Супермозг человечества
Шрифт:
Таким образом, в этой гипотезе Гамильтона неявно предполагается, что «альтруист» имеет возможность достаточно точно определять как вероятности рисков, так и родственный состав опекаемых.
Другими словами, чтобы адекватно реагировать на ситуацию, «альтруист» должен иметь гораздо больше информации, чем это требуется в классической версии естественного отбора, Но зато при этом появляется возможность включить «альтруистическое» поведение в общую схему естественного отбора.
Однако более подробный анализ показывает, что «генная гипотеза» вовсе не «закрывает» проблему «альтруизма», т. е. таких действий особи, которые идут на пользу популяции, но вредят лично ей.
Дело в том, что в большинстве случаев совершенно непонятно, как
Иногда высказываются предположения, что некоторые средние оценки типичных ситуаций могут храниться на инстинктивном уровне. Но очевидно, что в этом случае ошибки в оценках ситуаций могут быть очень большими. И степени родства опекаемых и уровни рисков, которые сохраняются на инстинктивном уровне, будут неизбежно сильно отличаться от величин, реализуемых в каждом конкретном случае. Эти неизбежные ошибки в оценках ситуации могут полностью дезориентировать «альтруиста».
Видно, что отклонения даже в одном предустановленном параметре существенно искажают поведение альтруиста и снижают эффективность его жертвования. На самом же деле достаточно большие ошибки будут возникать при определении не только степеней родства, но также и уровней рисков. Как показывает вероятностный анализ, при определенном уровне ошибок в оценке степеней родства и уровней риска, решение принимаемое «альтруистом» будет практически не связано с реальной действительностью. При вполне реальном уровне ошибок «генная гипотеза» перестает работать, и линию поведения можно выбирать вместо оценок по (1) любым случайным образом, например, просто бросанием монеты. И результаты будут сходными, потому что ошибки данных, необходимых альтруисту для оценки, слишком велики для обоснованного выбора. Другими словами, при превышении некоторого достаточно низкого уровня ошибок определения родства и рисков, который, безусловно, превышается в реальной жизни, решение, принимаемое «альтруистом», не будет связано с жизненной ситуацией, а будет определяться «информационным шумом», который создают эти ошибки*.
Вышеприведенный анализ заставляет сомневаться в достаточности одной гипотезы Гамильтона для объяснения «альтруистического» поведения. Сама гипотеза очень важна и перспективна, т. к. снимает противоречие между дарвиновской схемой естественного отбора и многочисленными фактами альтруистического поведения в живой природе. Но она одна не снимает всей проблемы «альтруистического поведения» — не менее важной проблемой становятся источники получения достаточно надежной информации, по которой можно принять решение о целесообразности «альтруистического поступка». Без указания этих источников «генная гипотеза» уже ничего объяснить не может, и ее принятие просто «меняет неизвестные» и вместо вопроса — «Как выживают альтруисты?» возникает вопрос — «Откуда альтруист получает информацию о целесообразности альтруистического поступка?» И остается нерешенным главный вопрос, частью которого является проблема «альтруистического» поведения — как популяция управляет поведением своих отдельных членов.
*) Здесь необходимо отметить, что в некоторых специальных случаях выполнение условия (1) заведомо гарантировано, и «альтруистическое поведение» хорошо объясняется «генной гипотезой». Такая ситуация, например, типична для поведения муравьев. Генетическая структура муравьиной семьи характерна тем, что все муравьи-работники связаны тесным родством и при любом, даже очень малом, снижении рисков для многих тысяч родственников оправдана любая степень риска «альтруиста».
Отметим здесь, что одним из достоинств гипотезы «распределенного мозга» является то, что она, как будет показано ниже, просто объясняет феномен «альтруистического поведения».
Что дает популяции распределенный мозг?
Трудности в объяснении связи «особь — популяция» отпадают, если принять концепцию «распределенного мозга», то есть предположить, что по аналогии с муравейником, сообщества животных также могут быть «коллективным субъектом», сегменты общего мозга которого распределены между всеми членами сообщества. И так же, как у коллективных насекомых, здесь каждая особь имеет свой набор «трудовых макроопераций», которые, однако, настолько сложнее и обширнее, чем у муравья, что создают иллюзию независимости этой особи от сообщества.
Структура сообщества с «распределенным мозгом» хорошо вписывается в особенности борьбы за существование. Супермозг не имеет тех ограничений по мощности, которые возникают, если, в соответствии с традиционной точкой зрения, задачи выживания популяции решаются каждой особью самостоятельно. Весь комплекс задач, связанных с поведением популяции как целого в этом случае решается уже не на базе весьма ограниченных возможностей особи, а совокупными интеллектуальными усилиями всех членов популяции. Так как супермозг оперирует с информацией, получаемой от всех членов популяции, то ему известно как состояние популяции в целом, так и состояние окружающей среды. Поэтому он может, обладая достаточно полной информацией, эффективно решать сложные задачи взаимодействия популяции со средой. Кроме того, частные интересы отдельных особей и их стремление к самосохранению находятся на периферии его внимания и не мешают решению основных задач, направленных на выживание популяции как целого. Все это позволяет ему более правильно управлять поведением отдельных особей и улучшать качество прогноза ситуации, повышая тем самым конкурентоспособность популяции в целом.
Высокая же надежность «распределенного мозга» обеспечивается многократным резервированием, программными средствами самовосстановления и повышением «надежности» особей — носителей особо важных сегментов супермозга. В целом это приводит к тому, что «интеллектуальный опыт» популяции сохраняется и возрастает, несмотря на гибель ее отдельных членов. В модели же сообщества без коллективного мозга этот «опыт» распределяется по множеству отдельных членов популяции, и гибель каждой особи приводит к уменьшению общего «интеллектуального багажа».
Наличие «распределенного мозга» существенно упрощает образование полезных для особи инстинктов, а в некоторых случаях, вообще, бывает единственным объяснением механизма его образования и проявления. Так, эта гипотеза просто объясняет, например: «…невероятно утонченный инстинкт размножения у бабочки юкка. Цветы растения юкка раскрываются только на одну ночь. Бабочка берет пыльцу из одного цветка и делает из нее маленький шарик, затем она садится на второй цветок, раскрывает его пестик, откладывает свои яйца между тычинками и затем вводит шарик в воронкообразное отверстие пестика. Эту сложную операцию бабочка проделывает всего один раз в своей жизни. Такие случаи трудно объяснить при помощи гипотезы о возникновении инстинкта за счет заучивания и тренировки» [10].
Такого рода явления, а подобных примеров можно привести много, приходится объяснять интуицией, понятием, которое до настоящего времени не имеет сколько-нибудь надежного физического истолкования. Так, например, К. Юнг вслед за А. Бергсоном [11] пишет: «Интуиция — это бессознательный процесс, результат которого представляет собой вторжение бессознательного содержимого — внезапной идеи или предчувствия — в сознание».
Естественно, что при таких определениях интуиции никакого физического источника «бессознательного содержимого» не указывается. И, вообще, в рамках принятого в современной науке подхода его указать затруднительно. С точки же зрения гипотезы «распределенного мозга» задача решается просто — «бессознательное…., внезапно вторгающееся в сознание» это просто информация, передаваемая от супермозга «собственному сегменту».