Дела компьютерные

Мы с Мэриан уехали в 1969 году из Беркли со смешанными чувствами. Он остался в моей памяти волшебным пристанищем, временем мечты и прошедшей юности, умных и дружелюбных коллег, в основном ясного солнечного неба, но иногда – прохладной дымки, окутывавшей Золотые Ворота, бодрящего сосново-эвкалиптового аромата и “детей-цветов”, искренне, хотя и наивно, веривших в славные либеральные ценности.

Мы упаковали и отправили в Англию немногочисленные пожитки из нашей квартиры в Беркли и поехали через весь континент в Нью-Йорк на своем “форде-универсале” “Фалкэн”, толстым слоем покрытом антивоенными лозунгами и наклейками, агитирующими голосовать за Юджина Маккарти. Мы продали эту машину на пристани, о чем заранее договорились (как то ни удивительно, покупатель, тоже неспешно, как это принято в Беркли, добиравшийся в Нью-Йорк своим ходом, явился на встречу вовремя), сели на лайнер “Франция” и отплыли в Саутгемптон, готовясь к возвращению в Оксфорд, где оставались многие наши старые друзья и куда недавно прибыл Колин Бир. Однако Колин, ко всеобщему разочарованию, предпочитал проводить время в Новом колледже и почти не появлялся на отделении. Он проработал в новой должности всего год. Дэнни Лерман (тот самый Дэниэл Лерман, чья теоретическая критика этологии оказала такое существенное влияние на мою диссертацию) предусмотрительно никому не стал отдавать насовсем ставку Колина в Ратгерском университете, и, когда стало ясно, что для жены Колина, которая занималась средневековым французским и была в Америке профессором, не найдется аналогичной должности в Оксфорде, Колин решил вернуться на прежнюю работу. Должность лектора по этологии вновь оказалась вакантной, многострадальный Новый колледж вновь согласился связать с этой должностью стипендию, и Нико вновь посоветовал мне предложить свою кандидатуру. Вновь собеседование со мной и немногими другими кандидатами проводили две комиссии: одна от университета, под председательством “смешливого” Джона Прингла, а другая от Нового колледжа, под председательством его действительно смешливого и до невозможности доброжелательного ректора – сэра Уильяма Хейтера, бывшего британского посла в СССР.

На сей раз я очень хотел получить эту работу, и я ее получил. Мы с Мэриан узнали об этом после томительного ожидания, сидя с друзьями в индийском ресторане в Оксфорде. Внезапно мы услышали звук подъехавшего мотороллера, после чего в ресторан ворвался Майк Каллен, направил на меня, не говоря ни слова, указательные пальцы обеих рук и исчез так же быстро, как появился. Должность лектора досталась мне. Теперь мне кажется, что по-хорошему я не должен был ее получить, учитывая, что моим главным соперником был блистательный Хуан Делиус, хотя мне хотелось бы думать, что я совершенствовался на этой работе и в итоге стал достойным ее. Хуан, мой дорогой друг и наставник, был необычайно умным, знающим и веселым немцем с аргентинскими корнями. Однажды он так объяснил мне суть аргентинского юмора: “Аргентинцам нравятся грубые шутки, но, когда кто-то поскальзывается на банановой кожуре, это по-настоящему смешно только в том случае, если он сломает ногу”. Доска объявлений в доме номер 13 по Бевингтон-роуд нередко была украшена замечательными записками, составленными на той неповторимой разновидности английского, которой пользовался Хуан: “Какой негодяй укрыл мои отверстия?” (“Кто взял мой шаблон для черчения кругов разного диаметра?”)

Жизнь преподавателя – стипендиата оксфордского колледжа во многих отношениях сказочна. Я получил кабинет в потрясающем средневековом здании из оолитового известняка, окруженном славящимися своей красотой садами, деньги на книги, жилищную субсидию и бесплатное питание (но не бесплатное вино – вопреки слухам, распускаемым завистниками) в интересной и приятной компании ведущих специалистов по всевозможным предметам, кроме моего собственного. Ведущих специалистов по моему собственному предмету, в свою очередь, хватало на отделении зоологии, где я и проводил б?льшую часть времени.

Я познакомился со странным миром разговоров за преподавательским высоким столом. После ужина иногда приносили “Книгу для записей пари в профессорской” – чтобы зафиксировать какой-либо новый спор или просмотреть старые записи, сделанные в том же манерном стиле, в каком велись сами застольные разговоры. Вот несколько отрывков из этой книги, начатой еще в двадцатых годах, когда самым заядлым спорщиком был блистательный и эксцентричный математик Годфри Гарольд Харди, чье чувство юмора, вызывающее в памяти произведения Льюиса Кэрролла, судя по всему, было заразительным и передавалось его коллегам:

(7 февр. 1923 г.) Заместитель директора спорит с проф. Харди на все свое состояние до самой смерти против полпенни, что завтра взойдет солнце.

(6.8.27) Проф. Харди спорит с м-ром Вудвардом на 10 000 против 1 монетами по полпенни, что он (проф. Харди) не будет следующим президентом Магдален-колледжа, и м-р Вудвард спорит с проф. Харди на 1 против 5000, что он (м-р Вудвард) не будет следующим президентом Магдален-колледжа.

(февр. 1927) Профессор Харди спорит с м-ром Кридом на 2/6[100] против 1/6, что новая редакция “Книги богослужения” будет провальной. Рассудят в случае надобности м-р Смит, м-р Кассон и м-р Вудвард.

Меня забавляет, что предметом пари могло стать столь очевидно оценочное суждение. Неудивительно, что людей, которых назначили рассудить при необходимости спор, было нечетное число.

Еще в одном пари даже размер ставки оставлен неопределенным:

(2 дек. 1923) Профессор Тернер спорит с экономом профессорской на большую сумму, что хорошо будет иметь в профессорской экземпляр алфавитного железнодорожного справочника (лондонского). (Выиграл проф. Тернер, А. Г. С.)

(15 февр. 1927 г.) М-р Кокс спорит с проф. Харди на 10/– против 1/-, что преп. каноник Кокс (Фред) не будет следующим епископом Ньясаленда.

