Итак, каким образом наш мозг «понимает» мир? Как я уже рассказывал в других своих книгах — в частности в «Мозге и бизнесе», а также «Факт-картах для бизнеса», — мозг занимается тем, что постоянно создаёт модели реальности.
Звучит красиво. Сразу представляется некий Великий Архитектор, который, обозревая пространство бытия, чертит прекрасную карту мироздания. Но ситуация, к сожалению, куда более прозаична, а реальность мышления выглядит вовсе не такой завораживающей.
Действительно, «понимание» — это не какое-то мистическое проникновение интуиции в суть вещей. Нечто кажется нам «понятным», если у нас закончились вопросы, сформировалось некое мнение, а не потому, что мы действительно разобрались в теме.
Звучит, возможно, несколько разочаровывающе, но это так.
Если наша способность к пониманию чего бы то ни было и нужна была эволюции, то только для того, чтобы дать нам ощущение определённости, необходимое для достижения нами тех или иных, опять-таки, эволюционно значимых целей.
Когда вы в первый раз перевозите своего домашнего питомца из квартиры в загородный дом, он будет находиться в очевидном стрессе и первым делом примется изучать местность — то есть будет создавать модель реальности, в которой он оказался.
Как только ему эта местность становится понятной (модель создана), ваш любимец успокоится и вернётся к своим привычным заботам. Познал ли он таким образом «суть вещей»? Сильно сомневаюсь.
Человеку, конечно, приходится ориентироваться не только «на местности», но и в социальном окружении, в разных областях знаний и жизненных ситуациях. Но это, по сути, всегда модель некой «местности», пусть и абстрактной, которая даёт нам ощущение её понятности.
В общем, принцип достаточно прост: мозг занимается моделированием реальности, с которой имеет дело. Проблема в том, что он моделирует не реальность как таковую, а исходя из собственных потребностей. Мозг собаки создаёт одну модель вашего загородного имения, а ваш мозг — совершенно другую модель этого же имения.
Впрочем, это не единственная проблема «понимания».
Три главных проблемы мышления
В современной философии есть знаменитая, я бы даже сказал, «модная» проблема, получившая название «трудная проблема сознания». Суть её в том, чтобы объяснить, каким образом такая физическая система, как мозг, способна производить субъективный опыт.
Считается, что описать сознание, структурировать его, понять во времени — это легко, а вот переход от нейронов к субъективному опыту — трудно. На термине «трудная проблема сознания» философ Дэвид Чалмерс даже сделал себе имя.
Впрочем, благодаря его оппоненту Дэниелу Деннету, выяснилось, что «трудная» проблема решается куда проще, чем все остальные. А вот с мышлением всё не так просто, как кажется.
Обнаруживаются по крайней мере три причины, почему наша способность к эффективному мышлению вызывает, так скажем, обоснованные сомнения.
Первая проблема мышления — «желание очевидности».
По ту сторону наших восприятий и чувств находится фактическая реальность, о которой мы имеем лишь частичную, разрозненную информацию. И эти частичность и разрозненность данных создаёт эффект неопределённости, неясности. Для психики состояние неприятное, зачастую даже невыносимое.
Поэтому, моделируя реальность, мы в ущерб объективности пытаемся всеми правдами и неправдами как можно быстрее собрать имеющиеся у нас данные о реальности хоть в сколько-нибудь непротиворечивый образ.
Мы жаждем этой «ясности» всеми силами — лишь бы не чувствовать себя тревожно и глупо. То есть буквально на подсознательном уровне нами движет вовсе не стремление к истине, а внутренний страх неопределённости.
Мы готовы на любые подтасовки, только бы как-то согласовать поступившую к нам информацию, чтобы можно было спокойно выдохнуть и сказать: «А, ну всё ясно-понятно!»
Ну и здесь же, конечно, следует добавить, что наш мозг весьма прожорлив, а поэтому эволюция привыкла на его работе экономить. Поэтому если в рамках нашей интеллектуальной деятельности он может где-то срезать углы, спрямить, упростить, то, поверьте, он сделает это без какой бы то ни было «любви к истине».
Вторая проблема мышления — «несовпадение с реальностью».
Думаю, что всякому, кто сталкивался с большими данными (Big Data), хорошо известно, что результативность работы искусственных нейронных сетей обеспечивается не столько виртуозностью самих алгоритмов, сколько полнотой имеющихся у вас данных и качеством их организации (разметки).