайские иероглифы, а на выходе она должна была выдать английский перевод. Посетители столпились вокруг нового листка бумаги, на котором была написана фраза, поначалу очень удивившая их: «Invisible idiot». <a l:href="#n50" type="note">[ 50 ]</a></p>
<p>Существующие программы лишь в самой малой степени способны справляться с проблемами даже не слишком высокой степени сложности. Было бы глупо доверять компьютерам при их нынешнем уровне развития принимать важные решения, и не потому, что компьютеры недостаточно разумны, а потому, что для решения сложной проблемы мы не сможем предоставить в его распоряжение всю необходимую информацию. Но использование людьми систем искусственного интеллекта в разумно ограниченных пределах представляется одним из двух главных действенных способов расширения возможностей человеческого интеллекта в ближайшем будущем. (Другим таким способом является совершенствование программ дошкольного и школьного обучения детей.)</p>
<p>Те, кто не рос вместе с компьютерами, обычно боятся их намного больше, чем те, кто привык к ним с детства. Известна история о маньяке-компьютере, который, выполняя роль банковского служащего, регулярно рассылал клиентам банка извещения о том, что за ними числится долг в 00 долларов и 00 центов, и не успокаивался до тех пор, пока не получал чек именно на эту сумму. Но такой слабоумный компьютер нельзя считать представителем всего племени вычислительных машин, а кроме того, его ошибки — это ошибки человека-программиста. Все возрастающее использование в Северной Америке интегральных схем и небольших компьютеров — для обеспечения безопасности полетов, в обучающих машинах, в электронных стимуляторах сердца, в разного рода электронных играх, в устройствах противопожарного оповещения и на автоматизированных заводах (и это еще далеко не полный список) — в высшей степени способствовало уменьшению того чувства непривычности, которое должно было вызвать столь революционное изобретение. Сегодня в мире около 200 000 цифровых компьютеров <a l:href="#n51" type="note">[ 51 ]</a>, в следующее десятилетие их число, вероятно, будет исчисляться десятками миллионов. Поколение, приходящее нам на смену, я думаю, будет относиться к компьютерам как к совершенно естественному или по крайней мере общеизвестному явлению в их жизни.</p>
<p>Рассмотрим, например, совершенствование маленьких карманных компьютеров. В моей лаборатории установлен компьютер размером с письменный стол, который был приобретен для исследовательских целей в конце 1960-х годов за 4 900 долларов. У меня есть также еще одно изделие той же самой фирмы — компьютер, купленный в 1975 году, который помещается на ладони моей руки. Новый компьютер умеет делать все то же, что и старый, включая возможность программирования и несколько ячеек памяти, имеющих доступный адрес. Но он стоит 145 долларов, и цены на такие компьютеры падают с головокружительной скоростью. За период в шесть или семь лет были достигнуты поразительные успехи и в миниатюризации компьютеров, и в снижении их стоимости. По существу, сегодня размеры карманных компьютеров ограничиваются лишь требованием, чтобы их клавиши были достаточно велики для наших больших и неуклюжих пальцев. Не будь этого требования, подобные компьютеры можно было бы делать размером с ноготь. ЭНИАК, первая большая электронно-вычислительная машина, построенная в 1946 году, содержала 18 000 вакуумных ламп и занимала большую комнату. Такими же, как она, вычислительными возможностями обладает сегодня кремниевый чип — полупроводниковый кристаллик с интегральной схемой размером с самый маленький сустав моего мизинца.</p>
<p>Скорость, с которой передается информация в электронных цепях подобных компьютеров, равняется скорости света. По нейронным сетям человеческого мозга сигналы передаются в миллион раз медленнее. То обстоятельство, что маленький и медленно действующий человеческий мозг тем не менее несравненно лучше выполняет неарифметические операции, чем большой и быстрый электронный компьютер, впечатляющее свидетельство того, насколько разумно наш мозг сформирован и запрограммирован — качества, которые он приобрел, разумеется, благодаря естественному отбору. Те, чей мозг был запрограммирован плохо, в конечном итоге не доживали до того, чтобы оставить потомство.</p>
<p>Компьютерная графика достигла сейчас такого совершенства, которое позволяет расширить пределы человеческих возможностей в искусстве и в науке, а также в работе обоих полушарий головного мозга. Бывает, что люди, чрезвычайно одаренные аналитическими способностями, совершенно лишены возможности воспринимать или воображать пространственные взаимоотношения между предметами, особенно трехмерную геометрию мира. Но уже сейчас есть программы для ЭВМ, которые позволяют постепенно строить сложные геометрические формы и вращать их перед нашими глазами на телевизионном экране, соединенном с электронным компьютером.</p>
<p>В Корнелльском университете такая система была создана Дональдом Гринбергом из Школы архитектуры. С ее помощью можно нарисовать несколько правильных пространственных линий, которые компьютер воспринимает как детали контура. Затем, направляя световое перо на одну из возможных операций, обозначенных на экране, мы можем дать компьютеру задание построить весьма сложные трехмерные образы, которые могут быть увеличены и уменьшены, растянуты или сжаты в заданном направлении, повернуты, соединены друг с другом и из которых могут быть удалены любые указанные нами части. Такие программы представляют собой прекрасный инструмент для улучшения нашей способности видеть трехмерные формы — искусство, чрезвычайно нужное в графике, в науке и в технике. Они также представляют собой прекрасный пример взаимодействия двух полушарий головного мозга: компьютер, который является высшим выражением деятельности левого полушария, учит нас распознавать образы, что всегда было характерной функцией правого полушария. Существуют другие компьютерные программы, позволяющие получить двух- и трехмерные проекции четырехмерных объектов. По мере того как такой четырехмерный объект изменяет свое положение или же мы сами изменяем позицию, с которой мы его рассматриваем, перед нашим взором не только возникают новые части четырехмерного объекта, но мы видим также и соединение и разрушение всех геометрических форм, его составляющих. Возникает одновременно странный и поучительный эффект, позволяющий сделать четырехмерную геометрию намного менее таинственной; мы теперь вовсе не так обескуражены, как мифическое двухмерное существо, увидевшее типичную проекцию (два квадрата, соединенных углами) трехмерного куба в своем плоском двухмерном пространстве. Благодаря такому применению компьютера во многом проясняется классическая проблема изобразительного искусства — перспектива, то есть проецирование трехмерных объектов на двухмерные холсты. Компьютер, очевидно, может явиться важным инструментом решения и чисто практической задачи — дать возможность архитектору показать свой проект, сделанный в двухмерных чертежах, в трехмерном пространстве с различных важных ракурсов.</p>
<p>Компьютерная графика сейчас проникла и в сферу разного рода игр. Есть популярная игра, иногда называемая «Понг», которая состоит в том, что на телевизионном экране моделируется идеально упругий мяч, отскакивающий от двух поверхностей. У каждого из играющих есть переносной пульт, с которого можно преграждать дорогу летящему мячу подвижной «ракеткой». Если игрок промахнулся, ему начисляются штрафные очки. Игра очень интересна. Она позволяет изучить второй закон Ньютона для прямолинейного движения. Играя в «Понг», человек приобретает глубокое понимание, хотя и на интуитивном уровне, простейших законов ньютоновской физики — понимание более глубокое, чем дает даже бильярд, где столкновения шаров далеки от полностью упругих и где закручивание шаров при игре в пул описывается более сложными законами физики.</p>
<p>Такой способ обретения информации — это, по сути дела, настоящая игра. И таким образом раскрывается одна из важнейших функций игры: давать нам возможность получать, не имея при этом в виду никакого конкретного использования данного опыта в будущем, целостное представление о мире, которое явится впоследствии и необходимым дополнением к нашей аналитической деятельности, и подготовкой к такого рода деятельности. При этом компьютеры позволяют создать игровую ситуацию, в ином случае абсолютно недоступную для среднего человека.</p>
<p>Игры, подобные «Понгу», предусматривают использование компьютерной графики таким образом, чтобы дать нам возможность приобрести и опытное и интуитивное понимание законов физики. Законы физики почти всегда записываются в аналитической и алгебраической форме, другими словами — левополушарно. Например, второй закон Ньютона описывается в виде <emphasis>F </emphasis>= <emphasis>та, </emphasis>а закон тяготения в виде <emphasis>F = G(mM/r</emphasis><sup><emphasis>2</emphasis></sup><emphasis>)</emphasis>.</p>
<p>Такие аналитические представления чрезвычайно полезны, и, конечно, весьма любопытно, что Вселенная устроена таким образом, что движение любых объектов в ней может быть описано такими относительно простыми формулами. Но эти формулы представляют собой не что иное, как абстрагирование результатов опыта. По сути своей, они играют роль мнемонических правил. Они позволяют нам весьма просто запомнить огромное количество фактов, которые было бы намного трудней запомнить по отдельности, во всяком случае с помощью той памяти, какой обладает левое полушарие. Компьютерная графика дает возможность физику или биологу получить опыт обращения с фактами, которые относятся к изучаемым ими законам природы, но, быть может, самая важная функция компьютерной графики заключается в том, чтобы позволить людям, не являющимся учеными, получить интуитивное, но тем не менее глубокое понимание того, что такое законы природы вообще.</p>
<p>Существует много неграфических интерактивных компьютерных программ, которые являются чрезвычайно мощными инструментами обучения. <a l:href="#n52" type="note">[ 52 ]</a> Такую программу может создать опытный учитель, и у ученика, работающего с ней, как это ни странно, возникает чувство личного контакта с учителем, намного более сильное, чем в обычном школьном классе; он может также осваивать материал в том темпе, который ему больше подходит, не боясь упреков. В Дортмутском колледже с помощью компьютера обучают самым различным дисциплинам. Например, студент может получить глубокое понимание статистических закономерностей менделеевской генетики в течение часа работы с компьютером, вместо того чтобы тратить целый год на скрещивание плодовых мушек в лаборатории. Или же студентка может исследовать, с какой вероятностью она забеременеет, если будет пользоваться различными видами противозачаточных средств. (В этой программе предусмотрен один шанс на десять миллиардов, что женщина может забеременеть даже при полном воздержании от половой жизни. Иными словами, машина учитывает факторы, еще неизвестные современной медицине.)</p>
<p>Компьютерный терминал в Дортмутском колледже — вещь вполне обычная. Очень большой процент его учащихся умеют не только использовать такие программы, но и писать собственные. Взаимодействие с компьютером считается скорее развлечением, нежели работой. Многие колледжи и университеты сейчас заимствуют и расширяют дортмутский опыт. Первенство Дортмутского колледжа в этой области объясняется тем, что его президент Джон Дж. Кемени — известный ученый в области компьютерных наук, создатель очень простого компьютерного языка, называемого БЭЙСИК.</p>
<p>Лоуренсовский зал науки — это своего рода музей, связанный с Калифорнийским университетом в Беркли. В его подвале есть довольно скромное помещение, в котором установлено около дюжины дешевых компьютерных терминалов, и каждый из них соединен с мини-компьютерной системой, расположенной где-то в другом месте здания и работающей в режиме разделения времени. За умеренную плату можно получить право пользоваться одним из таких терминалов, при этом время ожидания своей очереди не превышает одного часа. Клиентура в основном состоит из молодых людей, самым юным из них менее десяти лет.</p>
<p>Наиболее простая из предлагаемых интерактивных программ — это игра. Чтобы начать ее, вы печатаете на устройстве, весьма напоминающем клавиатуру обычной пишущей машинки, компьютерный код. Компьютер в ответ выпечатывает:</p>
<p>ВИСЕЛИЦА:</p>
<p>Интересуешься правилами?</p>
<p>Если вы напечатаете «да», машина ответит:</p>
<p>УГАДАЙ БУКВУ В СЛОВЕ, КОТОРОЕ Я ЗАДУМАЛА, ЕСЛИ УГАДАЕШЬ, Я ТЕБЕ ОБ ЭТОМ СКАЖУ. НО ЕСЛИ ОШИБЕШЬСЯ /ХА, ХА/, ТО СДЕЛАЕШЬ ШАГ /ОЙ, УМИРАЮ СО СМЕХУ/ К КАЗНИ ЧЕРЕЗ ПОВЕШЕНИЕ! В МОЕМ СЛОВЕ ВОСЕМЬ БУКВ, ТЫ НАЗЫВАЕШЬ БУКВУ?..</p>
<p>Предположим, в ответ вы печатаете букву «е». Тогда машина печатает:</p>
<p>- - - - - Е</p>
<p>Если ваша догадка неверна, она рисует некое многообещающее подобие человеческой головы (с учетом ограничений, что накладывает на ее художества скудный запас значков, имеющихся на клавиатуре). А далее, как и во всякой другой игре, происходит соревнование между постепенно проявляющимся словом и постепенно проявляющейся фигурой человека, которого вот-вот повесят.</p>
<p>В тех двух партиях игры в «Виселицу», которые я недавно наблюдал, правильными ответами были слова «мышление» и «вариация». Если вы выиграете партию, программа, верная своему злодейскому характеру, выпечатывает серию небуквенных значков из верхнего ряда клавиатуры (которые в книжках комиксов используются для того, чтобы обозначать ругательства и проклятия), а затем пишет:</p>
<p>ЧЕРТ ПОБЕРИ, ТЫ ВЫИГРАЛ</p>
<p>ЕСЛИ ХОЧЕШЬ, ИМЕЕШЬ ЕЩЕ ОДИН ШАНС ПОДОХНУТЬ</p>
<p>Программа «XEQ-$KING» предлагает такую игру:</p>
<p>Это древнее королевство Шумерия, и вы его обожаемый правитель. Судьба экономики Шумерии и ваших верных подданных полностью в ваших руках. Ваш министр Хаммурапи каждый год будет докладывать вам о росте населения и об экономике. Вы должны научиться мудро распределять ресурсы в вашем королевстве, пользуясь получаемой от вашего министра информацией. Кто-то входит в ваш зал совещаний...</p>
<p>Затем Хаммурапи предоставляет в ваше распоряжение все необходимые сведения о числе акров земли, которыми владеет ваш город, о том, сколько бушелей зерна с акра было снято в прошлом году, сколько из них было уничтожено крысами, сколько хранится на складах, каково нынешнее население, сколько народу умерло от голода в прошлом году и сколько переселилось из деревни в город. Он умоляет вас сообщить ему, сколько бушелей зерна следует давать теперь за акр земли и сколько акров земли вы сами желаете купить. Если ваше желание окажется невыполненным, программа напечатает:</p>
<p>Хаммурапи:</p>
<p>Пожалуйста, подумайте еще раз. У вас в запасе всего двадцать восемь сотен бушелей зерна.</p>
<p>Хаммурапи оказывается необычайно терпеливым и вежливым Великим Визирем. По мере того как мчатся годы, вы все больше понимаете, насколько трудно, во всяком случае в рамках определенной рыночной экономики, одновременно увеличивать и население и площадь земли, принадлежащей государству, в то же время не допуская нищеты и голода.</p>
<p>Среди многих других программ есть одна, называемая «Гонки „Гран-при"», которая позволяет вам выбрать марку машины из длинного списка, начинающегося «фордом» модели «Т» и завершающегося «феррари» 1973 года. Если в определенных местах трека выбранные вами скорость или ускорение слишком малы, вы проигрываете, если они слишком велики, вы разбиваетесь. Так как расстояния, скорости и ускорения должны быть заданы в виде точных и конкретных величин, в эту игру невозможно играть без того, чтобы не разобраться в кое-каких физических законах. Круг возможных применений компьютерных обучающих интерактивных систем ограничивается лишь изобретательностью программистов, а это, как известно, колодец, уходящий очень глубоко.</p>
<p>Наука и техника оказывают на наше общество чрезвычайно сильное воздействие, что, однако, либо вовсе не осознается большей частью наших сограждан, либо осознается ими в явно недостаточной мере. Поэтому если повсюду — и в школе, и дома — появятся недорогие интерактивные компьютерные системы, то это может сыграть важную роль в жизни нашей цивилизации.</p>
<p>Единственное возражение, которое мне доводилось слышать против широкого применения карманных калькуляторов и небольших компьютеров, состоит в том, что, если дети начинают пользоваться ими слишком рано, они забрасывают изучение арифметики, тригонометрии и других математических дисциплин, поскольку машина намного быстрее и точнее, чем человек, решает все задачи, возникающие в этих областях знания. Однако подобные возражения родились отнюдь не сегодня.</p>
<p>У Платона в его «Федре» — том самом диалоге с Сократом, о котором я уже упоминал ранее, когда воспользовался приведенной в нем метафорой, построенной на образах колесницы, возничего и двух лошадей, — есть прелестный миф о Тоте (греки называли его Тевтом), египетском аналоге Прометея. На языке древних египтян фраза, обозначающая «письменный язык», буквально значит «речь богов». Тот обсуждает свое изобретение письма с Тамусом (называемым также Аммоном), богоподобным царем над всем Египтом, который упрекает его в следующих словах: «Это твое изобретение в души научившихся ему вселит забывчивость, так как будет лишена упражнения память: припоминать станут извне, доверяясь письму, по посторонним знакам, а не изнутри, сами собою. Стало быть, ты нашел средство не для памяти, а для припоминания. Ты даешь ученикам мнимую, а не истинную мудрость. Они у тебя будут многое знать понаслышке, без обучения, и будут казаться многознающими, оставаясь в большинстве невеждами, людьми трудными для общения; они станут мнимомудрыми вместо мудрых». <a l:href="#n53" type="note">[ 53 ]</a></p>
<p>Я убежден, что в словах Тамуса заключена некоторая правда. В нашем современном мире неграмотные имеют иное ощущение направленности жизни, другое чувство уверенности в своих силах, отличное от нашего восприятия реальности. Но до изобретения письменности людское знание было ограничено тем, что мог запомнить один человек или небольшая группа людей. Иногда, как, например, в случае c Ведами и двумя великими эпическими поэмами Гомера, могло быть сохранено весьма существенное количество информации. Но, насколько нам известно, Гомеров было немного. После изобретения письменности стало возможным собирать, объединять и использовать мудрость, накопленную всеми народами и во все времена, люди перестали зависеть от того, как много способны запомнить они сами и их ближайшие знакомые. Грамотность открывает нам доступ к сознанию величайших гениев, которых знала история, оказавших наибольшее влияние на нашу жизнь: Сократ или, скажем, Ньютон получили аудиторию несравненно большую, чем общее число людей, с которыми каждый из них был знаком за всю свою жизнь. Устная традиция, продолжавшаяся в течение многих поколений, неизбежно ведет к ошибкам при передаче информации, к постепенной утрате первоначального содержания. Подобная деградация происходит значительно медленнее, если некие тексты многократно переписываются или перепечатываются.</p>
<p>Книги легко хранить. Мы можем читать их в своем собственном темпе, никого при этом не беспокоя. Мы можем вернуться к трудным местам или же еще раз получить наслаждение от особо понравившихся нам отрывков. Книги выпускаются в массовом количестве и стоят относительно дешево. Да и само по себе чтение — удивительное занятие: вы смотрите на тонкий, плоский объект, сделанный из древесины, как вы делаете это в данную секунду, и вдруг голос автора начинает звучать в вашей голове. (Привет Вам!) Рост человеческих знаний и усиление наших способностей к выживанию, последовавшие за изобретением письменности, были необычайно велики. (Возросло также и чувство уверенности в своих силах: стало возможным освоить основы искусства и науки по книгам, не завися от счастливого стечения обстоятельств, при котором живущий по соседству мастер мог бы взять нас к себе в ученики.)</p>