Мне безумно нравится взятое в скобки имя Фред. К сожалению, результат этого пари не был записан. Интересно было бы узнать, возглавил ли “епископ Фред” епархию страны, где я жил в детстве. Гугл не помог мне найти ответ на этот вопрос, но позволил узнать, что в XIX веке одним из епископов Ньясаленда был Чарльз Алан Смитис, который вполне мог состоять в родстве с семью поколениями моих предков Смитисов – приходских священников.

(11 марта 1927 г.) М-р Йорк спорит с м-ром Коксом на 2/6, что в Евангелии от св. Матфея нет стиха, буквальное толкование которого оправдывало бы или поощряло самокастрацию. (Выиграл м-р Кокс.)

(26 октября 1970) Проф. сэр А. Айер спорит с м-ром Кристиансеном, что наш капеллан не сможет, если не предупредить его заранее, воспроизвести 12 из 39 молитв “Книги общественного богослужения”. Ставка – бутылка кларета.

(24 нояб. 1985) Капеллан спорит с д-ром Ридли на бутылку кларета, что на ужине по случаю визита епископа Лондонского д-р Беннетт будет в пасторском воротнике. (Выиграл капеллан.)

(4 августа 1993 г.) М-р Докинз спорит с м-ром Рейном на 1 фунт стерлингов, что Бертран Рассел был женат на леди Оттолайн Моррелл. Рассудит мадемуазель Брюно. (Проиграл и заплатил Докинз, 20 лет спустя.)

Такие пари, как последнее, более невозможны, потому что справки о любом подобном факте можно моментально навести с помощью смартфона, не вставая со своего кресла в профессорской. Но даже тогда едва ли нужно было назначать человека, чтобы рассудить спор о таком вполне конкретном факте.

Но вернемся в семидесятый, когда мне было 29 и я лишь недавно прибыл обратно в Оксфорд. Поющий “Эллиотт” к тому времени уже отправился туда, куда уходят все создания из кремния, но закон Мура и исследовательский грант, которым меня годом раньше заманили в Оксфорд, дали мне возможность обзавестись “собственным” компьютером, PDP-8, превосходившим “Эллиотт” по всем параметрам, кроме размеров и цены. Также в соответствии с законом Мура (который уже хорошо выполнялся в те времена) возможности того компьютера были намного меньше, а размеры намного больше, чем у современного ноутбука. Кроме того, как то ни смешно, к нему прилагался журнал учета, в который нужно было записывать время каждого включения (чего я и не думал делать). Этот компьютер был для меня радостью, гордостью и ценным источником данных. Я был единственным программистом в нашей группе на Бевингтон-роуд, что отнимало у меня немало времени, но теперь, когда я мог по-настоящему отдаться своей компьютерной зависимости, мне больше не приходилось делать это по ночам, как было во время моего постыдного романа с “Эллиоттом”.

До этого я пользовался языками только высокого уровня – простыми в обращении, которые компьютер переводит на свой собственный бинарный машинный язык. Но теперь, чтобы использовать PDP-8 как орудие исследований, от меня требовалось овладеть его двенадцатибитным машинным языком, и я увлеченно погрузился в его изучение. Первым проектом, для которого я написал программу в машинном коде, было создание “орг?на Докинза” – устройства для регистрации поведения животных, аналогичного “системе получия данных” Джорджа Барлоу, но во много раз более дешевого. Идея была в том, чтобы сделать клавиатуру, которой наблюдатель сможет пользоваться в полевых условиях, нажимая на клавиши, соответствующие различным действиям наблюдаемого животного. Каждое такое нажатие будет записываться на магнитофонной ленте, с которой компьютер впоследствии автоматически считает информацию о точном времени каждого действия.

Моя клавиатура была не чем иным, как самодельным электронным органом, все клавиши которого играли разные ноты (слышные только магнитофону). Сделать эту часть системы было довольно просто. В ящик помещался простой двухтранзисторный генератор импульсов, частота которых регулировалась сопротивлением. Каждая клавиша была связана со своей катушкой сопротивления и поэтому генерировала звук своей высоты. Наблюдатель мог брать этот орган с собой в поле и наблюдать за поведением животных, подобно специалисту по анализу рабочего времени, нажимая ту или иную клавишу в зависимости от наблюдаемой формы поведения. Получаемая в итоге магнитофонная запись последовательности нот будет записью изменений поведения животного во времени. Человек с хорошим музыкальным слухом, прослушивая такую запись, в принципе мог бы улавливать, какая именно клавиша была нажата в каждый конкретный момент, но от этого было бы мало пользы. Вместо такого человека с хорошим слухом мне хотелось использовать компьютер. Это можно было сделать с помощью электронного приспособления, включающего ряд настроенных на определенную частоту детекторов, но такое приспособление было бы и сложным в изготовлении, и дорогостоящим. Нельзя ли было добиться того же исключительно с помощью компьютерной программы?

Я обсуждал эту проблему со своим тогдашним компьютерным гуру Роджером Эбботтом, способным инженером (а также, кстати, органистом), работавшим по большому исследовательскому гранту у профессора Прингла, и Роджер предложил остроумное решение. Каждой ноте соответствует определенная длина звуковой волны. Компьютеры работают (и работали, даже в те времена) настолько быстро, что за время, проходящее между гребнями звуковых волн, могут выполняться сотни циклов программы. Роджер предложил мне написать в машинном коде программу, которая позволит регистрировать продолжительность таких промежутков, то есть будет работать подобно секундомеру, подсчитывая, сколько циклов программы успевает пройти за время от одного до другого гребня волны (среднее значение величины, обратной этому показателю, будет соответствовать частоте – высоте звука). Как только звук данной высоты смолкает (когда со времени предыдущего пика проходит больше определенного периода времени), компьютер может заметить время этого события, а затем ждать, когда раздастся следующая нота. Иными словами, такие циклы можно использовать не только для распознавания высоты ноты, но также, в намного большем временн?м масштабе, для измерения продолжительности звучания каждой ноты и промежутков между ними.

