Чистый лист: Природа человека. Кто и почему отказывается признавать ее сегодня
Шрифт:
Такое общее представление можно назвать вычислительной теорией разума. Это не то же самое, что «компьютерная метафора» – предположение, будто разум работает буквально как созданная человеком база данных, компьютерная программа или термостат. Теория утверждает, что мы можем объяснить и разум, и работу созданного человеком компьютера, используя одни и те же принципы. Это похоже на все другие случаи, когда живой мир и инженерная психология отчасти совпадают. Психолог может обратиться к тем же законам оптики, чтобы объяснить, как работает глаз и как работает фотокамера, не подразумевая, что глаз повторяет камеру в каждой детали.
Вычислительная теория разума делает больше, чем просто объясняет наличие знаний, мышления, проб и ошибок, не вызывая «духа из машины» (что уже было бы достижением). Она также объясняет, как эти процессы могут быть осмысленными – как в бездумном физическом процессе может возникнуть рацио. Если последовательность преобразований
82
Fodor, 1994; Haugeland, 1981; Newell, 1980; Pinker, 1997, chap. 2.
Конечно, нет ничего нового под солнцем, и вычислительная теория разума была предсказана еще Гоббсом, когда он описывал психическую активность как микродвижения и писал, что «мышление есть вычисление». Три с половиной столетия спустя наука догнала его провидческие идеи. Восприятие, память, воображение, рассуждение, принятие решений, речь, управление движениями изучаются в лабораториях и успешно моделируются с помощью вычислительных подходов, таких как правила, последовательности, матрицы, указатели, списки, файлы, ветвления, стрелки, петли, высказывания и информационные сети. Например, когнитивные психологи изучают представление в уме графических систем и пытаются понять, как люди «видят» решение проблемы в мысленном образе. Они изучают сеть понятий в долговременной памяти и пытаются объяснить, почему одни факты вспоминаются легче, чем другие. Они изучают центры обработки и память, используемые языковой системой, чтобы ответить на вопрос, почему чтение одних предложений воспринимается как удовольствие, а других – как утомительная работа.
И если объяснения дают информационные технологии, то родственная область искусственного интеллекта подтверждает, что обыкновенная материя может выполнять трюки, которые раньше считались подвластными только мыслящей материи. В 1950-х годах прошлого века компьютеры уже называли «электронным мозгом», потому что они могли производить вычисления, упорядочивать данные и доказывать теоремы. Вскоре компьютеры научились исправлять орфографические ошибки, классифицировать, решать уравнения и заменять экспертов в таких узких областях, как формирование фондового портфеля или диагностика заболеваний. Десятилетиями мы, психологи, оберегали хвастливую уверенность людей в собственной исключительности, рассказывая нашим ученикам, что ни один компьютер не может читать текст, распознавать речь, различать лица, но сегодня это уже не так. Сегодня приложения для распознавания текста и речи устанавливаются на обычных домашних ПК. Элементарные программы, которые понимают и переводят предложения, доступны в большинстве поисковых систем и программ-помощников, и они постоянно совершенствуются. Системы распознавания лиц достигли такого уровня, что борцы за гражданские права беспокоятся, что их использование в камерах наружного наблюдения в общественных местах может нанести вред гражданским свободам.
«Человеческие шовинисты» могут все еще не принимать всерьез эти слабые угрозы. Да, говорят они, процессы ввода-вывода могут быть встроены в вычислительные модули, но вы все еще нуждаетесь в человеке-пользователе с его способностями к анализу, принятию решений и творчеству. Однако, согласно вычислительной теории разума, все эти способности сами по себе есть формы информационных процессов и могут быть внедрены в вычислительную систему. В 1997 году компьютер фирмы IBM Deep Blue обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова, и, в отличие от своих предшественников, он не просто перебирал триллионы ходов, но и был оснащен стратегиями, позволяющими разумно реагировать на различные игровые комбинации. Журнал Newsweek назвал матч «последней битвой мозга», а Каспаров – «концом человечества».
