Неопределенность крайне важна и для оценки состояния нашего собственного тела. Информация о том, где в пространстве располагаются конечности, как быстро бьется сердце или какова интенсивность болевого стимула, поставляется в череп сенсорными нейронами. С точки зрения мозга разница между электрическими импульсами, проходящими по зрительному нерву, и нейронными сигналами, поступающими из кишечника, сердца, мышц или суставов, весьма незначительна. Все это – сигналы, сообщающие о том, что может происходить за пределами черепа, и искаженные иллюзиями вроде описанных выше оптических. В одном известном эксперименте поглаживание резиновой руки синхронно с настоящей (скрытой) рукой испытуемого убеждало его, что резиновая рука – его собственная.

В свою очередь, иллюзия обладания новой резиновой рукой приводила к ослаблению нейронных сигналов, посылаемых мозгом настоящей руке. Подобно тому как кукла перехватывает голос чревовещателя, синхронность наблюдений за резиновой рукой и ощущений при поглаживании уменьшает чувство обладания настоящей рукой[23].

Конечно, никто не говорит, что каждый раз, познавая мир вокруг, мы специально прибегаем к уравнениям Байеса. Напротив, механизмы, используемые мозгом для решения обратных задач, срабатывают сами по себе – немецкий физик Герман фон Гельмгольц назвал это процессом «бессознательных умозаключений». Мозг быстро, буквально мгновенно оценивает влияние света и тени на впадины, выпуклости и шахматные доски, изображения которых мы видели на предыдущих страницах.

Аналогичным образом мы воссоздаем лицо близкого друга, вкус хорошего вина и запах свежеиспеченного хлеба, комбинируя предварительные предположения и информацию от органов чувств; тщательно взвешивая их с учетом соответствующих неопределенностей. Нейробиолог Анил Сет называет наше восприятие мира «контролируемой галлюцинацией» – наилучшим предположением о том, что на самом деле есть.

Очевидно, что оценка неопределенности, характеризующей те или иные источники информации, – основа нашего восприятия мира. Но изобретательные решения обратных задач дают замечательный побочный эффект. Оценивая неопределенность для того, чтобы воспринимать мир, мы обретаем способность сомневаться в том, что воспринимаем. Чтобы увидеть, как неопределенность с легкостью превращается в сомнение, давайте снова обратимся к игре в кости. Чем ближе общее значение к 15 или к нулю, тем больше мы уверены, что на кубике с подвохом выпала соответственно тройка или ноль. Но в средней части графика, где серые и белые столбики равны по высоте (общие значения равняются семи и восьми), доказательств недостаточно для любого из вариантов. Если я спрошу вас, насколько вы уверены в своем ответе, будет разумно, если вы усомнитесь, когда речь пойдет о значениях семь и восемь, но будете более уверены в случае меньших или бóльших результатов. Другими словами, мы знаем, что, скорее всего, знаем ответ, если неопределенность низкая, и знаем, что, скорее всего, не знаем ответ, когда неопределенность высокая.

Правило Байеса дает математическую основу для размышлений об этих оценках неопределенности, которые называют еще решениями второго типа, поскольку они касаются точности других решений – в отличие от решений первого типа, которые касаются окружающего мира. Согласно теореме Байеса, нам следует больше сомневаться, когда дело касается ответов, приходящихся на центр графика, поскольку именно они чаще всего приводят к ошибкам и с наименьшей вероятностью оказываются правильными. И напротив, по мере приближения к краям распределения вероятность правильного ответа возрастает. Используя неопределенность, присущую решению обратных задач, мы в качестве бонуса достигаем рудиментарной формы метапознания – и никаких дополнительных механизмов для этого не требуется