Стивен Пинкер – Как работает мозг (страница 22)

Краткосрочная память = X родитель Y

Долгосрочная память = Z брат/сестра X

Долгосрочная память = Z мужского пола

ТО: ХРАНИТЬ В ДОЛГОСРОЧНОЙ ПАМЯТИ

Z дядя Y

СТЕРЕТЬ ЗАДАЧУ)

Это демон, который наиболее явно воплощает в себе понимание системой значения слова «дядя»: это человек мужского пола, брат одного из родителей. Система добавляет запись о том, кто является дядей, в раздел «Долгосрочная память», а не «Краткосрочная память», потому что эта запись представляет собой элемент знания, который всегда истинен:

На концептуальном уровне мы всего лишь логически вывели факт, который был запрошен. На механическом уровне мы только что создали идентичные друг другу вплоть до последней метки записи в колонках «Задачи» и «Долгосрочная память». Запускается самый первый из упомянутых мной демонов, который осуществляет поиск таких пар; он ставит метку, обозначающую, что задача решена:

Чего мы достигли? Мы построили из безжизненных деталей автомата по продаже жвачки систему, которая делает нечто, отдаленно напоминающее работу мышления: она устанавливает истинность утверждения, с которым ранее никогда не имела дела. Из утверждений о конкретных родителях, братьях и сестрах и знания о том, что значит быть чьим-то дядей, она выработала истинные утверждения о конкретных дядях. И все это, повторю еще раз, было сделано путем обработки символов – материальных изображений, обладающих репрезентативными и каузальными свойствами, то есть одновременно способных нести в себе информацию о чем-либо и принимать участие в цепочке физических событий. Указанные события и составляют процесс вычисления: вычислительные механизмы задуманы таким образом, что если интерпретация символов, запускающих машину, является истинным утверждением, тогда и интерпретация символов, синтезированная машиной, тоже является истинным утверждением. Вычислительная теория сознания – это гипотеза о том, что интеллект как раз представляет собой вычисление в этом значении слова.

«Это значение» довольно широко и позволяет избежать дополнительных посылок, связанных с другими определениями вычисления. Так, нам не нужно принимать в качестве исходного положения, что вычисление состоит из последовательности отдельных шагов, что символы должны либо явно наличествовать, либо явно отсутствовать (в противопоставление градации признака: более выраженный – менее выраженный, более активный – менее активный), что мы гарантированно получим правильный ответ за ограниченный промежуток времени, или что истинное значение должно быть «абсолютно истинным» или «абсолютно ложным», а не подразумевать вероятность или некоторую степень уверенности. Таким образом, вычислительная теория охватывает и альтернативный вариант компьютера с множеством элементов, активных в той или иной степени, в зависимости от вероятности того, что то или иное утверждение истинно или ложно; компьютера, в котором уровень активности может постепенно меняться, отражая новые и приближенно точные вероятности. (Как будет показано ниже, вполне возможно, что именно так работает мозг.) Главная идея заключается в том, что ответ на вопрос «Что делает систему умной?» – не материя, из которой сделана система, и не какая-то особенная энергия, протекающая через нее, а то, для чего предназначен каждый из элементов машины, и каким образом закономерности изменений внутри системы отражают соответствующие параметру истинности отношения (включая случаи, когда истинность является вероятностной или недостаточно четко определенной)⁷¹.

Естественные вычисления

Почему вычислительной теории сознания можно верить? Потому что это теория, которая позволила разрешить многовековые проблемы философии, стала началом компьютерной революции, подняла ключевые вопросы нейробиологии и дала психологии потрясающе плодотворное поле для исследований.

Целые поколения мыслителей безрезультатно ломали головы над тем, каким образом мышление взаимодействует с материей. Как сказал Джерри Фодор, «жалость к себе может довести до слез, и лук тоже». Как могут наши неосязаемые убеждения, желания, представления, планы, цели отражать мир вокруг нас и давить на рычаги, с помощью которых мы, в свою очередь, меняем мир? Декарт через много столетий после смерти стал посмешищем для ученых (и совершенно незаслуженно), потому что высказал идею о том, что мышление и материя – разные виды вещества, которые каким-то образом взаимодействуют в части мозга, называемой шишковидной железой. Философ Гилберт Райл высмеял эту идею, назвав ее «доктриной призрака в машине»⁷² (эту фразу позже использовали в качестве заголовка для книг писатель Артур Кестлер и психолог Стивен Косслин и рок-группа «Полис» в качестве названия своего альбома). Райл и другие философы утверждали, что такие термины ментализма, как «убеждения», «желания» и «представления», бессмысленны и происходят от небрежной, неправильной трактовки языка. Имеющие схожие взгляды бихевиористы заявляли, что говорить о невидимых сущностях так же ненаучно, как верить в Зубную Фею, и старались полностью исключить их из своих психологических теорий.

А потом появились компьютеры: не имеющие ничего общего с феями и невидимыми сущностями куски железа, работу которых никак нельзя было объяснить без полного арсенала «запретных» словечек ментализма. «Почему мой компьютер не печатает документ?» – «Потому что программа не знает, что ты заменил струйный принтер на лазерный. Она до сих пор думает, что говорит со струйным принтером, и пытается распечатать документ, прося принтер подтвердить получение сообщения. Но принтер не понимает ее сообщение и игнорирует его, потому что ожидает, что вводные данные будут начинаться с символа “%”! Программа отказывается вернуть управление, пока она продолжает разговаривать с принтером, поэтому тебе нужно привлечь внимание диспетчера задач, чтобы он отобрал управление у программы. Как только программа узнает, какой принтер к ней подключен, они начнут общаться». Чем сложнее система и чем опытнее пользователи, тем больше обсуждение технических деталей напоминает сюжет мыльной оперы.

Философы-бихевиористы все-таки продолжали бы настаивать на том, что все это праздные разговоры. Машины на самом деле ничего не понимают и не пытаются, сказали бы они; просто пользователи легкомысленно подходят к выбору слов и поэтому рискуют поддаться на соблазн серьезных концептуальных ошибок. И все же, что здесь не так? Философы обвиняют компьютерщиков в недостаточной ясности мышления? Да ведь компьютер – это самый формальный, педантичный, реалистичный, неумолимый ревнитель точности и недвусмысленности во Вселенной. Судя по формулировке обвинения, можно подумать, что это компьютерщики в замешательстве зовут на помощь философов, когда у них перестают работать компьютеры, а не наоборот. Гораздо лучшее объяснение состоит в том, что вычислительная теория наконец позволила развеять туман мистики, окутывавший менталистские термины: убеждения – это записи в памяти, желания – это записи в разделе задач, мышление – это вычисления, запускаемые датчиками, попытка – это выполнение операции, запускаемое задачей.

(Вы возразите, что мы, люди, что-то чувствуем, когда у нас возникает убеждение или желание или ощущение, а обычная запись в памяти не способна создавать такие чувства. Справедливое замечание. Но давайте попытаемся не смешивать проблему объяснения интеллекта с проблемой объяснения осознанных ощущений. Пока я пытаюсь объяснить, что такое интеллект; а до сознания мы дойдем чуть позже в этой же главе.)

Вычислительная теория сознания также позволяет реабилитировать раз и навсегда печально известного гомункула. Типичное возражение против идеи, что мысли – это внутренние репрезентации (это возражение очень популярно среди ученых, старающихся всячески показать, насколько они прагматичны), состоит в том, что если есть образ, то в голове должен быть маленький человечек, который на него смотрит, а если есть маленький человечек, то должен быть человечек еще меньше, который смотрит на образы в голове первого человека, и так далее, до бесконечности. Но вот перед нами в очередной раз тот же самый спор: теоретик упорно убеждает инженера-электрика в том, что, если инженер прав, то в его рабочей станции должны жить толпы крошечных человечков. В вычислительной технике без гомункулов не обойтись. Здесь постоянно считываются, интерпретируются, анализируются, распознаются и проверяются структуры данных, и подпрограммы, которые за это отвечают, без зазрения совести называют «агентами», «демонами», «контроллерами», «диспетчерами», «интерпретаторами». Почему все эти разговоры о гомункулах не ведут к бесконечному регрессу? Потому что внутренняя репрезентация – это не реалистичная фотография мира, а гомункул, который «смотрит на нее», – не миниатюрная копия всей системы, обладающая таким же интеллектом. В этом случае это бы и в самом деле ничего не объясняло. Нет, репрезентация – это совокупность символов, соответствующая тому или иному аспекту мира, и каждому гомункулу остается только реагировать несколькими заранее предписанными действиями на некоторые из этих символов: эта задача гораздо проще того, что делает вся система в целом. Интеллект системы образован действиями не столь интеллектуальных механических демонов внутри нее. Эту мысль, впервые высказанную в 1968 году Джерри Фодором, следующим образом сформулировал Дэниел Деннетт: