14 листопада 1940 року приблизно 500 літаків Люфтваффе безперешкодно прилетіли у Велику Британію й протягом семи годин бомбардували індустріальне місто Ковентрі. Через багато років після закінчення війни капітан Фредерік Вільям Вінтерботем виявив, що Вінстон Черчилль[27] міг запобігти бомбардуванню й руйнаціям, якби використав таємну зброю молодого британського математика Алана Тюрінга.

Науковий прорив Тюрінга дав союзникам стратегічну перевагу, яка могла вплинути на розв’язку Другої світової війни. Науковець створив алгоритм розшифрування «Еніґми» — надзвичайно складного механізму, побудованого з дисків, як у кодових замках, що дозволяв нацистам шифрувати свої військові повідомлення. Вінтерботем пояснив, що, зламавши код «Еніґми», розвідка отримала координати бомбардування Ковентрі й достатньо інформації, щоб ужити відповідних заходів. У години, що залишалися до нальоту, Черчилль мав два варіанти: перший — емоційний та імпульсивний — уникнути кровопролиття цивільних, а другий — раціональний і прорахований — пожертвувати Ковентрі, щоб нацисти ні про що не здогадалися, тобто приберегти цей козир на майбутнє. Рішення Черчилля коштувало життя п’ятистам мирним жителям, але стратегічна перевага Великої Британії над німцями залишилася в таємниці.

Алгоритм Тюрінга одночасно оцінював усі конфігурації потенційного коду і, передбачаючи блоки можливих повідомлень, вираховував імовірність кожної комбінації. Процедура тривала, доки ймовірність однієї з конфігурацій не ставала достатньо високою. Відкриття Тюрінга не тільки прискорило перемогу союзників, але й створило нову нішу в науці. Через півстоліття після закінчення війни з’ясували, що алгоритм, вигаданий для розшифрування «Еніґми», співпадає з алгоритмом приймання рішень у мозку людини. Видатний англійський математик, один з основоположників комп’ютерної науки та штучного інтелекту, на вимогу воєнного часу створив першу, але досі найефективнішу модель мозку, який щось вирішує.

Як і механізм, що його запропонував Тюрінг, приймання рішень у головному мозку побудоване за елементарним принципом: визначити асортимент варіантів і влаштувати між ними змагання не на життя, а на смерть.

Мозок перетворює інформацію від органів чуття на голоси на користь того чи іншого варіанта. Аргументи накопичуються у вигляді акумульованого в нейроні йонного струму, поки напруга не досягає порогу, за якого мозок вважає докази достатніми. Група дослідників на чолі з Вільямом Ньюсомом і Майклом Шедленом виявила ланцюги, що координують процес приймання рішення. Науковці поставили собі за мету розробити експеримент водночас досить простий, щоб виокремити кожен елемент рішення, і досить складний, щоб відтворити приймання рішення в реальному житті.

▶ Ось як відбувається дослід. На екрані рухається хмара крапок. Багато крапок рухаються хаотично, неорганізовано. Інші — узгоджено, в одному напрямку. Гравець (дорослий, дитина, мавпа, а іноді й комп’ютер) має вирішити, у якому напрямку рухається ця хмара загалом. Наче моряк, що опускає палець у мінливу воду, щоб з’ясувати, куди дме вітер. Зрозуміло, що гра стає простішою, коли більше крапок рухаються в одному напрямку.

Мавпи грали в цю гру тисячі разів, а дослідники фіксували нейронну активність, виражену електричною активністю в їхньому мозку. Багаторічні дослідження численних варіацій цієї вправи дозволили виявити три принципи алгоритму Тюрінга для приймання рішень:

1) група нейронів у зоровій корі отримує інформацію від сітківки. Струм у нейронах відображає кількість і напрямок рухів щомиті, але не зберігає історію спостережень;

2) сенсорні нейрони сполучені з нейронами тім’яної кори, які накопичують інформацію в часі. Нейронні ланцюги тім’яної частки фіксують, як змінюється кількість голосів за кожну можливу дію впродовж процесу приймання рішення;

3) коли з’являється інформація на користь одного з варіантів, електрична активність відповідної частини тім’яної кори зростає. Коли активність досягає потрібного порогу, структури в глибинах мозку, які називаються базальними ядрами, запускають відповідну дію. А потім вони перезавантажують систему, щоб розчистити шлях для наступного рішення.

