Машина эмоций - Марвин Мински

Соответственно, если вы попытаетесь создать единую К-линию, которая могла бы воссоздать это психическое состояние, такую линию необходимо будет подключить к сотням тысяч других ресурсов. Однако, поскольку большинство этих ресурсов вызваны К-линиями, которые вы уже создали для репрезентации Чарльза, Джоан и книги, вы могли бы добиться такого же эффекта, создав K-линию, которая ведет лишь к трем этим более старым репрезентациям. Когда вы позже активируете эту новую K-линию, этого, возможно, хватит, чтобы дать вам ощущение повторного переживания психического события, для репрезентации которого вы ее создали.

К-линия, прикрепленная к трем другим К-линиям

Давайте сравним два разных способа репрезентации распространенной концепции яблока – съедобного плода с красной, желтой или зеленой кожурой, с хрустящей беловатой мякотью и сладковато-терпким вкусом, растущего на деревьях, автохтонных для Евразии, и широко культивируемого в виде множества сортов.

На схеме сверху изображена семантическая сеть, которая описывает различные характеристики и отношения между различными аспектами или частями яблока. На схеме снизу показан пример того, что называется коннективистской сетью, – она также изображает некоторые особенности яблока, но не включает в себя никаких простых средств различения разных типов отношений; на ней есть только числа, которые показывают, насколько тесно эти характеристики «связаны». Здесь было бы слишком долго объяснять, как используются такие сети, и читатель может прочесть о них более подробно в работах, обозначенных в библиографии этой книги как Минский, 1988 и Минский, 1991. Несомненно, такие системы имеют множество практических применений, поскольку в них можно заложить возможность учиться распознаванию важных шаблонов – без какой-либо потребности в программировании со стороны человека.

Однако подобные числовые сети также имеют ограничения, которые мешают им рефлексировать; иногда эти числовые значения можно интерпретировать как корреляции или вероятности, но, поскольку они не несут никаких иных подсказок касательно того, что могут обозначать эти связи, другим ресурсам бывает чрезвычайно сложно использовать эту информацию. Проблема в том, что коннективистская сеть обязана сводить все отношения к одному числовому значению или «силе», и при этом не остается почти никаких следов того, как такое значение было достигнуто. Например, если вы видите только число 12, то не можете определить, значит ли оно 5+7, или 9+3, или 27–15, обозначает ли число людей в комнате или количество ножек стульев, на которых эти люди сидят. Если говорить кратко, числовые репрезентации мешают использованию высокоуровневых способов мышления. А вот семантические сети, наоборот, способны четко репрезентировать разные типы отношений (с помощью ярлыков, прикрепленных к каждому соединению).

Я упоминаю все это, поскольку, хотя и сыграл определенную роль в изобретении концепции коннективистской сети, ее популярность в последние годы, как мне кажется, препятствует поиску более высокоуровневых идей о психологическом механизме человеческого разума. На мой взгляд, сфера исследований житейского знания развивалась вплоть до 1980-х годов, когда наконец было признано, что для дальнейшего прогресса нам необходимо понять, каким образом мы получаем и организуем миллионы фрагментов житейских знаний. Эта перспектива показалась всем столь сложной, что большинство исследователей решили вместо этого заняться изобретением машины, которая смогла бы сама научиться всем знаниям, которые ей понадобятся, – иначе говоря, новой «машины-младенца», подобной тем, которые мы упомянули в разделе 6.2.

Некоторые из них и в самом деле научились делать кое-какие полезные вещи, но ни одной не удалось освоить высокоуровневые рефлексивные способы думать, и, как я подозреваю, главным образом потому, что они пытались репрезентировать знания с помощью численных выражений, а те не предусматривают для этих систем возможности создавать выразительные объяснения.

Не поймите меня неправильно, такие сети все же очень важны – поскольку, как мы увидим в разделе 8.8, можно с уверенностью предположить, что многие низкоуровневые процессы нашего мозга и в самом деле используют что-то вроде коннективистских сетей.

Мы постоянно сталкиваемся с двусмысленностями. Значение того, что вы видите, всегда зависит от ментального контекста. Это также относится и к событиям в вашем разуме, поскольку их смысл зависит от того, какие умственные ресурсы в тот момент активны[128]. Другими словами, ни один символ или объект не имеет значения сам по себе, потому что ваша интерпретация будет зависеть от ментального контекста, в котором вы находитесь. Например, услышав или прочитав слово «блок», вы можете подумать, что оно означает препятствие, строительный элемент, приспособление для перемещения тяжестей или защитный прием в спортивной игре. Какую же интерпретацию выбрать?

Разумеется, это будет зависеть от предпочтений, активных в вашем текущем ментальном контексте. Вам будет предложено выбрать из таких наборов альтернатив, как:

У многих таких контекстуальных характеристик есть общепринятые названия, но многие другие (например, запахи) их не имеют, точно так же как у нас нет обозначений для большинства вкусов и ароматов, жестов и интонаций, отношений и настроений. В свое время я предложил использовать для множества безымянных подсказок, которые окрашивают и оттеняют то, как мы думаем о вещах, термин «микронемы» (micronemes), а на схеме ниже приведены возможные механизмы, благодаря которым такие контекстуальные признаки могли бы влиять на многие из наших психических процессов[129]. Представьте, что мозг содержит в себе переплетение тысяч проволочных волокон, которые проходят через множество других структур, содержащихся внутри него, – так что состояние каждой из этих «микронем» может влиять на множество процессов: