Spis treści

Karta redakcyjna

Dedykacja

1. Dwa trudne problemy

2. Sieci neuronowe

3. Fizyka umysłu

4. Kwantowy mózg

5. Fizyka w pierwszej osobie

6. Spojrzenie na Wszechświat

7. Poziomy rzeczywistości

8. Czas i przestrzeń

Epilog. Czy naprawdę jest to takie trudne?

Wywiady i korespondencja wykorzystane w książce

Podziękowania

Przypisy

Copyright © Copernicus Center Press, 2025

Copyright © 2023 by George Musser
Originally published in the United States in 2023 by Farrar, Straus and Giroux, New York.
Published by arrangement with Farrar, Straus and Giroux, New York.

Copyright for the Polish translation © Bogumił Bieniok, Ewa L. Łokas, 2025

Tytuł oryginału
Putting ourselves back in the equation. Why Physicists Are Studying Human Consciousness and AI to Unravel the Mysteries of the Universe

Projekt oryginalny
David Eldridge

Opracowanie graficzne na podstawie oryginału
Michał Duława

Opieka redakcyjna
Sonia Kmiecik

Redakcja językowa
Mirosław Ruszkiewicz

Skład
MELES-DESIGN

ISBN 978-83-7886-826-2

Wydanie I

Kraków 2025

Wydawca: Copernicus Center Press Sp. z o.o.
pl. Szczepański 8, 31-011 Kraków
tel. (+48) 12 448 14 12, 500 839 467
e-mail: redakcja@ccpress.pl
www.ccpress.pl

Konwersja: eLitera s.c.

Dla Breta i Jona

| 1 |

DWA TRUDNE PROBLEMY

Od wielu już lat bywam na konferencjach z dziedziny fizyki, na których można się dużo dowiedzieć na temat czarnych dziur, bozonu Higgsa, ciemnej materii i szczegółów działania otaczającego nas świata. Mniej więcej dziesięć lat temu zauważyłem jednak, że w tytułach wystąpień zaczął się przewijać zupełnie nowy temat związany z problematyką umysłu. Wieczorami, gdy uczestnicy konferencji spotykają się na drinka lub kolację, w luźnych rozmowach toczonych przez fizyków nieodmiennie pojawiał się wątek świadomości. To było coś nowego. Fizycy przez całe stulecia robili wszystko, co w ich mocy, by usunąć ludzki umysł z przedstawianych koncepcji. Starali się wyjść poza nasze przyziemne doświadczenie i pokazać, jak mało istotny jest człowiek w porównaniu z ogromem kosmosu.

Miałem okazję przeprowadzić z uczonymi wiele wywiadów i czasami moi rozmówcy wspominają o niezwykle osobistych przeżyciach, które rozbudziły ich zainteresowanie nauką. Młody włoski fizyk Giovanni Rabuffo zupełnie niedawno, bo w 2018 roku, obronił pracę doktorską poświęconą grawitacji kwantowej, czyli gałęzi fizyki teoretycznej, która próbuje wyjaśnić naturę przestrzeni i czasu, a także opisać powstanie Wszechświata. Fizyką po raz pierwszy zainteresował się jako nastolatek, gdy dorastał w górskim miasteczku położonym na południowy wschód od Rzymu.

– Jest taka abstrakcyjna, tak dokładna i naprawdę pozwala nam wniknąć w głąb, w istotę rzeczy – uważa. – Całkowicie zmienia filozofię. Wyjaśnia różne procesy związane z naturą, których nie moglibyśmy odkryć na drodze zwykłego rozumowania.

W 2013 roku, gdy miał 23 lata i studiował na Uniwersytecie w Pizie, usłyszał o zjawisku świadomych snów – chodzi o sny, podczas których ludzie mają świadomość, że śnią. Postanowił sam tego doświadczyć. Znalazł gdzieś książkę z poradami, co trzeba zrobić, żeby rozpocząć praktykowanie medytacji, i z czasem opanował umiejętność wyciszania własnych myśli. Choć nigdy nie krył się ze swoimi dodatkowymi zainteresowaniami przed kolegami z roku, specjalnie się też z nimi nie afiszował.

– Przekonałem się, że trudno jest przekazać tę pasję, tę ciekawość ludziom, którzy zajmują się na co dzień fizyką. Niektórzy naukowcy otoczyli się murem, od którego odbijają się wszelkie argumenty tego typu. Ale nie wszyscy. Z moich obserwacji wynika, że społeczność jest podzielona.

Jego dziewczyna nie potrafiła zrozumieć, dlaczego ktokolwiek mógłby się interesować świadomymi snami.

– Na wszystkie rozmowy na ten temat reagowała słowami: „I co z tego?”, więc się rozstaliśmy.

Pewnego dnia, gdy leżał w łóżku, uświadomił sobie, że śni. Ucieszony, że być może wreszcie przydarzył mu się świadomy sen, wyobraził sobie, iż wypycha ramiona ze swojego ciała – i po chwili poczuł, że znajduje się poza swoim ciałem. W żadnym razie nie miał poczucia, że śni.

– To było niezwykle realistyczne, jak gdybym naprawdę tam był, w pełni świadomy – przyznał.

Zobaczył, że jego pokój jest pogrążony w mroku, który rozpraszało jedynie słabe niebieskie światło. Zaczął się przemieszczać po pokoju i w końcu znalazł jego źródło.

– Przesunąłem się w kierunku lustra i gdy na nie spojrzałem, nie zobaczyłem w nim siebie, tylko poruszające się światło. Zaintrygowany, zbliżyłem się jeszcze bardziej i zauważyłem, że światło również przesuwa się coraz bliżej, więc zrozumiałem, że to ja nim jestem.

Podszedł do drzwi i spróbował je otworzyć. Usłyszał skrzypienie klamki, ale zaraz potem poczuł, że coś przyciąga go w kierunku łóżka, z powrotem do ciała. Całe doświadczenie trwało może jedną minutę.

Rabuffo kontynuował studia i ostatecznie przeniósł się do Marsylii, żeby ukończyć pracę doktorską. Nieustannie jednak myślał o tym, co przeżył, i chciał się dowiedzieć czegoś więcej na ten temat. Zaczął się kontaktować z różnymi specjalistami od neuronauki, aż w końcu szef europejskiego programu Human Brain Project (Projekt Poznania Ludzkiego Mózgu) zaproponował mu staż podoktorski. Pracując w tym projekcie, przekonał się, że specjaliści od neuronauki doceniają jego wiedzę zdobytą podczas studiów fizycznych, ponieważ dzięki niej potrafi sobie radzić z dużą ilością danych.

– Potrzebna im była moja znajomość matematyki – wyjaśnia.

Ale nie jest zarozumiały:

– Najlepszą cechą fizyka jest otwartość umysłu. Nie należy udawać, że wie się już wszystko.

Ma nadzieję, że kiedyś uda mu się wyjaśnić, dlaczego mózg wytwarza takie doświadczenia jak to, które przeżył.

– To zdumiewające, jak często ludziom przytrafiają się takie niezwykłe doświadczenia i jak często całkowicie się je lekceważy.

Przeżycie Giovanniego Rabuffa, podczas którego czuł, że znajduje się poza swoim ciałem, było niewątpliwie niezwykłe. Nie jest on jednak jedynym fizykiem, który w ostatnich latach porzucił badanie kosmosu, by zająć się poznawaniem szczegółów działania mózgu – zarówno naturalnego, jak i sztucznego. Lenka Zdeborová, fizyczka urodzona w Czechach, która pracuje obecnie na Politechnice Federalnej w Lozannie, specjalizuje się w fizyce statystycznej, czyli nauce zajmującej się badaniem zachowania ogromnych grup cząstek złożonych z miliardów pojedynczych elementów, a czasami jeszcze większych. Nikogo chyba nie zdziwi, że takie gigantyczne skupiska są bardzo skomplikowane. Bardziej niezwykłe jest jednak to, że ta złożoność prowadzi do pojawienia się prostoty. Za sprawą jakiejś cudownej i nie do końca zrozumiałej skłonności materii do samoorganizowania się cząstki spontanicznie układają się w grupy: kryształy, gazy, szkło i inne nowe formy, które nieustannie odkrywamy.