<p>В заключение надо сказать, что изобретение письменности следует считать не только блестящим новшеством, но и бесценным благом для человечества. И если допустить, что мы проживем достаточно долго, чтобы мудро использовать их изобретения, те же слова я хотел бы сказать и о современных Тотах и Прометеях, которые сегодня создают компьютеры и программы, несущие в себе начала машинного разума. Ибо следующие структурные изменения человеческого разума произойдут, скорее всего, на пути сотрудничества между разумными людьми и разумными машинами.</p>
<empty-line/>
<p><strong>IX. ЗНАНИЕ - ВОТ НАША ЦЕЛЬ: ЗЕМНОЙ И ВНЕЗЕМНОЙ РАЗУМ</strong></p>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Беззвучные часы крадутся... </strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>У. </strong><strong>Шекспир. Король Ричард </strong><strong>III</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Вопрос вопросов для человечества, проблема, которую можно обнаружить за спиной всякой иной, но которая намного интереснее, чем любая из них, — это определение места человека в Природе и его отношения к Космосу. Откуда мы пришли, что за границы поставлены нашей власти над Природой и Природы над нами, к какой цели мы стремимся, — все это проблемы неувядающей свежести и неуменьшающегося интереса для каждого человеческого существа, рожденного на Земле.</strong></emphasis></p>
<p><emphasis><strong>Т. Г. Хаксли, 1863</strong></emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Итак, наконец я возвращаюсь к одному из вопросов, с которых начал, — к поиску внеземного разума. Высказываемое иногда предположение, что каналом межзвездной связи будет телепатия, представляется мне не более чем шуткой. Во всяком случае, нет ни малейшего свидетельства в пользу этого предположения, и мне не привелось встретить хотя бы самое скромное подтверждение тому, что телепатическая связь существует на нашей планете. Мы пока еще не способны совершить межзвездный космический полет, хотя более развитые цивилизации, может быть, готовы к нему. Несмотря на все разговоры о неопознанных летающих объектах и древних астронавтах, нет никаких серьезных подтверждений тому, что нас когда-либо посещали инопланетяне или что они и сейчас у нас в гостях.</p>
<p>Но остаются еще машины. Для связи с неземным разумом могут быть использованы свойства электромагнитного спектра, вероятнее всего, его радиодиапазона, или же гравитационные волны, нейтрино, а возможно, и тахионы (если они существуют), или какие-то новые физические явления, которые откроют через триста лет. Но каков бы ни был канал этой связи, он все равно потребует для своего функционирования машины, и, если можно опереться на наш опыт в радиоастрономии, это будут машины, управляемые совершенными компьютерами, по своим возможностям приближающимися к тому, что мы называем разумом. Невозможно невооруженным глазом просмотреть многодневные записи, полученные на 1 008 различных частотах, когда информация меняется каждые несколько секунд или еще чаще. Тут нужна возможность осуществлять автокорреляцию и необходимы большие электронные компьютеры. С таким положением вещей мы с Франком Дрейком столкнулись, когда проводили свои наблюдения в обсерватории Аресибо, и ситуация может только усложниться (то есть стать еще более зависимой от компьютеров), после того как в ближайшем будущем войдут в строй устройства для прослушивания космоса. Мы можем составить принимающую и передающую программы самой большой степени сложности. А если нам посчастливится, мы придумаем что-нибудь необыкновенно ясное и изящное. Но в поисках внеземного разума мы не сможем обойтись без замечательных возможностей машинного разума.</p>
<p>Число развитых цивилизаций в галактике Млечного Пути сегодня зависит от многих факторов, начиная с количества планет, вращающихся вокруг каждой звезды, и кончая наличием условий для возникновения на них жизни. Но если жизнь каким-то образом все-таки зародится в относительно благоприятном для этого окружении и в ее распоряжении окажутся миллиарды лет для эволюционного развития, то, как полагают многие из нас, в итоге появятся разумные существа. Путь эволюции, конечно, будет отличаться от того, что имел место на Земле. События, случившиеся у нас, включая вымирание динозавров и исчезновение плиоценовых и плейстоценовых лесов, вероятно, в точно такой же последовательности не произойдут нигде больше во всей Вселенной. Но должно существовать много функционально равнозначных путей с одинаковым конечным результатом. Весь известный нам ход эволюции, особенно данные, содержащиеся в ископаемых остатках черепов, свидетельствуют о тенденции в сторону увеличения разумности. В этом нет никакой загадки: умные организмы в большинстве своем лучше выживали и оставляли больше потомства, чем глупые. Детали, конечно, зависят от обстоятельств: как, например, могло случиться, что нечеловекообразные приматы, обладающие языком, были истреблены людьми, в то время как обезьяны с менее развитой системой общения остались без внимания наших предков. Но общая тенденция представляется совершенно очевидной и, видимо, характерна для эволюции разумной жизни, где бы она ни происходила. И лишь когда разумные существа овладевают техникой и приобретают возможность самоуничтожения своего вида, преимущества, даваемые разумом при естественном отборе, начинают казаться не столь безусловными.</p>
<p>А что, если мы получим послание иных миров? Есть ли какая-нибудь причина думать, что передавшие ее существа, которые развивались на протяжении миллиардов лет геологического времени в условиях, сильно отличающихся от наших, будут настолько похожи на нас, что их сообщение будет нами понято? Я думаю, ответ должен быть утвердительным. Цивилизация, передающая радиосообщение, должна как минимум знать, что такое радио. Частота, постоянная времени, ширина пропускания радиочастот будут общими у передающей и принимающей цивилизаций. Ситуация может слегка напоминать передачи любителей или плохих радиооператоров. Если не принимать в расчет какие-то чрезвычайные обстоятельства, радиолюбители ведут разговоры исключительно об устройстве своих аппаратов, ибо это вопрос, который, вне сомнения, представляет интерес для всех их.</p>
<p>На самом деле, я думаю, ситуация вселяет куда больше надежды. Мы знаем, что законы природы, во всяком случае многие из них, везде одинаковы. Спектроскопический анализ выявляет те же самые химические элементы, тс же самые общие для всех молекулы на других планетах, звездах и галактиках; и сам факт наличия одинаковых спектров доказывает, что везде действует одинаковый механизм, с помощью которого атомы и молекулы поглощают и излучают энергию. Можно наблюдать, как отдаленные галактики тяжеловесно движутся одна относительно другой в точном соответствии с теми же законами тяготения, которые определяют и вращение маленького искусственного спутника вокруг нашей бледно-голубой планеты. Законы гравитации, квантовой механики, основные положения физики и химии одинаковы везде.</p>
<p>Разумные организмы, развивающиеся в другом мире, могут быть непохожими на нас по биохимическому синтезу. Почти наверняка их приспособительные механизмы, от отдельных ферментов до систем внутренних органов, будут сильно отличаться от наших, ибо они были созданы для иного окружения в других мирах. Но над ними властвуют те же законы природы.</p>
<p>Законы падающих тел кажутся нам вполне простыми. Постоянно возрастающая из-за притяжения Земли скорость падающего тела увеличивается пропорционально времени падения, расстояние — пропорционально квадрату времени. Это очень простые уравнения. И по крайней мере со времен Галилея они известны всем. Тем не менее мы можем вообразить вселенную, в которой действуют куда более сложные законы природы. Но мы не живем в такой вселенной. Почему? Я думаю, потому что все организмы, которые воспринимали свое окружение как слишком сложное, вымерли. Те из наших предков, которые, живя на деревьях, имели трудности в расчете траектории перескакивания с ветки на ветку, не оставили большого потомства. Естественный отбор послужил своего рода фильтром разума, отбирая мозги и ум, хорошо осведомленные о законах природы. Этот резонанс между нашим мозгом и Вселенной, установленный естественным отбором, помогает понять недоумение, высказанное Эйнштейном: «Самое непостижимое свойство Вселенной — это то, что она постижима».</p>
<p>И если это так, то те же самые фильтрующие силы эволюции должны были действовать и в других мирах, где развивались разумные существа. Внеземной разум, среди предков которого не было ни летающих, ни живущих на деревьях существ, может и не разделять нашей страсти к космическим полетам. Но атмосферы всех планет относительно прозрачны в радио- и видимой частях спектра из-за квантового механизма наиболее распространенных в космосе атомов и молекул. Поэтому организмы во всей Вселенной должны быть чувствительными к оптическому и (или) радиоизлучениям, и после открытия физических законов идея использования электромагнитного излучения для межзвездного общения должна стать общекосмической — она должна возникнуть независимо в бесчисленных мирах нашей Галактики, как только там станет известна элементарная астрономия. Если нам посчастливится установить контакт с этими инопланетными существами, я думаю, что их биология, психология, социология и политика могут показаться нам чрезвычайно экзотическими и глубоко таинственными. Но я полагаю, что у нас не возникнет особых трудностей взаимопонимания в том, что касается простых аспектов астрономии, физики, химии и, вероятно, математики. Конечно, я не жду, что их мозги окажутся анатомически, физиологически и, быть может, даже химически близкими к нашим. Их мозг сформирован другой средой, он прошел другой эволюционный путь. Нам достаточно взглянуть на земных животных, наделенных существенно отличными от наших органами, чтобы увидеть, сколь многообразной может быть физиология мозга. Есть, например, африканская пресноводная рыба мармирида, которая часто живет в мутной воде, где трудно увидеть хищника, жертву или брачного партнера. У мармириды поэтому развился специальный орган, который создает электрическое поле и способен уловить изменение этого поля, вызванное любым существом, попавшим в него. Мозжечок этой рыбы покрывает всю заднюю часть ее мозга толстым слоем, напоминающим новую кору головного мозга млекопитающих. Мозг мармириды явным образом отличается от нашего, и тем не менее в глубоком биологическом смысле эта рыба ближе к нам, чем любое из разумных внеземных существ.</p>
<p>Мозг инопланетян, вероятно, будет иметь несколько или даже много различных надстроек, которые постепенно нарастали одна над другой в процессе эволюции, как это было и в нашем случае. Между этими компонентами может существовать некоторая напряженность во взаимодействии — так же, как она существует у нас, хотя признаком успешной, процветающей цивилизации может быть именно возможность достигнуть продолжительного мира между различными частями головного мозга. Инопланетяне почти наверняка значительно расширили свои внесоматические знания, используя для этого разумные машины. Но, думается, весьма вероятно, что в конце концов наш разум и наши машины и их разум и машины хорошо поймут друг друга.</p>
<p>Огромна практическая и философская польза, которую мы извлечем, получив достаточно емкое послание развитой цивилизации. Но то, насколько полно и быстро мы сможем воспользоваться этими дарами, будет зависеть от деталей текста, содержание которого трудно предугадать. Однако один вывод ясен: сообщение, полученное от развитой цивилизации, со всей очевидностью докажет, что такие развитые цивилизации существуют; что есть возможность избежать саморазрушения — угрозы, которая представляется такой реальной в наш современный век технической юности. Таким образом, получение звездного послания может послужить практической цели, оно явится тем, что в математике называется теоремой существования — в данном случае утверждением того, что развитая техника не мешает обществу жить и совершенствоваться. В поисках решения проблемы точное знание, что какое-то решение существует, представляется неоценимой помощью. Это лишь одна из многочисленных любопытных взаимосвязей между существованием разумной жизни на Земле и в других мирах.</p>
<p>Накопление все больших знаний и опыта — это, безусловно, единственный выход из ныне существующих трудностей и единственный путь в благополучное будущее человечества (а по сути, в любое будущее вообще). Но в жизни этой точкой зрения руководствуются далеко не всегда. Правительства часто теряют из виду разницу между долговременной и сиюминутной пользой. Между тем самые важные вещи произошли из, казалось бы, незначительных и не имеющих практической пользы научных находок. Например, радио сегодня — это не только основной канал, по которому идут поиски внеземного разума, но это также и средство, с помощью которого приходят ответы на сигналы бедствия, передаются новости, телефонные переговоры и развлекательные программы. А ведь радио появилось благодаря тому, что шотландский физик Джеймс Клерк Максвелл ввел в научный обиход термин «ток смещения». Его предположение о существовании тока смещения зиждилось на том, что решаемая им система дифференциальных уравнений с частными производными, известная ныне как уравнения Максвелла, с чисто эстетических позиций выглядела более привлекательной с этим током смещения, чем без него.</p>
<p>Мир устроен затейливо и изящно. Мы вырываем у природы ее тайны самыми разнообразными способами. Обществу, конечно, хотелось бы заранее предусмотреть, какие технические новинки или, другими словами, какие именно применения научных изысканий надо активно использовать и внедрять, а какие — нет. Но без финансирования собственно научных исследований, без поддержки естественного любопытства к познанию, наши возможности выбора научного направления становятся опасно ограниченными. Достаточно одному физику из тысячи обнаружить нечто похожее на ток смещения, чтобы сразу же многократно оправдались все затраты общества на работу остальных ученых из этой тысячи. Без мощной, продуманной и постоянной поддержки фундаментальных научных исследований мы попадем в положение тех, кто съедает зерно, отложенное для посева: утолив голод этой зимы, мы неизбежно потеряем последнюю надежду пережить следующую.</p>
<p>Во времена, некоторым образом похожие на наши, блаженный Августин, епископ Иппонийский, после похотливой и интеллектуально изобретательной младости удалился от мира чувства и ума и советовал другим: «Есть еще один вид искушения, еще более чреватый опасностью. Это болезнь любознательности... Именно она зовет нас попытаться приоткрыть завесу над тайнами природы, теми тайнами, которые находятся выше нашего понимания и не принесут нам ничего и которые человек не должен желать постичь... В этом необъятном лесу, наполненном западнями и опасностями, я подался назад и выкарабкался из терний. В самой гуще этих вещей, бесконечной чередой проходящих мимо меня каждый день, я никогда ничему не удивлялся и никогда не был захвачен истинным желанием понять их... Я более не мечтаю о звездах». Год смерти Августина, 430 год нашей эры, знаменует начало мрачного средневековья в Европе.</p>
<p>В последней главе «Восхождения Человека» Броновски признается, что он опечален, «неожиданно обнаружив, что на Западе человека окружает страшная нервозность и отход от знаний». Я думаю, он говорил здесь частично о слишком ограниченном понимании общественными и политическими кругами роли и ценности науки и техники, которые сформировали нашу жизнь и нашу культуру, а также о растущей популярности различных форм псевдонаук, знахарства, мистицизма и магии.</p>
<p>Сегодня на Западе (но не на Востоке) возродился интерес ко всякого рода смутным, смехотворным и зачастую откровенно нелепым верованиям, которые, если бы они были правильными, по крайней мере явились бы признаками более занятного устройства Вселенной, но которые, если они неправильны, говорят лишь о нашей умственной неопрятности, отсутствии твердых убеждений и трате человеческой энергии на вещи, едва ли способствующие нашему выживанию. К числу таких верований относятся: астрология (утверждающая, что звезды, находящиеся на расстоянии ста триллионов миль, которые восходят в момент моего рождения, полностью определяют мою судьбу); «тайна» Бермудского треугольника (согласно некоторым версиям состоящая в том, что в океане около Бермудских островов живет неопознанный летающий объект, который пожирает корабли и самолеты); все сообщения о летающих тарелках; вера в древних астронавтов; фотографии духов; пирамидология (включая идею о том, будто лезвие бритвы, помещенное в картонную пирамиду, становится острее, чем в такой же коробке в форме куба); сайентология; ауры и фотографии Кирлиан; эмоциональная жизнь и музыкальные вкусы комнатных растений; бескровная хирургия; идеи плоской и полой Земли; современные пророчества; перемещение ножей и вилок на расстоянии; астральные расчеты; предания об Атлантиде; спиритизм; вера в акт творения, то есть в то, что люди были созданы богом или богами, несмотря на все наше глубинное сходство с животными, будь это химия или физиология мозга. В некоторых из этих верований, быть может, и содержится зернышко истины, но сам факт их столь широкого распространения свидетельствует о недостатке культуры мышления, отсутствии критического начала, стремлении принимать желаемое за действительное. Вообще говоря, все эти, если можно так выразиться, лимбические и правополушарные верования, эти протоколы сновидений есть наши натуральные (вот уж подходящее слово!) человеческие реакции на сложность мира, в котором мы живем. Но это также и темные, оккультные верования, выраженные так, что их невозможно проверить, они неподвластны доводам разума. А ведь для того, чтобы проникнуть в светлое будущее, необходима деятельность всего неокортекса и, конечно, разум должен быть соединен с интуицией и с тем, что дает нам лимбическая система и Р-комплекс, но прежде всего — разум, то есть мужественное умение видеть мир таким, каков он есть на самом деле.</p>
<p>Разум развился на планете Земля лишь в последний день Космического календаря. Согласованная работа обоих полушарий головного мозга — это орудие, данное нам природой для борьбы за выживание. И мы вряд ли выживем, если не сумеем творчески и в полной мере использовать свой человеческий разум.</p>
<p>«Наша цивилизация — это цивилизация науки, — провозгласил Джекоб Броновски. — Это значит, что главное для нее — знания и их целостность. Наука, Science — это всего лишь латинское слово, означающее „знание"... Знание — вот наша судьба».</p>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>ПОСЛЕСЛОВИЕ</strong></p>
</title>
<empty-line/>
<p>Книга Карла Сагана — о том, что во все времена волновало и сейчас волнует людей. Ибо она пытается дать ответ на вопрос «Что есть человек?». В занимательной, популярной форме, не очень много греша против научной истины, Саган рассказывает о долгом и во многом еще загадочном пути, пройденном природой в процессе эволюции от простейших организмов до разумных существ. И наиболее важные вехи этого пути, отмечавшие поворотные пункты человеческой истории, сохранились в структуре нашего мозга. Он хранит в себе память о тех временах, когда хозяевами Земли были гигантские рептилии, когда наши далекие предки — млекопитающие должны были днем прятаться от этих страшилищ, неподвижно замирая в глубоком сне-обмороке, когда наши пращуры впервые научились делать орудия и в их головах впервые забрезжила мысль, облаченная в словесную форму.</p>
