HOW THE MIND WORKS
Предисловие
Данная книга предназначена для всех, кому интересно, как работает мышление. Я написал ее не только для профессоров и студентов; однако и так называемая популяризация науки тоже не была моей единственной целью. Я надеюсь, что общая картина мышления и роли, которую оно играет в жизни человека, будет полезна как ученым, так и широкому кругу читателей. При взгляде с этой точки зрения разница между специалистом и непосвященным не имеет особого значения, потому что в наше время мы, специалисты, в большинстве наших собственных областей – не говоря уже про соседние – оказываемся не сильнее простых смертных. Я не делаю исчерпывающий обзор всей литературы и не привожу мнения всех сторон по тому или иному вопросу, потому что в противном случае книгу было бы очень сложно читать – да что там, ее и сдвинуть с места было бы сложно. Свои выводы я делаю на основе оценки сходности данных, полученных в разных научных областях и разными методами; я привожу множество ссылок, чтобы читатели могли обратиться к первоисточникам.
Я обязан в интеллектуальном плане многим моим учителям, студентам и коллегам, но больше всего – Джону Туби и Леде Космидес. Это они осуществили синтез эволюции и психологии, благодаря которому стала возможной эта книга, и это им принадлежат многие из теорий, которые я здесь представляю (и многие из самых лучших шуток). Благодаря их приглашению провести год в качестве сотрудника Центра эволюционной психологии Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, я получил идеальную возможность думать и писать, а также их бесценную дружбу и советы.
Я глубоко признателен Майклу Газзанига, Маркусу Хаузеру, Дэвиду Кеммереру, Гэри Маркусу, Джону Туби и Марго Уилсон за то, что они прочитали всю мою рукопись, за их неоценимые рекомендации и поддержку. Другие коллеги также сделали множество полезных замечаний по главам, относящимся к их сферам компетенции: Эдвард Ад ел ьсон, Бартон Андерсон, Саймон Барон-Коэн, Нед Блок, Пол Блум, Дэвид Брейнерд, Дэвид Басс, Джон Констебл, Леда Космидес, Хелена Кронин, Дэн Деннетт, Дэвид Эпштейн, Алан Фридланд, Герд Гигеренцер, Джудит Харрис, Ричард Хелд, Рей Джекендофф, Алекс Качельник, Стивен Косслин, Джек Лумис, Чарльз Оман, Бернард Шерман, Пол Смоленски, Элизабет Сделке, Фрэнк Саллоуэй, Дональд Саймонс и Майкл Тарр. Многие другие отвечали на вопросы и внесли ценные предложения – в том числе Роберт Бойд, Дональд Браун, Наполеон Шаньон, Мартин Дейли, Ричард Докинз, Роберт Хэдли, Джеймс Хилленбранд, Дон Хоффман, Келли Олгвин Яакола, Тимоти Кетелаар, Роберт Курзбан, Дэн Монтелло, Алекс Пентланд, Рослин Пинкер, Роберт Провайн, Уитман Ричардс, Дэниел Шактер, Девендра Сингх, Паван Синха, Кристофер Тайлер, Джереми Вольф и Роберт Райт.
Эта книга – плод моего пребывания во вдохновляющей атмосфере двух учреждений: Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета в Санта-Барбаре. Особую благодарность я выражаю Эмилио Бицци (отделение мозга и когнитологии Массачусетского технологического института) за предоставленную мне возможность взять творческий отпуск, а также Лою Лайтл и Аарону Эттенбергу (отделение психологии), Патрисии Кленси и Марианн Митун (отделение лингвистики Калифорнийского университета в Санта-Барбаре) за то, что они пригласили меня поработать в качестве внештатного научного сотрудника их отделений.
Патрисия Клаффи из библиотеки отделения мозга и когнитивистики МТИ знает все – или, по крайней мере, знает, где это найти, что в принципе одно и то же. Я благодарен ей за неутомимое упорство, с которым она находит даже самый малоизвестный документ – причем быстро и не утрачивая благодушия. Элеанор Бонсент – мой секретарь – профессионально и с оптимизмом помогала мне в решении бесчисленного количества вопросов. Выражаю благодарность также Марианн Тейбер, Сабрине Детмар и Дженнифер Риддел из центра изобразительного искусства МТИ.
Моя самая горячая благодарность – моей жене, Илавенил Суббиа, за эскизы рисунков, бесценные замечания к рукописи, бесчисленные советы, поддержку, доброту и участие в этом предприятии. Эту книгу я посвящаю ей, с любовью и благодарностью.
Мое исследование мышления и языка проводилось при поддержке Национального института здравоохранения (грант HD18381), Национального научного фонда (гранты 82-09540, 85-18774 и 91-09766) и Центра когнитивных нейроисследований имени МакДоннела-Пью (Массачусетский технологический институт).
1. Стандартное оборудование
Эта книга посвящена не роботам. Она посвящена человеческому разуму. Я постараюсь объяснить, что такое разум, как он устроен, как благодаря ему мы можем видеть, думать, чувствовать, взаимодействовать и заниматься такими высокими материями, как искусство, религия и философия. Попутно я постараюсь осветить вопросы, связанные со свойственными исключительно человеку явлениями. Почему воспоминания стираются из памяти? Как макияж меняет лицо? Откуда берутся этнические стереотипы и когда они оказываются необоснованными? Почему люди выходят из себя? Что делает детей непослушными? Почему слабоумные влюбляются? Что заставляет нас смеяться? Почему люди верят в духов и привидений?
Что нужно, чтобы сделать робота? Давайте обойдемся без сверхчеловеческих способностей вроде умения вычислять орбиты планет и начнем с элементарных для человека навыков: умения видеть, ходить, хватать, думать о предметах и людях, планировать свои действия.
Каждое число здесь соответствует яркости одного из миллиона крохотных участков, вместе составляющих поле зрения. Числа поменьше соответствуют более темным участкам, а числа побольше – светлым участкам. Эти числа, сгруппированные в виде массива, на самом деле представляют собой сигналы, полученные с цифровой камеры, с помощью которой для пробы сделали снимок руки человека. Однако точно таким же образом можно было бы представить частоту разрядов в нервных волокнах, соединяющих глаз человека с мозгом в тот момент, когда человек смотрит на руку 2 . Для того чтобы мозг робота – и мозг человека тоже – сумел распознать предметы и не позволил своему владельцу с ними столкнуться, ему нужно обработать эти числа и отгадать, какой предмет в реальном мире мог отразить свет таким образом, чтобы получилась подобная последовательность чисел. Эта задача просто невообразимо сложна.
В первую очередь зрительная система должна определить, где заканчивается граница предмета и начинается фон. Но ведь мир – не детская раскраска, где закрашенные фигуры очерчены черным контуром. Мир в том виде, в котором он отражается в наших глазах, представляет собой мозаику из крохотных участков разной степени освещенности. Можно предположить, что зрительные структуры мозга ищут области, где мозаика из больших чисел (более светлый участок) граничит с мозаикой из меньших чисел (более темный участок). Такую границу можно различить и в нашей сетке из чисел: она проходит по диагонали из правого верхнего угла к центру нижней части. К сожалению, в большинстве случаев обнаружить границу предмета с пустым пространством будет непросто. Участки, где большие числа граничат с малыми, могут появляться как следствие очень разных вариантов взаимного расположения объектов. Рисунок, приведенный ниже, предложили психологи Паван Синха и Эдвард Адельсон 3 . Кажется, что на нем изображено кольцо из светло-серых и темно-серых квадратиков.
На самом деле перед нами прямоугольная прорезь в черной маске, через которую мы видим лишь часть изображения.
На следующем рисунке маска удалена, и мы можем видеть, что все пары серых квадратиков являются частями разных объектов.
Большие числа рядом с малыми могут появляться и в том случае, когда один предмет располагается перед другим. Примерами могут служить темная бумага, лежащая поверх светлой, поверхность, окрашенная в два разных оттенка серого цвета, два предмета, стоящие рядом вплотную друг к другу, серый целлофан, наложенный на белую страницу, угол, соединяющий две стены, а также любая тень. Мозг должен как-то решить эту проблему курицы и яйца: выделить трехмерные объекты из множества затененных участков на сетчатке и определить, что представляет из себя каждый участок (тень или краску, складку или наложение объектов, прозрачную или матовую поверхность), исходя из того, частью какого объекта является этот участок.
Однако на этом сложности не заканчиваются. Разделив визуально воспринимаемый мир на объекты, мы должны определить, из чего они сделаны, например, из снега или из угля. На первый взгляд эта задача представляется простой. Если большие числа соответствуют светлым участкам, а малые числа – темным, то большие числа будут означать снег, а малые – уголь, правильно? Нет. Количество света, попадающего на сетчатку глаза, зависит не только от того, насколько светлый или темный перед нами предмет, но и от того, насколько яркий или тусклый свет его освещает. Используемый фотографами прибор – экспонометр – покажет, что кусок угля на улице отражает больше света, чем комок снега в помещении. Именно поэтому люди нередко оказываются недовольны качеством своих снимков, и именно поэтому фотография – очень непростое ремесло. Фотоаппарат никогда не лжет; если предоставить ему возможность действовать без помощи человека, то все снимки, сделанные на улице, будут выглядеть как молоко, а сделанные в помещении – как грязь. Фотографы (а иногда и микропроцессоры, встроенные в фотоаппарат) добиваются от фотопленки реалистичного изображения, прибегая к таким приемам как регулировка скорости срабатывания затвора и диафрагмы объектива, светочувствительность пленки, вспышка и манипуляции в лаборатории.
Наша система зрительного восприятия справляется с этой задачей гораздо лучше. Она каким-то образом позволяет нам видеть, что блестящий на солнце уголь на самом деле черный, а кажущийся темным в помещении снег – белый. Это очень удобно, поскольку наше представление о цвете и свете совпадает с тем, каким мир является в действительности, а не с тем, каким он предстает перед глазами. Снег – объект мягкий, влажный и способный таять как в помещении, так и снаружи, и мы видим, что он остается белым независимо от того, в помещении он или снаружи. Уголь всегда твердый, маркий, способный гореть, и мы всегда видим его черным. Получившейся гармонией между тем, как выглядит окружающий мир, и тем, каким он является на самом деле, мы обязаны магии своего мозга: ведь сетчатка глаза не может сама по себе воспринимать черный и белый цвета. А если у вас все еще есть сомнения, вот пример из повседневной жизни. Когда телевизор выключен, экран имеет бледный зеленовато-серый оттенок. Когда телевизор включают, некоторые люминофорные точки начинают светиться, образуя светлые участки изображения, а некоторые другие точки не светятся, образуя темные участки; они остаются серыми. Те части изображения, которые мы видим как черные, на самом деле – все тот же бледно-серый оттенок кинескопа выключенного телевизора. Черный цвет – это фикция, результат работы мозга по той же схеме, благодаря которой мы видим, что уголь – это уголь. Именно эту схему работы использовали создатели телевидения, когда разрабатывали телеэкран.
Следующая проблема зрительного восприятия – это глубина. Наши глаза разбивают трехмерный мир на два двухмерных изображения на сетчатке глаз, а третье измерение должен воссоздать мозг. Однако в изображении на сетчатке нет никаких подсказок относительно того, насколько далеко от смотрящего расположен объект. Почтовая марка на вашей ладони оставит на сетчатке такое же квадратное изображение, как стул, стоящий у противоположной стены, или здание, расположенное за много километров от вас (первый рисунок на с. 17). Разделочная доска, если на нее смотреть фронтально, может давать такую же трапециевидную проекцию, как и фигуры неправильной формы, расположенные под углом (второй рисунок на с. 17).
Ближе вы можете познакомиться с этим явлением из области геометрии и с нейронным механизмом, который с ним работает, если посмотрите в течение нескольких секунд на электрическую лампочку или на фотоаппарат в момент вспышки: в результате на вашей сетчатке останется световое пятно. Теперь переведите взгляд на страницу книги; у вас перед глазами по-прежнему будет остаточное изображение лампочки шириной 3–5 см. Если вы посмотрите на стену, то остаточное изображение будет около метра в длину. А если посмотрите на небо, то это изображение будет размером с облако 4
Увы, это простое устройство допускает ошибки в обоих возможных случаях. С одной стороны, оно видит букву Р там, где ее нет: например, реагирует на букву R (первый вариант слева на рисунке внизу). С другой стороны, оно не замечает букву Р там, где она есть: например, если она смещена, наклонена, неровно написана, расположена слишком далеко или слишком близко, либо написана слишком затейливым шрифтом:
Столько проблем с распознаванием одной простой и понятной буквы алфавита! А теперь попробуйте представить, как сложно сконструировать устройство, способное распознать рубашку или, скажем, лицо! Конечно, сейчас, после сорока лет исследований в области искусственного интеллекта, технологии распознавания формы значительно улучшились. Вероятно, и у вас есть программное обеспечение, которое может довольно сносно распознать отсканированную страницу и преобразовать ее в цифровой файл. И все же искусственные средства распознавания формы по-прежнему не могут конкурировать с теми, что существуют у нас в голове. Они созданы для среды, где все безупречно и легко узнаваемо, а не для нашего сумбурного, беспорядочного реального мира. Странные цифры, напечатанные в нижней части чека, специально придуманы таким образом, чтобы не иметь даже частичных наложений; специальное оборудование для печати располагает их так, чтобы обеспечить распознование по заданным шаблонам. Когда в подъездах вместо консьержек появятся первые устройства, распознающие лицо, они даже не будут пытаться разгадать хитросплетения света и тени на вашем лице; они будут сканировать четко очерченные контуры радужной оболочки или кровеносные сосуды сетчатки. А вот наш мозг регистрирует форму каждого знакомого нам лица (а также каждой буквы, животного, инструмента и т. д.) и каким-то образом устанавливает ее соответствие с изображением на сетчатке, даже если это изображение искажено любым из рассмотренных выше способов. В главе 4 мы рассмотрим, как мозгу удается добиться таких потрясающих результатов.