W 2015 roku Zdeborová przygotowywała wniosek o przyznanie dotacji na badania w konkursie, w którym od uczestników wymagano poprowadzenia swojej kariery naukowej w zupełnie nowym kierunku. Przypadkowo natrafiła wtedy na informację, że po wielu latach niepowodzeń badania sztucznej inteligencji (AI – od angielskiego artificial intelligence) ruszyły wreszcie pełną parą. Przypomniała sobie wówczas, że jako nastolatka grała w szachy i w latach dziewięćdziesiątych z dużym zainteresowaniem śledziła mecz, w którym zbudowany przez firmę IBM komputer Deep Blue pokonał szachowego mistrza świata Garriego Kasparowa. Komputer Deep Blue, działający w oparciu o zasady, które informatycy pracowicie zapisali w jego programie, był szczytowym osiągnięciem tradycyjnych metod tworzenia sztucznej inteligencji[1]. W dziwny jednak sposób to osiągnięcie było rozczarowujące. Działanie komputera opierało się w dużej mierze na wykorzystaniu metody siłowej i jego zwycięstwo, choć niewątpliwie imponujące, nie budziło większego podziwu niż działanie komputera, który potrafi wyznaczyć liczbę π z dokładnością do biliona cyfr po przecinku. Pod koniec XX i na początku XXI wieku większość badaczy uważała, że jeśli ktoś naprawdę chce zrozumieć naturę inteligencji, powinien się zainteresować tradycyjną chińską grą w go, ponieważ jej zasad nie da się tak łatwo zapisać w postaci algorytmów. Istnieje w niej zbyt wiele możliwych ruchów. Wymaga pomysłowości i myślenia na wysokim poziomie, a więc cech, które wydają się typowo ludzkie.

– Pomysł, że komputer mógłby pokonać człowieka w go, wydawał mi się równie futurystyczny jak stwierdzenie, że któregoś dnia będziemy mieli rośliny wykorzystujące syntezę jądrową – wspomina Zdeborová. – Było to coś, co zawsze wydaje się odległe o 50 lat.

Gdy jednak przygotowywała prezentację dla komisji konkursowej, dowiedziała się, że system AlphaGo, stworzony przez firmę DeepMind należącą do koncernu Google, pokonał najlepszych na świecie mistrzów gry w go[2]. Te zwycięstwa oznaczały początek nowej ery sztucznej inteligencji opartej na sieciach neuronowych, która uczy się poprzez działanie – tak samo jak ludzie – a nie dzięki temu, że uprzednio w jej programie zapisano właściwe reguły, tak jak w przypadku komputera Deep Blue. Co sprawia, że takie systemy mają niemal ludzkie (choć wciąż ograniczone) zdolności? Do pewnego stopnia wynika to z ogromnej mocy obliczeniowej nowoczesnych komputerów, ale jest to tylko część odpowiedzi.

– W zasadzie wciąż tego nie wiemy – przyznaje Zdeborová. – Dlatego to takie interesujące. Właśnie takie zagadki uwielbiają fizycy.

W swojej prezentacji przedstawiła tak mocne argumenty za tym, że w planowanych badaniach wykorzysta różne dziedziny nauki, iż przekonała nie tylko agencję przyznającą dotację, ale nawet samą siebie.

– Podczas pisania wniosku o dotację trzeba sprostać różnym wymaganiom, które czasami są wręcz irytujące. Należy napisać coś na zadany temat, choć tak naprawdę nie pisze się tego szczerze. Czasami jednak takie denerwujące wymagania pomagają nam odkryć właściwy kierunek.

