Софт

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Софт

Когда в 80-х свои усилия объединили исследователи искусственного интеллекта и работы мозга, они тоже начали с позиций бихевиоризма: мол, человеческий мозг, как и компьютер — это машина для установления ассоциаций. Но быстро поняли, что последняя справляется с задачами настолько хорошо, насколько удачно написаны программы. Не стоит и пытаться обрабатывать с ее помощью слова, если у вас нет для этого нужного программного обеспечения. Чтобы компьютер мог узнавать объекты, воспринимать движение, ставить медицинский диагноз или играть в шахматы, нужна программа с соответствующим «умением». Даже энтузиасты нейронных сетей конца восьмидесятых быстро поняли: заявив о создании устройства, способного к обучению путем установления ассоциаций, они жестоко ошиблись. Эффективность работы нейронной сети полностью зависит от ее «знаний» о том, какой ответ хотят от нее получить, какую закономерность она должна обнаружить, какую задачу решить, а также какие прямые примеры ей продемонстрировали. Коннективисты, возлагавшие на такие сети большие надежды, прямиком угодили в ту же ловушку, в которую поколением раньше попали бихевиористы. «Нетренированные» коннективистские сети оказались неспособны обучиться даже прошедшему времени английского языка{471}.

Альтернативой коннективизму (а ранее — бихевиоризму) является «когнитивный» подход — попытка раскрыть внутренние механизмы работы мозга. Его развитие началось с идей, высказанных Ноамом Хомски в вышедшей в 1957 году статье «Синтаксические структуры» («Syntactic Structures»). В ней говорилось о том, что устройства, основанные на обучении путем установления ассоциаций, не способны самостоятельно выцепить из живой речи правила грамматики и выучить их{472}. С этим может справиться только механизм, оснащенный априорным знанием о том, что нужно искать. Лингвисты постепенно приняли аргументы Хомски. Тем временем, исследователи механизмов зрения с успехом применяли «вычислительный» поход, сторонником которого являлся и Дэвид Марр (David Marr), молодой английский ученый из Массачусетского Технологического института. Вместе с Томасо Поджьо (Tomaso Poggio) они раскрыли множество математических фокусов, которые проделывает мозг для распознавания объектов, отображаемых на сетчатке. К примеру, выяснилось, что последняя очень чувствительна к контрастным граням между темными и светлыми частями изображения. Оптические иллюзии позволяют доказать, что мозг использует такие грани для определения границ объектов. Эти и другие механизмы являются «врожденными» и предназначены для решения определенной конкретной задачи. И они, вероятно, способны к тонкой настройке путем предъявления примеров. Однако, никакого специального обучения «с нуля» не существует{473}.

Почти любой сегодняшний исследователь восприятия речи согласится с тем, что мозг оснащен некоторыми механизмами, не «получаемыми» из культурной среды, а развивающимися при соприкосновении с окружающим миром и специализирующимися на интерпретации получаемых сигналов. Туби и Космидес утверждают: механизмы его работы более «высокого» порядка устроены по примерно тому же принципу. В мозгу есть «выкованные» эволюцией специализированные устройства, позволяющие человеку узнавать лица, распознавать эмоции и настроение, быть щедрым к своим детям, бояться змей, считать привлекательными определенных представителей противоположного пола, понимать значение слов, распознавать грамматику, социально интерпретировать возникающие ситуации, выбирать подходящую форму орудия для выполнения определенной работы, чувствовать свои социальные обязательства и т. д. Каждый из этих «модулей» оснащен неким априорным знанием мира, необходимым для выполнения соответствующих задач — так же, как человеческая почка создана для фильтрации крови.

Существуют механизмы, обучающиеся интерпретировать выражения лиц — часть нашего мозга учится только этому и ничему больше. Уже в 10 недель мы понимаем, что объекты, которые мы видим — твердые. Поэтому два предмета не могут одновременно занимать одну и ту же область пространства. В будущем это знание не пошатнется даже под напором того огромного количества мультфильмов, которые нам предстоит увидеть. Детей удивляют фокусы, в которых два объекта будто бы занимают одно и то же место. В 18 месяцев они уже понимают, что не бывает взаимодействия между предметами на расстоянии — один кубик нельзя сдвинуть другим, если они не соприкасаются. В том же возрасте мы демонстрируем интерес к сортировке инструментов по их функции, а не только по цвету. И эксперименты показывают: как и кошки, мы полагаем, что любой объект, способный к самостоятельному движению — живой{474}.

Это — еще один пример того, как много инстинктов в нашей голове приспособлены не к современным, а плейстоценовым условиям. Детям, живущим в Нью-Йорке, гораздо проще научиться бояться змей, чем автомобилей — несмотря на гораздо большую опасность со стороны последних. Ибо мозг человека так и остался настроенным на змей.

Страх к змеям и «одушевление» всех движущихся объектов — инстинкты, развитые у обезьян, вероятно, не хуже, чем у людей. Не уникальны для человека и многие другие (к примеру, нежелание заниматься любовью с тем, с кем мы были рядом с самого детства — инстинкт избегания инцеста). Для того, чтобы все они работали, Люси не нужен был мозг, больший, чем у нее уже имелся: для всего того же собаке хватает и небольшого (по сравнению с нашим).

Но что Люси точно не нужно было делать — это начинать с пустого листа и в каждом поколении заново узнавать мир. Культура не могла научить ее распознавать грани в визуальном поле или правилам грамматики. Она могла бы научить ее бояться змей, но зачем такие сложности? Почему бы страху змей не быть врожденным? Человеку с эволюционным мышлением вообще не очевидна особая ценность способности к обучению. Если бы оно действительно заменяло инстинкты, а не всего лишь усиливало и тренировало их, мы бы проводили полжизни, пытаясь научиться разным вещам, которые все другие обезьяны выполняют автоматически. Например, тому, что неверный партнер может вам изменить. Зачем этому учиться? Почему бы не включить эффект Болдуина (см. главу 8), не сделать эти знания инстинктивными и не потратить немного меньше времени на преодоление трудностей взросления? Если бы каждому новому поколению летучих мышей нужно было заново учиться использованию ультразвуковой системы навигации, а не получать ее уже в готовом виде, а кукушке — заново учить дорогу в Африку, в мире стало бы гораздо больше заблудившихся кукушек и трупиков разбившихся летучих мышей. Природа решила оснастить одних инстинктами эхолокации, а других — навигации, потому что это эффективнее, чем заставлять их узнавать все сызнова. Конечно, мы учимся гораздо больше летучих мышей и кукушек. Мы учим математику, словарь из 10 тысяч слов, характеры людей и т. п. Но это потому, что мы располагаем врожденными инстинктами учиться этому (возможно, за исключением математики) — у нас отнюдь не меньше инстинктов, чем у летучих мышей и кукушек.