Способность знать то, что релевантно для данной конкретной ситуации, есть отличительный признак тех общеизвестных истин, которые я обсуждал в предыдущей главе. На практике нам редко приходит в голову, что легкость, с которой мы принимаем решения, маскирует всевозможные сложности. Как замечает философ Дэниел Деннетт
[10]
, когда встает посреди ночи, чтобы перекусить, ему нужно знать одно — что в холодильнике лежат хлеб, ветчина, майонез и пиво. А уж остальная часть плана образуется сама собой. Разумеется, он также знает, что «майонез не растворяет ножи, кусок хлеба меньше горы Эверест, а открывание холодильника не вызывает ядерную катастрофу на кухне», и, вероятно, триллионы других не относящихся к делу фактов и логических связей. Но каким-то образом ему удается проигнорировать все эти вещи — даже не осознавая, что конкретно он игнорирует, — и сосредоточиться на тех немногих, которые и вправду важны.
Впрочем, утверждает Деннетт, существует большая разница между знанием того, что релевантно, и пониманием, откуда, собственно, это знание взялось
{69}. На первый взгляд, вопрос простой. Для любой отдельно взятой ситуации релевантно, конечно, то, что объединяет ее с другими сравнимыми моментами. Например, мы знаем, что для принятия решения о покупке релевантна цена, ибо при совершении покупок именно она, как правило, имеет немаловажное значение. Но откуда мы знаем, какие ситуации сравнимы с той, в которой находимся мы? Что же, и в этом вроде бы нет ничего сложного. Сравнимы ситуации с одинаковыми условиями. Все «покупательские» решения подобны в том смысле, что включают размышления об имеющихся вариантах: стоимости, качестве, наличии и так далее. Но тут-то и возникает загвоздка: для определения того, что именно релевантно для данной ситуации, необходимо соотнести ее с неким рядом сравнимых. А чтобы определить это, необходимо знать, какие признаки релевантны.
Этот порочный круг (иначе говоря, внутренняя циркулярность) образует так называемую проблему фреймов
[11]
, над которой философы и когнитивисты бьются вот уже несколько десятилетий. Проблема фреймов была впервые замечена в области искусственного интеллекта. В то время ученые делали первые шаги в программировании компьютеров и роботов, чтобы те решали относительно простые повседневные задачи — такие как, скажем, уборка комнаты. Поначалу предполагалось, что составить перечень всех релевантных для подобной ситуации факторов не может быть так уж сложно. Люди же как-то умудряются убирать свои комнаты каждый день и не задумываются об этом. Насколько же трудно научить этому машину? Выяснилось, что очень трудно. В предыдущей главе я уже писал о том, что даже такая относительно незамысловатая деятельность, как поездка в метро, требует поразительного количества знаний о мире. Речь идет не только о дверях и платформах. Нужно держать дистанцию, не смотреть другим пассажирам в глаза или вовремя убираться с дороги наглых, невоспитанных нью-йоркцев. Исследователи искусственного интеллекта очень быстро поняли, что буквально каждая повседневная задача сложна по одной и той же причине: список потенциально релевантных факторов и правил поразительно длинен. Неважно, что большей частью этого списка можно в конечном счете пренебречь. Заранее-то никогда не знаешь, что можно отбросить, а что — нельзя. Одним словом, чтобы научить своих «подопечных» выполнять даже наипростейшие задачи, исследователям пришлось писать сложнейшие программы
{70}.
Неразрешимость проблемы фреймов в итоге погубила первоначальную версию искусственного интеллекта, предполагавшую воспроизведение человеческого разума более или менее в том же виде, в каком имеем его мы. Впрочем, нет худа без добра. Поскольку ученым приходилось программировать каждый факт, каждое правило и каждый процесс обучения «с нуля» и поскольку их детища вели себя далеко не так, как ожидалось, — то падали с обрыва, то ломились сквозь стены, — дольше игнорировать проблему фреймов стало попросту невозможно
{71}. Решать ее никто не собирался: вместо этого программисты избрали совершенно другой подход, акцентировавший не мыслительные процессы, а статистические модели данных. Он, сегодня называющийся «машинным обучением», гораздо менее интуитивен, чем первоначальный подход здравого смысла, зато намного продуктивнее его. Именно ему мы обязаны большинством прорывов в сфере искусственного интеллекта: от почти магической способности интернет-поисковиков выдавать результаты запроса до робокаров и компьютеров, играющих в «Свою игру»
{72}.
Мы думаем не так, как мы думаем, что мы думаем
Проблема фреймов существует не только у искусственного интеллекта. У человеческого — тоже. Как замечает психолог Дэниел Гилберт в своей книге «Спотыкаясь о счастье», когда мы представляем себя или окружающих в определенной ситуации, наш мозг отнюдь не выдает длиннющий перечень вопросов о всевозможных потенциально релевантных подробностях. Скорее, как усердный ассистент оживляет скучную презентацию Power Point имеющимися в фильмотеке материалами, так и наша «умозрительная симуляция» рассматриваемого события извлекает недостающие фрагменты из обширной базы воспоминаний, образов, опыта, культурных норм и воображаемых результатов
{73}. В одном из обзоров покидавшие ресторан респонденты охотно расписывали униформу официантов или игравшую музыку — тогда как в действительности никакой музыки и никаких официантов-мужчин не было. В другом эксперименте учащиеся, которых спрашивали о цвете классной доски, вспоминали, что она зеленая, хотя на самом деле она была синей
{74}. В третьем испытуемые систематически переоценивали как досаду от предполагаемых убытков, так и радость от предполагаемых прибылей
{75}. В четвертом познакомившиеся по Интернету испытывали тем больше симпатий к потенциальному партнеру, чем меньше сведений о нем было доступно
{76}. Во всех этих случаях необходима дополнительная информация. Но, поскольку процесс «заполнения пробелов» происходит мгновенно и не требует ни малейших усилий, обычно мы его не осознаем. Поэтому нам редко приходит в голову, что чего-то не хватает.
Проблема фреймов предостерегает: поступая так, мы склонны к совершению ошибок. И мы их совершаем. Постоянно. Но, в отличие от неудач в сфере искусственного интеллекта, промахи людей не столь вопиющи, и переписывать всю ментальную модель их мышления, к счастью, не приходится. Скорее, как воображаемый читатель «American Soldier» Пола Лазарсфельда нашел два противоположных результата равно очевидными, так и мы, узнав, как все обернулось, почти всегда можем определить ранее упущенные аспекты ситуации. Теперь-то они кажутся релевантными! Мы ожидали, что, выиграв в лотерею, будем счастливы, но вместо этого огорчены? Бесспорно, прогноз плохой. Но ко времени осознания ошибки мы уже располагаем новыми сведениями — скажем, обо всех тех родственниках, которые внезапно объявились с требованием денег. Тогда кажется, будь у нас эта информация раньше, мы бы предвосхитили свое нынешнее состояние верно и, возможно, никогда бы не купили лотерейный билет. Получается, вместо сомнения в собственной способности прогнозировать будущее мы делаем вывод, что просто упустили из виду нечто важное. О, эту ошибку мы ни в коем случае больше не допустим! — но, увы, совершаем ее снова и снова. Не важно, как часто нам не удается верно предсказать поведение окружающих: как только их поступки становятся известны, мы объясняем собственные заблуждения с точки зрения чего-то, о чем раньше понятия не имели. Таким образом, проблему фреймов весьма успешно удается замять — уж в следующий-то раз мы все сделаем правильно! Беда в том, что в действительности мы никогда не можем усвоить, что можем прогнозировать, а что — нет.
