. Вот случай, которым это можно проиллюстрировать:
Джек увидел, как одна собака выполняет какой-то трюк, и попытался обучить ему свою собаку, но ей потребовались сотни уроков, чтобы освоить этот трюк. Однако Джек запомнил его, увидев всего однажды. Как удалось Джеку так быстро выучить то, что он увидел только один раз?
Иногда людям тоже приходится долго практиковаться, но сейчас нам необходимо объяснить те случаи, когда мы учимся очень многому на примере одной-единственной ситуации. Существует, впрочем, теория, которая предполагает, что Джеку тоже нужно много повторений, просто он выполняет их с помощью «дрессировщика», живущего у него в голове, и применяет этого «дрессировщика» для обучения других ресурсов своего мозга – во многом так же, как он сам дрессирует своего питомца!
Для этого Джек, возможно, задействует процесс, подобный разностной машине из раздела 6.3. Он начинается с описания трюка, которое теперь хранится у него в «кратковременной памяти». Затем мысленный «дрессировщик» Джека должен скопировать это описание в какое-то другое, более постоянное место хранения, последовательно корректируя новую копию до тех пор, пока между этими краткосрочными и долгосрочными воспоминаниями не исчезнет малейшая существенная разница. Это можно сделать, внеся совсем небольшие изменения в процесс, описанный в разделе 6.3:
Разностная машина
Чтобы превратить все это в копировальную машину, мы можем просто дать ей задание менять второе описание, а не первое – пока структура в долгосрочной памяти не станет выглядеть так же, как в краткосрочной[116].
«Ментальный дрессировщик»
Конечно, если описание Джека состоит из большого числа деталей, то этот цикл корректировки копии потребуется повторить много раз[117]. Таким образом, наша теория создания новых долгосрочных воспоминаний предполагает, что в этом отношении люди подобны другим животным и им тоже нужны повторения. Однако мы редко это осознаем, по-видимому, потому что процесс идет в тех областях мозга, которых наше рефлексивное мышление не «видит».
Ученик:Почему мы не можем запоминать, просто делая эти краткосрочные записи более постоянными – и оставляя там, где они уже хранятся? Зачем копировать их в другую часть мозга?
Это вопрос экономии: объем краткосрочной памяти ограничен, потому что она использует энергоемкие ресурсы. Например, большинство людей может повторить список из пяти или шести пунктов, но, если их десять или более, мы начинаем искать блокнот. Предположительно, причина этого ограничения состоит в том, что каждое из наших «хранилищ» быстрого доступа включает в себя такое количество специализированных механизмов, что в каждый отдельный мозг их помещается лишь несколько штук. Таким образом, каждый раз, делая воспоминание более постоянным, мы теряли бы ценное краткосрочное хранилище!
Скорее всего, неслучайно современные компьютеры развивались аналогичным образом: на каждом этапе быстродействующие модули памяти стоили гораздо дороже, чем более медленные. Поэтому разработчики изобрели устройства, называемые кэшами; эти дорогостоящие быстродействующие устройства используются только для хранения информации, которая, вероятно, может вскоре понадобиться. Каждый современный компьютер имеет несколько таких кэшей, работающих на разных скоростях, и чем быстрее устройство, тем меньше его емкость, – и, по-видимому, то же самое происходит у нас в мозге.
Это бы объяснило известный факт: все, что мы узнаем, сначала хранится во временной памяти, и на то, чтобы создать более постоянное воспоминание, требуется час или даже больше[118]. Именно поэтому из-за удара по голове человек может забыть все, что произошло непосредственно перед несчастным случаем. Более того, процесс «переноса в долгосрочную память» иногда занимает целый день или дольше, и для этого может потребоваться значительный период сна [см. Стикголд, 2000].
Вот еще несколько вероятных причин того, почему эволюция решила отвести на формирование более долгосрочных воспоминаний столько времени и усилий.
Извлечение. После сохранения записи в памяти было бы бессмысленно прятать ее «в дальний угол», не предусмотрев способа ее извлечения оттуда. Это означает, что каждая запись также должна быть снабжена ссылками, которые активируют ее при необходимости (например, путем связывания каждого нового воспоминания с уже существующей паналогией).
Коэффициент релевантности. Воспоминание о том, как решить проблему, вряд ли особенно пригодится в будущем, если оно применимо только к одной ситуации. В разделе 8.5 мы обсудим несколько методов, которые могли бы служить для расширения сферы релевантности наших ментальных записей.