Podobnie jak Rabuffo zdawała sobie sprawę z tego, że fizycy mają opinię naukowców, którzy bez najmniejszych skrupułów wkraczają na inne obszary badań i uważają, że zjedli wszystkie rozumy.

– Fizycy są niestety z tego znani – przyznaje. – Czasami zachowujemy się zbyt arogancko!

Dlatego bardzo starannie opisała, co jej zdaniem fizyk może wnieść do badań sieci neuronowych. Takie sieci mogą się składać z miliardów jednostek obliczeniowych, które zwykło się nazywać „neuronami”. Miliardy neuronów, miliardy cząstek – oba te skupiska wcale aż tak bardzo się od siebie nie różnią. Zarówno komórki nerwowe, jak i cząstki oddziałują między sobą. Cząstki przyciągają się lub odpychają za sprawą sił magnetycznych i elektrycznych, natomiast sztuczne neurony przesyłają sygnały przewodami, a naturalne komórki nerwowe wykorzystują do tego aksony. Jedna cząstka może odwrócić inną do góry nogami, tymczasem neuron może pobudzić inną komórkę do przesłania sygnału. Fizyczne szczegóły tych oddziaływań są różne, ale na poziomie abstrakcyjnym cząstki i neurony robią dokładnie to samo, a mianowicie masowo się organizują i reorganizują.

– Gdy uczymy sieci neuronowe, to one naprawdę zachowują się jak układy cząstek – zauważa Zdeborová.

Układy cząstek i neuronów są do siebie podobne również pod tym względem, że nie można ich opisać. Nie mamy najmniejszych szans na to, by prześledzić każdą cząsteczkę powietrza w pokoju (dlatego właśnie korzystamy z fizyki statystycznej, która wyjaśnia zachowanie cząstek za pomocą prawdopodobieństwa). Sieci neuronowe też są tak ogromne, że nie sposób przewidzieć z całkowitą pewnością, co zrobią. Przypominają w tym ludzi – i niekoniecznie jest to cecha, która podoba się użytkownikom systemów AI. Ponieważ są zbyt skomplikowane, by można je było programować w tradycyjny sposób, musimy je uczyć, a to oznacza, że można je wprowadzić w błąd. Gdybyśmy na przykład w procesie uczenia sieci neuronowej dali jej nieograniczony dostęp do informacji publikowanych w internecie, to bardzo szybko przesiąkłaby wszechobecnym w sieci rasizmem i seksizmem[3]. Sieci neuronowe uczone na danych zawierających odpowiednio dużo informacji na temat ludzkiej psychologii są w stanie nami manipulować, o czym możemy się przekonać, gdy korzystamy z chatbotów opartych na sztucznej inteligencji[4]. Z tego powodu lepsze zrozumienie sieci neuronowych ma kluczowe znaczenie, jeżeli chcemy je dobrze projektować i mądrze z nich korzystać.

– Jeśli nie wpadniemy na naprawdę nowe pomysły i pozostanie nam tylko sama wiedza inżynierska, to pewnych problemów nigdy nie rozwiążemy – uważa Zdeborová.

W rozdziale drugim przekonamy się, że metody wykorzystywane w fizyce łatwo można zmodyfikować tak, by nadawały się do badania sieci neuronowych. Możemy przeprowadzać doświadczenia na sieciach neuronowych tak, jak gdyby były gazami lub kryształami, i odkrywać w ten sposób prawa rządzące ich zachowaniem.

– Są tak skomplikowane, że nikt ich nie rozumie – wyjaśnia Zdeborová. – Można je postrzegać tak samo, jak gdyby były rzeczywistymi obiektami występującymi w naturze. W ten sposób mogą się stać przedmiotem badań fizycznych. Są zbyt skomplikowane, by można je było opisać na najbardziej podstawowym poziomie. Naprawdę musimy na nie patrzeć jak na wytwory natury i traktować tak, jak gdyby stanowiły część fizycznego układu doświadczalnego.

Razem z innymi uczonymi Zdeborová próbuje sformułować ogólną teorię inteligencji, która opisywałaby nie tylko sztuczne umysły, lecz także nasze.

