Нашему мозгу нравится всё классифицировать и упрощать: в прошлой статье я рассмотрел то, почему это так. И, конечно, наиболее привлекательны самые простые из классификаций - бинарные деления. Плохое или хорошее, темное или светлое, живое и неживое. В некоторых случаях такие деления весьма практичны, прежде всего потому, что позволяют экономить на расчётах, быстрее принимать решения и оставлять ресурсы на действия.
Однако, подобное мышление имеет и очевидные минусы в виде грубости обобщений и соответственно низкой точности принимаемых решений. Особенно критично это в вопросах работы со сложными системами, имеющими большое количество вариабельных параметров. Например, с людьми, чьё поведение кажется порой набором хаотических действий. Но, зная наше стремление мозга к порядку, мы должны понимать, что в этом хаосе обязана быть своя логика. Сейчас мы постараемся разобраться понять, какая именно. А для этого мы вынуждены снова обратиться к архитектуре нашего внутреннего компьютера.
Ключевая рабочая единица мозга как органа, координирующего всё наше тело, - нейрон. Каждый нейрон представляет собой клетку с некоторым числом отростков, одна часть которых принимает входящие сигналы, а другая передаёт выходящий сигнал другим клеткам. Подробнее можно прочитать об этом здесь, а для наиболее любопытных товарищей здесь есть более подробное описание.
Нас в данном случае волнует уникальная особенность нейронов: возбуждение по закону "всё или ничего". Если суммарный эффект входящих сигналов (вклад отдельного сигнала при этом может быть и положительным, и отрицательным) больше определенного значения, порога, то запускается передача к другим клеткам. В противном случае сигнал не идёт. Это буквально бинарная логика: 1 или 0. Точно так же как в обычных компьютерах.
Это свойство нейронов намного старше не только человека, но и всех позвоночных животных: нервные клетки появились очень давно и наблюдаются даже у самых примитивных организмов: медуз и кораллов. Почему же это так сложилось?
Исторически нейроны нужны для активации мышечных клеток, которые умеют принимать на вход их сигнал, а затем выдавать сокращение. Роль мышц связана с изменением формы и положения тела, а зачастую важно совершить это изменение быстро. Для этого нужно, чтобы несколько мышечных волокон синхронно или почти синхронно сократились: решение нужно принимать быстро. Безусловные рефлексы прекрасно иллюстрируют работу древнейших механизмов: от чувствительных окончаний приходит сигнал, который через второй нейрон передаётся прямо на мышечные волокна и происходит сокращение. Стремление принимать решения быстро эволюционно оправдано: тот, кто реагирует медленно, погибает от хищников или других внешних угроз.
Итак, теперь мы понимаем, как и почему работают нейроны. Что это значит? Значит, что в конечном счёте наше решение по любому вопросу можно записать в виде ряда нулей и единиц, то есть счётного количества бинарных решений. Как бы не была сложна архитектура мозга, он в конечном счёте выбирает между положительным и отрицательным ответом на любой вопрос.
Как же эта топорная логика сочетается с наблюдаемой гибкостью человеческих решений? Очень просто: за счёт количества единиц и нулей, а также их динамики, мы можем осуществлять невообразимое число уникальных комбинаций из элементарных действий, даже если они будут в чём-то похожи друг на друга.
Кроме того, нейросети, из которых состоит наш мозг целиком и полностью, способны обучаться, то есть менять значение вкладов входящих сигналов и подстраиваться под ситуацию. В результате в очень похожих ситуациях, если они разделены во времени, человек может принять кардинально противоположные решения.
И всё же, каждое элементарное решение, каким бы ситуативным оно не было, всегда будет бинарным. Это невозможно исправить: на уровне нейронов мы мыслим в единицах и нулях, а потому других возможностей просто нет. И это понимание даёт нам очень важный вывод: бинарная классификация поведения(!) человека (внимательный или невнимательный, уверенный или неуверенный) может являться не только "глюком" нашего восприятия из-за излишней тяги к упрощению, но и следствием архитектуры нашего мозга. Поведение человека в каждый отдельный момент времени - не бесконечно узкая полоса из непрерывного спектра, а один из очень большого, но конечного числа возможных вариантов.
Более того, учитывая стремление нашего мозга к простоте и экономии на расчётах, мы можем выделить ключевые параметры человеческого мышления, зная которые мы можем в значительной мере предугадать поведение человека в разных ситуациях, даже не зная всех деталей. В статистике существует метод главных компонент, который позволяет значительно упрощать любые модели, анализируя самые разные данные. Подобным упрощением займёмся и мы, основываясь на уже существующих психологических классификациях, но попытаемся относиться к ним как к параметрам стратегии по умолчанию, речь о которой пойдет в следующей статье.
