Марвин Минский - Машина эмоций
- Название:Машина эмоций
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:АСТ
- Год:2020
- Город:Москва
- ISBN:978-5-17-114660-3
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Марвин Минский - Машина эмоций краткое содержание
Что такое человеческий мозг? Машина, – утверждает Марвин Минский, – сложный механизм, который, так же, как и любой другой механизм, состоит из набора деталей и работает в заданном алгоритме. Но если человеческий мозг – механизм, то что представляют собой человеческие эмоции? Какие процессы отвечают за растерянность или уверенность в себе, за сомнения или прозрения? За ревность и любовь, наконец? Минский полагает, что эмоции – это всего лишь еще один способ мышления, дополняющий основной мыслительный аппарат новыми возможностями.
Машина эмоций - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Что произойдет, если слишком много текущих ресурсов окажутся несовместимы с теми, которые попытается активировать К-линия? Один вариант действий – это отдать приоритет ресурсам К-линии, но эта политика может иметь неприятное побочное действие: если наши воспоминания столь мощно вызывают к жизни старое психическое состояние, что оно переполняет все наши мысли, мы можем потерять контроль над своими нынешними целями и разрушить все, чего только что добились. Другой вариант – обеспечить приоритет действующих агентов перед прошлыми, а третий – заглушить и те и другие.
Мой ответ заключается в том, что ни один из вариантов не будет идеален в каждом случае; мы называем находчивыми именно тех людей, которые умеют решать (с помощью высокоуровневых стратегий), какую политику лучше всего применять в различных ситуациях. Так или иначе, вне зависимости от используемой тактики, можно не сомневаться, что полученное в результате психическое состояние почти наверняка будет немного отличаться от состояния, в котором вы когда-то находились. Таким образом, каждая новая ситуация, скорее всего, обучит вас несколько новому способу думать – и если вам удастся сделать его «моментальный снимок», то у вас появится K-линия, отличная от всех предыдущих [127] Теория К-линий была впервые изложена в Минский, 1977 и 1980b. Глава восьмая «Общества разума» более подробно описывает, чем чревато столкновение несовместимых К-линий.
.
Также стоит отметить, что наши ментальные репрезентации почти никогда не «начинаются с нуля», потому что при создании каждой новой мы обычно используем более старые. Например, ваша репрезентация события «Чарльз дал Джоан книгу» почти наверняка будет опираться на существующие репрезентации Чарльза, Джоан и книги, сформированные ранее. Таким образом, услышав это предложение, ваш разум активирует множество ресурсов, которые уже использовались этими понятиями.
Соответственно, если вы попытаетесь создать единую К-линию, которая могла бы воссоздать это психическое состояние, такую линию необходимо будет подключить к сотням тысяч других ресурсов. Однако, поскольку большинство этих ресурсов вызваны К-линиями, которые вы уже создали для репрезентации Чарльза, Джоан и книги, вы могли бы добиться такого же эффекта, создав K-линию, которая ведет лишь к трем этим более старым репрезентациям. Когда вы позже активируете эту новую K-линию, этого, возможно, хватит, чтобы дать вам ощущение повторного переживания психического события, для репрезентации которого вы ее создали.
К-линия, прикрепленная к трем другим К-линиям
Коннективистская и статистическая репрезентации
Давайте сравним два разных способа репрезентации распространенной концепции яблока – съедобного плода с красной, желтой или зеленой кожурой, с хрустящей беловатой мякотью и сладковато-терпким вкусом, растущего на деревьях, автохтонных для Евразии, и широко культивируемого в виде множества сортов.
На схеме сверху изображена семантическая сеть, которая описывает различные характеристики и отношения между различными аспектами или частями яблока. На схеме снизу показан пример того, что называется коннективистской сетью, – она также изображает некоторые особенности яблока, но не включает в себя никаких простых средств различения разных типов отношений; на ней есть только числа, которые показывают, насколько тесно эти характеристики «связаны». Здесь было бы слишком долго объяснять, как используются такие сети, и читатель может прочесть о них более подробно в работах, обозначенных в библиографии этой книги как Минский, 1988 и Минский, 1991. Несомненно, такие системы имеют множество практических применений, поскольку в них можно заложить возможность учиться распознаванию важных шаблонов – без какой-либо потребности в программировании со стороны человека.
Однако подобные числовые сети также имеют ограничения, которые мешают им рефлексировать; иногда эти числовые значения можно интерпретировать как корреляции или вероятности, но, поскольку они не несут никаких иных подсказок касательно того, что могут обозначать эти связи, другим ресурсам бывает чрезвычайно сложно использовать эту информацию. Проблема в том, что коннективистская сеть обязана сводить все отношения к одному числовому значению или «силе», и при этом не остается почти никаких следов того, как такое значение было достигнуто. Например, если вы видите только число 12, то не можете определить, значит ли оно 5+7, или 9+3, или 27–15, обозначает ли число людей в комнате или количество ножек стульев, на которых эти люди сидят. Если говорить кратко, числовые репрезентации мешают использованию высокоуровневых способов мышления. А вот семантические сети, наоборот, способны четко репрезентировать разные типы отношений (с помощью ярлыков, прикрепленных к каждому соединению).
Я упоминаю все это, поскольку, хотя и сыграл определенную роль в изобретении концепции коннективистской сети, ее популярность в последние годы, как мне кажется, препятствует поиску более высокоуровневых идей о психологическом механизме человеческого разума. На мой взгляд, сфера исследований житейского знания развивалась вплоть до 1980-х годов, когда наконец было признано, что для дальнейшего прогресса нам необходимо понять, каким образом мы получаем и организуем миллионы фрагментов житейских знаний. Эта перспектива показалась всем столь сложной, что большинство исследователей решили вместо этого заняться изобретением машины, которая смогла бы сама научиться всем знаниям, которые ей понадобятся, – иначе говоря, новой «машины-младенца», подобной тем, которые мы упомянули в разделе 6.2.
Некоторые из них и в самом деле научились делать кое-какие полезные вещи, но ни одной не удалось освоить высокоуровневые рефлексивные способы думать, и, как я подозреваю, главным образом потому, что они пытались репрезентировать знания с помощью численных выражений, а те не предусматривают для этих систем возможности создавать выразительные объяснения.
Не поймите меня неправильно, такие сети все же очень важны – поскольку, как мы увидим в разделе 8.8, можно с уверенностью предположить, что многие низкоуровневые процессы нашего мозга и в самом деле используют что-то вроде коннективистских сетей.
Микронемы для контекстуального знания
Мы постоянно сталкиваемся с двусмысленностями. Значение того, что вы видите, всегда зависит от ментального контекста. Это также относится и к событиям в вашем разуме, поскольку их смысл зависит от того, какие умственные ресурсы в тот момент активны [128] В разделе 20.1 «Общества разума» утверждается, что даже сами наши мысли могут быть неоднозначными.
. Другими словами, ни один символ или объект не имеет значения сам по себе, потому что ваша интерпретация будет зависеть от ментального контекста, в котором вы находитесь. Например, услышав или прочитав слово «блок», вы можете подумать, что оно означает препятствие, строительный элемент, приспособление для перемещения тяжестей или защитный прием в спортивной игре. Какую же интерпретацию выбрать?
Интервал:
Закладка: