Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - [23]

» вполне может быть усвоено на ранней стадии и впоследствии облегчить приобретение обширного репертуара существительных. Благодаря абстракции примерно в два-три года дети вступают в благословенный период, по праву называемый «лексическим взрывом». В это время они без усилий выучивают от десяти до двадцати новых слов в день, полагаясь на подсказки, которые до сих пор ставят в тупик лучшие алгоритмы на планете.

Способность использовать метаправила, по-видимому, требует достаточно развитого интеллекта. Если так, значит, она присуща только человеку? Не совсем. В определенной степени делать абстрактные умозаключения способны и другие животные. Возьмем случай с Рико – бордер-колли, которого научили приносить самые разные предметы³². Все, что вам нужно, – это сказать: «Рико, принеси динозавра». Животное убегает в комнату с игрушками и через несколько секунд возвращается с плюшевым динозавром в пасти. Этологи, которые проверяли Рико, установили, что он знает около двухсот слов. Но это еще не самое удивительное. Оказывается, чтобы выучить новые слова, пес применял принцип взаимной исключительности! Если бы вы сказали: «Рико, принеси сикирид» (новое слово), он бы вернулся с предметом, названия которого не знал. Иными словами, Рико использовал метаправила, в том числе правило «одна вещь – одно название».

Математики и специалисты в области вычислительной техники уже приступили к разработке алгоритмов, которые позволят машинам усваивать подобную иерархию правил, метаправил и метаметаправил. В этих иерархических алгоритмах каждый эпизод обучения ограничивает не только параметры низкого уровня, но и знания самого высокого уровня, абстрактные гиперпараметры, которые, в свою очередь, управляют последующим обучением. Хотя таким системам еще далеко до экстраординарной эффективности, присущей человеческому мозгу при овладении речью, они показывают неплохие результаты. Например, на цветной иллюстрации 4 представлен новейший алгоритм, который, подобно искусственному ученому, ищет лучшую модель внешнего мира³³. Данная система обладает набором абстрактных примитивов, а также грамматикой, позволяющей генерировать бесконечное число структур более высокого уровня посредством рекомбинации этих элементарных правил. Например, она может определить линейную цепочку как последовательность тесно связанных точек, описываемую правилом «с каждой точкой соседствуют две другие точки – одна слева, другая справа», и совершенно самостоятельно обнаружить, что такая цепочка является наилучшим способом представления множества целых чисел (от нуля до бесконечности) или политических взглядов (от ультралевых до ультраправых). Вариант той же грамматики дает двоичное дерево, где каждый узел имеет одного родителя и двух потомков. Такая древовидная структура выбирается автоматически, когда систему просят представить живые существа; машина, подобно искусственному Дарвину, заново открывает древо жизни!

Другие комбинации правил порождают плоскости, цилиндры и сферы, и алгоритм определяет, как такие структуры приближенно выражают географию нашей планеты. Более сложные версии того же алгоритма могут выразить еще более абстрактные идеи. Например, американские специалисты в сфере вычислительной техники Ной Гудман и Джош Тененбаум разработали систему, способную открыть принцип причинности³⁴, согласно которому одни события вызывают другие. Его формулировка носит весьма абстрактный и математический характер: «В направленном ациклическом графе, связывающем различные переменные, существует подмножество переменных, от которых зависят все остальные». Хотя это определение почти невозможно понять, оно прекрасно иллюстрирует тип абстрактных внутренних формул, которые эта ментальная грамматика способна выразить и проверить. Система тестирует тысячи таких формул, но сохраняет только те из них, которые согласуются с входящими данными. В результате она быстро выводит принцип причинности (если, конечно, некоторые из получаемых ею сенсорных сигналов являются причинами, а другие – следствиями). Это еще одно доказательство в пользу дара абстракции: принятие такой высокоуровневой гипотезы значительно ускоряет процесс обучения, ибо радикально сужает объем правдоподобных гипотез, среди которых осуществляется поиск. Вот почему из поколения в поколение дети неустанно спрашивают «почему?» и ищут объяснений, тем самым подпитывая бесконечную погоню нашего вида за научными знаниями.

Согласно данной точке зрения, научение состоит в анализе обширного набора утверждений, выраженных на языке мышления, и выборе того, которое наилучшим образом согласуется с данными. Как мы увидим далее, эта модель отлично описывает все, что происходит в мозге любого ребенка. Подобно начинающим ученым, дети формулируют теории и сравнивают их с внешним миром. Отсюда следует, что ментальные представления детей гораздо более структурированы, нежели представления современных искусственных нейросетей. С самого рождения мозг ребенка уже должен обладать двумя ключевыми составляющими: всеми механизмами, позволяющими генерировать множество абстрактных формул (комбинаторным языком мышления), и способностью выбирать из этих формул наиболее правдоподобные.