После того как эта основа была готова, мне оставалось только потрудиться над написанием и отладкой удобной в использовании программы. На это ушло довольно много времени, но в итоге мне удалось добиться успеха. Орган Докинза неплохо показал себя в работе. Каждый сеанс его использования начинался с воспроизведения записанной на магнитофонную ленту гаммы – всех нот, издаваемых органом, проигранных в порядке возрастания высоты. С помощью этой гаммы осуществлялась калибровка программы – “обучение” компьютера набору нот, которые ему предстояло распознавать. После калибровки (завершаемой нажатием клавиши, соответствующей первой ноте гаммы) на той же магнитофонной ленте записывалась последовательность нот, соответствующая действиям животного, за которым велись наблюдения. Система калибровки была хороша тем, что не требовала точной настройки органа: для регистрации поведения животного можно было использовать любой набор нот, достаточно сильно отличающихся друг от друга, потому что компьютер быстро “научался” их распознавать.

Итак, когда исследователь приносил из полей магнитофонную запись и проигрывал ее компьютеру, тот точно узнавал, что и когда делало животное, за которым велись наблюдения. В основе программы лежал цикл, занимающий определенное время, но программа также включала в себя существенное количество кода, позволяющего выбивать на перфоленте названия всех наблюдаемых форм поведения и точных сроков, в которые каждая из них наблюдалась.

Я опубликовал об органе Докинза статью[101] и сделал свою программу доступной бесплатно для всех желающих. В течение следующих нескольких лет органами Докинза пользовались многие мои коллеги из оксфордской группы исследований поведения животных, а также некоторые этологи из других стран, в частности из университета Британской Колумбии.

Моя зависимость от программирования в машинном коде прогрессировала и зашла довольно далеко. Я даже разработал свой собственный язык BEVPAL и написал руководство для программирования на нем, оказавшееся практически бесполезным, потому что этим языком не пользовался никто, кроме меня и (недолго) Майка Каллена. Именно такую зависимость, как та, что выработалась у меня, хорошо высмеял Дуглас Адамс. Предметом его сатиры был программист, которому нужно было решить конкретную задачу X. Он мог за пять минут написать программу, которая позволила бы найти решение данной задачи и перейти к следующему делу. Но вместо этого он потратил не один день и не одну неделю на написание более общей программы, которую мог бы использовать кто угодно для решения любой задачи того же типа. В подобной работе привлекает вовсе не возможность найти решение конкретной задачи, а именно сила обобщения и то удовлетворение, которое приносит создание красивой и удобной программы, доступной для всех предполагаемых (и, весьма вероятно, несуществующих) пользователей. Один из симптомов подобной компьютерной зависимости выражается в том, что всякий раз, когда страдающий ею программист решает ту или иную частную задачу и заставляет компьютер проделать очередной цикл вычислений, ему хочется выбежать на улицу и зазвать к себе первого попавшегося прохожего, чтобы показать ему, как красиво этот цикл работает.

Примерно в то же самое время группа исследователей поведения животных покинула небольшую пристройку на Бевингтон-роуд с ее плодотворной атмосферой товарищества и переехала в свежепостроенный корпус зоологии и психологии – жуткое сооружение на Саут-Паркс-роуд, похожее на военный корабль. Это здание в то время неофициально называли “крейсер ‘Прингл’” в честь амбициозного профессора, убедившего администрацию университета его построить, но не сумевшего уговорить ее сделать новый корпус похожим на карандаш небоскребом, который возвышался бы над воспетыми Мэтью Арнольдом “дремлющими шпилями” и катастрофически испортил облик Оксфорда. Я не уверен, что поступил правильно, приняв участие в успешной кампании по официальному переименованию “крейсера” в корпус имени Тинбергена, потому что, по мнению многих, это самое уродливое здание во всем Оксфорде. О многом говорит уже тот факт, что оно получило архитектурную премию Железобетонного общества.

Примерно тогда же я опубликовал небольшую заметку в журнале “Нейчур”[102]. Каждый день у нас в мозгу умирают сотни тысяч нервных клеток, и уже в 29 лет меня это расстраивало. Мой одержимый дарвинизмом разум искал утешения в мысли о том, что если смерть этих клеток неслучайна, то их кажущееся массовое истребление может быть даже конструктивным, а не чисто деструктивным процессом:

Когда скульптор превращает однородную глыбу мрамора в сложную статую, он отсекает, а не добавляет материал. Электронное устройство, обрабатывающее данные, скорее всего, будет состоять из соединенных сложным образом компонентов, и его дальнейшее усложнение может быть вызвано увеличением числа связей между ними. Вместе с тем такое устройство вполне реально соорудить, начав с огромного числа связей, даже случайных, систему которых впоследствии можно сделать более осмысленной, избирательно перерезая лишние провода.

‹…›

Выдвинутая здесь теория может на первый взгляд показаться неправдоподобной. Но если задуматься, ее кажущаяся неправдоподобность связана прежде всего с той невероятной аксиомой, на которой она зиждется, а именно с представлением о том, что число нервных клеток ежедневно и с большой скоростью сокращается. Но поскольку эта аксиома, какой бы невероятной она ни была, есть твердо установленный факт, данная теория не добавляет к тому, что нам известно, ничего неожиданного и – даже напротив – предполагает, что процесс гибели нервных клеток не так расточителен, как может показаться. Весь вопрос в том, случайна ли гибель нейронов или избирательна и обеспечивает ли сохранение информации.

Эта заметка была для меня лишь единичным отступлением от моих основных занятий. Пожалуй, она представляет некоторый интерес как ранний пример теории вошедшего впоследствии в моду так называемого апоптоза.  [103] (сам термин был предложен год спустя, так что я его, разумеется, не использовал).

Мэриан вскоре получила свою докторскую степень, и мы с ней начали работу над совместным проектом, выросшим из многочисленных разговоров (взаимных консультаций) времен нашей жизни в Беркли. Мы запланировали исследование, призванное проиллюстрировать одну из фундаментальных концепций этологической школы исследований поведения животных – концепцию фиксированных последовательностей действий – и внести в нее ясность.

Лоренц, Тинберген и их последователи считали, что поведение животных во многом состоит из последовательностей небольших программ – фиксированных последовательностей действий (ФПД), напоминающих работу заводных игрушек. Считалось, что каждая ФПД так же постоянна, как любая анатомическая структура, например ключица или левая почка. Разница между ними лишь в том, что почка или ключица вещественны и занимают место в пространстве, а ФПД существует во времени: ее нельзя взять в руки и положить в ящик, можно лишь наблюдать за ее ходом. В качестве одного из общеизвестных примеров ФПД можно назвать движения морды собаки, зарывающей кость. Собака совершает точно такие же движения и тогда, когда кость лежит на ковре, где нет земли, в которую ее можно зарыть. Собака при этом действительно похожа на очаровательную заводную игрушку, хотя направление ее движений может в какой-то степени меняться в зависимости от положения кости.

У любого животного имеется определенный набор ФПД. Похожий принцип лежит в основе устройства куклы, которую заводят, потянув за шнурок, после чего она говорит одну из фраз, случайным образом выбираемых из некоего ограниченного репертуара. Когда фраза выбрана, кукла проговаривает ее до конца и не переключается посреди нее на какую-либо другую. Выбор конкретной фразы из дюжины возможных непредсказуем, но, когда он сделан, дальнейшее развитие событий вполне предсказуемо. Так представляли себе работу ФПД и мы с Мэриан, будучи этологами тинбергеновской школы. Но так ли это на самом деле? На этот вопрос нам и хотелось ответить – точнее, нам хотелось переформулировать его таким образом, чтобы на него можно было дать однозначный ответ.

Теоретически непрерывный ход поведения любого животного может быть записан как последовательность мышечных сокращений. Но если теория ФПД верна, то действия животного должны быть настолько предсказуемы, что запись всех сокращений мышц (если это вообще возможно) оказалась бы трудоемкой и напрасной. Вместо этого можно просто записать все ФПД, тогда последовательность ФПД (исходя из утрированной версии данной теории) и будет полным описанием поведения животного.

Но так должно быть лишь в том случае, если ФПД действительно аналогичны органам или костям, – иными словами, если каждая такая последовательность действий совершается полностью, не прерываясь на середине и не смешиваясь ни с какой другой последовательностью. Нам с Мэриан хотелось найти способ оценить, в какой степени это положение теории ФПД верно. Темы наших диссертаций были по-своему связаны с принятием решений, и для нас казалось естественным перевести проблему ФПД на язык принятия решений. Говоря этим языком, животное принимает решение запустить ту или иную ФПД, но после запуска каждая ФПД осуществляется до конца, и во время ее осуществления никакие решения уже не принимаются. По завершении ФПД в поведении животного наступает период неопределенности, продолжающийся до принятия нового решения запустить (и завершить) ту или иную ФПД.

Мы решили изучить это явление на конкретном примере поведения цыплят, когда они пьют воду, и надеялись, что этот случай окажется репрезентативным[104]. Птицы (за исключением голубей, которые просто всасывают воду) пьют, совершая последовательность действий, напоминающую изящное глиссандо и создающую отчетливое субъективное впечатление, что ее запускает конкретное решение, после которого она всегда осуществляется от начала до конца. Но можно ли было подтвердить это субъективное впечатление достоверными данными?

Мы снимали пьющих цыплят на кинопленку в профиль, а затем анализировали их поведение кадр за кадром, чтобы разобраться, можно ли установить “структуру принятия решений” такого поведения. Мы измеряли координаты положения головы на каждом кадре и вводили их в компьютер. Идея была в том, чтобы установить степень предсказуемости каждого следующего кадра, исходя из положения головы на предыдущих кадрах.

На следующей странице показаны графики изменений высоты глаза у одного и того же цыпленка во время трех последовательностей действий, которые он совершал, когда пил воду. Все три графика наложены друг на друга так, чтобы на них совпадал момент соприкосновения клюва с водой (ноль на оси времени). Если посмотреть на эти графики, складывается ощущение, что с этого момента (и даже незадолго до него) поведение цыпленка стереотипно и предсказуемо, но более ранний этап движения головы вниз варьирует сильнее и зависит от принимаемых решений, позволяющих цыпленку приостановить движение и даже (как мы показали в другой серии экспериментов) отказаться от питья воды.

Но как можно количественно оценить эту предсказуемость? Один из способов сделать это изображен на графике на следующей странице. На нем тоже представлена последовательность действий цыпленка, пьющего воду, но от каждой точки, отражающей положение глаза на каждом кадре, отходят стрелки, длины которых пропорциональны вероятности (рассчитанной по данным о многих цыплятах, много раз пивших воду) того, что на следующем кадре высота глаза будет меньше, больше или такой же.

Из графика видно, что во время движения головы цыпленка вверх, когда он дает воде стекать ему в горло, велика вероятность того, что это плавное движение вверх продолжится и далее. Цыпленок в данном случае осуществляет решение выполнить соответствующую ФПД, во время выполнения которой никакие другие решения не принимаются. Но во время движения головы вниз дальнейшее поведение цыпленка прогнозировать сложнее. На каждом следующем кадре, сделанном в ходе такого движения, высота глаза может уменьшиться, а может и остаться прежней, и существует даже некоторая вероятность, что она увеличится, то есть что цыпленок откажется от намерения пить воду.

