В своей книге «Человек говорящий. Эволюция и язык» Бервик и Хомский опирались на результаты сканирования мозга, которые показали, как развивалась префронтальная кора – область, имеющая важное значение для восприятия языка. Они предположили, что в процессе энцефализации, эволюционного расширения и перестройки нашего мозга, возник новый анатомический замкнутый контур между задней частью верхнего отдела височной доли коры больших полушарий и зоной Брока (отвечающих соответственно за восприятие речи и связную речь). Созревание этих дорсальных и вентральных путей в языковой и премоторной зонах мозга в детском возрасте позволяет каждому из нас выполнять операцию слияния и владеть символическим языком. И действительно, когда исследователи посмотрели, какие цепи нейронов в нашем мозгу активируются при выполнении функции слияния, то увидели, что процесс проходит в четырех разных проводящих путях. Интересно, что у новорожденных младенцев есть не все эти связи, и исследования показывают: если этот пучок нервных волокон между задней частью верхнего отдела височной доли и зоной Брока не сформируется у детей должным образом, то возникнут трудности с пониманием синтаксически сложных предложений. «У них нет липидной изоляции, и они не “подключены к системе”, – предположил Бервик. – За пару лет [большинство детей] должны начать говорить, и это может быть результатом небольших эволюционных изменений. Мозг становится больше, и дополнительный рост приводит эти системы “в боевую готовность”. Все остальное, как говорится, это история».
Уинстон считает гипотезу слияния лучшим из имеющихся на данный момент объяснений того, как люди начали понимать истории. Но он убежден, что способность создавать нарративы происходит из пространственной навигации. «Думаю, большая часть нашего понимания пришла из физического мира, что предполагает движение в нем, – говорит он. – Способность к упорядочению, как мне кажется, происходит из пространственной навигации. Мы извлекаем пользу из многих вещей, которые уже есть, – скажем, как упорядочение… С точки зрения искусственного интеллекта слияние наделяет вас способностью строить символическое описание. Мы уже давно умели выстраивать последовательности, а новая способность к оперированию символами позволила нам придумывать истории, слушать их, рассказывать их, соединять две истории в новую, проявлять творческий подход». Уинстон называет это гипотезой сильного сюжета (Strong Story Hypothesis).
Уинстон решил проверить, удастся ли ему создать программу, которая понимает историю. Не только читает и обрабатывает ее, но извлекает уроки и даже предлагает свои догадки о мотивации персонажей. Каковы основные функции, необходимые для того, чтобы машина обладала такой способностью, и что они говорят нам о вычислительных операциях, выполняемых человеческим мозгом? Уинстон и его коллеги назвали свою машину «Генезис» и начали продумывать разумные правила, которые потребовались бы машине для функционирования. Первым из этих правил была дедукция – способность делать вывод путем логических рассуждений. «Мы знали о дедукции, но больше у нас ничего не было, пока мы не попытались создать “Генезис”, – рассказывал мне Уинстон. – В конечном итоге мы выяснили, что нам нужно семь типов правил, чтобы обрабатывать истории». В частности, «Генезису» требуется «правило цензора», что означает: если нечто истинно, то ничто другое не может быть истинным. Например, если персонаж мертв, он не может стать счастливым.
Получая историю, «Генезис» создает так называемую репрезентативную основу: схему, которая разбивает историю на части и соединяет их при помощи классификационных связей и блоков, отражая такие качества, как отношения, действия и последствия. Затем «Генезис» использует простую функцию поиска для выявления понятийных закономерностей, которые проступают из причинно-следственных связей, – иными словами, в каком-то смысле размышляет над первым прочтением. На основе этого процесса и семи типов правил программа начинает выявлять темы и идеи, которые в явном виде не присутствуют в тексте истории. Изначально Уинстона заинтересовал тот факт, что «Генезису» требовался относительно небольшой набор правил, чтобы успешно приступить к пониманию истории на уровне, который, похоже, приближается к человеческому. «Раньше мы думали, что для этого потребуется много репрезентаций, – говорит Уинстон. – Теперь мы знаем, что достаточно нескольких».
«Хотите, покажу?» – спросил он. Я передвинула стул на другую сторону его письменного стола и посмотрела на экран компьютера, где Уинстон открыл программу «Генезис». «В “Генезисе” все на английском – истории, знание», – сказал он. Потом напечатал предложение в текстовом окне программы: «Птица полетела на дерево». Под текстом появились блоки. «Генезис» определил действующее лицо истории как птицу, действие как полет, а назначение как дерево. Там был даже блок «траектория», иллюстрирующий последовательность действия наглядно, с помощью стрелки, упирающейся в вертикальную линию. Затем Уинстон изменил описание: «Птица полетела к дереву». Теперь стрелка немного не доходила до линии.
«Попробуем “Макбета”», – сказал Уинстон. Он открыл сокращенную версию пьесы, переведенную с языка Шекспира на современный английский. Из текста убрали прямую речь и метафоры; осталось около ста предложений с описанием главных героев и последовательности событий. Всего за несколько секунд «Генезис» прочитал краткое изложение истории и представил нам ее визуализацию. Уинстон называет такие визуализации схемами проработки. В верхней части располагались около двадцати блоков, содержащих информацию, например «леди Макбет – жена Макбета» и «Макбет убивает Дункана». От них отходили линии к другим блокам, соединяя явные и неявные элементы истории. О чем, по мнению «Генезиса», повествовал «Макбет»? «Пиррова победа и месть», – сообщила нам машина. Ни одно из этих слов не встречается в тексте. Уинстон вернулся к главной странице программы и щелкнул пункт меню «Собственная история». В открывшемся окне «Интроспекция» мы увидели, как «Генезис» анализирует предложенную историю, он рассуждал логически и делал выводы. «Думаю, это потрясающе, ведь “Генезис” в каком-то смысле обладает самосознанием», – сказал Уинстон.
Может быть, то, что мы обучаем машину понимать сложные истории, поможет и нам самим создать более эффективные модели образования, политических систем, медицины и городского планирования. Представьте, к примеру, машину, в которую заложены не просто несколько десятков правил для понимания текста, а тысячи правил, которые она может применить к текстам длиной в несколько сотен страниц. Такой машиной может воспользоваться ФБР при расследовании загадочного убийства с противоречивыми уликами и множеством подозреваемых. Или можно установить ее в ситуационном центре Белого дома – и она предложит американским дипломатам и разведчикам анализ мотивов русских хакеров или агрессивных действий Китая в Южно-Китайском море, вычисляя прогнозы будущего поведения на основе анализа многовековой истории.
Уинстон и его студенты использовали «Генезис» для анализа кибервойны 2007 г. между Эстонией и Россией. Они также придумали необычные способы проверить интеллект машины, предлагая ей самой рассказать истории или настраивая ее так, чтобы история воспринималась с точки зрения разных психологических профилей – например, жителем Азии в сравнении с европейцем. Один из аспирантов Уинстона снабдил «Генезис» способностью учить и убеждать читателей. Например, он предлагал программе сделать дровосека из сказки «Гензель и Гретель» более симпатичным. «Генезис» добавил несколько предложений, подчеркивавших добропорядочность персонажа.
