Разум: от начала до конца. Новый взгляд на эволюцию сознания от ведущего мыслителя современности

Вот что мы видим в результате: наш организм блуждает в океане вероятностей, лишь малая часть которых может повлиять на его возможности. Будучи частью длинной цепи удачно размножавшихся поколений, он рождается с набором инструментов и способностей, готовый отфильтровать и распознать самые важные возможности, отделить семантическую информацию от посторонних шумов. Другими словами, у него уже есть некие ожидания и представления; он подготовлен к определенным условиям, и эта готовность хорошо служила его предкам, но в то же время он может и пересмотреть ее в любой момент. Можно сказать, что ожидания, с которыми он рождается, гарантируют, что соответствующие реакции уже заранее проработаны, и ответ последует мгновенно. Ему не нужно тратить драгоценное время, решая, что делать в ситуациях А, В и С. Это уже знакомые, решенные проблемы связи между входом и выходом, восприятием и действием. Ответами на стимуляцию сенсорной системы может быть определенное поведение: сосок предполагает сосание, конечности предполагают движение, болезненное столкновение порождает отход назад. Ответы также могут быть и полностью скрытыми, внутренними, перегруппирующими армии нейронов для новых задач.

Как происходит это обучение? Этот вопрос поможет возродить немного дискредитированное различие из времен зарождения когнитивных наук: теоретическая модель против производственной модели. Теоретическая модель (как грамматика в языке) показывает, как система должна работать – она задает нормы и спецификации, как в примере с лифтом в главе 4, – не рассматривая пути и способы выполнения этих требований, проблемы проектирования, предполагающие несколько разных решений, разные производственные модели. Производственная модель внедрения правил грамматики в оратора, произносящего речи на правильном английском, – задача для специалистов по нейролингвистике в отдаленном будущем. В самом начале развития когнитивных наук лингвисты-теоретики спорили о грамматиках, не вдаваясь в детали того, каким образом мозг «следует книжным правилам»; они хотели получить вначале эту книгу правил.

Тем временем психолингвисты уже провели хитроумные эксперименты, продемонстрировавшие наличие закономерностей в ошибках, которые дети делают в речи, нашли источники разных путаниц, ошибок в грамматических решениях и тому подобное; теоретики не смогли объяснить наличие выявленных закономерностей, но при этом легко нашли себе оправдание, сказав, что еще слишком рано пытаться объяснить странные особенности процесса обучения. Люди делают ошибки, у людей плохая память, люди торопятся делать выводы, однако все они обладают базовыми знаниями правил грамматики, как бы небрежно они ни поступали с ней в том или ином случае. Производственные модели – дело будущего.

Подобное разделение труда оказалось не самым плодотворным, оно породило пропасть в когнитивных науках, которая до сих пор остается источником напряжения и непонимания. Лингвисты были правы, настаивая, что до тех пор, пока у вас нет четкого представления о том, что мозг может и способен делать, чтобы понимать речь и говорить на языке, все ваши усилия по исторической реконструкции освоения мозгом функции речи обречены на провал, поскольку столкнутся с невозможностью сформулировать проблему. Описание задач исторической реконструкции подразумевает рассмотрение как определенных ограничений, так и сильных сторон используемых механизмов, и, игнорируя вопросы о мозговой деятельности и недооценивая важность полученных психолингвистами данных, лингвисты-теоретики гонялись за призраками.

Мы же, вооружившись этими знаниями, можем обратить свои взоры к новой идее, которая в настоящее время царит в когнитивистике и обещает дать ответ на вопрос, как же все-таки мозг получает и использует доступную семантическую информацию: байесовское иерархическое предсказательное кодирование (см. прекрасные отчеты Hinton, 2007; Clark, 2013; комментарии Clark, Hohwy, 2013). Основа идеи просто восхитительна. Преподобный Томас Байес (1701–1761) разработал метод расчета вероятностей, основанный на предшествующих ожиданиях. Проблема формулируется следующим образом: предположим, ваши ожидания, основанные на прошлом опыте (включая, как мы можем добавить, опыт ваших предков, переданный вам), такие-то и такие-то (их можно выразить через вероятность той или иной альтернативы), так какое влияние на ваши будущие ожидания могут оказывать получаемые вами новые данные? Какие корректировки было бы разумно сделать в этих ожиданиях? Байесовская статистика, таким образом, является нормативной дисциплиной, предположительно предписывающей правильный способ суждения о вероятностях⁴¹. Она может стать неплохим кандидатом на роль модели процесса обучения мозга: он работает как производящий ожидания орган, генерирующий новые возможности на лету.