Как работает мозг - Стивен Пинкер

Как только мы разрешим сети быть неточной, она сможет представлять разные степени очевидности и вероятности событий и принимать статистические решения. Предположим, что каждый узел сети представляет какую-то одну улику, доказывающую причастность дворецкого к преступлению (отпечатки пальцев на ноже, любовные письма, адресованные жене убитого, и так далее). Предположим, что верхний узел представляет вывод о том, что это сделал дворецкий. На концептуальном уровне чем больше у нас улик, указывающих на то, что убийство мог совершить дворецкий, тем выше будет вероятность того, что это действительно сделал дворецкий.

На механическом уровне чем больше у нас возбужденных узлов, обозначающих улики, тем выше будет уровень активации узла принятия решения. В сети мы можем реализовать различные статистические процедуры, сконструировав узел принятия решения таким образом, чтобы интегрировать в него вводы разными способами. Например, узел принятия решения может быть пороговым, как в случае со схемами четкой логики; это позволило бы принимать решение только тогда, когда вес доказательств превышал бы критическое значение (как принято говорить, когда вина доказана «вне всяких разумных сомнений»). Либо активность узла принятия решения может увеличиваться постепенно; степень уверенности с первыми немногочисленными уликами будет повышаться медленно, затем будет быстро нарастать по мере поступления все большего и большего их количества и выравниваться на этапе снижающегося эффекта. Именно эти два типа узлов предпочитают использовать разработчики нейронных сетей.

Мы же можем экспериментировать еще больше, вдохновляясь тем фактом, что в случае нейронов, в отличие от кремниевых процессоров, связи обходятся дешево. Почему бы не соединить каждый узел с другим узлом? Такая сеть сможет воплощать не только знание о том, что зеленый цвет означает «овощность», а хрусткость подразумевает «овощность», но и что зеленый цвет подразумевает хрусткость, хрусткость означает наличие листьев, наличие листьев означает отсутствие мобильности, и так далее:

Здесь начинают происходить интереснейшие вещи. Сеть начинает напоминать мыслительные процессы в голове человека, чего нельзя сказать о слабо соединенных сетях. По этой причине психологи и исследователи искусственного интеллекта используют сети, в которых все соединено со всем, для моделирования самых разных примеров распознавания простых шаблонов. Созданы сети для распознавания линий, из которых состоят буквы; букв, из которых состоят слова; частей тела, из которых состоят животные, предметов мебели, из которых состоит интерьер комнаты. Зачастую при этом отказываются от узла принятия решений, ведется исчисление только корреляций свойств. Эти сети, называемые иногда блоками автоматического ассоциативного установления соединений, или автоассоциативными сетями, имеют пять привлекательных особенностей.

Во-первых, блок автоматического ассоциативного установления соединений – это память с адресацией по содержимому. В любом серийном компьютере биты сами по себе не несут никакого значения, а байтам, состоящим из них, присвоены произвольные адреса, как номера домов на улице, не имеющие ничего общего с их содержимым. Доступ к ячейкам памяти осуществляется по адресам, а чтобы определить, хранится ли где-либо в памяти тот или иной шаблон, нужно проверить каждую ячейку (или использовать пути быстрого доступа). В случае с памятью, адресуемой по содержимому, напротив, при указании объекта автоматически активизируется любая ячейка памяти, в которой содержится копия этого объекта. Поскольку объект представлен в автоассоциативной сети путем возбуждения узлов, представляющих его свойства (в нашем случае с сельдереем – это зеленый цвет, наличие листвы и так далее), а поскольку эти узлы соединены друг с другом сильными связями, возбужденные узлы будут подкреплять друг друга, и после нескольких таких кругов, в течение которых будет активизирована вся сеть, все узлы, связанные с объектом, перейдут в возбужденное состояние. Это означает, что объект распознан. Нужно отметить, что совокупность связей одной автоассоциативной сети может вмещать не одну, а несколько групп весов, благодаря чему память может хранить одновременно несколько объектов.