Давайте поговорим еще об одном обыкновенном чуде: о том, как наше тело перемещается с одного места на другое. Чтобы заставить машину двигаться, мы поставили ее на колеса. Изобретение колеса нередко называют одним из величайших достижений цивилизации. Во многих учебниках указывается на то, что ни у одного животного в процессе эволюции не сформировались колеса; этот факт называют примером того, что эволюция зачастую неспособна предложить оптимальное решение технической задачи. И все же это неудачный пример. Если бы природа и могла создать лося на колесах, она бы наверняка этой возможностью не воспользовалась. Колеса нужны только в том мире, где есть автомобильные и железные дороги. Они завязнут в мягкой, скользкой или неровной почве. Ноги гораздо лучше. Колеса могут катиться только по непрерывной опоре, в то время как ноги могут наступать поочередно на ряд отдельных опор – наиболее ярким примером этого является лестница. Ноги позволяют своему владельцу поддерживать равновесие и переступать через препятствия. И сегодня, когда наш мир, кажется, превратился в сплошную автопарковку, транспортным средствам с колесами или гусеницами доступна лишь половина земной поверхности. Но есть и другие транспортные средства, которым доступна практически вся поверхность планеты; транспортные средства, созданные путем естественного отбора и передвигающиеся с помощью ног: животные.
Правда, ноги просто так не даются: к ним должна прилагаться управляющая ими программа. Колесо, поворачиваясь, изменяет свою точку опоры постепенно и за счет этого может всегда нести вес. Нога должна менять точку опоры сразу, а для этого нужно разгрузить ее. Двигательные нервы, контролирующие движение ноги, должны попеременно то удерживать ногу на земле, когда она несет вес тела, то снимать нагрузку, чтобы нога свободно двигалась. Все это время они должны удерживать центр тяжести тела в пределах многоугольника, определенного ступнями, чтобы тело не опрокинулось. Кроме того, эти органы управления должны минимизировать затратные движения тела вверх-вниз, которые приносят так много неудобств во время верховой езды 6 . В случае с шагающими заводными игрушками эти проблемы решаются довольно банально: с помощью механического сцепления, которое преобразует движение вращающего вала в шаговое движение. Однако игрушки не могут приспосабливаться к особенностям поверхности, находя идеальную точку опоры.
Управление рукой – тоже задача не из легких. Возьмитесь рукой за головку настольной лампы и переместите его по прямой диагонали из положения внизу слева от себя в положение вверху справа. Двигая лампу, обратите внимание на составляющие ее штанги и шарниры. Вы двигаете абажур по прямой линии, однако каждая штанга при этом совершает сложное движение по кривой, в одни моменты оставаясь практически неподвижной, в другие – резко опускаясь, в третьи – вместо сгибательного движения совершая разгибательное. А теперь представьте, что вам нужно повторить это движение в обратном порядке, не глядя на головку, то есть скоординировать ряд движений в каждом месте соединения таким образом, чтобы головка перемещалась по прямой. Тригонометрия этого действия пугающе сложна. А ведь ваша рука – не лампа, и при этом ваш мозг без труда решает эту задачу каждый раз, когда вам нужно на что-то указать. Если же вы когда-нибудь держали такую лампу за зажим, которым она крепится к столу, то вы понимаете, что проблема намного сложнее, чем я только что ее представил. Лампа под собственным весом начинает беспорядочно двигаться, как живая; точно так же двигались бы ваши руки, если бы мозг не компенсировал их вес, ежеминутно решая невообразимо сложные задачи из области физики 8 .
