Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - [19]

следует число n + 1 и что последовательность целых чисел, следовательно, бесконечна – наибольшего числа просто не существует. Лично я до сих пор с трепетом вспоминаю момент, когда я это осознал – на самом деле, это была моя первая математическая теорема. Какие необыкновенные способности к абстракции! Каким образом нашему мозгу, состоящему из конечного числа нейронов, удается концептуализировать бесконечность?

Современным искусственным нейросетям недоступен даже такой простой абстрактный закон, как «за каждым числом следует другое число». Абсолютные истины – не их конек. Систематичность²⁰, способность к обобщению на основе некоего символического правила, а не поверхностного сходства по-прежнему ускользает от большинства современных алгоритмов. Иронично, но так называемые алгоритмы глубокого обучения практически не приспособлены к глубокому анализу.

Наш мозг, напротив, превосходно умеет выводить формулы на своем собственном, ментальном языке. Например, он может выразить понятие бесконечного множества, ибо обладает внутренним языком, наделенным такими абстрактными функциями, как отрицание и квантификация (бесконечное = не конечное = за пределами любого числа). Американский философ Джерри Фодор (1935–2017) предложил теоретическое объяснение этой способности: он утверждал, что мы мыслим символами, которые комбинируются в соответствии с систематическими правилами особого «языка мышления»²¹. Возможности такого языка обусловлены его рекурсивной природой: каждый вновь созданный объект (скажем, понятие бесконечности) может быть немедленно использован в новых комбинациях, без ограничений. Сколько существует бесконечностей? Этот, казалось бы, абсурдный вопрос задал себе математик Георг Кантор (1845–1918) и сформулировал теорию трансфинитных чисел. Способность «бесконечно использовать конечный набор средств», согласно Вильгельму фон Гумбольдту (1767–1835), характеризует все человеческое мышление.

Некоторые искусственные модели пытаются имитировать усвоение абстрактных математических правил у детей, но для этого они должны овладеть совсем иной формой научения – той, которая опирается на уже существующий набор правил и базовых положений и предполагает быстрый выбор самых емких и правдоподобных из них²². С этой точки зрения научение становится похожим на программирование: оно состоит в выборе простейшей внутренней формулы среди всех доступных на языке мышления.

Современные нейронные сети по большей части не способны репрезентировать весь спектр абстрактных фраз, формул, правил и теорий, с помощью которых мозг Homo sapiens моделирует мир. Едва ли это случайно: в этом есть нечто сугубо человеческое, нечто такое, чего нет в мозге других видов животных и что современная нейробиология еще не успела изучить подробно – поистине уникальный признак нашего вида. По всей видимости, люди – единственные приматы, чей мозг репрезентирует наборы символов, которые комбинируются в соответствии со сложным древовидным синтаксисом²³. В частности, сотрудники моей лаборатории доказали: услышав последовательность звуков – например, бип-бип-бип-буп, – человеческий мозг мгновенно строит теорию относительно лежащей в ее основе абстрактной структуры (три идентичных звука плюс один непохожий). Оказавшись в аналогичной ситуации, обезьяна обнаруживает последовательность из четырех звуков, понимает, что последний отличается, но, похоже, не интегрирует эти фрагментарные знания в единую формулу. Откуда нам это известно? Изучая мозговую деятельность обезьян, мы видим, как отдельные нейронные сети реагируют на количество и последовательности, но не наблюдаем интегрированного паттерна активности в области, отвечающей за речь у людей, так называемой зоне Брока²⁴.

По аналогии с этим потребуются десятки тысяч попыток, прежде чем обезьяна поймет, как изменить порядок последовательности (с АБВГ на ГВБА), хотя четырехлетнему ребенку достаточно пяти²⁵. Младенец, который родился всего несколько месяцев назад, уже кодирует внешний мир с помощью абстрактных и систематических правил – это способность, которой напрочь лишены не только классические искусственные нейросети, но и другие виды приматов.

Компоновка. Как только я научусь складывать два числа (к примеру), этот навык станет неотъемлемой частью моего репертуара талантов: иными словами, я немедленно смогу его применить для решения любых других задач. Я смогу использовать его как подпрограмму в десятках различных контекстов – скажем, чтобы оплатить счет в ресторане или проверить налоговую декларацию. Но главное – я смогу комбинировать его с другими приобретенными навыками: например, без труда взять некое число, прибавить к нему 2 и определить, что больше: новое число или 5²⁶.

Удивительно, но современные искусственные нейросети до сих пор не проявляют такой гибкости. Знание, которое они усвоили, остается изолированным в скрытых, недоступных связях, что препятствует его повторному использованию в других, более сложных задачах. В отличие от человека искусственные модели не умеют сочетать ранее приобретенные навыки, то есть рекомбинировать их для решения новых задач. Для современного искусственного интеллекта характерна чрезвычайно узкая специализация. Программа