Стивен Пинкер - Как работает мозг

Сорит позволяет мыслителю уверенно делать выводы, несмотря на ограниченный опыт. Так, мыслитель может сделать вывод, что воронам нужен кислород, даже если никто никогда не пытался лишить ворона кислорода и посмотреть, что произойдет. Мыслитель может прийти к этому выводу, даже если он никогда не наблюдал эксперимента, в котором какое бы то ни было животное было лишено кислорода, а только слышал об этом от заслуживающего доверия специалиста. Однако если каждый логический шаг в этом рассуждении будет нечетким, или вероятностным, или осложненным частными характеристиками представителей категории предыдущего логического шага, коэффициент ухудшения будет постепенно расти. Последнее утверждение будет таким же зашумленным, как энная пиратская копия видеокассеты или последняя произнесенная шепотом фраза в игре «сломанный телефон». Представители всех цивилизаций могут выстраивать длинные цепочки рассуждений из звеньев, истинность которых они не наблюдали непосредственно. Философы неоднократно указывали на то, что именно эта способность сделала возможным существование науки 123.

Как и многие другие проблемные вопросы, связанные с мышлением, полемику по поводу коннекционизма нередко сводят к полемике между врожденностью и обучением. И, как всегда в таких случаях, это затрудняет способность четко мыслить. Несомненно, обучение играет огромную роль в моделировании коннекционных сетей. Часто разработчик сетей, вынужденный вернуться к чертежной доске из-за проблем, о которых я говорил выше, решает воспользоваться способностью сети со скрытыми уровнями запоминать совокупности входов и выходов и распространять их на новые подобные им данные. Иногда можно даже заставить типовую сеть со скрытыми уровнями делать то, что вам нужно, предварительно заучив ее «до смерти». Тем не менее обучение в авральном режиме само по себе не может быть спасением для коннектоплазмы. И не потому, что у сетей слишком мало «врожденной» структуры и слишком много информации на входе из окружения, а потому что у грубой коннектоплазмы так мало мощности, что иногда приходится создавать сети, используя самую худшую комбинацию: слишком малое количество врожденной структуры в сочетании со слишком большим количеством информации на входе из окружения.

Так, Хинтон разработал трехуровневую сеть для вычисления родственных отношений. (По его замыслу, она должна была служить примером того, как работают сети, однако другие коннекционисты восприняли ее как реальную психологическую теорию.) Уровень ввода включал в себя узлы, соответствующие имени, и узлы, соответствующие типу родственных отношений, например, «Колин» и «мать». Уровень вывода включал в себя узлы, соответствующие имени человека, который находится в таких отношениях с заданным человеком, например, «Виктория». Поскольку узлы и связи составляют врожденную структуру сети, а усваивать в процессе обучения ей приходится только веса связей, эта сеть, если ее воспринимать буквально, соответствует врожденному модулю мозга, предназначенному для выдачи ответов на вопросы о том, кто состоит с указанным человеком в родственном отношении указанного типа. Эта система не пригодна для анализа родственных отношений в общем, потому что знания в ней как бы размазаны по всем весам связей, соединяющим уровень вопросов с уровнем ответов, а не хранятся в базе данных, к которой могут иметь доступ разнообразные процессы поиска информации. Следовательно, это знание окажется бесполезным, если хотя бы немного изменить вопрос: например, спросить, в каком родственном отношении состоят между собой два человека, или запросить имена членов семьи человека и родственные отношения, в которых он с ними состоит. В этом смысле модель имеет слишком большой процент врожденной структуры; она создана специально для конкретного типа вопросов 124.

Научив модель воспроизводить отношения в маленькой вымышленной семье, Хинтон обратил внимание на способность системы переносить сделанные выводы на другие пары родственников. Тем не менее при этом очень мало говорилось о том, что для того, чтобы сеть могла распространить выводы на 4 возможные пары из 104, ее нужно было сначала обучить работать с первой сотней. И каждую из ста пар в режиме обучения нужно было подать в сеть 1500 раз (это в общей сложности 150000 уроков!). Здесь явно не было ничего общего с тем, как усваивают систему семейных отношений маленькие дети. Эти цифры типичны для коннекционных сетей, потому что они приходят к решению не через правила; в них просто нужно «вдолбить» большинство примеров, и тогда они смогут просто переносить знания с одного примера на другой. Любой существенно отличающийся от прочих пример обязательно должен входить в набор для обучения, иначе сеть будет делать сомнительные выводы, как в анекдоте про статистиков на утиной охоте: один стреляет на метр выше, чем нужно, второй стреляет на метр ниже, а третий кричит: «Попали!»

Почему я уделяю столь пристальное внимание коннектоплазме? Уж конечно, не потому, что я считаю моделирование нейронных сетей бессмысленным занятием – как раз наоборот! Без него все мое величественное строение рассуждений о том, как работает мозг, осталось бы парить в воздухе. И уж конечно, я не считаю, что моделирование сетей заключается всего лишь в распределении подрядов между строителями-демонами и структурами данных нейронной «аппаратуры». Многие коннекционные модели поражают тем, чего можно добиться с помощью простейших операций ментального вычисления. С другой стороны, я считаю, что достоинства коннекционизма сильно преувеличивают. Благодаря тому, что сети много рекламировали, называя их функционирование мягким, параллельным, аналогичным, биологичным, бесперебойным, они приобрели привлекательные коннотации и обширную армию поклонников. Но ведь нейронные сети не способны творить чудеса, они только выполняют определенные логические и статистические операции. Решения по таким вопросам, как представление вводных данных, количество сетей, выбранная для каждой из них схема соединений, пути данных, управляющие структуры, соединяющие их между собой, – все это может рассказать гораздо больше о том, что делает систему по-настоящему интеллектуальной, чем общие способности составляющей ее коннектоплазмы.

И все же моя главная цель – не показать, на что неспособна та или иная модель, а показать, на что способен мозг. Смысл этой главы в том, чтобы познакомить вас с материей, из которой состоит наш разум. Мысли и мышление в наше время – уже не призрачные тайны, а механические процессы, которые мы можем изучить, рассматривая и оспаривая сильные и слабые стороны разных теорий. Мне представляется особенно показательным рассмотрение недостатков освященной веками доктрины об ассоциации идей, поскольку они позволяют лучше оценить точность, тонкость, сложность и открытость нашего повседневного мышления. Вычислительные возможности разума позволяют человеку достигать вполне реальных результатов. Они находят прекрасное применение в любви, правосудии, творчестве, музыке, родственных отношениях, законодательстве, науке и других сферах человеческой деятельности, которые мы рассмотрим в следующих главах. Но прежде чем перейти к этому, нам необходимо вернуться к другому вопросу, с которого начиналась эта глава.