Современные дискуссии о природе сознания часто оказываются в тупике между двумя противоположными подходами. Один из них – это функционализм вычислений, который утверждает, что мышление можно полностью описать как абстрактную обработку информации. Согласно этому взгляду, если система обладает правильной функциональной организацией, она должна порождать сознание, независимо от физического субстрата. Другой подход – биологический натурализм – утверждает обратное: сознание неотделимо от уникальных особенностей живых мозгов и тел, поскольку биология не просто контейнер для познания, а его неотъемлемая часть. Оба взгляда содержат ценные идеи, но их противостояние указывает на отсутствие важного элемента в текущем понимании.
Учёные предлагают новый подход, который они назвали биологическим вычислительством. Это название призвано не только привлечь внимание, но и заострить дискуссию. Основной аргумент заключается в том, что стандартная вычислительная концепция, возможно, не соответствует тому, как на самом деле работает мозг. Долгое время было принято представлять разум как программное обеспечение, работающее на нейронном оборудовании, где мозг «вычисляет» примерно так же, как обычный компьютер. Однако настоящие мозги не являются машинами фон Неймана, и такое сравнение приводит к шатким метафорам и уязвимым объяснениям. Чтобы серьёзно понять, как именно мозг производит вычисления и что потребуется для создания разума на других субстратах, необходимо расширить определение самого понятия «вычисление».
Биологические вычисления, как их описывают исследователи, обладают тремя ключевыми особенностями. Во-первых, они гибридны. Это означает, что в них смешиваются дискретные события с непрерывной динамикой. Нейроны генерируют импульсы, синапсы высвобождают нейромедиаторы, а сети переходят из одного состояния в другое как череда событий. В то же время эти события разворачиваются в постоянно меняющихся физических условиях – электрических полях, химических градиентах, ионной диффузии и изменяющейся во времени проводимости. Мозг не является ни чисто цифровой, ни просто аналоговой машиной. Он работает как многоуровневая система, где непрерывные процессы влияют на дискретные события, а дискретные события, в свою очередь, изменяют непрерывный фон, создавая постоянно действующую обратную связь.
Во-вторых, биологические вычисления неразделимы по масштабу. В традиционных вычислениях часто можно чётко отделить программное обеспечение от аппаратного, или «функциональный уровень» от «уровня реализации». В мозге такое разделение невозможно. Нет чёткой границы, где можно было бы указать на один алгоритм и отдельный физический механизм. Причинно-следственные связи охватывают множество масштабов одновременно – от ионных каналов до дендритов, от нейронных цепей до динамики всего мозга. Эти уровни не ведут себя как независимые модули, расположенные слоями. В биологических системах изменение «реализации» меняет и «вычисление», поскольку эти два аспекта тесно переплетены.
В-третьих, биологические вычисления метаболически обусловлены. Мозг функционирует в условиях строгих энергетических ограничений, и эти ограничения формируют его структуру и функции на всех уровнях. Это не просто техническая деталь. Энергетические ограничения влияют на то, что мозг способен представлять, как он учится, какие паттерны остаются стабильными, а также как координируется и маршрутизируется информация. С этой точки зрения, тесная взаимосвязь между уровнями не является случайной сложностью. Это стратегия энергетической оптимизации, которая поддерживает надёжный и гибкий интеллект в условиях серьёзных метаболических ограничений.
В совокупности эти три особенности приводят к выводу, который может показаться непривычным для тех, кто привык к классическим представлениям о вычислениях. Вычисление в мозге – это не абстрактная манипуляция символами. Оно не сводится к перемещению представлений по формальным правилам, где физическая среда рассматривается как «просто реализация». В биологических вычислениях алгоритм и есть субстрат. Физическая организация не просто обеспечивает вычисления – она и составляет их суть. Мозги не просто выполняют программу. Они представляют собой особый физический процесс, который вычисляет, разворачиваясь во времени.
Этот взгляд также выявляет ограничения в том, как часто описывают современный искусственный интеллект. Даже мощные системы в основном симулируют функции. Они изучают отображения от входов к выходам, иногда с впечатляющей обобщающей способностью, но вычисления по-прежнему остаются цифровой процедурой, выполняемой на оборудовании, созданном для совершенно иного стиля вычислений. Мозги, напротив, осуществляют вычисления в физическом времени. Непрерывные поля, потоки ионов, дендритная интеграция, локальная осцилляторная связь и возникающие электромагнитные взаимодействия не являются просто биологическими «деталями», которые можно игнорировать при извлечении абстрактного алгоритма. С точки зрения исследователей, это вычислительные примитивы системы. Именно они обеспечивают интеграцию в реальном времени, устойчивость и адаптивное управление.
Это не означает, что сознание каким-то образом ограничено углеродной формой жизни. Не утверждается, что это «биология или ничего». Утверждение учёных более узкое и практичное. Если сознание – или подобное разуму познание – зависит от такого рода вычислений, то для него может потребоваться вычислительная организация, подобная биологической, даже если она будет построена на новых субстратах. Ключевой вопрос не в том, является ли субстрат буквально биологическим, а в том, реализует ли система соответствующий тип гибридных, неразделимых по масштабу и метаболически (или, в более общем смысле, энергетически) обусловленных вычислений.
Такой подход переосмысливает цель для всех, кто пытается создать синтетический разум. Если вычисления мозга нельзя отделить от того, как они физически реализованы, то простое масштабирование цифрового ИИ может оказаться недостаточным. Это не потому, что цифровые системы не могут стать более совершенными, а потому, что возможности – лишь часть этой головоломки. Глубинный риск состоит в том, что, улучшая алгоритмы и оставляя при этом неизменной базовую вычислительную онтологию, мы можем оптимизировать не то, что нужно. Биологическое вычислительство предполагает, что для создания действительно подобных разуму систем могут потребоваться новые типы физических машин, чьи вычисления организованы не как программное обеспечение на аппаратном обеспечении, а распределены по уровням, динамически связаны и формируются ограничениями физики реального времени и энергии.
Если мы хотим получить нечто вроде синтетического сознания, центральный вопрос может быть не «Какой алгоритм нам следует запустить?», а «Какого рода физическая система должна существовать, чтобы этот алгоритм был неотделим от своей собственной динамики?» Какие особенности необходимы, включая гибридные взаимодействия событий и полей, многомасштабную связь без чётких интерфейсов и энергетические ограничения, формирующие логический вывод и обучение, чтобы вычисление было не абстрактным описанием, наложенным сверху, а внутренним свойством самой системы? Именно к такому сдвигу призывает биологическое вычислительство. Оно переносит задачу с поиска нужной «программы» на поиск нужного «вида вычислительной материи».
