Глава 5. Уровни психической деятельности

 

Мы, очевидно, уникальны среди остальных видов в нашей способности к созданию символов и определенно уникальны в нашей скромной способности контролировать условия своего существования с помощью этих символов. Наша способность репрезентировать и симулировать реальность подразумевает, что мы можем приблизиться к упорядочению существования, и… дает нам ощущение власти над личным опытом.

Хайнц Пагельс. Мечты разума (The Dreams of Reason), 1988

 

Ни у одного человека нет силы быка, ловкости кошки или скорости антилопы, но наш вид превосходит все остальные в умении изобретать новые способы думать. Мы производим оружие, одежду и строения. Мы постоянно разрабатываем новые формы искусства. Нам нет равных в изобретении социальных правил, создании изощренной системы законов для их поддержания, а затем нахождении всевозможных путей их обойти.

Что же позволяет нашему разуму создавать такое большое количество новых продуктов и идей? В этой главе будет предложена схема, согласно которой все наши ресурсы организованы в шесть уровней процессов. Чтобы разобраться, зачем нам столько уровней, давайте вернемся к сцене в разделе 4.2.

 

Добираясь на работу, чтобы представить начальству законченный отчет, Джоан начинает переходить улицу. Она размышляет о том, что ей следует сказать на совещании, но вдруг слышит звук и поворачивает голову – на нее несется автомобиль. Мгновение Джоан колеблется, идти ли ей дальше или все же вернуться на тротуар, но она так боится опоздать, что решает пуститься бегом. Позже она вспоминает, что у нее травмировано колено, и размышляет над своим импульсивным решением: «Если бы колено меня подвело, я могла погибнуть. Что бы тогда подумали обо мне друзья?»  

 

Мы часто реагируем на события «бездумно», как будто под воздействием правил «если – действуй», описанных в разделе 1.4. Однако подобные простые реакции могут отвечать только за первые несколько событий, которые мы видим в этой сцене. Поэтому в этой главе мы попытаемся описать ментальные события Джоан в терминах шести уровней психической деятельности; каждый из уровней возводится на основе предыдущих, пока система не оказывается способной репрезентировать самые высокие идеалы и личные цели Джоан.

 

Шестиуровневая модель нашего разума

 

Врожденные, инстинктивные реакции: Джоан слышит звук и оборачивается. Мы рождены с инстинктами, которые помогают нам выживать.

 

Заученные реакции: Она видит быстро приближающуюся машину. Джоан должна была выучиться тому, что существуют условия, которые требуют определенной реакции.

 

Сознательное мышление: Что ей сказать на собрании. Джоан рассматривает разные варианты и пытается выбрать лучший.

 

Рефлексивное мышление: Джоан размышляет о своем решении. Здесь она реагирует не на внешние события, а на происходящее внутри ее мозга.

 

Саморефлексивное мышление: Нежелание опаздывать. Здесь мы наблюдаем, как она размышляет о планах, которые сама же выстроила.

 

Самоосознанные эмоции: Что обо мне подумают друзья? Тут Джоан задается вопросом о соответствии ее действий ее же идеалам.

 

В последних разделах данной главы эти идеи будут использованы для объяснения того, как сознание может «воображать» пока еще не существующие вещи. Каждый раз, когда вы спрашиваете: «Что может случиться, если…» или выражаете любую надежду, желание или страх, вы представляете себе что-то, что еще не произошло. Каждый раз, взаимодействуя с друзьями, вы ожидаете определенного эффекта от этого взаимодействия. Все объекты, которые вы видите, наводят вас на мысли о возможных будущих событиях, которые они могут за собой повлечь. И каждое из этих действий включает в себя многоуровневые процессы.

 

Инстинктивные реакции

 

…Сколько бы там ни кричали, будто знания – такая замечательная штука, инстинкт в сорок раз больше стоит, потому что он такой безошибочный [43].