<p>В нашем мозге, как в коммунальной квартире, уживаются и Р-комплекс, доставшийся нам в наследство от рептилий, к лимбическая система птиц и высших млекопитающих, и новая кора, разделенная на два полушария, воспринимающие мир весьма отличным друг от друга образом. Автор книги ведет нас за кулисы театра, на сцене которого разыгрывается слаженный спектакль. И мы видим драматические ситуации, скрытые от зрителя, наблюдаем противоборство актеров, занятых в спектакле, и постигаем то, как, подчиняясь властным указаниям режиссера, это противоборство подавляется, страсти утихают и возникает то, что кажется нам проявлением нашего разума. Но когда режиссер не справляется со своими обязанностями, тогда наше поведение становится резко отличным от того, что принято считать нормой. В нас просыпаются дремлющие глубоко в подсознании комплексы рептилий. Мы вдруг становимся агрессивными. Или в нас актуализируются глубинные эмоциональные состояния — порождение лимбической системы. Волны страха или безотчетной радости захлестывают нас. И если наш рассудок не сделает определенных усилий, не подавит и не подчинит себе эти вырвавшиеся наружу порождения древних отделов мозга, то мы в своем поведении как бы возвращаемся назад по лестнице эволюции, становимся на время теми, чьи чувства и стремления нас переполняют.</p>
<p>В наших преданиях, мифах и легендах Карл Саган находит ассоциации, идущие от истоков человеческого существования. И, читая эти места книги, мы, может быть, впервые задумываемся о том, почему рептилии вызывают у нас страх и предубеждение, почему в своих мифах и сказках мы неизменно награждаем их злодейскими ролями. Герои волшебных сказок во всех уголках Земли, у всех народов борются с драконами и Змеями Горынычами, отважный Персей убивает ненасытную Медузу (какая богатая ассоциация с гипнотизирующим взглядом многих рептилий), коварный змей склоняет простодушного Адама и любопытную Еву к нарушению запретов Эдема. Нам становится вдруг понятным наш безотчетный страх перед рептилиями и тот отрицательный смысл, который скрывается для нас за выражениями типа: холодный взгляд, холодный ум или холодный отсвет. Холодная кровь рептилий кажется нам слишком чуждой.</p>
<p>В 1983 году издательство «Прогресс» выпустило в русском переводе книгу известного психолога из ГДР Фриедхарта Кликса. Она называется «Пробуждающееся мышление. У истоков человеческого интеллекта». В этой книге ставится тот же самый вопрос, что и в книге Карла Сагана: «Что есть человек и чем он отличается от остальных наиболее развитых представителей животного царства?» Но ответы на этот вопрос у Фриедхарта Кликса и Карла Сагана несколько различны. И это неудивительно. Ведь Карл Саган по профессии астрофизик, и вторжение в область психологии, как об этом говорится в начале его книги, волнует его самого. Ибо он выступает в ней лишь как представитель смежной науки. А Фриедхарт Клике сейчас один из крупнейших психологов мира, президент Всемирного объединения психологов. Но в своей книге он вынужден вторгаться в антропологию и биологию, которые тоже не являются его научными владениями. В книге Сагана чувствуется акцент в сторону биологических, по сути, объяснений того, как произошел переход к естественному человеческому интеллекту. Клике же в качестве таких объяснений выдвигает психологические и социальные причины, и в частности развитие общественного труда. Для нас вторая точка зрения более приемлема, хотя соображения и чисто биологического порядка, принадлежащие Сагану, вносят свою лепту в понимание этой чрезвычайно трудной и до конца не решенной проблемы.</p>
<p>Вообще Карл Саган очень четко придерживался той эволюционной теории, которая естественным отбором и фактором случайности объясняет все. В своей книге он пишет: «Красота и элегантность современных форм жизни обязана своим происхождением естественному отбору, в результате которого выживали и размножались те организмы, что случайно смогли приспособиться к своему окружению». Но, как известно, основной трудностью объяснения всего пути эволюции с подобной точки зрения является необъяснимость тенденции к усложнению организмов, целенаправленное движение в сторону цефализации, то есть увеличения объема мозга живых существ. Вирусы и бактерии, простейшие представители живого, демонстрируют удивительную способность к адаптации и выживанию. Зачем же природе нужно было совершать огромный путь эволюционного развития? Как бы отвечая на этот вопрос, Карл Саган пишет: «Весь известный нам ход эволюции, особенно данные, содержащиеся в ископаемых остатках черепов, свидетельствуют о тенденции в сторону увеличения разумности. В этом нет никакой загадки: умные организмы в большинстве своем лучше выживали и оставляли больше потомства, чем глупые». Однако есть некоторые основания думать, что такое объяснение тенденции биологической эволюции не является исчерпывающим.</p>
<p>Сейчас резко возрос интерес к тем теориям эволюции, которые, сохраняя основные положения естественного отбора Ч. Дарвина, стремятся объяснить целесообразность развития живых существ. Мы заново с огромным интересом знакомимся с удивительной теорией развития Земли и жизни на ней, неотделимой от развития всего космоса, развивавшейся замечательным ученым академиком В. И. Вернадским. Мы вновь обращаемся к наследию академика Л. С. Берга, пытавшегося разгадать причину цефализации живых организмов. Вспоминаем догадки В. А. Анри, который еще в 1917 году пытался объяснить целесообразность в живой природе законами накопления лучистой энергии в приповерхностном слое Земли.</p>
<p>И еще с двумя положениями автора данной книги хотелось бы поспорить. Карл Саган весьма критически относится к идее воспроизведения в искусственных системах процесса понимания текстов, написанных на естественном языке. Возникающие здесь трудности кажутся ему принципиальными и непреодолимыми. Иллюстрирует он это положение на примере программ машинного перевода с одного языка на другой.</p>
<p>В области работ по машинному переводу действительно был период неудач. Он был связан с попыткой преодолеть все трудности анализа текстов на естественном языке, оставаясь на уровне морфологии, лексики и синтаксиса. Но сейчас в различных странах мира, в том числе и в нашей стране, уже действует несколько опытных систем машинного перевода. Они используются для перевода научно-технических текстов и обеспечивают вполне приемлемый для специалистов перевод. А шутки типа, что, встретив предложение «Накося, выкуси!», компьютер воспринимает его смысл как предложение поесть после того, как закончится процесс косьбы, так и останутся лишь шутками.</p>
<p>И наконец, часть утверждений автора книги, касающихся левого полушария мозга, тоже нуждается в корректировке. Исследования в этой области развиваются столь стремительно, что почти невозможно успеть отразить на страницах книг уровень текущих знаний о функционировании левого и правого полушарий. По-видимому, сейчас наиболее правдоподобной представляется гипотеза о том, что правое полушарие оперирует с некоторыми нерасчлененными комплексами-образами, а левое — с вычлененными из них обедненными структурами, в которых в явной форме выделены те пли иные связи. Однако накоплено немало данных, свидетельствующих о том, что в правом полушарии есть средства моделирования работы левого полушария, и наоборот. Правда, эти средства моделирования не обеспечивают по сравнению с оригиналом такой же эффективности функционирования, но зато делают каждое полушарие вполне автономным и жизнеспособным. Кроме того, Карл Саган ничего не говорит о том, что, хотя у большинства людей в их поведении явно проявляется доминирование левого полушария, имеется меньшинство, для которых именно правополушарные механизмы оказываются более значимыми. А значит, в мышлении и поведении таких людей ярче проявляются творческие способности, связанные с установлением сложных ассоциативных связей, эмоционально окрашенных решений и такими видами деятельности, как живопись или поэзия. А если верить Уильяму Голдингу, написавшему повесть «Наследники», то именно так, в виде картин и образов, мыслили наши «двоюродные братья» неандертальцы.</p>
<p>Известный специалист в области математической логики С. Ю. Маслов в конце своей жизни написал работу, в которой высказал мысль, что доминирование левого или правого полушария различно в разные исторические эпохи. Как изменчивая мода постоянно возвращается на «круги своя», так и наши оценки окружающего и способы достижения своих целей то пронизываются «жаром холодных чисел», то «витают в облаках». С. Ю Маслов иллюстрировал это положение на изменениях в восприятии архитектуры, на смене архитектурных стилей, господствовавших в Европе. Он связывал строгие логичные каноны классицизма с левосторонними механизмами мышления, а буйство форм барокко — с правосторонними. Он сравнивал рационализм конструктивизма с причудливыми формами, порожденными в модерне. И, обращаясь к своей области знаний, к математике, обнаруживал удивительные периоды, когда математическое мышление демонстрировало такую же смену механизмов. Ту ведущую роль играли строгие логические рассуждения, в которых каждый шаг был строго обоснован, и математическая мысль восходила по ступеням познания, каждая из которых прочно опиралась на предшествующие. Но и в иные периоды возникало время интуиции, опережающих время гениальных догадок и эвристических рассуждений. Другими словами, С. Ю. Маслов предположил, что прямое движение от доминирования правосторонних механизмов у наших предков к доминированию левосторонних, возможно верное как тенденция, все время нарушается возвратом к уже пройденным этапам. И не этим ли объясняется загадка смены великолепных наскальных рисунков периода палеолита схематичными рисунками, характерными для неолита?</p>
<p>Но это только гипотеза, требующая тщательной и всесторонней проверки.</p>
<p>Заканчивая это послесловие, мне бы хотелось обратить внимание читателей на две недавно вышедшие книги, имеющие прямое отношение к проблемам, обсуждаемым Карлом Саганом. Первая из них: П.В. Симонов, П.М. Ершов. Темперамент. Характер. Личность. М., Наука, 1984 — содержит немало материала, касающегося нашей эмоциональной сферы, порожденной лимбической системой и другими отделами мозга. Вторая: В.С. Ротенберг, В.В. Аршавский. Поисковая активность и адаптация. М., Наука, 1984 — посвящена еще не решенным проблемам, связанным с правополушарными механизмами и феноменом сна. Эти книги, написанные на научно-популярном уровне, могли бы существенно дополнить то, что составляет содержание книги, которую вы уже прочитали.</p>
<p><emphasis><strong>Д. А. ПОСПЕЛОВ,</strong></emphasis></p>
<p><emphasis>заместитель председателя Научного совета по проблеме «Искусственный интеллект» Комитета системного анализа при Президиуме АН СССР, доктор технических наук, профессор</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>OCR – М. Климушкин, г. Иркутск, 2005 г.</p>
</section>
</body>
<body name="notes">
<title>
<p>Примечания</p>
</title>
<section id="n1">
<title>
<p>1</p>
</title>
<p><emphasis><strong>Джекоб Броновски</strong> — </emphasis>популяризатор науки и литературовед, поляк по происхождению. Учился в Кембридже, преподавал в университетах, читал курс лекций в Массачусетском технологическом институте. Из книг, обращенных к массовому читателю, наиболее известны «Наука и человеческие ценности», «Восхождение Человека» (по этой книге была сделана серия популярных телевизионных передач, о них и говорит К. Саган). — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n2">
<title>
<p>2</p>
</title>
<p>С далеких викторианских времен, с тех пор как шли знаменитые дебаты между епископом Уилберфорским и Томасом Хаксли, на идеи, высказанные Дарвином и Уоллесом, постоянно, хотя и безуспешно, обрушивался огненный вал возражений. Чаще всего их авторами были те, кто слепо придерживался умозрительных доктрин. Между тем эволюция — факт, с очевидностью демонстрируемый ископаемыми остатками и современной молекулярной биологией. Естественный отбор — удачная теория, способная объяснить этот факт. Весьма вежливый ответ на недавнюю критику естественного отбора, включая и такую оригинальную точку зрения, что теория эта — всего лишь тавтология («выживают те, кто способен выжить»), содержится в статье Стефана Джея Гулда «Этот взгляд на жизнь: несвоевременные похороны Дарвина», опубликованной в октябрьском номере журнала «Natural History» за 1976 год. Дарвин был, разумеется, человеком своего времени, склонный порой (как это видно по его замечанию относительно обитателей Огненной Земли, приведенному выше), проводя сравнение европейцев с другими народами, высказываться в пользу первых. На самом же деле человеческое общество в допромышленные времена намного больше напоминало сострадающих, общительных бушменов, охотников-собирателей, живших в пустыне Калахари, чем дикарей с Огненной Земли, которых Дарвин высмеивал, имея к тому некоторые основания. Но его прозрения — об эволюции, о естественном отборе как ее первопричине и о том, что все это имеет отношение к природе человека, — это вехи в истории познания человеком мира, особенно если принять во внимание то упорное сопротивление, которое встретили эти идеи в викторианской Англии и с которым, пусть в меньшей мере, они сталкиваются и ныне.</p>
</section>
<section id="n3">
<title>
<p>3</p>
</title>
<p>Проблема сознания не такая простая, как она представлена здесь, и имеет несколько аспектов. Один и них — самый существенный — заключается в том, что сознание, действительно будучи функцией сложно организованного мозга, вне социальной среды ни возникнуть, ни существовать, ни рассматриваться не может. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n4">
<title>
<p>4</p>
</title>
<p><emphasis><strong>Существует довольно убедительная точка зрения, что вирусы — это получившие самостоятельность органы бактерий. - </strong><strong>Прим. редакции.</strong></emphasis></p>
</section>
<section id="n5">
<title>
<p>5</p>
</title>
<p>Вообще говоря, впрямую из графика этого не следует. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n6">
<title>
<p>6</p>
</title>
<p>Они называются березовыми пяденицами. <emphasis>- Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n7">
<title>
<p>7</p>
</title>
<p>Темп мутаций до известной степени тоже регулируется естественным отбором, как в нашем примере с «молекулярными ножницами». Но, скорее всего, существует некоторый минимальный темп мутаций, способный, во-первых, обеспечить достаточное количество генетических экспериментов, которыми мог бы оперировать естественный отбор, а во-вторых, создать необходимое равновесие между мутациями, возникающими, скажем, благодаря космическим лучам, и возможностями внутриклеточных механизмов устранять полученные в результате этих мутаций повреждения.</p>
</section>
<section id="n8">
<title>
<p>8</p>
</title>
<p>Попробуйте перечитать этот абзац, заменив слово «крыса» словом «мышь», и вы увидите, что ваше сочувствие к оперированному и неправильно понятому животному вдруг возрастет; это прямой результат влияния, оказываемого мультипликационными фильмами на американцев. (Имеется в виду герой популярных американских мультфильмов Микки Маус, маленький симпатичный мышонок. — <emphasis>Перев.</emphasis>)</p>
</section>
<section id="n9">
<title>
<p>9</p>
</title>
<p>В специальной литературе такие представления называют холистическими или ноэтическими. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n10">
<title>
<p>10</p>
</title>
<p>Есть существенная разница между экспериментальным раздражением определенных зон мозга электрическим током и удалением или разрушением тех же зон. Раздражение может передаваться на другие зоны и включать, подобно рубильнику, сложные системы, функция которых значительно шире функции раздражаемого участка мозга. А повреждение той же самой зоны часто оказывается недостаточным для того, чтобы нарушить функцию всей этой многокомпонентной системы. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n11">
<title>
<p>11</p>
</title>
<p>Если брать в качестве критерия отношение массы мозга к массе тела, то акулы должны быть самыми умными изо всех рыб, что согласуется с занимаемой ими экологической нишей — хищники и должны быть сообразительнее, чем те, кто питается планктоном. Удивительно, насколько сходна эволюция акул с эволюцией высших наземных позвоночных и в том, что у них увеличено отношение массы мозга к массе тела, и в том, что у них развиты координирующие центры во всех трех главных частях мозга.</p>
</section>
<section id="n12">
<title>
<p>12</p>
</title>
<p>На плоскости в одну сторону горизонта — 180 градусов. Диаметр Луны таков, что она видна под углом 0,5 градуса. Я могу различать кое-какие ее детали, скажем, до двенадцати отдельных элементов. Отсюда следует, что разрешающая способность моего глаза составляет около 0,5 / 12 = 0,04 градуса. Все, что меньше этого, мой глаз уже не различает. Мой внутренний взор, так же как мой реальный глаз, имеет размеры примерно 2x2 градуса. Значит, в каждый момент я могу видеть крохотную квадратную картинку, содержащую (2 / 0,04)<sup>2</sup> = 2 500 элементов, похожих на отдельные точки фотографии, переданной по линиям связи. Чтобы определить все возможные оттенки серого цвета, а также всех иных цветов таких точек, требуется около 20 битов на каждый элемент картинки. Таким образом, для полного описания моей маленькой картинки понадобится 2 500 х 20, то есть около 50 000 битов в секунду. Для сравнения: фотокамеры совершающего посадку аппарата «Викинг», которые также обладают разрешающей способностью 0,04 градуса, имеют лишь 6 битов на каждый элемент картинки, чтобы описывать яркость, и могут передавать эту информацию по радиоканалам прямо на Землю со скоростью 500 битов в секунду. Нейроны мозга генерируют примерно 25 ватт энергии, чего едва достаточно, чтобы питать маленькую лампу накаливания. «Викинг» передает всю информацию и осуществляет иные свои функции, тратя на это около 50 ватт.</p>
</section>
<section id="n13">
<title>
<p>13</p>
</title>
<p>Однако «творческая роль» естественного отбора проявляется в преобразовании популяций, в результате которого и рождается новый вид. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n14">
<title>
<p>14</p>
</title>
<p>Вопрос о природе (сущности) человека может быть правильно понят лишь с учетом всего, что знает современная наука о человеке и как о живом существе, и как о субъекте общественно-исторической деятельности. Это один из основных вопросов философии. См.: <emphasis>Маркс К. </emphasis>и <emphasis>Энгельс Ф. </emphasis>Соч., т. 3; Проблема человека в современной философии. Сб. М., 1969; <emphasis>Мысливченко А. Г. </emphasis>Человек как предмет философского познания. М., 1972; Соотношение биологического и социального в человеке. Сб. М., 1975; <emphasis>Дубинин II. П. </emphasis>Что такое человек. М., 1983; <emphasis>Фролов И. Т. </emphasis>На пути к единой науке о человеке. — Природа, 1985, № 8; Послесловие Д. А. Поспелова к данной книге. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n15">
<title>
<p>15</p>
</title>
<p>Изложенная здесь концепция триединого мозга занимает в современной нейробиологии довольно скромное место и разделяется далеко не всеми учеными. Вместе с тем идея иерархической организации мозга имеет надежную научную основу. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n16">
<title>
<p>16</p>
</title>
<p>Это правило, касающееся различий в родительской заботе у млекопитающих и рептилий, не обходится без исключений. Заботливая мамаша нильская крокодилиха прячет в пасти своих только что вылупившихся крошек и переносит их в относительно безопасное место реки, а вот лев в Серенгети, как только достигает доминирующего положения, сразу же уничтожает всю наличную молодь. Но в целом млекопитающие проявляют куда большую заботу о своих детях, нежели рептилии. Не исключено, что это различие было еще более ярко выражено сто миллионов лет назад.</p>
</section>
<section id="n17">
<title>
<p>17</p>
</title>
<p>Головы и туловища членистоногих некоторое время могут отлично обходиться друг без друга. Самка богомола в ответ на серьезное ухаживание часто в буквальном смысле лишает своего поклонника головы. В человеческом обществе такое поведение считалось бы асоциальным, но у насекомых оно в порядке вещей. Удаление мозга снимает сексуальные запреты и побуждает то, что осталось от самца, к спариванию. После этого самка завершает торжество трапезой в одиночку.</p>
</section>
<section id="n18">
<title>
<p>18</p>
</title>
<p><emphasis>Поллианна — </emphasis>героиня одноименной повести Э. Портер, ее имя стало нарицательным, оно служит синонимом неисправимой оптимистки, глядящей на жизнь сквозь розовые очки. <emphasis>Кассандра — </emphasis>но греческой мифологии, дочь царя Трои Приама, прорицательница. Это она предостерегала царевича Париса от похищения Елены, жены царя Спарты Менелая, но по наущению Аполлона ее предостережениям не вняли, из-за чего и началась Троянская война. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n19">
<title>
<p>19</p>
</title>
<p>И в самом деле, есть немало медицинских данных, указывающих на связь между кровоснабжением и интеллектуальными способностями. Давно было известно, что пациенты, на несколько минут лишенные кислорода, испытывали иногда постоянные и серьезные умственные расстройства. Операции по удалению закупорки сонной артерии часто приносили неожиданную пользу: согласно одному исследованию, через шесть недель после такой операции коэффициент интеллектуальности пациента повысился в среднем на восемнадцать единиц, что представляет собой существенное улучшение. Обсуждался также вопрос о том, что умственное развитие младенцев улучшается при гипербарической оксигенизации, то есть когда их помещают в барокамеры с повышенным давлением кислорода.</p>
</section>
<section id="n20">
<title>
<p>20</p>
</title>
<p>Современная ракетная техника и космические исследования многим обязаны д-ру Роберту X. Годдарду, который долгими десятилетиями не покладая рук работал в одиночку и внес значительный вклад в развитие, по существу, всех областей современного ракетостроения. Обстоятельство, при котором у него пробудился интерес к этому предмету, поистине удивительно. Осенью 1899 года, будучи тогда студентом-второкурсником, Годдард вскарабкался на вишневое дерево и сидел там без какой-либо определенной цели, попросту глядя вниз на землю. И в этот миг его посетило прозрение: он увидел корабль, готовый доставить людей на Марс. Он решил посвятить свою жизнь этой задаче. Ровно через год он снова влез на дерево и с тех пор взял себе за правило каждый раз 19 октября обязательно вспоминать об этом событии в своей жизни. Интересно, случайно ли, что видение путешествий к иным планетам, давшее толчок нынешним космическим свершениям, явилось именно в ветвях деревьев?</p>
</section>
<section id="n21">
<title>
<p>21</p>
</title>
<p>Наказание, к которому Бог приговорил змея, состоит в том, что отныне он будет «ходить на чреве своем», и оно предполагает, что до этого момента у змея был иной способ передвижения, что, конечно, совершенно справедливо, поскольку предшественниками змей были четырехногие рептилии, напоминающие драконов. У многих видов змей до сих пор сохранились рудиментарные остатки конечностей их предков.</p>
</section>
<section id="n22">
<title>
<p>22</p>
</title>
<p><emphasis>Cherubim </emphasis>— это множественное число. (В английском переводе Библии так и есть, в русском переводе херувим всего один. — <emphasis>Перев.) </emphasis>Однако в Книге Бытия (гл. 3, стих 24) говорится об одном пламенном мече. Вероятно, поставки пламенных мечей были ограниченными.</p>
</section>
<section id="n23">
<title>
<p>23</p>
</title>
<p>На Западе. В других человеческих культурах есть, разумеется, много других мифов, обладающих глубиной и обостряющих интуицию.</p>
</section>
<section id="n24">
<title>
<p>24</p>
</title>
<p>Поднятая вверх правая рука с открытой ладонью иногда рассматривается как «универсальный» символ доброй воли. Поскольку во все времена человеческой истории оружие носили мужчины, жест этот должен был бы быть — и он на самом деле является таковым — чисто мужским приветствием. Поэтому в ряде других причин на пластинке, которую унес с собой космический корабль «Пионер 10», — первом созданном людьми предмете, покинувшем Солнечную систему, — были нарисованы обнаженные мужчина и женщина, причем мужчина с поднятой вверх правой рукой и открытой в приветствии ладонью (см. рис. 20). В своей книге "Космическая связь» я назвал человеческие фигурки на этой пластинке самой невразумительной частью нашего послания: я не уверен, что существа весьма отличной от нас биологической природы смогут понять значение этого жеста.</p>
</section>
<section id="n25">
<title>
<p>25</p>
</title>
<p>О том, как в процессе биологической и социальной эволюции формировался человеческий звуковой язык, можно прочитать в кн.: <emphasis>Панов Е.Н. </emphasis>Знаки, символы, языки. М., Знание. 1983. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n26">
<title>
<p>26</p>
</title>
<p>Более 183 сантиметров. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n27">
<title>
<p>27</p>
</title>
<p>Испытываемые нами трудности в понимании животных или в налаживании контакта с ними могут проистекать от нашего нежелания усвоить иные пути общения с миром. Например, дельфины и киты, которые воспринимают окружающую среду с помощью необычайно развитого механизма эхолокации, также общаются друг с другом, используя богатый набор щелкающих звуков, все попытки интерпретировать которые до сих пор не имели успеха. Сейчас проверяется одно остроумное предположение, согласно которому при общении между дельфинами используются те локационные сигналы, что обычно испускаются объектами, про которые идет разговор, но при этом сами «говорящие» их и воссоздают. Таким образом, дельфин не «произносит» слово «акула», а вместо этого издает серию щелчков, соответствующую тому спектру звуковых сигналов, что был бы получен, если бы его локатор был направлен на реальную акулу. Согласно этой гипотезе, основная форма общения между дельфинами — своего рода акустическое звукоподражание, создание звуковых образов, в данном случае акустической карикатуры на акулу. Нетрудно вообразить, как подобный язык движется от конкретных образов к абстрактным идеям, используя нечто похожее на звуковой ребус — аналогично тому, как появлялась человеческая письменность в Месопотамии и Египте. Впоследствии дельфины смогут также строить звуковые образы, пользуясь одним лишь своим воображением, а не прошлым опытом.</p>
</section>
<section id="n28">
<title>
<p>28</p>
</title>
<p><emphasis>Прометей, </emphasis>согласно греческой мифологии, дал людям огонь, научил их считать и писать. <emphasis>Тот — </emphasis>древнеегипетский бог, изобретатель письма, <emphasis>Оаннес — </emphasis>шумерский первочеловек. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n29">
<title>
<p>29</p>
</title>
<p>Электроэнцефалограф (ЭЭГ) был изобретен немецким физиологом Гансом Бергером для изучения электрической активности мозга. Люди обладают способностью произвольно включать или выключать тот или иной вид электрических волн мозга, например альфа-ритм. Правда, это требует определенной тренировки, но, пройдя ее, человек, подключенный к электроэнцефалографу, который, в свою очередь, соединен с радиопередатчиком, может в принципе посылать достаточно сложные послания, пользуясь своеобразной азбукой Морзе, где вместо точек или тире будут определенные длительности включения альфа-волн мозга. Человеку понадобится лишь научиться соответствующим образом управлять своими мыслями, и вполне вероятно, что метод этот найдет себе практическое применение — например, чтобы наладить общение с больными, перенесшими тяжелый приступ и потому полностью лишенными всяческой двигательной активности. Исторически в электроэнцефалографии сон без сновидения называется «медленноволновым сном», а сон со сновидениями — «парадоксальным сном».</p>
</section>
<section id="n30">
<title>
<p>30</p>
</title>
<p>В СССР равняется 50 герцам. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n31">
<title>
<p>31</p>
</title>
<p>Роберт Баккер, палеонтолог из Гарвардского университета, полагает, что, во всяком случае, некоторые из динозавров были теплокровными. Но даже и они, скорее всего, не были так нечувствительны к дневному изменению температуры, как млекопитающие, и выходили «на люди» лишь по ночам.</p>
</section>
<section id="n32">
<title>
<p>32</p>
</title>
<p>Действительно, птицы, почти наверное, — главные из ныне живущих на Земле наследников динозавров.</p>
</section>
<section id="n33">
<title>
<p>33</p>
</title>
<p>Естественно, что эпитет «приспособительными» будет иметь подобный смысл лишь в том случае, если его правомочность станет доказанной. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n34">
<title>
<p>34</p>
</title>
<p>На Больших Зондских островах — точнее, на Яве — в 1891 году Е. Дюбуа впервые нашел останки Человека прямоходящего с объемом мозга около 1 000 кубических сантиметров.</p>
</section>
<section id="n35">
<title>
<p>35</p>
</title>
<p>Любопытно отметить, что первый целый череп пекинского человека <emphasis>- </emphasis>Человека прямоходящего, чья жизнь, очевидно, была связана с использованием огня, — был найден в конце 1929 года в Китае, в месте, носящем название «Гора Драконов».</p>
</section>
<section id="n36">
<title>
<p>36</p>
</title>
<p>Эта часть книги была уже написана, когда я обнаружил сходную идею у Дарвина: «Не следует ли нам предположить, что смутные, но весьма реальные страхи детей, совершенно не зависящие от имеющегося у них опыта, унаследованы от боязни вполне реальных опасностей и опасностей мнимых, существовавших в полном предрассудков сознании древнего дикаря? Это вполне согласуется с тем, что нам известно о преобразовании ранее хорошо развитых черт, которые появляются на ранних этапах жизни, а затем исчезают», как жаберные щели в эмбрионе человека.</p>
