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

Рассмотрим задачу идентификации рукописных символов (букв или цифр). Это не случайно, что такая задача часто используется на интернет-сайтах в качестве теста, позволяющего отличить человека от бота, запрограммированного для проникновения на сайты: восприятие рукописных текстов, как и восприятие речи, оказалось достаточно простой задачей для человека, однако чрезвычайно сложным испытанием для компьютера. Сегодня уже созданы программы, способные идентифицировать написанные от руки, – нацарапанные, на самом деле, – цифры, используя каскадные послойные байесовские предсказания о том, каким предыдущий слой видит последующий; когда предсказание оказывается неверным, они выдают сигнал ошибки, запускающей процесс байесовской ревизии, и процесс повторяется снова и снова, пока система не выполнит идентификацию (Hinton, 2007). Программа постоянно усовершенствуется и становится постепенно все точнее и точнее по мере практического применения в точности, как и наш мозг, – только он пока делает это лучше (см. главу 15).

Байесовское предсказательное кодирование иерархично, поэтому служит методом создания различных ожиданий: мы предполагаем, что крупный объект обнаружит обратную сторону, если мы обойдем вокруг него; мы ожидаем, что двери могут открываться, а в чашки можно налить жидкость. Эти и другие предвидения сыплются из сети, которая не ожидает пассивно информации, но постоянно составляет прогнозы и предположения о том, что она может получить на входе с нижнего уровня, базируясь на основе того, что уже было получено, и обрабатывает результаты ошибок в предсказаниях, используя их как один из важнейших ресурсов новой информации и способ обновления ожиданий для следующего раунда прогнозов.

В пользу применения байесовской теории к процессу обучения мозга не в последнюю очередь говорит тот факт, что она дает простое и естественное объяснение поразительным особенностям анатомии мозга: большая часть зрительных каналов настроена не на вход, а на выход, то есть исходящих сигналов по ним проходит больше, чем входящих. С этой точки зрения стратегия мозга состоит в постоянном построении «опережающих моделей», вероятных предвидений и использовании входящей информации для корректировки в случае необходимости. Когда организм функционирует в знакомой обстановке, на своей территории, постоянный процесс коррекции ослабляется до минимума, догадки мозга обретают высокую степень точности, и это дает ему все преимущества в повседневной деятельности.

Эти байесовские модели сформировались из моделей «анализа путем синтеза», существовавших на ранней стадии развития когнитивных наук и руководствовавшихся любопытством нисходящего типа («Это олень?», «Это лось?») для формирования проверочных гипотез для входящих данных. (Ваш мозг анализирует данные, делая разные предположения, синтезирует версию того, что вы ожидаете, и сравнивает ее с получаемой информацией.) В моей книге «Объясненное сознание» (Consciousness Explained, Dennett, 1991, стр. 10) я предложил теоретическую модель сновидений и галлюцинаций, основанную как раз на синтезе путем анализа, – я утверждал, что содержание этих видений определяется не чем иным, как «беспорядочным, или случайным, или произвольным круговоротом предположений и опровержений» (стр. 12). Этот вывод был активно поддержан и доработан сотрудниками Google Research (например, Mordvintsev, Olah, and Tyka, 2015). Сегодня я мог бы сказать проще: в байесовской сети молчание считается подтверждением. То есть более высокие уровни считают реальностью по умолчанию то, что не опровергается.

Еще одно достоинство байесовских моделей с нашей точки зрения состоит в том, что они показывают, что организм в результате естественного отбора оказался наделен высокопроизводительным статистическим устройством, причем для этого не понадобилось сажать гомункулуса-математика в специальном офисе в бюрократическом здании. Мы имеем дело, если можно так сказать, с производителями прогнозов, обладающими выдающимися способностями, которым вдобавок это и не нужно понимать. В более ранних моих статьях я предостерегал от заявлений, что в мозгу якобы присутствует «удивительная ткань», которая делает тяжелую работу, являющуюся необходимой, без объяснений, как этой волшебной ткани удается быть столь удивительной. Эти байесовские предсказатели не имеют в себе ничего волшебного: они работают как обыкновенные компьютеры, только природного происхождения. Детали нейронного устройства этой сети иерархического прогностического кодирования пока нам не полностью известны, но это дело времени⁴².