Марк Твен

 

Хоть мы и живем в густонаселенных городах, нас окружает множество белок и птиц, а иногда может встретиться даже скунс или енот. В последнее время исчезли жабы и змеи, но осталось бесчисленное количество более мелких существ.

Как эти животные выживают? Поначалу им нужно найти достаточное количество еды. Затем им нужно защищаться, потому что другим животным тоже нужна еда. Чтобы регулировать температуру тела, они создают всевозможные норы и гнезда. У них у всех имеется инстинкт размножения (иначе их предки бы не эволюционировали), им нужно искать партнеров и выращивать детенышей. Поэтому у каждого вида сформировались механизмы, которые позволяют новорожденным делать многое безо всякого предыдущего опыта. Можно предположить, что начинается все со встроенных реакций, основанных на правиле «если – действуй», например:

 

 

Если что-то касается твоей кожи, стряхни это.

Если не получается, отодвинься.

Если свет слишком яркий, отвернись.

 

Подобная модель «стимул – реакция» стала очень популярной в психологии ХХ века, а некоторые исследователи даже решили, что ею можно объяснить все проявления человеческого поведения. Однако они не смогли понять, что большинство подобных правил будет иметь слишком много исключений. Например, если вы уроните какой-то предмет, он может не упасть, потому что что-то может перехватить его.

Подобным образом часы в обычной ситуации сообщат вам время, но у них может сесть батарейка. Более того, непрактично составлять список со всеми исключениями к каждому правилу, ведь их не только может оказаться слишком много, но и из каждого исключения тоже будут свои исключения (например, даже остановившиеся часы могут показать правильное время).

И еще одна проблема с этой старой моделью «если – действуй» заключается в том, что каждая ситуация с большой вероятностью будет совпадать с «если» нескольких разных правил, поэтому вам нужно будет как-то из них выбирать. Один из способов это сделать – выстроить правила в порядке приоритетности. Другой способ – использовать стратегию, сработавшую в прошлый раз, или выбирать правила вероятностным методом. Однако все эти простые методы недостаточно действенны, поэтому (как мы увидим в главе шестой) нам пришлось разработать более эффективные способы рассуждать на основе здравого смысла.

Более того, подобные простые правила работают только в редких случаях, потому что почти все проявления нашего поведения зависят от контекста, в котором мы находимся. Например, правило «Если видишь еду – ешь ее» заставит вас есть всю еду, которая попадется вам на глаза, независимо от потребностей и чувства голода. Чтобы предотвратить это, каждому «если» нужна будет определенная цель, например «Если вы голодны и видите еду…». Иначе вы начнете садиться на каждый стул, который вам попадется, или застрянете у выключателя, постоянно включая и выключая свет. Это означает, что все подобные правила должны также содержать в себе цели:

 

 

Однако простые правила «если – действуй» с более сложными задачами чаще всего не справятся, потому что в этом случае человеку придется представить себе возможные последствия каждого действия – и в разделе 5.3 будут использоваться уже более эффективные правила, состоящие из трех частей «если + действуй –> то»:

 

 

Подобные правила могут помочь нам предсказать «что может случиться, если», прежде чем мы выполним какое-то действие, – и, поступая так раз за разом, мы научимся строить всё более далеко идущие планы, как будет показано в разделе 5.3.

 

Заученные реакции

 

Все животные рождаются с такими «инстинктами», как «отойти от быстро приближающегося объекта». Эти встроенные реакции, как правило, хорошо служат животным, пока они находятся в той же самой обстановке, в которой они эволюционировали. Но когда мир меняется, существам каждого вида приходится овладевать новыми реакциями. Например, когда Джоан замечает надвигающуюся машину, она отчасти реагирует инстинктивно, но также опирается на уже имеющиеся знания об этой конкретной разновидности опасности или угрозы. Но что именно она знает и каким образом эти знания получила? В течение ХХ века большинство психологов имело следующее представление о том, как животные учатся новым правилам «если – действуй»:

 

Когда животное сталкивается с новой ситуацией, оно совершает случайный набор действий. Если одно из этих действий получает какое-то «вознаграждение», эта реакция «подкрепляется». Это значит, что она с большей вероятностью будет воспроизведена, если животное снова столкнется с той же ситуацией.

 

Теория «научения с помощью подкрепления» по большей части основана на экспериментах с мышами, крысами, голубями, собаками, кошками и улитками, и она действительно помогает объяснить некоторые действия этих животных. Однако то, как люди учатся решать более сложные проблемы, ей объяснить не под силу. Более того, мне кажется, что этот подход использовал слова вроде «случайный», «вознаграждение» и «подкрепление» таким образом, что у большинства ученых отпало желание искать ответы на следующие важнейшие вопросы:

 

На что реагирует животное? Как можно распознать человеческую ладонь, если мы никогда не видим ее абсолютно одинаково: каждый палец меняет позицию и форму, каждая часть по-разному освещается, и мы видим ее все время под разным углом? Это означает, что нам нужны триллионы разных правил «если – действуй», если только мы не используем для репрезентации ладони описания «высшего уровня», такие как «объект в форме ладони с присоединенными пальцами». Мы обсудим это в разделе 5.7.

 

Что нам следует запоминать? Когда вы учитесь новому способу завязывания узла, ваши «если» не должны включать точное время, когда вы этому научились, иначе вы не сможете снова применить это правило. То есть если описание будет слишком подробным, оно редко подойдет к новым ситуациям, а если слишком общим – наоборот, будет подходить к чересчур многим. Мы вернемся к этой теме в разделе 8.5.

 

Что послужило причиной успешных реакций? Чтобы решить сложную проблему, обычно нужна хитроумная цепочка действий, в которой каждая ступень зависит от предыдущих. Счастливая догадка может произвести одну такую ступень, но для создания эффективной цепочки случайные поиски не подойдут – они займут слишком много времени. Мы убедимся в этом в разделе 5.3.

 

В любом случае, хотя многие из наших действий основаны на врожденных, инстинктивных реакциях на внешние раздражители, мы постоянно разрабатываем новые способы реагировать на различные ситуации – а это требует второго слоя в модели организации нашего мозга.

 

 

Сознательность

 

Мы определенно делаем многое, просто реагируя на внешние события. Однако, чтобы достичь более сложных целей, нам нужно составлять развернутые планы, используя все знания, которые мы извлекли из прошедших событий, – и именно эти внутренние психические процессы наделяют нас нашими уникальными человеческими способностями.

Более того, не все, чему люди учатся, проистекает из личного опыта. Когда Джоан увидела приближающуюся машину, она знала, что машины опасны, не из своего опыта; если бы ей пришлось выучить эту информацию, испробовав опасность машины на практике и получив «подкрепление успехом», она бы вряд ли осталась жива. Вместо этого ей либо кто-то сообщил эту информацию, либо она сама сделала такой вывод; оба случая потребовали включения высших уровней психической деятельности. А теперь давайте рассмотрим некоторые наши реакции – и не только на события во внешнем мире, но и на процессы, происходящие внутри нашего мозга.

Когда Джоан принимала решение, «переходить дорогу или отступить», ей пришлось выбирать из следующих двух правил:

 

Если   машина приближается, действуй – отступи.

Если   машина приближается, действуй – переходи дорогу.

 

Однако, чтобы Джоан могла принять подобное решение, ей нужен какой-то способ предсказать и сравнить разные варианты будущего, которые могут возникнуть после ее действий. Что может помочь Джоан сделать эти прогнозы? Простейший способ – набор трехчастных правил «Если + действуй –> то», где каждое «если» описывает ситуацию, каждое «действуй» – возможное действие, а каждое «то» – возможный результат этого действия.

 

 

(Если) переходить улицу и (Действуй) отступить, (То) прибудешь чуть позже.

(Если) переходить улицу и (Действуй) перейти ее, (То) прибудешь чуть раньше.

(Если) переходить улицу и (Действуй) перейти ее, (То) получишь серьезную травму.

 

Но что, если к текущей ситуации применимо не одно такое правило? Эти трехчастные законы позволят вам провести в уме эксперимент, прежде чем вы рискнете сделать ошибку в реальном мире. Вы можете мысленно «отмерить, прежде чем отрезать», затем сравнить результаты прогнозов в этих правилах – и выбрать наиболее привлекательную альтернативу.

 

 

Например, представьте, что Кэрол играет с кубиками и подумывает построить арку из трех кубиков:

 

 

Пока что у нее лежат в ряд три детали:

 

 

И она представляет себе план строительства арки: сначала понадобится место для основания, которое можно расчистить, используя следующее правило: Если   брусок лежит, а ты его поставишь, То   он будет занимать меньше места.

 

 

Затем она ставит два коротких бруска по обеим сторонам, располагая на правильном расстоянии друг от друга, и наконец кладет сверху длинный брусок. Мы можем представить себе последовательность правил как описания изменений происходящего в следующих один за другим кадрах киноролика.

 

План строительства арки в четыре этапа

 

Чтобы вообразить себе эту четырехступенчатую последовательность действий, Кэрол потребуется немало навыков. Для начала ее зрительным системам нужно будет описать формы и расположения этих брусков, притом что некоторые из них могут находиться вне поля ее зрения, а потом спланировать, какой брусок нужно переместить и куда. Далее, каждый раз, перемещая брусок, она должна будет программировать свои пальцы на то, чтобы захватить его, затем переместить в намеченную точку и поставить туда – проследив при этом, чтобы рука не врезалась в тело или лицо, а также не задела другие бруски, уже находящиеся на нужных местах. Также ей нужно контролировать скорость и силу движения – чтобы поместить верхушку арки на поддерживающие ее фигурки, не опрокинув их.

 

Кэрол: У меня не возникло проблем с этими действиями. Я просто представила себе в голове эту арку – и увидела, как надо расположить каждый из брусков. Затем мне осталось только поставить два из них вертикально (проследив за расстоянием между ними) и поместить длинный сверху. В конце концов, я ведь уже и раньше занималась подобным. Возможно, я вспомнила один из тех случаев – и просто повторила свои действия.

 

Программист: Мы знаем, как заставить компьютер выполнять такие действия, мы называем это «физической симуляцией». Например, при каждом этапе разработки новой модели самолета наши программы с высочайшей точностью предсказывают силу, которой подвергнется каждая поверхность этого самолета при полете. На самом деле, сегодня у нас получается так хорошо, что можно с уверенностью заявить: первый же самолет, который мы создадим таким способом, сможет летать.

 

Ни один человеческий мозг не способен на такие сложные и точные подсчеты, поэтому у Кэрол должны быть какие-то другие способы предсказать последствия от перемещения конструктора. Например, первый шаг в плане по строительству арки требует от нее представить, что произойдет, когда она переместит этот длинный и тонкий брусок:

 

 

Ученик: Чтобы делать подобные предсказания с помощью правил «если – действуй – то», Кэрол должна знать миллиарды подобных правил, потому что таких ситуаций может возникнуть огромное множество. Откуда у нее возьмется время все их изучить?

 

И в самом деле, если «если» в правиле окажется чересчур специфическим, мы не сможем применить его в достаточном количестве ситуаций. Это означает, что нашим правилам нельзя содержать слишком много деталей – они должны выражать более общие идеи.

В разделе 5.8 будет показано, как человек может «увидеть» отношения между физическими объектами, не вникая при этом в мелкие детали, характеризующие эти объекты.

 

Ученик: И все равно Кэрол, должно быть, сложно составлять план на несколько шагов вперед. А что, если бы ей пришлось при каждом шаге предпринимать сотню разных действий? Тогда всего четыре шага предложили бы ей сотню миллионов альтернативных вариантов. Как бы у нее получилось отфильтровать такое количество вероятностей?

