Как наши агенты узнают о необходимой реакции на сообщение той или иной полинемы? Если каждая полинема связана со строкой З каждого агента, для каждой строки З необходимо только установить, какое парциальное ментальное состояние возникает в агенте. Приведенный ниже рисунок показывает, что строки З могут образовывать небольшие «запоминающие устройства» рядом с агентами, на которых они влияют. Так воспоминания порождаются и хранятся рядом с «местами» своего использования.
Рис. 95
Способна ли простая схема, подобная этой, передать все богатство значений реального слова? Ответ таков: все представления о значениях кажутся неадекватными сами по себе, поскольку ничто не может означать чего-либо вне широкого контекста идей.
19.6. «Узнаватели»
Когда мы видим яблоко, откуда мы знаем, что это яблоко? Как мы узнаем друга – или хотя бы понимаем, что видим человека? Как мы узнаем предметы? Проще всего узнать что-либо – это убедиться, что что-то обладает определенными свойствами. Чтобы распознать яблоко, во многих случаях достаточно вспомнить нечто красное, круглое и размером с яблоко. Для этого требуется какой-то агент, который обнаруживает факт совпадения всех трех условий. Простейшим вариантом видится агент, который становится активным, когда активны все три входа.
Рис. 96
Мы можем использовать агентов «И» для многих типов распознавания, но эта концепция также имеет серьезные ограничения. Если попытаться опознать таким образом стул, мы, скорее всего, потерпим неудачу, настаивая на том, что стул есть нечто с четырьмя ножками, сиденьем и спинкой. Ведь мы почти никогда не видим всех четырех ножек стула одновременно, обычно минимум одна ножка не видна. Кроме того, если кто-то сидит на стуле, сиденья тоже видно не будет. В реальной жизни схема опознания окажется неэффективной без наличия идеальных свидетельств. Более разумная схема не требует соблюдения всех условий определения; вместо того она будет «взвешивать доказательства» наличия или присутствия стула. Например, мы могли бы создать агента, который становился бы активным при обнаружении пяти или более из шести описанных признаков стула
Рис. 97
Эта схема также может приводить к ошибкам. Она станет игнорировать стулья при условии, что многие признаки не видны. Она будет отождествлять стулья с другими предметами, если перечисленные признаки присутствуют, но расположены иначе – например, если все четыре ножки прикреплены к одной и той же стороне «сиденья». Обыкновенно недостаточно просто убедиться в наличии всех необходимых частей, нужно также проверить их размеры и соотношения, или наш «узнаватель» не отличит стул от кушетки и даже от груды палок. Неспособность выявлять соотношения обыгрывается, кстати, в особой категории абсурдных шуток:
У чего восемь ног и оно летает?
Это струнный квартет в зарубежном туре.
19.7. Изучение признаков
В схеме «взвешивания доказательств» имеются важные особенности. Наше исходное побуждение состояло в том, чтобы просто подсчитать количество доказательств того, что объект является стулом. Но не все признаки имеют равную ценность, поэтому следует улучшить нашу схему, придав различную «весомость» разным свидетельствам.
Рис. 98
Как можно помешать «узнавателю» принять стул за стол, который тоже имеет на вид четыре ножки и сиденье? Один из способов состоит в том, чтобы попытаться изменить «весомости». Но если у нас уже есть «узнаватель» стола, мы можем использовать его выводы в качестве доказательства наличия стула, присвоив его показателям отрицательное значение! Как определить, какие «весомости» присваивать каждой функции? В 1959 году Фрэнк Розенблатт изобрел гениальную машину оценки признаков, названную «Перцептрон». Эта машина применяла процедуру, позволявшую выводить характеристики «весомостей», когда наставник сообщал ей, какие именно различия неприемлемы.
Все машины оценки признаков имеют серьезные ограничения, поскольку, пускай способны оценивать наличие или отсутствие различных функций, они не могут учитывать в достаточной степени соотношения между этими особенностями. Например, в книге «Перцептроны» мы с Сеймуром Пейпертом математически доказали, что никакая машина оценки признаков не сумеет различить между собой рисунки, приводимые ниже, сколь тщательно мы не определяли бы «весомости».
Рис. 99
Оба рисунка слева изображают соединенные структуры, то есть те, которые возможно начертить одной линией. Рисунки справа, в отличие от левых, требуют двух отдельных линий. Вот способ доказать, что никакая машина оценки признаков не способна распознать такое различие. Допустим, мы разделили каждую картинку на множество крошечных фрагментов. Невозможно определить, какие фрагменты относятся к левым рисункам, а какие к правым – просто потому, что каждая группа фрагментов содержит идентичные отрезки изображений! В каждой будет по четыре фрагмента с поворотами под прямым углом и по два «знака переноса строки», а общая длина горизонтальных и вертикальных отрезков окажется одинаковой. Поэтому невозможно отличить одну группу от другой путем «взвешивания доказательств», ибо всякая информация о связях между фрагментами утрачена.