Можно ли рассчитать на основе таких стрелок некий индекс неопределенности (степени зависимости от принимаемых цыпленком решений)? Тот индекс, который мы в итоге выбрали, был взят из теории информации, разработанной в сороковых годах XX века изобретательным американским инженером Клодом Шенноном. Количество информации в том или ином сообщении можно образно определить как “степень удивительности”. Эта степень представляет собой удобную в использовании противоположность степени прогнозируемости и может быть проиллюстрирована двумя классическими примерами: утверждением “В Англии идет дождь” (количество информации маленькое, потому что в этом нет ничего удивительного) и утверждением “В пустыне Сахара идет дождь” (количество информации большое, потому что сообщается нечто удивительное). Для удобства расчетов Шеннон предложил использовать коэффициент, измеряемый в битах (bit – сокращение от binary digit, “двоичная цифра”) и определяемый как сумма логарифмов (по основанию 2) априорных вероятностей всего, что до получения сообщения вызывало сомнения. Количество информации в сообщении о результате подбрасывания монетки составляет один бит, потому что априорная неопределенность составляет ? (оба альтернативных результата, “орел” или “решка”, равновероятны). Количество информации в сообщении о масти вытянутой из колоды карты составляет два бита (альтернативных результатов четыре, а двоичный логарифм от четырех равен двум, что соответствует минимальному числу вопросов, предполагающих ответ “да” или “нет”, которые требуется задать, чтобы узнать масть вытянутой карты). Основной массив примеров, касающихся событий реальной жизни, не так прост, и возможные исходы обычно не равновероятны, но принцип в большинстве из них работает тот же, а количество информации в сообщении об исходе события удобно рассчитывать по одной из разновидностей той же формулы. Именно в связи с удобством подобных расчетов мы и выбрали в качестве меры предсказуемости (или неопределенности) информационный индекс Шеннона.

Рассмотрим еще один график (на следующей странице), показывающий изменения высоты глаза цыпленка, пьющего воду. Тонкие линии соответствуют периодам низкой прогнозируемости, то есть высокой вероятности принятия цыпленком решения, которое повлияет на его дальнейшее поведение. Жирные линии, в свою очередь, соответствуют периодам высокой прогнозируемости (когда количество информации в сообщении о положении глаза меньше условного порогового значения в 0,4 бита), во время которых цыпленок осуществляет принятое решение, а новых решений, скорее всего, не принимает. Движение головы вверх, когда оно уже началось, оказывается высоко прогнозируемым, а движение вниз – нет. Неподвижность головы цыпленка в промежутке между эпизодами питья воды высоко прогнозируема по той банальной причине, что если цыпленок в тот или иной момент неподвижен, он, скорее всего, будет неподвижен и в следующем кадре (момент начала следующего эпизода питья прогнозировать трудно).

Здесь, как всегда, не следует забывать о том, что та или иная конкретная форма поведения (в данном случае – питье воды) интересовала нас не сама по себе. Поведение цыплят, пьющих воду, мы рассматривали как пример поведения вообще, точно так же, как я рассматривал в ходе работы над диссертацией поведение цыплят, клюющих мишени разного цвета. Мы хотели разобраться в самом принятии решений, а также (в случае с питьем воды) в том, можно ли выявить момент принятия решения, и пытались найти способ продемонстрировать само существование фиксированных последовательностей действий, не считая его не требующим доказательств, как это было принято у этологов.

В своем следующем проекте, тоже посвященном принятию решений, мы воспользовались другим подходом. Теперь мы обратились к действиям, совершаемым падальными мухами, когда они чистятся. Этологи часто задаются вопросом, можно ли в том или ином случае прогнозировать дальнейшее поведение животного по его поведению в настоящий момент. Мы с Мэриан хотели выяснить, бывает ли так, что поведение животного в ближайшем будущем прогнозировать сложнее, чем его поведение в более отдаленном будущем. Это возможно, например, если поведение устроено как человеческая речь. Бывает так, что по началу предложения проще прогнозировать его окончание, чем середину (в которую можно вставить сколько угодно определительных придаточных предложений). Например, начало предложения “Девушка ударила по мячу” требует некоторого окончания независимо от того, будут ли в середине добавлены какие-либо прилагательные, наречия и придаточные предложения: “Девушка с рыжими волосами, живущая в соседнем доме, с силой ударила по мячу”.

В действиях чистящихся мух нам не удалось выявить свидетельств устройства, подобного грамматической структуре языка (впрочем, см. ниже). Но нам удалось выявить интересную зигзагообразную кривую снижения прогнозируемости дальнейшего поведения. Иными словами, мы установили, что ближайшее будущее действительно может труднее прогнозироваться, чем немного более далекое. Чтобы не вдаваться в сложные подробности, я расскажу здесь об этом исследовании лишь вкратце.

Обычно мух не считают красивыми, но они выглядят довольно мило, когда “умываются”, очищая себе голову и лапки. Обратите на это внимание, когда на вас в следующий раз сядет муха. Вполне вероятно, что вы сможете увидеть такое поведение. Муха при этом обычно либо трет передние ноги друг о друга, либо протирает ими свои огромные глаза. Кроме того, она может тереть средней ногой о заднюю, расположенную с той же стороны тела, или чистить брюшко или крылья задними ногами. Где-то внутри ее крошечной головы спонтанно принимаются решения, довольно многие из которых определяют, какую именно часть тела муха будет чистить в дальнейшем. Нас с Мэриан привлекало прежде всего то, что на выбор мухой дальнейших действий, по-видимому, не влияют никакие внешние факторы. Мы исходили из того, что внешняя стимуляция ограничивается постоянной необходимостью поддерживать тело в чистоте – постоянной, но при этом, по-видимому, не определяющей точный момент выбора тех или иных действий чистящейся мухи. Грязные крылья затрудняли бы полет, а грязь на ногах – работу чувствительных вкусовых рецепторов, расположенных на лапках и используемых мухой при принятии решений о том, высовывать ли хоботок и начинать ли питание. Поэтому такое поведение играет важную роль в жизни мух. Но решение, какую часть тела очищать, предположительно не определяется внезапным появлением на теле нового комочка грязи. Мы полагали, что быстрые, сиюминутные решения о дальнейших действиях по очистке возникают независимо от внешних влияний – за счет невидимых колебаний, происходящих в глубине нервной системы.

Мы выделили восемь разных форм поведения чистящихся мух и исходили из предположения, что если бы у нас было время проанализировать эти действия кадр за кадром, как мы делали с движениями цыплят, пьющих воду, то каждая из этих форм поведения тоже оказалась бы ФПД: ПТ (передние лапки трутся друг о друга), ХБ (хоботок трется между передними лапками), ГЛ (голова протирается передними лапками), ПС (одна из средних лапок трется между передними), ЗС (одна из средних лапок трется между задними), ЗЛ (задние лапки трутся друг о друга), БР (брюшко трется задними лапками) и КР (крылья трутся задними лапками). С помощью органа Докинза мы записывали последовательности этих восьми форм поведения, а также еще двух: УХ (уход мухи из места наблюдения) и НЕ (неподвижность).

На приведенном ниже графике показана вероятность того, что муха, в данный момент делающая ГЛ, будет делать ПТ сразу после этого (“задержка” = 1, вероятность очень высокая), после одной иной формы поведения (“задержка” = 2, вероятность очень низкая), после двух иных форм поведения (вероятность высокая), после трех иных форм поведения (вероятность низкая) и так далее. Здесь налицо тенденция к чередованию форм поведения, а также (как и можно было ожидать) к постепенному затуханию прогнозируемости происходящего в более далеком будущем, после более долгой “задержки”.

На этом графике показан именно данный случай – ПТ после ГЛ. Мы начертили такие же графики для всех возможных переходов и собрали их в таблицу (приведенную на следующей странице).

Из таблицы видно, что графики многих переходов демонстрируют такое же зигзагообразное затухание, хотя некоторые из них находятся ровно в противофазе с другими. В нижнем ряду (НПР) показана степень неопределенности прогнозирования, рассчитанная с помощью информационного индекса Шеннона, – тем же способом, что и в исследовании, посвященном цыплятам, которые пили воду.

В ходе этого исследования мы также провели эксперимент со считыванием полученной с помощью органа Докинза информации на слух. Для этого мы использовали записи наблюдений за поведением чистящихся мух, удалив с помощью написанной мною компьютерной программы реальные промежутки между нотами и заменив их одинаковыми промежутками стандартной продолжительности. После этого мы просто прослушивали полученную “музыку”. Она была чем-то похожа на модерн-джаз (больше, чем на традиционный джаз), а также на “пение” компьютера “Эллиотт”, за которым я в юности провел не одну бессонную ночь, и мне представляется любопытной эта аналогия. Я полагал, что человеческий слух может оказаться перспективным устройством для считывания информации о поведении животных, но не стал всерьез разрабатывать эту тему и пишу здесь о ней лишь как об интересной диковинке. Если бы в то время существовал интернет, я наверняка загрузил бы в сеть музыку умывающихся мух, и под нее теперь можно было бы танцевать. Но никакого интернета тогда не было, и теперь эти “Мелодии двукрылых”, боюсь, утрачены навсегда, как “Потерянный аккорд”.

Я не стану утверждать, будто наше исследование мух, как и предшествовавшие ему другие исследования, посвященные принятию решений у животных, многое говорит нам о реальных механизмах работы мозга. Я считаю эти исследования скорее методологическими, но проливающими свет не только на методы изучения поведения животных, но и на методы работы мышления. Мы с Мэриан провели и целый ряд других работ, посвященных мухам, но все они опубликованы, поэтому здесь я не буду о них рассказывать. Стоит, однако, отметить, что я использовал их результаты в своем следующем большом проекте – теоретической работе “Иерархическая организация как один из возможных базовых принципов экологии”.

Тем временем в 1973 году Нико Тинберген получил Нобелевскую премию по физиологии и медицине (которую разделил с Конрадом Лоренцем, основавшим вместе с Нико науку этологию, и Карлом фон Фришем, расшифровавшим легендарный танец пчел[105]). Всего год спустя, в 1974-м, Нико исполнилось 67 – возраст, в котором сотрудники Оксфорда обязаны уходить на пенсию, и администрация университета решила назначить ему преемника на должность ридера по поведению животных. Когда-то должность такого ранга была в Оксфорде в большой чести, но теперь это звание, кажется, вышло из употребления, оттого что понятие “профессор” решили привести в соответствие с американской практикой, трактующей его шире (в связи с чем американских профессоров у нас довольно пренебрежительно называли “микки-маусовскими профессорами”). Меня вполне устраивала моя работа лектора, поэтому на должность Нико я не претендовал.

По мнению большинства, на место Нико естественнее всего было назначить Майка Каллена. Возможно, именно поэтому – чтобы явно открыть новую страницу в истории отделения зоологии, – б?льшая часть членов комиссии, принимавшей соответствующее решение, проголосовала за Дэвида Мак-Фарленда. Как писал Ханс Круук в уже упоминавшейся биографии Тинбергена, “трудно было найти человека, более непохожего на Нико”. Хотя во многих кругах это назначение встретили в штыки, в каком-то смысле оно было удачным, по крайней мере если исходить из того, что новое назначение должно открывать новые перспективы. Научная деятельность, которой занимался Дэвид, была в высшей степени теоретического и даже математического свойства. Он активно использовал в ней свою математическую интуицию и окружил себя профессиональными математиками и инженерами, умевшими работать с формулами и расчетами. Разговоры в кофейной комнате переключились с чаек и колюшек на системы управления с обратной связью и компьютерные модели.

Пожалуй, эти изменения отражали в миниатюре происходящее в то время в биологии в целом. Я был молод, еще не утвердился на собственном пути и действовал по принципу: “Не можешь победить – присоединяйся”. Поэтому я стал учиться теории управления у инженеров и математиков, среди которых теперь оказался. А ведь лучший способ чему-либо научиться – заняться этим на практике. Поэтому я вернулся к своей страсти (или вредной привычке) – к программированию и написал для цифрового компьютера (“моего собственного” PDP-8) программу, которая позволяла ему вести себя как аналоговый компьютер. Для этого я разработал еще один язык программирования, который назвал SysGen.

В отличие от выполняемых последовательно команд обычных языков программирования, таких как Фортран, команды языка SysGen выполнялись “одновременно” (на самом деле, разумеется, не одновременно, потому что в основе работы любого цифрового компьютера лежит последовательное выполнение операций, но записать такие команды можно было в любом порядке). Работая над программой-интерпретатором SysGen Interpreter, я ставил перед собой задачу заставить цифровой компьютер вести себя так, как если бы он выполнял операции одновременно, то есть создать виртуальный аналоговый компьютер. Результаты работы при этом отображались, как и положено аналоговому компьютеру, в виде набора кривых на экране осциллографа.