</section>
<section id="n37">
<title>
<p>37</p>
</title>
<p>Dement -   по-английски означает «сходить с ума», «помешаться», «потерять рассудок». — Перев.</p>
</section>
<section id="n38">
<title>
<p>38</p>
</title>
<p>По современным представлениям, парадоксальный сон со сновидениями необходим для усвоения сложной и эмоционально значимой информации. Поэтому парадоксальный сон лучше представлен у животных с высоко развитой ЦНС, в жизни которых такого рода информация играет важную поведенческую роль. Есть данные о том, что быстрый сон нужен для восстановления поисковой активности, которая обеспечивает адаптацию животных с высокоорганизованной ЦНС к среде, к ее изменяющимся условиям. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n39">
<title>
<p>39</p>
</title>
<p>Младенцы могут и не видеть снов, парадоксальный сон на ранних этапах онтогенеза может служить для развития нервных связей между различными отделами мозга. — <emphasis>Прим. редакции</emphasis></p>
</section>
<section id="n40">
<title>
<p>40</p>
</title>
<p>Здесь (как, впрочем, и вообще по всей книге) автор недостаточно учитывает, что с развитием центральной нервной системы и возникновением ее более высокоорганизованных структур (неокортекса) функции ее более древних отделов не остаются полностью неизменными, а перестраиваются в том же направлении. Поэтому нельзя проводить полную аналогию между, скажем, сексуальной потребностью и определяемым ею поведением человека и сексуальной потребностью и соответствующим ей поведением, например, кошки, поскольку человек обладает самосознанием и контролирует свое поведение социальными мотивами. - <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n41">
<title>
<p>41</p>
</title>
<p>Перевод с греческого. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n42">
<title>
<p>42</p>
</title>
<p>В оригинале слово hatband (шляпная лента), обе части которого (hat — шляпа, band — лента) имеют самостоятельное значение. - <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n43">
<title>
<p>43</p>
</title>
<p>Часто пишется о том, что употребление марихуаны обостряет наше восприятие и улучшает способности к музыке, танцу, живописи, распознаванию образов и знаков и к несловесному общению. Но, насколько мне известно, нет сведений о том, что употребление ее повышает нашу способность читать и понимать работы Людвига Витгенштейна или Иммануила Канта, рассчитывать напряжения, действующие в конструкциях мостов, или выполнять преобразования Лапласа. Более того, люди с трудом могут связно изложить свои мысли. Не происходит ли дело таким образом, что ханнабинол (действующее начало марихуаны) ничего не обостряет и ничего не улучшает, а попросту подавляет деятельность левого полушария и тем самым позволяет звездам выйти на небосвод. Подобное состояние может также оказаться причиной медитаций, свойственных приверженцам многих восточных религий.</p>
</section>
<section id="n44">
<title>
<p>44</p>
</title>
<p>Мне хотелось бы знать, имеет ли какое-либо значение тот факт, что по-латыни, в германских и славянских языках, например, пишут слева направо, а в семитских языках, наоборот, справа налево. Древние греки писали бустрофедоном («как пашут на быках»), то есть слева направо на одной строке, справа налево — на следующей.</p>
</section>
<section id="n45">
<title>
<p>45</p>
</title>
<p>Совершенно иные обстоятельства вскрываются при изучении другой словесной оппозиции — «черного» и «белого». Несмотря на фразы типа «столь различные, как черное и белое», характерные для английского языка, оба слова имеют одно и то же происхождение. «Черное» восходит к англо-саксонскому «blаесе», а «белое» — к англо-саксонскому «blac», которое все еще входит в активный фонд английского языка в виде родственных слов «blanch», «blank», «bleak» и французского в виде слова «blanc». И «черное» и «белое» имеют одно общее отличительное свойство — отсутствие цвета. Использование одного слова для двух столь разных понятий поражает меня как человека, весьма чувствительного к лексике времен короля Артура.</p>
</section>
<section id="n46">
<title>
<p>46</p>
</title>
<p>Одно из возможных объяснений, основанных на самых последних данных науки, заключается в том, что у левшей менее четко выражена специализация полушарий мозга, чем у правшей. — <emphasis>Прим. редакции.</emphasis></p>
</section>
<section id="n47">
<title>
<p>47</p>
</title>
<p>Единственные левши среди американских президентов были, насколько известно, Гарри Трумен и Джеральд Форд. Я не знаю, согласуется или не согласуется это с предполагаемой (слабой) взаимосвязью между предпочтительным владением той или иной рукой и функциями обоих полушарий коры головного мозга. Леонардо да Винчи мог бы послужить блестящим примером левши творческого гения.</p>
</section>
<section id="n48">
<title>
<p>48</p>
</title>
<p>Или движения вниз, как, например, при ходе лифта вниз загорается красная лампочка. Наши предки, жившие на деревьях, обязаны были очень внимательно относиться к понятию «вниз».</p>
</section>
<section id="n49">
<title>
<p>49</p>
</title>
<p>В защиту пигмеев, быть может, мне следует заметить, что мой друг, проживший среди них некоторое время, рассказывал, как пигмеи готовят себя к выслеживанию зверей и охоте на них, что требует терпения и выдержки, недоступных для любого существа, развитого более, чем дракон Комодо. Чтобы суметь вынести подобное напряжение, пигмеи опьяняют себя марихуаной. Марихуана, говорил мой друг, это единственное растение, которое культивируют пигмеи. Было бы в высшей степени забавно, если бы вдруг выяснилось, что возделывание марихуаны исторически предшествовало земледелию вообще, а затем привело к созданию цивилизации. Опьяненного марихуаной пигмея, застывшего с поднятым над головой копьем для ловли рыбы, усердно копируют вдымину пьяные солдаты, которые каждый День благодарения терроризируют американские пригороды, шатаясь по прилегающим к ним рощам. (Марихуана - не растение, а наркотик, добываемый из определенного вида растений. — <emphasis>Перев.)</emphasis></p>
</section>
<section id="n50">
<title>
<p>50</p>
</title>
<p>«Out of sight, out of mind» — английская поговорка, примерно соответствующая нашей «С глаз долой — из сердца вон». Однако первая часть английской поговорки может быть переведена как «исчезнувший из виду, вне видимости», а вторая — как «лишенный разума». Отсюда и буквальный перевод, данный машиной, <emphasis>— </emphasis>«Invisible idiot», то есть «невидимый идиот». — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n51">
<title>
<p>51</p>
</title>
<p>Таково было положение в конце семидесятых годов. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n52">
<title>
<p>52</p>
</title>
<p><emphasis>Интерактивная программа </emphasis>— это программа, работающая в режиме диалога с человеком. — <emphasis>Перев.</emphasis></p>
</section>
<section id="n53">
<title>
<p>53</p>
</title>
<p>Согласно римскому историку Тациту, египтяне передали свое знание алфавита финикийцам, «которые, владычествуя над морями, перенесли его в Грецию и пользовались славой открывателей того, что они всего лишь заимствовали». Согласно легенде, алфавит появился в Греции вместе с Кадмием, властителем Тира, который искал свою сестру Европу, похищенную на остров Крит Зевсом, владыкой над богами, принявшим временно облик быка. Чтобы защитить Европу от тех, кто попытался бы вновь похитить ее и вернуть в Финикию, Зевс распорядился, чтобы был изготовлен бронзовый робот, который, лязгая на ходу, расхаживал по Криту, поворачивая вспять или попросту топя все приближающиеся к острову суда. Кадмий, однако, находился совсем в другом месте — он безуспешно разыскивал свою сестру в Греции, а в это время дракон проглотил всех его людей. Впоследствии Кадмий убил дракона и в соответствии с инструкциями, полученными от богини Афины, посеял зубы дракона вдоль борозд вспаханного поля. Каждый зуб превратился в воина, и Кадмий вместе со своими людьми основал Фивы, первый цивилизованный греческий город с тем же названием, что и одна из двух столиц Древнего Египта. Любопытно обнаруживать в одной легенде рассказ об изобретении письменности, основании греческой цивилизации, первое из известных упоминание об искусственном интеллекте и о нескончаемой войне между людьми и драконами.</p>
</section>
</body>
<binary id="img_0.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_1.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_2.jpeg" content-type="image/jpeg">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=
</binary>
<binary id="img_3.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_4.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_5.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_6.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_7.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_8.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_9.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_10.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_11.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_12.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_13.jpeg" content-type="image/jpeg">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=
</binary>
<binary id="img_14.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_15.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_16.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_17.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_18.jpeg" content-type="image/jpeg">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=
</binary>
<binary id="img_19.jpeg" content-type="image/jpeg">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</binary>
</FictionBook>
