Стивен Пинкер - Как работает мозг

В какой же части мыслекода заканчиваются правила и репрезентации, и начинаются нейронные сети? Большинство когнитивистов приходят к единому мнению по крайней мере по поводу крайних точек. На высших уровнях когнитивной способности, где мы сознательно проходим каждый шаг, применяя правила, которые мы выучили в школе или обнаружили сами, мышление похоже на продукционную систему с символическими записями в памяти и демонами, выполняющими операции. На нижнем уровне записи и правила выполняются в рамках чего-то вроде нейронной сети, которая реагирует на знакомые паттерны и ассоциирует их с другими паттернами. Однако граница между ними остается предметом споров. Можно ли сказать, что простые нейронные сети отвечают за преобладающую часть повседневного мышления, а уровню явных правил и суждений оставляют только плоды учености? Или сети больше напоминают строительный материал, не способный на проявление человеческого рассудка, пока из него не будут построены структурированные репрезентации и программы?

Представители научной школы, получившей название «коннекционизм», во главе с психологами Дэвидом Румельхартом и Джеймсом Мак-Клелландом, утверждают, что простые сети сами по себе отвечают за преобладающую часть человеческого интеллекта. В своей крайней форме коннекционизм гласит, что мышление – это одна большая сеть обратного распространения ошибок скрытого уровня, или, возможно, группа из похожих или идентичных сетей, и интеллект формируется за счет того, что учитель – среда – настраивает веса связей. Единственная причина, по которой люди умнее крыс, состоит в том, что в наших сетях между стимулом и реакцией больше скрытых уровней, и мы живем в среде других людей, которые выступают в роли учителей сети. Правила и символы могут быть полезны как приближенная модель того, что происходит в сети, для психолога, который не может угнаться за миллионами потоков возбуждения, протекающих в связях, но не более того 103.

Другой подход – который мне нравится больше – состоит в том, что одни только нейронные сети не могут выполнить всю работу. В значительной мере человеческий интеллект объясняется структурированием сетей на программы манипулирования символами. В частности, манипулирование символами лежит в основе языка и тех компонентов мышления, которые с ним взаимодействуют. Этим когнитивная способность не ограничивается, но это значительная ее часть. Это все, о чем мы можем рассуждать про себя и в разговоре с другими. Занимаясь психолингвистикой, я собрал множество доказательств того, что даже простейший навык, связанный с говорением на английском языке, – такой, как умение образовывать форму прошедшего времени от глагола (walked от walk, came от come) – с вычислительной точки зрения слишком сложен, чтобы его могла обслуживать одна нейронная сеть 104. В этом разделе книги я представлю более общие доказательства. Требует ли содержание наших повседневных мыслей (информация, которой мы обмениваемся в разговоре) вычислительного устройства, предназначенного для реализации глубоко структурированного мыслекода, или с ним может справляться нейронная сеть общего назначения – то, что один остряк назвал «коннекто-плазмой»? 105Я покажу вам, что наши мысли отличаются тонким логическим структурированием, которое не под силу никакой сети однородных уровней, состоящей из узлов.

Зачем нам это, спросите вы? Затем, что эти доказательства ставят под сомнение наиболее авторитетную теорию устройства нашего мышления из когда-либо предложенных учеными. Сам по себе персептрон или сеть со скрытыми уровнями – это высокотехнологичное воплощение старой теории об ассоциации идей. Британские философы Джон Локк, Дэвид Юм, Джордж Беркли, Дэвид Хартли и Джон Стюарт Милль утверждали, что мысль подчиняется двум законам. Первый – закон смежности: между идеями, которые часто встречаются вместе, в мышлении образуются ассоциации. Впоследствии, когда активизируется одна идея, активизируется и вторая. Второй закон – это сходство: когда две идеи обладают сходством, все, что ассоциируется с первой идеей, автоматически начинает ассоциироваться со второй. Юм таким образом резюмировал суть этой теории в 1748 году:

Опыт лишь показывает нам ряд единообразных действий, производимых определенными объектами, и учит нас, что такие-то объекты в такое-то время обладали известными способностями и силами. Когда появляется новый объект, обладающий подобными чувственными качествами, мы ожидаем, что найдем в нем подобные же силы и способности, и ждем от него такого же действия. От тела одинакового с хлебом цвета и плотности мы ожидаем сходной же питательности и способности поддерживать организм 106 [12] Цитируется в переводе С. И. Церетели. .

Ассоциацию по смежности и сходству считали тем самым писцом, который пишет на знаменитой «чистой доске» (так Локк метафорически называл мозг новорожденного). Теория, получившая название «ассоциационизм», веками играла доминирующую роль во взглядах британских и американских ученых на работу мышления, и в определенной степени доминирует и по сей день. Когда «идеи» заменили стимулы и реакции, ассоциационизм превратился в бихевиоризм. Чистая доска и два универсальных закона обучения являются психологической основой и стандартной социологической модели. Отзвуки этой теории мы слышим и в расхожих фразах о том, как наше воспитание заставляет нас «ассоциировать» еду с любовью, богатство со счастьем, рост с властью и т. д.

До недавнего времени ассоциационизм был слишком абстрактной теорией, чтобы быть проверенным на практике, однако модели нейронных сетей, которые сейчас ничего не стоит создать с помощью компьютера, позволяют сделать его идеи более точными. Схема обучения, в которой учитель дает сети вход и правильный выход, а сеть старается в будущем воспроизвести это соответствие, представляет собой очень хорошую модель закона смежности. Распределенная репрезентация входа, при которой концепт не получает собственного узла («попугай»), а представляется паттерном активности узлов, соответствующих его свойствам («покрытый перьями», «имеет крылья» и т. д.), позволяет добиться автоматического распространения на подобные концепты и, таким образом, прекрасно вписывается в закон об ассоциации по сходству. А если допустить, что все части мышления устроены как подобного рода сеть, то мы получим реализацию идеи чистой доски. Итак, коннекционизм открывает перед нами прекрасные возможности. Увидев, что могут и чего не могут делать модели нейронных сетей, мы можем подвергнуть серьезному испытанию многовековую доктрину ассоциации идей.