Наука сознания. Современная теория субъективного опыта

Если я хочу в чем-то разобраться получше, то обычно нахожу полезным использование инженерного подхода. Давайте продумаем, как бы мы конструировали машину, предсказывающую человеческое поведение в каждый конкретный момент. Это упражнение покажет нам, насколько трудную задачу решает мозг, и в то же время раскроет принципы, лежащие в основе его работы. Оно также укажет направление к дальнейшим главам этой книги, в которых я буду рассуждать, в состоянии ли мы построить искусственное сознание.

Допустим, человек (назовем его Кевином) входит в комнату. Скрытая камера наблюдает за ним, а микрофон подслушивает. Камера и микрофон подключены к компьютерной системе, Предсказателю-5000, задача которой – все время выдавать предсказания того, что Кевин сейчас сделает.

Вот что есть в комнате: на столе в ее центре – пончик, посыпанный сахарной пудрой, ярко освещенный лампой с потолка; лужица воды на полу перед столом; мобильный телефон на полке в углу, где мало света.

Первое задание, которое мы дадим предсказательному устройству, – определить в комнате аффордансы. Термин “аффóрданс” ввел психолог и натуралист Джеймс Гибсон в 1970-х гг.[99] Он понял, что, когда человек или животное смотрят на мир, настоящая задача их зрительной системы – не вобрать в себя мир таким, какой он есть (будто фотографируя), а определить возможности для действий. Подобные возможности он назвал аффордансами. Муха создает аффорданс для лягушки: муху можно поймать и съесть. Ветка дает аффорданс птице: на ветку можно сесть. Дверная ручка – аффорданс для человека: ее можно повернуть.

Сразу видна колоссальная сложность задачи – построить работающий механизм предсказания поведения. Предсказателю-5000 нужно знание человеческого поведения, чтобы увидеть человека, увидеть лужу – и извлечь информацию о том, что тот способен переступить через лужу. Представьте, что эта задача повторяется для каждого объекта, который может встретиться человеку. Эффективное устройство предсказания должно иметь обширные знания о повадках людей. Хотя такое знание в принципе не слишком сложно воплотить в искусственном интеллекте (это вопрос распознавания объектов и ассоциирования их с возможными действиями), но нужно же выучить огромное количество ассоциаций.

Чтобы дополнительно усложнить Предсказателю-5000 задачу, добавлю, что у каждого объекта может быть много аффордансов. Обстановка комнаты на первый взгляд кажется спартанской – всего-то три предмета, – но в ней скрывается огромный набор возможностей. Кевин может переступить через лужу, шлепнуть по ней (чтобы разбрызгать воду), достать платок и вытереть ее. Он может в гневе перевернуть стол, или аккуратно передвинуть его в другую часть комнаты, или залезть на него, или спрятаться под ним. Он может взять пончик и съесть его, или же бросить на пол и растоптать, либо, забавляясь, приложить к глазу и посмотреть сквозь дырку, как в монокль. Он может взять телефон и попробовать позвонить, или исподтишка припрятать телефон в карман, или просто подойти к телефону и рассматривать его. Механизм предсказания сталкивается с огромным количеством возможных аффордансов.

Упростим задачу и дадим Предсказателю-5000 некоторую информацию об априорной вероятности – общее знание о том, как ведет себя среднестатистический человек. Большинство людей не шлепают по лужам, не переворачивают столы и не топчут пончики. Это события низкой вероятности. Намного выше вероятность того, что человек переступит через лужу и съест пончик. Имея достаточно данных о поведении людей, мы можем вычислить вероятность того, что “усредненный” человек поступит так-то или так-то, встретив на пути лужу или увидев пончик.

Но предсказательный механизм не заработает даже после того, как мы загрузим в машину все эти справочные сведения. Информация, имеющаяся у нас, описывает стандартного, обычного человека. Мы не знаем, как поведет себя в данном случае конкретный экземпляр, Кевин. Давайте еще поможем Предсказателю-5000 и дадим ему совокупный инструментарий традиционной модели психического состояния. Например, если мы знаем, что Кевин десять часов не ел, можно предположить повышенную вероятность пожирания пончика. Если знать, что у него диабет, можно предположить, что пончик он есть не станет. Если известно, что у Кевина проблемы с самоконтролем или он сильно рассержен, можно предположить, что повышена вероятность топанья по луже. Уже упоминавшийся философ Дэниел Деннет называет такие знания о человеке интенциональными установками[100]. Глядя на других, мы всегда автоматически задаем себе вопрос: “Могу ли я разгадать мотивацию этого человека, чтобы предсказать, что он будет делать дальше?”