Когнитивная психология

Если для распознавания каждого из разнообразных паттернов, встречающихся в повседневной жизни, потребовалась бы отдельная матрица, они переполнили бы память даже самого большого компьютера. Но давайте выберем для сопоставления матриц умеренно простой паттерн — что-нибудь среднее между опознанием вашей бабушки и считыванием стоимости фунта масла (код напечатан на упаковке). В шахматах мы имеем схожие паттерны: простая сетка 8x8 попеременно окрашенных клеток; ходы четко определяются (например, ладья может ходить на любое количество клеток по вертикали или горизонтали при условии, что на ее пути нет других фигур, пешка может ходить на одно поле вперед, за исключением... и т. д.); ходы можно выбирать путем грубого поиска, а количество перестановок конечно, хотя и огромно. При условии очень большого объема хранения и такого же запаса времени можно для каждого хода определить вероятность, с которой он приближает выигрыш. Компьютеры изучают потрясающее количество возможных ходов, однако модель, которая будет просчитывать все ходы, построить технически невозможно; кроме того, это не говорит ничего о том, как играют в шахматы люди и, что более важно, как при этом воспринимаются, кодируются, преобразуются и приводятся в действие сложные паттерны.

Программа для игры в шашки, которая думает как человек[111]

На недавнем заседании Конгресса по эволюционному вычислению 2000 года Дэвид Фогель и Кумар Челлапилла продемонстрировали компьютерную программу, которую они назвали нейронной сетью, способную к самообучению. Ведь и вы могли бы научиться игре типа шашек, если бы вам объяснили основные правила игры, а затем предоставили возможность овладевать игрой самостоятельно, обдумывая различные стратегии. Такая эволюционирующая программа превосходно играет в шашки, она легко победила почти всех соперников. Но для нашего обсуждения компьютерного моделирования нервных процессов человека особенно интересно, что эта программа подражает интегрирующим функциям человеческих нейронов. Мы знаем, что человеческие нейроны работают посредством структур типа «интегрируй и генерируй разряд», в которых нейрон складывает все электрические стимулы, которые он получает от других нейронов. Если общая сумма выше определенного порога, он генерирует разряд и стимулирует другие нейроны. Этот основной принцип фундаментален для научения и реакций человека. Программа, обучающаяся играть в шашки, работает по тому же принципу. Кроме того, учитывая достаточное количество времени, программа может улучшаться, что может оказаться полезным в космическом путешествии, где интеллектуальные машины будут способны «поумнеть» в течение продолжительных полетов. Интеллект роботов имеет большое значение и представляет собой новый рубеж в исследованиях искусственного интеллекта.

Из экспериментов Чейза и Де Грота (см. главу 4) мы знаем, что даже начинающие игроки в шахматы выделяют информацию о положении конкретных фигур и затем сосредоточиваются на разработке стратегии вокруг ключевых фигур и ходов. Поэтому, чтобы шахматная машина могла играть в шахматы как человек, она должна уметь анализировать паттерн и быстро абстрагировать из фигур и их позиций информацию об относительной важности более крупных единиц информации.