Wielu młodych fizyków podąża jej śladem.

– Zainteresowanie studentów jest tak duże, że nie jestem w stanie z nimi wszystkimi porozmawiać. Bardzo często mówią: „Och, zakochałem się w tej dziedzinie badań. Naprawdę nie wiem dlaczego”.

Nie bez znaczenia jest to, że badania sztucznej inteligencji są w opinii studentów bardzo atrakcyjną metodą zrobienia kariery naukowej. Życie fizyków nie jest łatwe: mają niewielkie szanse zatrudnienia, pracują do późnych godzin i przeważnie muszą poświęcić wiele lat, by dokonać jakiegoś postępu. Z powodu braku możliwości rozwoju w swojej dziedzinie kolonizują inne obszary nauki – to zjawisko ma już długą historię[5].

Jednym z najbardziej znanych fizyków, którzy całkowicie zmienili swoje zainteresowania naukowe, jest Max Tegmark, kosmolog z Massachusetts Institute of Technology (MIT). Po raz pierwszy spotkałem się z nim w 1998 roku, gdy w ramach stażu podoktorskiego analizował wyniki badań pierwotnego Wszechświata. Później współpracowałem z nim przy artykule dla miesięcznika „Scientific American”, w którym przedstawił argumenty za tym, że nasz Wszechświat jest tylko jednym z wielu – że żyjemy w ogromnym, być może nieskończonym multiwszechświecie[6].

Kilka lat temu podczas przerwy na kawę podzielił się ze mną taką refleksją:

– Gdy byłem kilkunastoletnim chłopcem, uświadomiłem sobie, że uwielbiam tajemnice – im były większe, tym bardziej mnie pociągały. Doszedłem wtedy do przekonania, że istnieją tylko dwie naprawdę wielkie zagadki: Wszechświat tam na zewnątrz i wszechświat tutaj. – Mówiąc to, postukał się palcem w czoło.

Tegmark poświęcił 25 lat swojej kariery naukowej na badanie pierwszego z tych wszechświatów, ponieważ wydawało się, że jest jeszcze za wcześnie na to, by zająć się drugim z nich. Obecnie uważa, że badania świadomości – a szczególnie tego, co filozofowie nazywają zjawiskiem świadomości, czyli natury naszego subiektywnego doświadczenia – są już na takim etapie, iż można dokonać w tej dziedzinie istotnych postępów.

– Nie wydaje mi się już, żeby wciąż było za wcześnie na zajęcie się tymi zagadnieniami – stwierdził. – Odnoszę wrażenie, że pod pewnymi względami kosmologia osiągnęła już szczyt swoich możliwości.

Tegmark, który zastosował technikę obróbki danych używaną w kosmologii do analizy wyników badań obrazowych mózgu, twierdzi, że jednym ze sposobów na wyjaśnienie kwestii świadomości może być wykorzystanie teorii zintegrowanej informacji. Chodzi o teorię, która utrzymuje, że mózg jest świadomy w takim stopniu, w jakim jego części współdziałają ze sobą w sposób harmoniczny (w rozdziale trzecim wyjaśnimy to nieco bardziej szczegółowo). Rozległa sieć neuronów w kresomózgowiu działa niczym jednolita całość, łącząc ze sobą obrazy, dźwięki i wspomnienia w jedno ciągłe pole doświadczeń. Jego spójność wcale tak bardzo nie różni się od zbiorowego porządku, który Zdeborová wykrywa w układach cząstek, i Tegmark sądzi, że metody matematyczne opisujące te układy mogą być odpowiednie także do badania mózgu.

– Prawdopodobnie istnieje jakieś równanie głoszące: jeśli przetwarzanie informacji odbywa się zgodnie z taką zasadą, to dochodzi do pojawienia się doświadczenia, w przeciwnym razie – nie.

Nie traci jednak z oczu szerszej perspektywy i uważa, że inteligencja jest zjawiskiem kosmicznym. Razem z fizykiem Freemanem Dysonem wierzy, że w odległej przyszłości nasi dalecy potomkowie mogą być siłą astrofizyczną działającą na równi z siłami występującymi w naturze[7]. Kosmolodzy zastanawiający się nad losem Wszechświata powinni więc brać pod uwagę zamierzenia i umiejętności istot inteligentnych. Tegmark obawia się jednak, że wszystko to mogą być tylko puste rozważania, jeśli ludzkość nie zdoła uporać się z zagrożeniami dla swojego istnienia, które sama stworzyła, takimi jak konflikt jądrowy i superinteligentne roboty. (Niepokoi go również to, że nie spotkaliśmy jeszcze dotąd żadnej pozaziemskiej cywilizacji, ponieważ może to oznaczać, iż wszystkie same się unicestwiły, a to nie byłoby dla nas dobrą wróżbą). Uczeni mają dużą wiedzę na temat tych zagrożeń i – mówiąc szczerze – odegrali pewną rolę w procesie, który doprowadził do ich pojawienia się.

– Spoczywa więc na nas szczególna odpowiedzialność i musimy robić wszystko, co w naszej mocy, by zwalczać „fałszywe wiadomości” i „alternatywne fakty” – stwierdza.

Właśnie w tym celu w 2014 roku założył razem z innymi uczonymi organizację non profit o nazwie Future of Life Institute (Instytut Przyszłości Życia).

Wymienieni tu fizycy nadal uważają się za fizyków. Nie mają poczucia, że oddalili się od swojej dziedziny badań – twierdzą jedynie, że prowadzą te badania innymi środkami. Nie tylko mają nadzieję, że zdołają pomóc specjalistom od neuronauki i filozofom umysłu, ale są przekonani, że badacze z innych dziedzin mogą pomóc także im. Najnowsze odkrycia z dziedziny fizyki doprowadziły do pojawienia się paradoksu, który polega na tym, że nie możemy zrozumieć mierzalnego, materialnego Wszechświata istniejącego poza naszym umysłem, jeśli najpierw nie zrozumiemy własnego umysłu. Fizycy poszukują obiektywnej rzeczywistości, ale mimo usilnych starań nie udaje im się uciec od czynników subiektywnych. Jak ujął to Tegmark:

– Jeśli spojrzymy na problemy, których wciąż nie potrafimy rozwiązać w obszarze fizyki fundamentalnej, to okaże się, że niemal wszystkie mają związek ze świadomością.

Zapraszamy do zakupu pełnej wersji książki

PRZYPISY

1. Dwa trudne problemy

[1] Garry Kasparov, Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins, PublicAffairs, New York 2017, s. 72–73 (przekład polski: Garri Kasparow, Ostatni bastion umysłu: szachy, sztuczna inteligencja i kreatywność człowieka, przeł. Michał Romanek, Insignis, Kraków 2021).

[2] David Silver et al., Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search (Opanowanie zasad gry w go dzięki wykorzystaniu głębokich sieci neuronowych i drzewa poszukiwań), „Nature” 2016, t. 529, nr 7587, s. 484–489.

[3] Ninareh Mehrabi et al., A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning (Badanie uprzedzeń i uczciwości w uczeniu maszynowym), „ACM Computing Surveys” 2021, t. 54, nr 6, s. 1–35.

[4] Kevin Roose, Bing’s Chatbot Drew Me In and Creeped Me Out (Chatbot serwisu Bing wciągnął mnie w rozmowę i naprawdę mnie przeraził), „The New York Times”, 17 lutego 2023.

[5] David Kaiser, When Fields Collide (Gdy zderzają się pola), „Scientific American” 2007, t. 296, nr 6, s. 62–69.

[6] Max Tegmark, Wszechświaty równoległe, „Świat Nauki” 2003, nr 6, s. 22–34.

[7] Freeman J. Dyson, Time Without End: Physics and Biology in an Open Universe (Czas bez końca: fizyka i biologia w otwartym Wszechświecie), „Review of Modern Physics” 1979, t. 51, nr 3, s. 447–460.