ешние обладаем способностями, которых не ведали наши предки. Какая эволюция сознания могла породить новые, эффективные формы мышления? Перечислю некоторые варианты ответа.
Способность присоединять новые строки З к старым позволила строить иерархические деревья памяти.
Доступность относительно универсальных «мимолетных» воспоминаний обеспечивает реализацию промежуточных целей и предусматривает использование сложных видов прерываний.
Эволюция параном, то есть изоном, охватывающих несколько сфер мышления, позволяет рассматривать проблемы с разных точек зрения.
Появление дополнительных слоев операторов дает каждому ребенку возможность развиваться поступательно, стадиально.
Ни одно из этих достижений само по себе не порождает, как представляется, какого-либо уникального эволюционного «прорыва». Но вследствие чего такое обилие изменений могло осуществиться настолько быстро? Наши предки отделились от родичей, то есть горилл и шимпанзе, всего несколько миллионов лет назад, а человеческий мозг и разум значительно разрослись лишь в последние несколько сотен тысяч лет. Нам мало известно о том, что именно произошло за этот промежуток времени, поскольку почти не сохранилось останков наших предков. (Возможно, причина отчасти в том, что их популяция никогда не была достаточно многочисленной; отчасти же это может объясняться тем, что они сделались слишком умными, чтобы позволить себе превратиться в ископаемых.) Данный эволюционный интервал настолько короток, что наши гены и мысленные структуры остались во многом подобными генам и структурам тех же шимпанзе. Неужели только увеличение размеров и «емкости» мозга привело к появлению у нас новых способностей? Вообще-то само по себе увеличение размеров мозга ведет лишь к усугублению путаницы в мыслях, а череп становится более увесистым, если угодно, что тоже неудобно. Впрочем, если мы сначала добились существенных успехов в управлении своими воспоминаниями, то затем могли бы использовать больше памяти. Аналогичным образом внедрение новых слоев операторов в старых агентов могло бы обернуться скверными результатами, если бы этому не предшествовало возникновение механизмов управления такими уровнями, «администраторов среднего звена», которые функционировали бы, не вмешиваясь в существующие функции. Если коротко, наша эволюция, судя по всему, действовала иначе: сначала проявились улучшения имевшихся способностей, позволившие нам управлять более крупными агентами, а затем, едва у нас появилась возможность использовать больше механизмов, естественный отбор стал поощрять живых существ с увеличившимся мозгом.
Постскриптум и благодарности
Не стремитесь говорить яснее, чем думаете.
В настоящей книге постулируется что любой мозг, машина или что-то другое, обладающее разумом, должно состоять из множества малых элементов, существование которых не осознается. Структура книги отражает этот постулат: в каждом разделе анализируется гипотеза или идея, которая эксплуатирует содержание других разделов. Некоторые читатели наверняка предпочли бы более привычную форму изложения. Я несколько раз пытался пойти навстречу такому пожеланию, но у меня не получалось. Все способы, к которым я прибегал, оставляли слишком многое недосказанным. Разум чересчур сложен, чтобы «вместить» его в форму изложения, которая с чего-то начинается и чем-то заканчивается; человеческий интеллект зависит от связей чрезвычайно густой «паутины» мышления, которая окажется попросту бесполезной, если ее аккуратно распустить.
Многие психологи мечтают о возможности описывать разум в строгих терминах, чтобы психология сделалась такой же четкой и точной дисциплиной, как физика. Но нельзя смешивать мечты с реальностью. Дело вовсе не в мнимых устремлениях физиков, которые будто бы желали описывать мироздание в простых терминах; просто такова природа нашей Вселенной. А вот деятельность разума невозможно свести к простейшим принципам, поскольку наш мозг на протяжении эволюции накопил великое множество разнообразных механизмов. Отсюда следует, что психология никогда не сможет «упроститься» до уровня физики, а любая простая теория разума должна, по определению, игнорировать значительную часть «большой картины». Психология как наука будет находиться в плену ограничений до тех пор, пока мы не составим некое представление, допускающее обилие малых теорий.
Для изложения идей настоящей книги мне пришлось сделать едва ли не сотни предположений и гипотез. Думаю, некоторые ученые станут возражать против такого подхода на том основании, что строгие науки вроде физики и химии показали – куда более продуктивно выдвигать теории с наименьшим числом допущений, «вычеркивая» все, что не выглядит абсолютно необходимым. Однако пока у нас не появится более цельное представление о психологии, эта дисциплина не будет готова к отсечению недоказанных гипотез и избавлению от попыток показать, что одна теория лучше другой, ибо ни одна из современных теорий не кажется достаточно универсальной для того, чтобы просуществовать сколько-нибудь долго. Прежде чем начать ориентироваться в психологическом «лесу», нужно вообразить как можно больше его «деревьев» – и удержаться от соблазна заупрощать психологию до смерти. Наоборот, надо стремиться к усложнению, дабы соответствовать сложности изучаемых явлений.
Минуло почти столетие с тех пор, как люди начали эффективно размышлять над работой «мозговых машин», порождающих мысли. Ранее те, кто пытался рассуждать об этом, не имели возможности проводить необходимые эксперименты, особенно с маленькими детьми, а еще у них отсутствовали знания, позволяющие выдвигать концепции описания сложных механизмов. Но теперь, впервые в истории, человечество накопило достаточно концептуальных инструментов, чтобы начать осознавать, как функционируют машины с тысячами частей. Впрочем, мы едва приступили к изучению машин с миллионами частей, а где-то впереди лишь брезжат концепции, которые требуются для понимания машин с миллиардами частей (между тем именно они составляют наш разум). При столкновениях с системами более крупных и менее привычных масштабов новые проблемы возникают постоянно.
Раз большинство идей, изложенных в настоящей книге, являются гипотезами, было бы слишком утомительно и даже нелепо упоминать об этом на каждой странице. Вместо того я пошел по иному пути – почти не употреблял слова «гипотеза» и не ссылался, как положено в науке, на первоисточники. Соответственно настоящая книга представляет собой не столько научное исследование, сколько авантюрный роман о человеческом уме и воображении. Каждую идею на каждой странице следует воспринимать не как достоверное знание о разуме, а как очередной предмет из ящика с инструментами для построения теорий о разуме. В некоторых отношениях, пожалуй, такой подход выглядит единственным реалистичным способом рассуждать о психическом; ведь ум всякого отдельного человека есть огромная машина, которая развивается по-своему. Можно ли называть ум машиной? Лично я в этом нисколько не сомневаюсь – и лишь позволю себе уточнить: что это за машина? Пускай большинству людей по-прежнему представляется унизительным сравнение с машиной, я надеюсь, что настоящая книга доставит удовольствие даже скептикам – ибо замечательно быть машиной с такими чудесными свойствами, не правда ли?
Ученые обычно воздают должное тем, кто впервые выявил ту или иную идею. Но основная концепция настоящей книги (разум есть сообщество множества малых механизмов) опирается на плоды многолетних исследований, на протяжении которых она обретало нынешнюю форму, а потому я упомяну лишь некоторых из числа тех, кто оказали на меня наибольшее влияние. В своих трудах я наслаждался величайшей привилегией, какая только доступна человеку, – я работал над новыми идеями в окружении передовых умов своего времени. Обучаясь в Гарварде, я изучал математику и психологию и свел близкое знакомство с двумя блестящими молодыми учеными, математиком Эндрю Глисоном и психологом Джорджем Миллером. В ту пору активно развивалась новая дисциплина, позднее получившая наименование кибернетики, и меня увлекли исследования Николаса Рашевски и Уоррена Маккаллоха, которые строили гипотезы о возможностях комплексов простых клеточных машин распознавать объекты и запоминать увиденное. Ко времени поступления в аспирантуру по математике в Принстоне в 1950 году у меня уже сложилось достаточно четкое представление о том, как сконструировать обучаемую машину из множеств агентов. Джордж Миллер добыл средства на ее создание: это машина «Snarc», описанная в главе 7. Мы работали над нею вместе с коллегой-аспирантом Дином Эдмондсом, и наша машина умела кое-чему учиться, однако обнаруженные ограничения убедили меня в том, что более универсальная «мыслящая машина» должна опираться на иные принципы.
Мои учителя в золотой век математики в Принстоне не особенно интересовались психологией, но, поскольку способы мышления важнее самого предмета, я изучал новые теории Альберта Таккера, Ральфа Фокса, Соломона Лефшеца, Джона Туки, Саломона Бохнера и Джона фон Неймана. Еще больше я усвоил от своих ровесников и соучеников в Принстоне, прежде всего от Джона Нэша, Ллойда Шепли, Мартина Шубика и Джона Маккарти. В 1954 году я вернулся в Гарвард на должность младшего научного сотрудника Гарвардского научного общества, и мною руководило единственное стремление – продолжать уже начатые исследования. В тот момент казалось, что невозможно преодолеть очевидные ограничения низкоуровневых обучаемых машин с распределенными связями, поэтому я решил обратиться к гипотезе обобщений на основе опыта, впервые выдвинутой Рэем Соломонофф. Мы работали вместе с Уорреном Маккаллохом и Оливером Селфриджем, с которыми я тесно сотрудничал, пока не занял пост профессора математики в Массачусетском технологическом институте. Именно они преподали мне урок создания эффективной научной лаборатории.
В 1959 году Джон Маккарти перебрался в Массачусетский технологический институт из Дартмута, и мы затеяли проект по изучению искусственного интеллекта. Оба соглашались с тем, что важнейшей задачей является постижение принципов обыденного здравомыслия. Маккарти больше интересовался выведением логических и математических оснований для рассуждений, а меня занимали гипотезы о том, как мы мыслим, используя распознавание образов и аналогии. Такая комбинация теоретических и практических исследований привлекала других ученых, и в нашей лаборатории царила атмосфера, где математическая строгость вполне уживалась с инженерными авантюрами; благодаря этому создавались новые теории вычислений – и разрабатывались первые автоматы-роботы. В 1963 году Маккарти ушел в новую лабораторию искусственного интеллекта в Стэнфорде, а затем возник и третий ведущий исследовательский центр в этой области, лаборатория Аллена Ньюэлла и Герберта Саймона в университете Карнеги-Меллон. Четвертый центр вскоре был создан в Стэнфорде, и все мы работали вместе.