Как работает мозг - читать онлайн книгу. Автор: Стивен Пинкер cтр.№ 39

Во-первых, блок автоматического ассоциативного установления соединений – это память с адресацией по содержимому. В любом серийном компьютере биты сами по себе не несут никакого значения, а байтам, состоящим из них, присвоены произвольные адреса, как номера домов на улице, не имеющие ничего общего с их содержимым. Доступ к ячейкам памяти осуществляется по адресам, а чтобы определить, хранится ли где-либо в памяти тот или иной шаблон, нужно проверить каждую ячейку (или использовать пути быстрого доступа). В случае с памятью, адресуемой по содержимому, напротив, при указании объекта автоматически активизируется любая ячейка памяти, в которой содержится копия этого объекта. Поскольку объект представлен в автоассоциативной сети путем возбуждения узлов, представляющих его свойства (в нашем случае с сельдереем – это зеленый цвет, наличие листвы и так далее), а поскольку эти узлы соединены друг с другом сильными связями, возбужденные узлы будут подкреплять друг друга, и после нескольких таких кругов, в течение которых будет активизирована вся сеть, все узлы, связанные с объектом, перейдут в возбужденное состояние. Это означает, что объект распознан. Нужно отметить, что совокупность связей одной автоассоциативной сети может вмещать не одну, а несколько групп весов, благодаря чему память может хранить одновременно несколько объектов.

Что еще более важно, связи являются избыточными, так что даже если автоассоциативная сеть получает лишь часть шаблона объекта, скажем, только информацию о зелености и хрусткости, то остаток шаблона (в данном случае наличие листвы) заполняется автоматически. Это в некотором смысле напоминает мышление. Нам не нужны встроенные ярлыки для каждого объекта в памяти; практически любой признак того или иного объекта сразу вызывает его в памяти целиком. Например, мы можем вспомнить про овощи, подумав о чем-то покрытом листвой, или зеленом и хрустящем, или имеющем листву и хрустящем. Наглядный пример – наша способность восстановить слово по его фрагментам. Мы видим этот рисунок не как беспорядочные обрывки линий или даже как бессмысленную последовательность букв вроде MIHB, а как что-то больше похожее на правду (на рисунке слово MIND – англ, «разум, мышление». – Прим. пер.):

Второе преимущество, известное как «изящная деградация», позволяет решить проблемы зашумленного входного сигнала или аппаратного отказа. Кому из нас не хотелось бросить чем-нибудь тяжелым в монитор, увидев, что в ответ на команду pritn file (англ, «печаьт файла») компьютер отвечает сообщением об ошибке pritn: command not found (англ, «печаьт: команда не найдена»)? В фильме Вуди Аллена «Хватай деньги и беги» (Take the Money and Run) грабителя банка Верджила Старквела подводит его же собственный почерк: кассирша не может понять, что он написал в записке, принимая слово gun («пистолет») за gub. На карикатуре Гари Ларсона, украшающей дверь не одного психолога-когнитивиста, пилот пролетает над необитаемым островом, на котором потерпевший кораблекрушение человек написал на песке послание. Пилот, прочитав надпись, кричит по рации: «Подождите! Подождите!… Нет, отбой – кажется, там написано “ПОМОРИТЕ”!» (в оригинале – HELF вместо англ. HELP «помогите». – Прим. пер.). Люди справляются с этими трудностями лучше, потому что у нас есть автоассоциативные сети, которые, принимая во внимание преобладание взаимно состоятельных элементов информации, исключают единственный не соответствующий элемент. На слово pritn мозг отреагирует активацией более привычного шаблона print, слово gub будет заменено шаблоном gun, a HELF – шаблоном HELP. Компьютер, столкнувшись с единственным испорченным битом на диске, крохотной каплей ржавчины в одном из разъемов или кратковременным понижением напряжения в сети, может зависнуть или выйти из строя. Но человек – даже если он устал, у него похмелье или травма головного мозга – не зависнет и не выйдет из строя; скорее всего, он будет действовать не так быстро и точно, но все-таки сможет выдать вразумительный ответ.

Третье преимущество автоассоциативных сетей в том, что они могут выполнять простой тип вычислений, известный как удовлетворение ограничений. Многие задачи, которые пытаются решить люди, относятся к разряду задач, в которых причину трудно отделить от следствия. В главе 1 я приводил пример о том, что мы определяем яркость поверхности, исходя из предположений об угле наклона, и вычисляем угол поверхности, исходя из предположений о ее яркости, при этом не зная наверняка ни того, ни другого. Многие подобные задачи относятся к сфере восприятия, языка и здравого смысла. Что я вижу – сгиб поверхности или ее край? Что я слышу – гласную [I] (как в слове pin) или гласную [е] (как в слове реп), произнесенную с южным акцентом? Стал ли я жертвой человеческой злобы или глупости? Подобные неоднозначные ситуации иногда можно разрешить, выбрав интерпретацию, которая была бы непротиворечивой относительно самого большого количества интерпретаций других неоднозначных ситуаций, если бы их все можно было разрешить одновременно. Например, если один звук речи позволяет интерпретировать слово либо как send, либо как sinned, а другой – либо как реп, либо как pin, я могу разрешить эту неопределенность, если услышу, как один и тот же говорящий произносит оба слова с одним и тем же гласным звуком. Я бы рассуждал следующим образом: видимо, говорящий имел в виду слова send и реп, потому что фраза send а реп («послать ручку») – единственный вариант, который не нарушает никаких ограничений. Если предположить, что это были слова sinned и pin, то получится sinned a pin (англ, «согрешил булавку»), фраза, которая нарушает правила грамматики и вероятной сочетаемости слов по смыслу; вариант send и pin исключается из-за другого ограничения: известно, что обе гласные были произнесены одинаково; вариант sinned и реп («согрешил» и «ручка») можно исключить, потому что он нарушает оба ограничения.

Подобные рассуждения займут много времени, если мы будем проверять все варианты сочетаемости по одному. Однако в автоассоциативной сети они заранее закодированы в связях, и сеть может оценить все варианты одновременно. Предположим, что каждая интерпретация – это модельный нейрон; один нейрон – для варианта sinned, еще один – для send, и т. д. Предположим, что пары узлов, интерпретации которых непротиворечивы, соединены с положительными весами, а пары узлов, интерпретации которых противоречат друг другу, – соединены с отрицательными весами. Возбуждение затронет всю сеть, и если все пройдет успешно, то мы получим состояние сети, при котором активным будет самое большое количество взаимно непротиворечивых интерпретаций. Хорошим сравнением здесь будет мыльный пузырь, который колеблется, принимая разнообразные яйцевидные и амебовидные формы из-за того, что притяжение соседних молекул заставляет его оставаться шарообразным.

Бывает, что у сети ограничений могут быть взаимно противоречивые, но одинаково стабильные состояния. Это отражение такого явления, как противоречивость целого: целостный объект, но не его части, может быть интерпретирован двояко. Если пристально смотреть на рисунок куба на странице 123 (куб Неккера ^[110]), в какой-то момент ваше восприятие перевернется: вам начнет казаться, что вы видите не верхнюю его грань (вид снизу), а нижнюю грань (вид сверху). Когда происходит целостный переворот, изменение затрагивает интерпретацию каждой из частей объекта. Каждая ближняя к нам грань становится дальней гранью, каждый внутренний угол становится внешним углом, и так далее. И наоборот: если вы намеренно постараетесь увидеть внешний угол как внутренний, то можно произвольно вызвать обратный переворот всего куба. Динамика этого отражена в схеме под рисунком куба. Узлы представляют интерпретации элементов куба, и интерпретации, не противоречащие друг другу в структуре трехмерного объекта, возбуждают друг друга, в то время как противоречивые интерпретации тормозят друг друга.