Вы все еще можете возразить, что шахматы – искусственный мир с дискретными ходами, постижимыми правилами и явным победителем, идеально подходящий для компьютера. А люди живут в беспорядочном мире, где ходы не ограниченны, а цели расплывчаты. Без сомнения, здесь нужна человеческая креативность и интуиция – и поэтому все знают, что компьютеры никогда не смогут сочинить симфонию, написать книгу или нарисовать картину. Но все могут и ошибаться. Новейшие системы искусственного интеллекта уже сочиняют правдоподобные истории {83} , пишут убедительные симфонии в духе Моцарта {84} , рисуют приятные пейзажи и портреты {85} и предлагают остроумные идеи для рекламы {86} .
83
Brutus.1, by Selmer Bringsjord. S. Bringsjord, "Chess is too easy," Technology Review, March/April 1998, pp. 23–28.
84
EMI (Experiments in Musical Intelligence), by David Cope. George Johnson, "The artist's angst is all in your head." New York Times, November 16, 1997, p. 16.
85
Aaron, by Harold Cohen. George Johnson, "The artist's angst is all in your head". New York Times, November 16, 1997, p. 16.
86
Goldenberg, Mazursky, & Solomon, 1999.
Все
Вторая идея: разум не может быть «чистым листом», потому что «чистый лист» ничего не может. Пока люди имели лишь самые туманные представления о том, что есть разум и как он может работать, метафора «чистого листа», заполняемого окружением, не казалась такой уж из ряда вон выходящей. Но стоило задуматься серьезно о том, какие же вычисления позволяют системе видеть, думать, говорить или планировать, проблема с «чистым листом» становилась очевидной: они ничего не делают. Надписи будут оставаться там без движения до скончания времен, если только «что-то» не заметит в них паттерны, не сравнит их с паттернами, усвоенными ранее, не использует комбинации для того, чтобы записать на листе новые мысли и не прочтет результат, чтобы направить поведение к достижению цели. Локк видел эту проблему и ссылался на нечто, называемое «пониманием», которое смотрит на надписи на белой бумаге и выполняет распознавание, анализ и ассоциацию. Но конечно, объяснение понимания через нечто, называемое «пониманием», – это хождение по кругу.
Этот аргумент против «чистого листа» был резонно выдвинут в ответ Локку Готфридом Уильямом Лейбницем (1646–1716). Лейбниц повторил кредо эмпирика: «Нет ничего в разуме, чего не было бы прежде в чувствах, – а затем добавил: – Кроме самого разума» {87} . Даже если разум – это всего лишь механизмы научения, что-то в нем должно быть врожденным. Что-то должно быть в состоянии видеть мир объектов, а не калейдоскоп мерцающих пикселей. Что-то должно понимать смысл предложения, а не просто бессмысленно повторять слова. Что-то должно толковать поведение других людей как их попытки достичь цели, а не как судорожное мелькание конечностей.
87
Leibniz, 1768/1996, bk. II, chap. i, p. 111.
Было бы в духе Локка приписать эту способность абстрактному имени существительному – возможно, не «пониманию», но «научению», «интеллекту», «пластичности» или «адаптивности». Но, как отмечал Лейбниц, сделать так – значит «[сохранить лицо], выдумывая способности или мистические качества… и представляя их как маленьких демонов или бесенят, которые могут без хлопот сделать все необходимое, как если бы карманные часы сообщали время с помощью некой времяизмерительной способности, не нуждаясь в колесиках и пружинках, или как если бы мельница молола зерно дробительной способностью без помощи жерновов» {88} . Лейбниц, как и Гоббс (который повлиял на него), опередил свое время в понимании того, что интеллект – это форма обработки информации и нуждается в сложных инструментах для ее осуществления. Как мы знаем сейчас, компьютеры, сходящие со сборочной линии конвейера, не понимают речь и не распознают текст; кто-то должен вначале установить программное обеспечение. То же самое, похоже, справедливо и для гораздо более сложных требований к функционированию человеческого существа. Создатели когнитивных моделей обнаружили, что повседневные задачи, такие как обойти предмет мебели, понять высказывание, вспомнить факт, распознать чьи-то намерения, – сложные инженерные проблемы, которые находятся на грани или за гранью возможностей искусственного интеллекта. Предположение, что они могут быть решены куском умного пластилина, слегка тронутого чем-то, называемым «культурой», просто ни в какие ворота не лезет.
88
Leibniz, 1768/1996, preface, p. 68.