Машина эмоций

Все мы знаем, какой огромный прорыв произошел в том, что касается скорости и мощности компьютеров. Однако не так широко известно, что в других отношениях компьютеры не так уж существенно отошли от своих базовых возможностей. Чаще всего предполагалось, что компьютеры, изначально созданные для выполнения высокоскоростной арифметики, будут заниматься только этим, – вот почему их недальновидно окрестили «вычислительными машинами».

Тем не менее люди вскоре начали писать программы для работы в сферах, не связанных с математикой, таких как лингвистика, графические изображения и различные типы рассуждений. Также вместо следования жестким алгоритмам в некоторые из этих программ была заложена функция поиска среди широкого спектра различных возможных действий – для того чтобы они могли решать часть своих задач методом «проб и ошибок», а не с помощью предварительно запрограммированных шагов. Некоторые из этих ранних «нечисловых» программ стали мастерами в решении головоломок и игр, а иные накопили немало опыта разработки новых устройств и схем[86].

Однако, несмотря на столь впечатляющие достижения, было ясно, что каждая из этих ранних программ-«экспертов» по решению проблем способна функционировать лишь в рамках конкретной узкой области. Многие наблюдатели пришли к выводу, что причина кроется в неких ограничениях, свойственных самим компьютерам. Они заявили, что компьютер способен решать только «четко определенные задачи» и ему не под силу распознавать двусмысленность или использовать аналогии, что делает человеческое мышление столь универсальным.

Чтобы провести аналогию между двумя вещами, нужно найти, чем они похожи, – но когда и как мы понимаем, что две вещи похожи? Предположим, у них есть некие общие черты, но также есть и отличия. Тогда степень их схожести будет зависеть от того, какие различия мы решим игнорировать. Но ценность каждого отличия зависит от ваших текущих намерений и целей. Например, важность формы, размера, веса или стоимости вещи зависит от того, как мы планируем ее использовать, – то есть аналогии, которые мы проводим, зависят от наших текущих целей. Но до того, как появилась идея разностной машины, мало кто верил, что машины можно наделить целями или стремлениями.

Читатель:Но если ваша теория человеческого мышления опирается на использование аналогий, разве машина на это способна? Мне всегда говорили, что машины могут выполнять только логические операции или решать точно определенные проблемы – а не разбираться с туманными аналогиями.

Чтобы развеять подобные заблуждения, Томас Г. Эванс (1963) написал программу, которая на удивление хорошо показала себя в ситуациях, которые многие люди назвали бы двусмысленными и туманными. В частности, она отвечала на вопросы из широко известного «теста на интеллект», относящиеся к «геометрическим аналогиям». Например, человеку показывают картинку, приведенную ниже, и просят выбрать ответ на вопрос: «К какому из этих пяти рисунков В относится так же, как A относится к Б?» Большинство взрослых людей выбирают цифру 3 – так поступила и программа Эванса, заработавшая на этих тестах примерно такую же оценку, как типичный 16-летний подросток.

В те дни многим мыслителям было трудно представить, что компьютер способен решать такие задачи, поскольку им казалось, что люди находят ответ на нее с помощью некоего «интуитивного» чувства, которое невозможно воплотить в логических правилах. Тем не менее Эванс нашел способ сделать задачу гораздо менее загадочной. У нас не получится описать здесь его программу во всех деталях, поэтому мы покажем лишь, в чем его методы напоминают то, как действует в таких ситуациях человеческое мышление. Если спросить людей, почему они выбрали цифру 3, они обычно дают такой ответ:

А можно превратить в Б, переместив большой круг вниз,

и

В можно превратить в 3, переместив большой треугольник.

От слушателя ожидается понимание того, что оба предложения описывают что-то общее, несмотря на то, что на рисунке 3 нет большого круга. Однако более красноречивый человек мог бы сказать:

А можно превратить в Б, переместив самую большую фигуру вниз,

и

В можно превратить в 3, переместив самую большую фигуру вниз.

Теперь эти два предложения идентичны, и это говорит о том, что в решении задачи можно было бы использовать трехэтапный процесс, основанный на подобных описаниях. Во-первых, придумайте описания для каждого из верхних рисунков. Например, они могут звучать так: