Пораженный своим открытием, минутой позже я придумал мысленный эксперимент, его подтверждающий, и назвал его «Опытом измененной двери». Вот описание эксперимента.
Возвращаясь домой, вы каждый день проходите через входную дверь. Вы протягиваете руку, беретесь ею за ручку, заходите внутрь и закрываете дверь за собой. Это глубоко укоренившаяся привычка, вы делаете это постоянно, совершенно не задумываясь. Представьте, что, пока вас не было дома, я проник в ваш дом и изменил что-то в вашей двери. Изменение может быть каким угодно. Я мог заменить круглую ручку на прямоугольную (или медную на хромовую). Я мог бы изменить вес двери – скажем, вместо тяжелой дубовой поставить железную полую, или наоборот. Я мог бы установить скрипящие плохо смазанные шарниры вместо хорошо смазанных и работающих безупречно. Я мог бы покрасить дверь в другой цвет, повесить колокольчик вместо электрического звонка, я мог бы изменить ширину дверной коробки или добавить глазок. Другими словами, я мог бы предпринять тысячи всевозможных изменений, о которых вы пока не знаете. Когда вы придете домой и попробуете открыть дверь, то быстро поймете: что-то не так. Размышления о том, что именно изменилось, могут занять у вас всего лишь несколько секунд, но в любом случае вы очень быстро найдете ответ. Например, протянув руку к ручке, вы поймете, что она сдвинута в другое место. Или заметите глазок на том месте, где его никогда не было. Если изменилась масса двери, вы толкнете ее слишком сильно или слишком слабо и очень удивитесь. Я веду к тому, что вы в несколько мгновений распознаете любое из тысячи возможных изменений.
Как вам это удается? Как вы замечаете изменения? В качестве возможного решения разработчики искусственного интеллекта предложили бы составить список всех свойств двери и сформировать базу данных. Каждое поле соответствовало бы определенной характеристике двери, а вводимые данные могли бы служить ее описанием. В момент вашего приближения к двери компьютер запрашивал бы базу данных относительно формы ручки, ширины дверного проема, цвета двери, положения ручки, веса, звуков и так далее. На первый взгляд, это очень похоже на то, как биологический мозг сопоставляет все мириады своих прогнозов относительно реальной обстановки, но в действительности здесь присутствует большая разница, влекущая значительные расхождения. Стратегия, используемая искусственным интеллектом, ненадежна. Во-первых, невозможно внести в базу данных все качества, которыми может обладать дверь (список атрибутов имеет реальные шансы стать бесконечным). Во-вторых, в случае реализации такой программы нам нужны были бы подобные списки свойств каждого объекта, который мы встречаем на своем пути ежесекундно, – очевидно, что эта задача не осуществима. В-третьих, ничего из того, что нам известно о мозге и нейронах, не наводит на мысль, что именно так они и работают. И наконец, последний аргумент: нейроны попросту не столь быстродействующи, чтобы эффективно использовать базы данных, аналогичные компьютерным (в приведенном примере с дверью вам бы пришлось потратить добрых двадцать минут, а не двадцать секунд, чтобы заметить изменения).
Вашу реакцию на измененную дверь можно объяснить только следующим образом: каждый миг ваш мозг формирует низкоуровневые сенсорные прогнозы относительно того, что он ожидает увидеть, услышать, почувствовать, причем эти прогностические процессы протекают параллельно. Все зоны неокортекса одновременно прогнозируют свои ожидаемые ближайшие ощущения. Зрительные зоны составляют прогнозы о формах, расположении и перемещении объектов окружающей среды. Слуховые зоны предугадывают источники, высоту, громкость и другие характеристики звуков. Соматосенсорные зоны прогнозируют тактильные ощущения, а следовательно – поверхность, контуры и температуру предметов. Вернемся к примеру с дверью. В процессе прогнозирования нейроны, задействованные в восприятии двери, активизируются еще до того, как получают входные сенсорные сигналы. При получении сенсорных сигналов мозг сравнивает их с ожидаемыми. По мере приближения к двери кора головного мозга формирует ряд прогнозов на основе вашего предыдущего опыта. Когда вы протягиваете руку, она прогнозирует, что вы почувствуете пальцами, когда прикоснетесь к двери, каким будет угол касания. Когда вы начинаете толкать дверь, ваш мозг прогнозирует, какую силу имеет сопротивление двери и какой звук она издаст. Если все эти ожидания оправдаются, то вы войдете в дверь, даже не осознавая, что прогнозы были проверены. Однако, если предположения окажутся ошибочными, вы обратите на дверь более пристальное внимание. Правильные прогнозы обеспечивают понимание: с дверью все в порядке. Некорректные прогнозы приводят мозг в замешательство, тем самым вынуждая вас задуматься: в чем же дело? Возможно, задвижка на двери не там, где должна быть, дверь слишком светлая, дверь смещена от центра, форма ручки изменилась и так далее. Мы пребываем в процессе постоянного параллельного формирования прогнозов для всех органов чувств.
Но это еще не все. Я рискую высказать еще более радикальное предположение. Прогнозирование, по моему мнению, – это не просто одна из функций коры головного мозга. Это первичная функция неокортекса и основа интеллекта. Кора головного мозга является органом предвидения. Если мы хотим понять, что такое разум, что такое творчество, как работает наш мозг и как научиться создавать разумные машины, нам нужно постичь природу прогнозов и понять, каким образом кора головного мозга их формирует. Даже поведение можно лучше всего представить как промежуточный продукт процесса прогнозирования.
Не знаю, кто первым выдвинул предположение, что прогнозирование является основой понимания интеллекта. В науке и производственной сфере не бывает совершенно новых открытий. Чаще всего люди просто изменяют угол зрения. Составляющие нового подхода, как правило, витают в воздухе научного дискурса еще до их непосредственного открытия. Новой является та обобщающая форма, в которую облекают уже известные мысли. Точно так же и мысль о том, что первичной функцией коры головного мозга является прогнозирование, не нова. Тем не менее до сих пор никто не отводил ей надлежащее ключевое место в теории интеллекта.
По иронии судьбы некоторые из пионеров искусственного интеллекта представляли себе, что компьютеры должны создавать модель мира и использовать ее для формирования прогнозов. Например, в 1956 году Д. М. Макай высказал предположение, что разумные машины должны располагать «внутренним механизмом соответствия», предназначенным для того, чтобы «сверять полученную информацию». Он не употребил терминов «память» или «прогнозы», но мыслил как раз в таком ключе.
Начиная с середины девяностых годов XX века в научной номенклатуре появились такие термины, как «инференция», «генеративные модели» и «прогнозирование». Все они взаимосвязаны. Например, Родольфо Ллинас (Медицинская школа Нью-йоркского университета) в своей книге i of the vortex, изданной в 2001 году, пишет: «Способность предвидеть результаты предстоящих событий, что является критическим для успешного передвижения, скорее всего, является первичной и наиболее универсальной из всех фундаментальных функций мозга». Такие ученые, как Дэвид Мамфорд (Браунский университет), Раджеш Рао (Вашингтонский университет), Стивен Гроссберг (Бостонский университет), а также многие другие высказывали мысль о значении обратной связи и прогнозирования. Существует целый раздел математики, посвященный сетям Байеса. Названы они были в честь Томаса Байеса, английского министра, жившего в XVIII веке, которого считают пионером статистики. Составление прогнозов в сетях Байеса осуществляется на основе теории вероятности.
Чего не хватало всем нашим предшественникам, так это собрать все крупицы знаний в одни логически обоснованные теоретические рамки. Доселе никто этого не сделал, и именно эта задача является целью написанной мною книги.
Прежде чем перейти к подробному рассмотрению прогностической функции коры головного мозга, давайте обсудим еще несколько примеров. Чем больше вы будете размышлять над указанной идеей, тем больше преисполнитесь убеждения, что прогнозирование вездесуще, оно является основой нашего понимания мира.