Что еще более важно, связи являются избыточными, так что даже если автоассоциативная сеть получает лишь часть шаблона объекта, скажем, только информацию о зелености и хрусткости, то остаток шаблона (в данном случае наличие листвы) заполняется автоматически. Это в некотором смысле напоминает мышление. Нам не нужны встроенные ярлыки для каждого объекта в памяти; практически любой признак того или иного объекта сразу вызывает его в памяти целиком. Например, мы можем вспомнить про овощи, подумав о чем-то покрытом листвой, или зеленом и хрустящем, или имеющем листву и хрустящем. Наглядный пример – наша способность восстановить слово по его фрагментам. Мы видим этот рисунок не как беспорядочные обрывки линий или даже как бессмысленную последовательность букв вроде MIHB, а как что-то больше похожее на правду (на рисунке слово MIND – англ, «разум, мышление». – Прим. пер.):

Второе преимущество, известное как «изящная деградация», позволяет решить проблемы зашумленного входного сигнала или аппаратного отказа. Кому из нас не хотелось бросить чем-нибудь тяжелым в монитор, увидев, что в ответ на команду pritn file (англ, «печаьт файла») компьютер отвечает сообщением об ошибке pritn: command not found (англ, «печаьт: команда не найдена»)? В фильме Вуди Аллена «Хватай деньги и беги» (Take the Money and Run) грабителя банка Верджила Старквела подводит его же собственный почерк: кассирша не может понять, что он написал в записке, принимая слово gun («пистолет») за gub. На карикатуре Гари Ларсона, украшающей дверь не одного психолога-когнитивиста, пилот пролетает над необитаемым островом, на котором потерпевший кораблекрушение человек написал на песке послание. Пилот, прочитав надпись, кричит по рации: «Подождите! Подождите!… Нет, отбой – кажется, там написано “ПОМОРИТЕ”!» (в оригинале – HELF вместо англ. HELP «помогите». – Прим. пер.). Люди справляются с этими трудностями лучше, потому что у нас есть автоассоциативные сети, которые, принимая во внимание преобладание взаимно состоятельных элементов информации, исключают единственный не соответствующий элемент. На слово pritn мозг отреагирует активацией более привычного шаблона print, слово gub будет заменено шаблоном gun, a HELF – шаблоном HELP. Компьютер, столкнувшись с единственным испорченным битом на диске, крохотной каплей ржавчины в одном из разъемов или кратковременным понижением напряжения в сети, может зависнуть или выйти из строя. Но человек – даже если он устал, у него похмелье или травма головного мозга – не зависнет и не выйдет из строя; скорее всего, он будет действовать не так быстро и точно, но все-таки сможет выдать вразумительный ответ.

Третье преимущество автоассоциативных сетей в том, что они могут выполнять простой тип вычислений, известный как удовлетворение ограничений. Многие задачи, которые пытаются решить люди, относятся к разряду задач, в которых причину трудно отделить от следствия. В главе 1 я приводил пример о том, что мы определяем яркость поверхности, исходя из предположений об угле наклона, и вычисляем угол поверхности, исходя из предположений о ее яркости, при этом не зная наверняка ни того, ни другого. Многие подобные задачи относятся к сфере восприятия, языка и здравого смысла. Что я вижу – сгиб поверхности или ее край? Что я слышу – гласную [I] (как в слове pin) или гласную [е] (как в слове реп), произнесенную с южным акцентом? Стал ли я жертвой человеческой злобы или глупости? Подобные неоднозначные ситуации иногда можно разрешить, выбрав интерпретацию, которая была бы непротиворечивой относительно самого большого количества интерпретаций других неоднозначных ситуаций, если бы их все можно было разрешить одновременно. Например, если один звук речи позволяет интерпретировать слово либо как send, либо как sinned, а другой – либо как реп, либо как pin, я могу разрешить эту неопределенность, если услышу, как один и тот же говорящий произносит оба слова с одним и тем же гласным звуком. Я бы рассуждал следующим образом: видимо, говорящий имел в виду слова send и реп, потому что фраза send а реп («послать ручку») – единственный вариант, который не нарушает никаких ограничений. Если предположить, что это были слова sinned и pin, то получится sinned a pin (англ, «согрешил булавку»), фраза, которая нарушает правила грамматики и вероятной сочетаемости слов по смыслу; вариант send и pin исключается из-за другого ограничения: известно, что обе гласные были произнесены одинаково; вариант sinned и реп («согрешил» и «ручка») можно исключить, потому что он нарушает оба ограничения.