Верховный алгоритм

Обратная дедукция как сверхученый. Он будет систематически рассматривать доказательства, взвешивать возможные выводы, сопоставлять лучшие и использовать их вместе с другими доказательствами для формулировки дальнейших гипотез, и все это с компьютерной скоростью. Это чисто и изящно, по крайней мере на вкус символиста. С другой стороны, у метода есть ряд серьезных недостатков. Количество возможных выводов очень велико, и, чтобы не заблудиться, приходится не держаться близко к исходному знанию. Обратную дедукцию легко запутать шумом: как разобраться, каких шагов в дедукции не хватает, если предположения или заключения ложны? Еще более серьезно то, что реальные понятия очень часто не определяются сжатым набором правил. Они не черно-белые, а находятся в большой серой зоне между, скажем, спамом и не-спамом, поэтому приходится взвешивать и накапливать слабые доказательства, пока картина не прояснится. В частности, при диагностике заболеваний одним симптомам придается большее значение, чем другим, и неполные доказательства — это нормально. Никто еще не преуспел в обучении набору правил, которое будет определять кошку, глядя на пиксели на картинке, и, наверное, это просто невозможно.

Очень критично по отношению к символистскому обучению настроены коннекционисты. Они считают, что понятия, которые можно определить с помощью логических правил, лишь вершина айсберга, а в глубине есть много такого, что формальные рассуждения просто неспособны увидеть, точно так же как значительная часть работы мозга скрыта в подсознании. Нельзя построить бесплотного автоматического ученого и надеяться, что он сделает что-то полезное: сначала надо одарить его чем-то вроде настоящего мозга, соединенного с насто­ящими органами чувств, вырастить в реальном мире, возможно, даже ставить ему время от времени подножки. Как же построить такой мозг? Путем обратной инженерии. Если вы решили построить путем обратной инженерии автомобиль, придется заглянуть под капот. Если вы хотите таким же образом создать мозг, надо заглянуть в черепную коробку.

ГЛАВА 4

КАК УЧИТСЯ НАШ МОЗГ?

С момента своего открытия правило Хебба — краеугольный камень коннекционизма. Своим названием это научное направление обязано представлению, что знания хранятся в соединениях между нейронами. В вышедшей в 1949 году книге The Organization of Behavior («Организация поведения») канадский психолог Дональд Хебб описывал это следующим образом: «Если аксон53 клетки A расположен достаточно близко к клетке B и неоднократно или постоянно участвует в ее стимуляции, то в одной или обеих клетках будут иметь место процессы роста или метаболические изменения, которые повышают эффективность возбуждения клеткой A клетки B». Это утвержде­ние часто перефразируют как «нейроны, которые срабатывают вместе, связываются друг с другом».

В правиле Хебба слились идеи психологии, нейробиологии и немалая доля домыслов. Ассоциативное обучение было любимой темой британских эмпириков начиная с Локка, Юма и Джона Стюарта Милля. В Principles of Psychology («Принципы психологии») Уильям Джеймс54 сформулировал общий принцип ассоциации, который замечательно похож на правило Хебба, но вместо нейронов в нем присутствуют процессы в головном мозге, а вместо эффективности стимуляции — распространение возбуждения. Примерно в то же самое время великий испанский нейробиолог Сантьяго Рамон-и-Кахаль провел первые подробные исследования мозга, окрашивая нейроны по недавно изобретенному методу Гольджи55, и каталогизировал свои наблюдения, как ботаники классифицируют новые виды деревьев. Ко времени Хебба нейро­биологи в общих чертах понимали, как работают нейроны, однако именно он первым предложил механизм, согласно которому нейроны могут кодировать ассоциации.

В символистском обучении между символами и понятиями, которые они представляют, существует однозначное соответствие. Коннекционистские же представления распределены: каждое понятие представлено множеством нейронов, и каждый нейрон участвует в представлении многих концепций. Нейроны, которые возбуждают друг друга, образуют, в терминологии Хебба, «ансамбли клеток». С помощью таких собраний в головном мозге представлены понятия и воспоминания. В каждый ансамбль могут входить нейроны из разных областей мозга, ансамбли могут пересекаться. Так, клеточный ансамбль для понятия «нога» включает ансамбль для понятия «ступня», в который, в свою очередь, входят ансамбли для изображения ступни и звучания слова «ступня». Если вы спросите символистскую систему, где находится понятие «Нью-Йорк», она укажет точное место его хранения в памяти. В коннекционистской системе ответ будет «везде понемногу».