 

 

Поиски и планирование

 

Если вы находитесь в ситуации А, а хотите быть в ситуации Я, вы, должно быть, уже знаете правило вроде «если А – действуй (какое-то действие) – то Я». В этом случае достаточно просто совершить действие – и вы достигнете вашей цели. Но что, если вы не знаете подобного правила? Тогда вы можете попытаться найти в своей памяти цепочку из двух правил, которые помогут вам достичь цели через промежуточную ситуацию М.

 

Если А – действуй (действие 1) – то М,  

и тогда,

Если М – действуй (действие 2) – то Я.  

 

Но что, если ваша проблема не может быть решена двумя такими шагами? Тогда вам придется рассчитывать ситуацию еще на несколько шагов вперед – и если каждый шаг предлагает два варианта или большее их количество, тогда масштаб поисков будет расти экспоненциально, как дерево со множеством ветвей. Например, если для решения нужно совершить двадцать шагов, вам придется искать вариант среди более чем миллиона попыток.

 

 

К счастью, существует стратегия, которая в некоторых случаях может резко уменьшить масштаб этих поисков – потому что, если действительно существует путь из двадцати шагов от А до Я, значит, должно существовать промежуточное место в десяти шагах от каждой точки. И если вы начнете искать с обоих концов, они должны встретиться в промежуточной точке М посередине, и тогда с каждой стороны ваших поисков будет всего около тысячи развилок!

 

 

Это означает, что вам понадобится всего две тысячи попыток – это в несколько сот раз меньше, чем двадцатиступенчатый поиск! Подозреваю, что все используют подобный трюк – одновременно глядя вперед и назад, – причем даже не подозревают об этом.

Но подождите, это еще не все. Представьте, что у вас получится каким-то способом угадать, где может находиться промежуточное место М. Тогда вы сможете разделить каждое десятиступенчатое дерево на пару пятиступенчатых. Если это сработает, ваш окончательный поиск окажется почти в десять тысяч раз меньшим по объему, чем изначальный!

 

 

Но что, если ваша догадка окажется неверной, потому что пути от А до Я через М не существует? Тогда вы сможете сделать предположение о другой М – и даже если не добьетесь успеха в течение первых сорока девяти экспериментов, то все равно проделаете меньшую работу, чем если бы воспользовались изначальным вариантом поиска. Так что, прежде чем начинать масштабный поиск, возможно, стоит потратить время на анализ, чтобы попытаться найти несколько «островков» или «опорных пунктов». Потому что, если вы преуспеете, вам удастся заменить одну невероятно сложную задачу на несколько отдельных и значительно более простых!

В самом начале развития теории искусственного интеллекта многие исследователи пытались использовать подобные трюки для уменьшения объема очень обширных поисков, но в основном им это не удавалось. Правда, в 1997 году компьютер победил действовавшего чемпиона мира по шахматам, употребив лучшую известную тогда технологию сужения поиска в «дереве ходов» шахматной игры. И все равно ему пришлось рассматривать множество миллиардов возможных позиций. В то время как лучшие шахматисты-люди, по утверждению шахматного гроссмейстера и психолога Адриана де Гроота, рассматривают перед каждым ходом в игре всего-навсего несколько десятков вариантов[44].

В следующих главах будет показано, что самые эффективные способы решения человеком сложных задач основаны не на масштабных поисках. Вместо этого мы полагаемся на более умные способы, привлекаем обширные пласты житейских знаний, чтобы «разделять и властвовать» над проблемами, с которыми сталкиваемся. Например, чтобы обнаружить, где могут крыться самые важные «островки», мы можем попытаться найти подцели для наших целей – а можем поискать аналогии в проблемах, которые нам доводилось решать в прошлом. Мы обсудим эти методы в главе шестой.