«Жилищная» проблема долгосрочных воспоминаний. Как «дрессировщику» найти в мозге место для копии, которую он пытается сделать? Как найти подходящие сети клеток, не потревожив связи и записи, которые нельзя стирать? Поиск места для новых воспоминаний наверняка сопряжен с немалым количеством ограничений и требований, и, возможно, поэтому создание постоянных записей занимает так много времени.
Копирование сложных описаний. Легко представить себе, как в памяти сохраняются простые списки символов или свойств, но мне еще не приходилось видеть правдоподобной схемы того, как мозг мог бы быстро создавать копии структур с более сложными связями. Вот почему в этом разделе мы предлагаем использовать последовательную схему, сходную по принципу работы с разностной машиной (в Минский, 1986, глава 22 высказывается предположение, что в вербальной коммуникации, скорее всего, задействована подобная же схема).
Как работает процесс научения у человека?
Слово «учиться» удобно использовать в повседневной жизни – но, если присмотреться внимательно, мы увидим, что оно включает в себя множество разных вариантов изменений в мозге. Чтобы понять, как развивается разум, необходимо получить представление о том, каким образом люди осваивают столь разные навыки: построить башню из кубиков, завязать шнурки, догадаться, что означает новое слово или о чем думают их друзья. Если мы попытаемся записать все способы, с помощью которых мы учимся новым вещам, список выйдет очень длинный и в нем будут, например, такие пункты:
Добавление новых правил «если – действуй – то».
Корректировка низкоуровневых связей.
Создание новых подцелей для целей.
Выбор более совершенных методов поиска.
Изменение высокоуровневых описаний.
Создание новых подавителей и цензоров.
Создание новых переключателей и критиков.
Привязка существующих фрагментов знаний.
Создание новых аналогий.
Создание новых моделей и виртуальных миров.
В детстве мы учимся не только конкретным вещам, но и новым методам мышления. Тем не менее ни один ребенок не смог бы самостоятельно развить в себе уровень интеллекта, присущий взрослому. Поэтому, возможно, наш самый важный навык – это то, что мы учимся не только на собственном опыте, но и на основе того, что нам рассказывают другие.
8.5. Коэффициент релевантности
Оптимист считает, что стакан наполовину полон.
Пессимист – что наполовину пуст.
Инженер – что стакан вдвое больше, чем необходимо.
Когда мы познакомились с Кэрол во второй главе, она как раз училась использовать совочек для перемещения жидкости. Но затем у нас появился вопрос – какие сопутствующие обстоятельства заслуживают признания за то, что у нее в конце концов все получилось:
Нужно ли ей запоминать, какие на ней были ботиночки, где именно все происходило, было ли небо над головой пасмурным или ясным? Что, если она улыбалась, используя грабельки, но, орудуя совком, почему-либо нахмурилась? Что же мешает ей запомнить неверную корреляцию, например: «Чтобы наполнить ведерко, надо хмуриться»?[119]
Некоторые ранние теории процесса научения у животных основывались на схемах, в которых каждая награда за успех приводит к частичному «поощрению» определенных связей в мозгу животного, а каждое разочарование – к соответствующему ослаблению связей. В простых случаях это может помочь мозгу выбрать и распознать верные характеристики. Однако в более сложных ситуациях такие методы поиска релевантных данных уже не столь успешны, и вот тогда нам приходится включать рефлексию.
Иные теории научения предполагают, что оно заключается в создании и сохранении новых правил «если – действуй». Возможно, поэтому собаке Джека в разделе 8.4 понадобилось столько практики: например, каждый раз, когда она пыталась выполнить трюк, происходила небольшая корректировка «если» или одного из «действуй» – но корректировка сохранялась только в том случае, когда собака получала награду.
Простого добавления новых правил «если – действуй», возможно, хватит для обучения простым вещам, но даже это может потребовать принятия довольно сложных решений. Ведь любое новое правило «если – действуй», скорее всего, окажется неприменимым, если в пункте «если» будет слишком мало деталей (потому что тогда это правило можно будет применить к чему угодно) или слишком много деталей (тогда оно, возможно, больше никогда не пригодится, поскольку не бывает двух абсолютно одинаковых ситуаций). То же самое относится к пункту «действуй»; поэтому каждое новое «если» и «действуй» должно быть в достаточной степени абстрактным, чтобы его можно было применить в «похожем» случае – но не в слишком большом количестве непохожих. Иначе собаке Джека потребуется отдельное новое правило для каждого положения тела. Все это означает, что старыми схемами «поощрения» можно частично объяснить процесс научения у определенных животных – но этих схем едва ли хватит, чтобы разобраться, как люди учатся более сложным вещам.