19.8. Обобщения
Мы всегда учимся на опыте, наблюдая некоторые примеры и затем применяя их к ситуациям, в которые никогда раньше не попадали. Одного пугающего рыка или лая достаточно, чтобы маленький ребенок начал бояться всех собак конкретного размера – или даже всех животных вообще. Как мы делаем обобщения на основе фрагментарных свидетельств? Однажды моя собака попала под машину и с тех пор больше никогда не выбегала на ту же улицу, хотя продолжала гоняться за автомобилями на других улицах.
Философы с давних пор пытались обобщить представления о том, как мы узнаем так много из опыта. Было выдвинуто множество теорий, пестревших терминами «абстракция», «индукция», «абдукция» и т. д. Но никто не нашел способа проводить правильные, непротиворечивые обобщения – по-видимому, вследствие того, что подобной надежной схемы попросту не существует, и все, чему мы «учимся», может оказаться неправильным. В любом случае мы, люди, учимся отнюдь не в соответствии с каким-то фиксированным и постоянным набором принципов, вместо этого мы накапливаем сообщества схем обучения, которые различаются как по качеству, так и по виду.
Мы уже познакомились с несколькими способами обобщения. Один заключается в создание унифреймов посредством формулирования описаний, отвергающих подробности, которые представляются нам незначительными. Схожую идею мы положили в основу нашей концепции «полос пропускания». Еще одна схема подразумевается в понятии полинемы, которая как бы угадывает суть объектов, комбинируя ожидания от сочетания ряда отдельных свойств. Так или иначе, существует глубинная связь между тем, как мы репрезентируем то, что уже знаем, и обобщениями, которые кажутся наиболее правдоподобными. Например, впервые предложив «узнаватель» для стула, мы составили его из полинем для нескольких знакомых идей, конкретно – для сиденья, ножек и спинки, и придали этим признакам определенные «весомости».
Если изменить значения этих «весомостей», мы тем самым породим новых «узнавателей». К примеру, при отрицательной «весомости» спинки новый агент стал бы отвергать стулья, зато опознавал бы скамейки, табуреты и столы. Если увеличить все «весомости» (при сохранении итоговой суммы значений параметров), новый агент стал бы опознавать более широкую категорию мебели – или мебель с большим количеством скрытых признаков, – а также другие предметы, к мебели не относящиеся.
Насколько велика вероятность того, что подобные вариации способны порождать толковых «узнавателей»? Полезный итог маловероятен, если мы будем собирать новых агентов, комбинируя старых, да еще выбранных наугад. Но шансы намного выше, если каждый новый «узнаватель» будет появляться через объединение сигналов от агентов, уже проявивших себя в похожих контекстах. Как объяснял Дуглас Хофштадтер:
Порождение вариантов чего-либо есть суть творчества. Но это вовсе не какой-то волшебный, таинственный процесс, который возникает, когда сталкиваются два неделимых понятия; это следствие делимости понятий на субконцептуальные элементы, уже обладающие значимостью.
19.9. Узнавание мыслей
Как мы узнаем наши собственные идеи? Этот вопрос может показаться странным. Но рассмотрим две ситуации. В первом случае я держу в руке яблоко и спрашиваю: «Что это?» Мы уже видели, что здесь возможна активация полинем для слов «яблоко» или «плод». Во втором случае реального яблока нет, вместо того я спрашиваю: «Как мы называем эти круглые, красные плоды с тонкой кожурой?» Не исключено, что и на сей раз у слушателей возникнет мысль о яблоке. Разве не замечательно, что можно «распознать» объект просто из услышанных слов? Что общего между нашими способами узнавания объектов двумя перечисленными способами? Ответ в том, что в уме эти ситуации не так уж сильно различаются между собой. Так или иначе, в уме нет реального яблока. В обоих случаях какая-то часть разума должна осознать происходящее в других его частях.
Продолжим наш пример и вообразим, что эти слова активировали три парциальных ментальных состояния наших агентов. Агент вкуса находится в состоянии, соответствующем вкусу яблока; агент физической структуры «представляет» тонкую кожуру; агент субстанции находится в состоянии, соответствующем плоду. Пускай реального яблока у нас нет, такая комбинация состояний, вероятно, активирует одну из наших «яблочных» полинем. Назовем их для краткости «яблонемами». Возможно ли спроектировать машину, способную на аналогичные действия? Мы просто добавим к «яблонеме» еще один «узнаватель», чьи входные сигналы поступают от воспоминаний, а не из мира ощущений.
Рис. 100
В известном смысле можно сказать, что такой агент будет узнавать конкретное состояние ума – или, если отважиться употребить такую фразу, – конкретную комбинацию идей. В этом отношении физические и ментальные объекты равно могут взаимодействовать с одними и теми же представлениями и процессами. По мере накопления «узнавателей» каждому агенту потребуется второй вид памяти – своего рода словарь признаков, по которым «узнаватели» должны распознавать различные состояния.