Щоб довести, що мозок приймає рішення саме за допомогою перегонів у тім’яній корі, достатньо показати, що електрична стимуляція нейронів, які накопичують аргументи на користь певного варіанта, змінює відповідь мавпи. Шедлен і Ньюсом провели цей експеримент. Поки тварина спостерігала за хмарою крапок, що рухалися цілковито безладно, дослідники за допомогою електрода стимулювали тім’яні нейрони, які відповідали за рух праворуч. І хоча органи чуття фіксували однакову частоту руху в усіх напрямках, мавпи завжди реагували так, ніби крапки рухаються праворуч. Це наче фальсифікація виборів, під час яких хтось вручну підкидає потрібні бюлетені в урну.

Окрім цього, серія експериментів дозволила ідентифікувати три основні характеристики процесу приймання рішення. Який зв’язок між однозначністю доказів і часом, необхідним для вибору? Як упередження або попередній досвід впливають на варіанти? Де встановлено поріг, коли аргументи на користь одного варіанта отримують достатню підтримку, щоб зупинити перегони? Усі три відповіді взаємопов’язані. Що менше інформації, то повільніше накопичуються докази. Коли майже всі крапки рухаються безладно, крива активності нейронів тім’яної частки зростає повільно. Якщо не знизити поріг, знадобиться більше часу, щоб досягти аналогічного рівня надійності й подолати його. Рішення готують на слабкому вогні, але зрештою воно нагрівається до тієї ж температури.

А як встановлюють поріг? Як мозок розуміє, коли досить — це досить? Механізм визначення порогу дуже чіткий і враховує ціну помилки й час, доступний для приймання рішення.

Мозок визначає поріг, щоб оптимізувати виграш від рішення. Для цього він поєднує нейронні ланцюги, що систематизують:

1) цінність дії;

2) цінність витраченого часу;

3) якість сенсорної інформації;

4) внутрішню невідкладність реакції, яку ми сприймаємо як тривогу або прагнення вирішити якнайшвидше.

Якщо в грі з довільними крапками за помилки серйозно карають, гравці (і люди, і мавпи) підвищують поріг і використовують більше часу на роздуми. І навпаки: якщо помилки не враховують, найкраща стратегія для учасників — знизити поріг і відповідати якнайшвидше. Цей адаптивний механізм здебільшого несвідомий і працює оптимальніше, ніж ми можемо собі уявити.

Візьмімо, наприклад, жінку-водія, що гальмує перед світлофором. Її мозок здійснює безліч обчислень: імовірність жовтого чи червоного світла, відстань до переходу, швидкість автівки, справність гальм, інтенсивність руху тощо. Окрім цього, мозок зважує можливість надзвичайної ситуації і її наслідки… За винятком випадків, коли щось іде не так і контроль переходить до системи спостереження, ці розрахунки непомітні. Ми не підозрюємо про їх існування. Але мозок їх виконує, а тоді вирішує, коли й із якою силою тиснути на гальма. На цьому конкретному прикладі ми бачимо загальний принцип: приймаючи рішення, людина знає набагато більше, ніж їй здається.

А от під час свідомих роздумів (тільки їх ми й можемо згадати) мозок часто встановлює неефективний поріг переривання процесу вибору. Кожен пам’ятає випадки, коли надто довго обмірковував неважливі дрібниці. Наприклад, вибирав у ресторані ad infinitum[28] між двома стравами, навіть якщо глибоко в душі розумів, що вони обидві дуже смачні.

У лабораторії вивчають досить примітивні рішення, але нам набагато цікавіше, як мозок робить щоденний вибір: водій обмірковує, проскакувати на жовте світло чи ні, суддя засуджує чи виправдовує звинуваченого, виборець ставить галочку за того чи іншого кандидата, покупець виграє´ на знижці чи стає її жертвою. Ми припускаємо, що ці рішення, хоч і належать до різних сфер і мають специфічні особливості, є результатами роботи того самого механізму.