О зоо-логии трансцендентального идеализма

Вернемся от теоретической мета-физики к практической – а именно к биологическому кантианству британского нейробиолога Карла Фристона*. Как уже было сказано, философия в смысле академической (но не салонной) дисциплины так и не осознала случившуюся в ХХ веке «кибернетическую» революцию, связанную с автоматизацией процесса мышления. Что нормально. «Сова Минервы», по выражению Гегеля, «вылетает в сумерки», т.е. уже после того, как все ключевые изменения и революции уже успели произойти.

Если XIX век с точки зрения развития «средств производства» был веком тепловых машин, то ХХ век был веком машин вычислительных. Которые вместо эксплуатации «свободной» энергии, заключенной в топливе, занимаются алгоритмической обработкой «информации». Но что такое «информация»?

О наступившей «информационной» эпохе сегодня не говорит только ленивый. Но парадокс в том, что внятной, исчерпывающей теории «информации» до сих пор не существует. Это понятие все еще остается сугубо практическим (интуитивным). Тем не менее, существуют подходы к тому, каким именно образом можно помыслить «информацию». И лучшее описание этих подходов принадлежит советскому математику Андрею Колмогорову.

Колмогоров был не только математиком, но и философом. Ибо он не просто выводил формулы на доске, но и старался их объяснить – что для профессиональных математиков редкость. Пуанкаре считал математику искусством «называть разные вещи одним именем». Но на самом деле это искусство не называть ничего. Так как формальное, математическое «определение» чего-либо определением не является. Формулы ничего не объясняют – это просто Вещи. Объяснением (т.е. Мыслью) является словесный комментарий к формуле.

В этом смысле проект «логического атомизма» Бертрана Рассела (попытка свести все здание математики к логике предикатов) есть компенсированная форма шизофрении. А ведущим направлением в математике ХХ века была и остается (сейчас это ясно задним числом) теория алгоритмов – значительный вклад в которую внес Колмогоров.

Согласно Колмогорову, существует три основных подхода к определению понятия «количества информации»: комбинаторный (через энтропию), вероятностный (через математическое ожидание) и алгоритмический (через длину кодирующего алгоритма). Каждый из которых дополняет предыдущий. Другими словами, Колмогоров концептуально сводит друг с другом понятия Энтропии, «математического ожидания» и Алгоритма, которые вместе дают наиболее полное представление о том, что такое Информация.

«Энтропию» интуитивно понимают как меру хаоса, неупорядоченности, шума («естественности»). Соответственно, «информацию» можно мыслить как меру упорядоченности, «разумного замысла» («искусственности»). При этом состояние с высокой «энтропией» является наиболее вероятным состоянием любой системы, т.е. ее «математическим ожиданием». А значит полезная «информация» в смысле не-энтропии есть не что иное, как математическая не-ожиданность, стохастический сюрприз. Причем, это такой «сюрприз», который можно свести к работе конкретного «алгоритма», длина которого по Колмогорову и есть «количество информации».

Но какое это все отношение имеет к нейробиологии и кантианству? Дело в том, что понятие «энтропии» также неразрывно связано с понятием «энергии». Предположим, что мозг работает как компьютер, т.е. сознание есть естественный вычислительный процесс. И как всякий естественный процесс он стремится к состоянию с максимальным количеством «энтропии». Но что тогда является алгоритмическим аналогом «свободной («полезной») энергии», которая с ростом «энтропии» должна уменьшаться? А «свободной энергией» в случае естественных алгоритмов является «сюрприз», т.е. не-соответствие между сигналами с чувственных анализаторов и их «ожиданием». Где «ожидание» есть текущая симуляция реальности биологической системой, т.е. представление кантианского субъекта о недоступных в чувственном опыте «вещах в себе».

* Friston, K. The free-energy principle: a unified brain theory? // Nature Reviews Neuroscience. 2010. Vol. 11, 127–138.

https://www.youtube.com/watch?v=82T2Pmen3zU