5.9. Машины предсказаний
Уильям Джеймс: Попытайтесь представить себе, что сгибаете палец, но на самом деле держите его прямым. Через минуту его начнет буквально покалывать от воображаемой смены позиции – в то же время на самом деле он не пошевелится, потому что «на самом деле не шевелить» – тоже часть установки в вашей голове. Отбросьте эту затею, подумайте о движении просто, без ограничений, и вуаля! – оно происходит безо всяких усилий [Джеймс, 1890].
Каждый человек может думать о чем-то и при этом не производить никаких действий – как, например, Кэрол представила себе, как перемещает бруски, еще до того, как что-то построила. Но как у нее это получилось? Вы сами можете сейчас закрыть глаза, откинуться на спинку стула, отдаться на волю фантазиям и мечтам, поразмышлять о своих мотивах и целях, а затем попытаться решить, что делать дальше.
Но как может мозг или машина представить последовательность возможных действий? В разделе 5.1 было показано, как делать предсказания, используя правила «если + действуй –> то»; соответственно, мозг может использовать каждое «то», чтобы превращать этот прогноз в симул – репрезентацию результата, производя изменение на определенном уровне в системе восприятия нашей машины. Следующая схема демонстрирует некоторые механизмы, способные производить подобную обработку.
Есть две причины включить эту пару «Подавителей». Во-первых, когда мы воображаем будущую ситуацию, нам не нужно, чтобы ее подменило описание текущей ситуации. Также мы не хотим, чтобы наши мышцы выполнили воображаемое действие, пока вы не рассмотрели другие варианты. Поэтому вам нужны какие-то способы отделить разум от тела, дать вам возможность «остановиться и подумать», прежде чем выполнять какое-то действие. (Тут могут использоваться те же механизмы, которые отделяют наш мозг от тела во время сна
[56].)
Повторяя этот цикл действий, подобная машина сможет заглядывать в будущее с помощью схем поиска и планирования, описанных нами в разделе 5.3. Более того, если подобная машина разума получит достаточное количество ресурсов, она сумеет моделировать то, что могло бы случиться, в крупномасштабном «виртуальном мире» или занимать себя тем, что мы называем фантазиями. Конечно, это потребует дополнительного объема памяти, а также вовлечения других механизмов. Однако любой человек, игравший в современную компьютерную игру, знает, что программисты уже добились весьма больших успехов в искусстве моделирования целых миров с помощью машин.
Так как совершенно очевидно, что люди на это способны, я не удивлюсь, если в следующие несколько лет наши ученые обнаружат подобные «машины предсказаний» в разных частях человеческого мозга. Как у нас развились эти навыки? Предшествовавшие нам приматы, должно быть, уже имели подобные структуры, позволявшие им думать на несколько шагов вперед. Затем, всего несколько миллионов лет назад, эти части мозга стремительно увеличились как в размере, так и во вместительности, – что, видимо, стало решающей ступенью в развитии у человека таких ресурсов.
В этой главе были описаны структуры и процессы, объясняющие некоторые возможности нашего мозга, и обозначена последовательность уровней, на которых могут использоваться всё более мощные способы думать.
Модель Шесть
Однако, как бы ни была построена эта система, она никогда не станет продуктивной, пока не получит достаточно информации о мире, в котором находится. В частности, она должна предвидеть некоторые последствия возможных действий, а этого не получится сделать без наличия огромных запасов того, что мы называем житейскими знаниями и логическими рассуждениями. Именно вопросу житейских знаний, основанных на здравом смысле, мы посвятим главу шестую.
Глава 6. Здравый смысл
Чтобы заработать деньги, надо купить акции по низкой цене, а потом, когда цена вырастет, продать их. Если цена не вырастет, не покупайте.
Уилл Роджерс
Уже вскоре после появления первых компьютеров их баги стали предметом шуток. Самый крошечный недочет, и программа могла проглотить деньги клиента банка, отправить ему счет на астрономическую сумму или загнать компьютер в бесконечный цикл повторения одних и тех же ошибок
[57]. Большинство пользователей пришло к выводу, что из-за столь вопиющего отсутствия здравого смысла машины никогда не станут по-настоящему умными.
Сегодня, конечно, компьютеры многому научились. Одни программы обыгрывают людей в шахматы. Другие умеют диагностировать сердечные приступы. Третьи способны распознавать изображения лиц, собирать автомобили на заводах или даже пилотировать корабли и самолеты. Но ни одна машина еще не научилась заправлять кровать, читать книги или нянчить детей.
Почему наши компьютеры неспособны выполнять задачи, с которыми может справиться большинство людей? Может, им не хватает памяти, скорости или сложности? Или они используют неправильно составленные инструкции? Или же их возможности ограничены тем, что они работают только с нулями и единицами? Или машинам недостает некоего магического качества, которым обладает лишь человеческий мозг? В этой главе мы попытаемся доказать, что недостатки современных машин не обусловлены ничем из вышеперечисленного. На самом деле вся их беспомощность проистекает из того, что разработчики используют в их создании устаревшие концепции.
• На сегодня не существует программ, которые бы пользовались житейскими знаниями, основанными на здравом смысле. Любая современная программа оснащена лишь той информацией, которая требуется для решения какой-либо конкретной задачи. В первой части этой главы мы обсудим огромный объем знаний, заложенный в человеческой памяти, и навыки, которые люди используют для применения этих знаний. Например, если кто-то скажет вам, что сверток перевязан «ниткой», вы поймете «очевидные» импликации, подобные тем, что перечислены ниже, – а вот компьютеры такого еще не знают:
За нитку можно тянуть, но ею нельзя толкать.
Если потянуть слишком сильно, нитка порвется.
Сверток нужно сначала наполнить, а лишь потом перевязывать.
Размотанная нитка может запутаться и завязаться узлами.