Не знаю, насколько практичным был SysGen, но создание этого языка и написание для него программы-интерпретатора, несомненно, помогли мне разобраться не только в теории управления, но и в интегральном исчислении и позволили намного лучше понять суть интегрирования. Я помнил, что мой дедушка по материнской линии рекомендовал мне книгу “Математический анализ в доступном изложении” Сильвануса Томпсона (излюбленные слова которого – “Что может один дурак, может и другой” – я уже цитировал). В этой книге Томпсон начинает объяснение интегрирования с еще одной запомнившейся мне фразы: “Итак, давайте не будем терять времени и немедленно научимся интегрировать”. На уроках Эрни Дау я разобрался в интегрировании лишь отчасти, а работа над языком SysGen позволила мне вникнуть в этот предмет на практике, что всегда способствует пониманию.

Исходя из похожих соображений, я попытался на практике разобраться и в лингвистических теориях школы Ноама Хомского, что оказалось намного проще и отняло у меня намного меньше времени. Для этого я написал компьютерную программу, генерирующую случайные предложения – быть может, не особенно осмысленные, но всегда грамматически корректные. Сделать это нетрудно (что само по себе говорит о многом), если использовать язык программирования, позволяющий процедурам (подпрограммам) рекурсивно обращаться к самим себе. К таким языкам относился Алгол-60, ставший к тому времени моим любимым языком программирования под влиянием Роджера Эбботта, блестяще преуспевшего в написании программы-компилятора, которая позволяла использовать Алгол на компьютере PDP-8. Подпрограммы Алгола могли обращаться к самим себе, в отличие от подпрограмм современной версии разработанного корпорацией IBM Фортрана – этого традиционного орудия программистов, работающих в естественных науках. По поводу Фортрана мне вспоминается удачная программистская шутка, которую я услышал от Терри Винограда – одного из первопроходцев в области искусственного интеллекта. В семидесятых годах я как-то раз был в Кембридже на интереснейшей конференции, посвященной последним успехам программирования в этой области. Самым почетным гостем той конференции был именно Виноград, и в ходе своего доклада он с отменным сарказмом заметил: “Хотя, быть может, вы из тех, кто говорит: «Фортран устраивал моего дедушку, устроит и меня»”.

Пользуясь языком программирования, позволяющим процедурам рекурсивно обращаться к самим себе, очень легко – просто загляденье как – написать программу, которая будет генерировать грамматически корректные предложения. В написанной мною программе процедуры назывались NounPhrase (ГруппаСуществительного), AdjectivalPhrase (ГруппаПрилагательного), PrepositionalClause (ПредложнаяГруппа), RelativeClause (ОпределительноеПридаточное) и так далее, и любая из них могла обращаться к любой другой, в том числе к самой себе. Эта программа позволяла генерировать случайные предложения, такие как следующее:

(Прилагательное существительное (прилагательного существительного (которое наречно наречно глаголилось (в существительном (существительного (которое глаголилось))))) наречно глаголилось)

Если провести аккуратный грамматический разбор такого предложения (что я и сделал здесь с помощью скобок, которые компьютер не генерировал, а только подразумевал), можно убедиться, что оно грамматически корректно, хотя и мало что может нам сообщить. Оно синтаксически наполнено, но семантически пусто. Компьютер может без труда наполнить его семантикой (если не смыслом), заменив слова “существительное”, “прилагательное” и так далее конкретными случайно выбранными существительными, прилагательными и другими частями речи. Это могут быть, например, слова, связанные с определенной темой, такой как порнография – или орнитология. Можно также использовать словарь пришедшего из Франции напыщенного метабреда, как впоследствии сделал Эндрю Булхак, когда написал свою уморительную программу “Генератор постмодернизма”, одно из произведений которой я цитировал в “Капеллане дьявола”:

Исследуя теорию капитализма, мы сталкиваемся с выбором: отвергнуть неотекстуальный материализм либо заключить, что социум имеет объективную ценность. Если справедливы положения диалектического деситуационизма, то необходимо выбрать между хабермасовским дискурсом и подтекстовой парадигмой контекста. Можно сказать, что субъект контекстуализируется в текстуальный национализм, который включает истину как реальность. В некотором смысле предпосылка подтекстовой парадигмы контекста гласит, что реальность происходит из коллективного бессознательного.

Смысла в этой случайным образом генерируемой чуши примерно столько же, сколько во множестве журналов, посвященных метабредням “теории литературы”, и программа Булхака способна генерировать в буквальном смысле бесконечное их количество.

Примерно в тот же период я занимался еще двумя проектами, связанными с программированием. Результаты этих проектов не нашли непосредственного применения на практике, но позволили мне развить навыки, пригодившиеся впоследствии. Первым было написание программы, позволяющей переводить с одного языка программирования на другой – прежде всего с Бейсика на Алгол-60. Для этих двух языков моя программа работала хорошо и, если изменить в ней некоторые детали, позволяла переводить с любого языка, использующего алгоритмы того же типа, на любой другой. Вторым проектом было написание программы STRIDUL-8, позволяющей компьютеру PDP-8 петь, как сверчок.

Я решил заняться сверчками под влиянием своего друга из Беркли нейробиолога Дэвида Бентли, а мой аспирант Тед Берк (теперь профессор в Небраске), имевший склонность к энтомологии, с энтузиазмом выбрал для своей диссертации связанную с ними тему. Дэвид любезно прислал мне яйца тихоокеанского сверчка Teleogryllus oceanicus. В Оксфорде насекомые вывелись из яиц, и мы завели у себя процветающую колонию, о которой заботился Тед, кормивший сверчков салатом-латуком. Пока Тед успешно занимался собственными исследованиями поведения питомцев, я затеял параллельный проект с использованием генерируемой компьютером песни ухаживания. Этот проект так и не был закончен, но мне, по крайней мере, удалось завершить программу STRIDUL-8, и она работала совсем неплохо.

Устройство, с помощью которого я изучал поведение сверчков, было не чем иным, как качелями, изготовленными из древесины бальсы и поэтому очень легкими, – какими они и должны быть, чтобы их мог приводить в движение сверчок. Они представляли собой всего лишь длинный желобок, перекрытый на концах и сверху сеткой и укрепленный посередине на единственной вращающейся оси. Для каждого опыта в желобок помещался только один сверчок, который мог свободно ходить по желобку из конца в конец так часто, как ему хотелось. Когда он переходил на другую половину желобка, качели, как положено, склонялись в другую сторону, и это регистрировалось микропереключателем, который (что существенно) при этом также менял положение источника звука на противоположное. У обоих концов качелей располагались два маленьких динамика. Песня ухаживания всегда звучала из динамика, расположенного на противоположном конце качелей по отношению к тому, ближе к которому находился сверчок. Итак, представьте, что вы самка сверчка, сидящая ближе к западному концу желобка. Со стороны восточного конца вы слышите песню. Вам она нравится, поэтому вы начинаете ползти на восток, в направлении ее источника. Но когда вы переползаете на восточную половину желобка, под действием вашего веса восточный конец качелей опускается вниз и приводит в действие микропереключатель, что регистрируется компьютером, прекращающим передавать песню из восточного динамика и начинающим передавать ее из западного. Тогда вы поворачиваетесь и идете на запад, где повторяется та же история. Таким образом, чем больше вам нравится песня, тем чаще происходят такие переключения, которые автоматически подсчитываются компьютером. Невозможно было сказать, думает ли при этом самка сверчка, что она следует на зов подсадного самца, положение которого постоянно меняют, или что самец по собственной прихоти прыгает у нее над головой, как невозможно было сказать, думает ли она вообще. Так или иначе, та песня, которая меньше нравилась самке, неизбежно вызывала меньше переключений, чем та, что нравилась ей больше. Более того, если песня была ей просто неприятна, самка так и оставалась с противоположной от динамика стороны желобка, и качели не меняли своего положения ни разу.

Вот какое устройство я использовал для измерения степени предпочтения разных песен сверчками. В течение пяти минут проигрывал песню A, затем песню B и так далее, много раз, в хорошо продуманном случайном порядке, с разными самками, подсчитывая число переключений, которое и рассматривалось как мера предпочтения той или иной песни. Чтобы попытаться разобраться (в лучших традициях школы Тинбергена), что именно в песнях своего вида нравится сверчкам, и нужны были генерируемые компьютером, а не настоящие песни. Компьютер позволял определенным образом методично менять проигрываемую сверчкам искусственную песню. Первоначальный замысел состоял в том, чтобы начать с компьютерного аналога настоящей песни данного вида, а затем менять ее (удаляя или усиливая те или иные фрагменты, меняя интервалы между трелями и так далее). Впоследствии у меня возникла идея (довольно смелая), что вместо этого можно запрограммировать компьютер так, чтобы он вначале генерировал песню случайным образом, а затем “научился”, как бы эволюционируя, шаг за шагом отбирать подходящие “мутации” до тех пор, пока не выработает искусственную песню, наиболее предпочтительную для сверчков. Разве не замечательно было бы, если бы эта песня в точности совпала с естественной песней Teleogryllus oceanicus, а потом, когда я сделал бы то же самое для другого вида сверчков, Teleogryllus commodus, компьютер выработал бы песню, совпадающую с песней второго вида, которая ощутимо отличается от песни первого? Какое счастье это было бы для исследователя!

Программируя компьютер на пение, я хотел добиться от него как можно большей изменчивости параметров генерируемых песен. В целом компьютеры неплохо справляются с подобными задачами. Как и в случаях с моделью аналогового компьютера и с программой, переводившей с одного языка программирования на другой, я хотел, чтобы мою программу можно было использовать для всех задач того же типа. Так и возникла STRIDUL-8, позволявшая генерировать любые последовательности звуковых импульсов и промежутков между ними, а значит, и песню любого сверчка на свете. В этой программе применялась интуитивно понятная система скобок, дающая пользователю возможность вводить в песню повторы, повторы в рамках повторов и так далее, по принципу, напоминающему грамматику языка (см. с. 270 и 277).

Моя программа неплохо работала. Генерируемая с ее помощью песня сверчка звучала для человеческого уха как настоящая и могла соответствовать естественной песне любого вида сверчков. Однако, когда на работу в Оксфорд прибыл из Эдинбурга один из лучших в мире специалистов по акустике насекомых доктор Генри Беннет-Кларк и ознакомился с моей программой, он скривил лицо и сказал: “Фи!” Дело в том, что она позволяла варьировать лишь последовательности звуковых импульсов, каждый из которых соответствовал одному движению трущихся друг о друга крыльев насекомого. Я даже не пытался добиться от своей программы, чтобы она позволяла воспроизводить реальные звуковые волны, возникающие при каждом движении крыльев. Именно это и вызвало у Генри такое неприятие. И он был прав. В своем нынешнем виде моя программа никак не могла воздать должное настоящим сверчкам, таким как трубачик обыкновенный, о песне которого Генри некогда писал, что, если бы можно было услышать лунный свет, он звучал бы именно так. Несколько обескураженный, я отложил свой проект с пением сверчков в долгий ящик и занялся более срочными делами (к примеру, поступившим из Кембриджа приглашением, потребовавшим от меня серьезного внимания). К сожалению, я так и не вернулся к этой работе и больше никогда уже не занимался сверчками. Мне не раз доводилось жалеть об этом. Наверное, у большинства ученых есть свои поводы для подобных сожалений – начатые, но так и не законченные проекты. Если когда-то впоследствии мне и приходила в голову мысль вернуться к своим сверчкам, осуществить ее мешал закон Мура. Компьютеры меняются столь стремительно, что, если оставить какой-либо компьютерный проект недоделанным так надолго, как я оставил свой, окажется, что все компьютеры стали намного лучше и современнее и ни на одном из них уже не будет работать старая программа. Сегодня разве что в музее мне удалось бы найти компьютер, на котором можно было бы запустить мою программу STRIDUL-8.