Дэниел Деннетт - Насосы интуиции и другие инструменты мышления

• Название: Насосы интуиции и другие инструменты мышления
• Автор: Дэниел Деннетт
• Жанр: Философия
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-17-112947-7

Новая книга знаменитого, профессора Университета Тафтса и автора выдающихся работ по философии сознания Breaking the Spell, Darwin’s Dangerous Idea и Consciousness Explained, американского философа Дэниела Деннета (р. 1942) – вдохновенное описание мастерской и рабочих инструментов мыслителя, которое одновременно является своего рода синтетическим изложением его философии. Особое внимание автор уделяет мысленным экспериментам, которые он называет “насосами интуиции”, коротким историям, “которые призваны стимулировать искреннее, прочувствованное интуитивное озарение”. Не ограничиваясь такими хорошо известными инструментами мышления, как бритва Оккама или reductio ad absurdum, автор предлагает множество собственных изобретений такого рода. Его цель, как всегда, состоит в том, чтобы научить нас “серьезно и не без изящества размышлять об очень сложных вещах”. Книга, явившаяся из личного опыта философа – настоящий путеводитель как по вселенной человеческого мышления, так и по философии сознания Д. Деннета, и она будет интересна не только профессиональным философам, но и любому человеку, стремящемуся лучше разобраться в природе собственной мысли.

---

Представить немыслимое – как личность может состоять из (одних лишь) бездумных молекул – можно двумя способами: пойти от частного к общему, как мы только что поступили, или от общего к частному, начав с цельной личности и изучая, каково наименьшее число очень умных гомункулов, способных договориться между собой и выполнять все задачи, которые необходимо выполнять, чтобы личность продолжала функционировать. Первым по пути от общего к частному прошел Платон. Он предположил, что душа состоит из трех частей-агентов, аналогичных правителям, стражам и работникам, или разумному, яростному и страстному началу, но за прошедшие с тех пор два тысячелетия было выявлено немало причин, по которым его анализ нельзя считать удачным. Предложенное Фрейдом около ста лет назад деление на Ид, Эго и Супер-Эго было несколько лучше, но активные попытки поделить сознание на подсознания начались только после изобретения компьютера и появления науки об искусственном интеллекте (ИИ), задача которой изначально заключалась в анализе когнитивных способностей цельной (взрослой, сознательной, использующей язык) личности путем представления ее в качестве огромной сети субличностных специализированных элементов, таких как генератор целей, поисковик воспоминаний, оценщик планов, анализатор восприятия, анализатор предложений и так далее.

20. Каскад гомункулов

В старом как мир стремлении понять сознание мыслители часто поддавались искушению представить внутреннего агента, маленького человечка – homunculus по-латыни, – который сидит в диспетчерской мозга и выполняет всю умную работу. Если представить человеческую нервную систему, скажем, в виде огромного телефонного коммутатора (философы обожали этот прием еще в 1950-х и 1960-х), возникнет проблема работающего с ним оператора: можно ли считать, что его сознание представляет собой телефонный коммутатор меньшего размера, имеющий собственного оператора, сознание которого, в свою очередь, сравнимо с… Эта бесконечная регрессивная последовательность обрекает на провал любую теорию, предполагающую наличие центрального гомункула.

Но, может, проблема не во введении гомункула как такового, а во введении центрального гомункула? В своей первой книге “Содержание и сознание” (1969) я допустил серьезную ошибку, не удержавшись от насмешки. Я написал:

“Человечек внутри мозга”, “дух в машине” Райла не решает проблему сознания. Хотя нельзя исключить, что аналогии с “письменностью мозга” найдется какое-нибудь полезное применение, кажется, что она лишь заменяет маленького человечка целым комитетом. [p. 87]

И чем же плох этот комитет? (Ага! Вот и критика моей попытки доведения до абсурда!) В итоге я пришел к выводу (в книге “Мозговые штурмы”, 1978a), что идея заменить человечка внутри мозга целым комитетом не так уж плоха – пожалуй, это одна из лучших идей когнитивной науки. Такой была классическая стратегия символического искусственного интеллекта GOFAI (“старый добрый искусственный интеллект”; Haugeland 1985), которая получила название гомункулярного функционализма:

Отталкиваясь от определенным образом описанной проблемы, программист ИИ фактически считает компьютер антропоморфным: если компьютер решит проблему, программист скажет, что создал компьютер, который может [например] понимать вопросы на русском языке. На первом и высшем уровне конструкции компьютер разбивается на две подсистемы, каждая из которых получает определенным образом описанную задачу. Программист составляет схему блоков оценки, устройств памяти, селекторов, контроллеров и тому подобных элементов. Это многочисленные гомункулы… Каждый гомункул, в свою очередь, делится на меньших гомункулов, но – что важнее – на менее умных гомункулов. Достигнув уровня, на котором гомункулы представляют собой не более чем суммирующие и вычитающие устройства, а их интеллект ограничивается способностью по команде выбирать большее из двух чисел, гомункулы превращаются в функционеров, которых можно заменить машиной. [p. 80]

Большой плюс этой стратегии заключается в том, что она опровергает возражение о бесконечном регрессе. Гомункулярный функционализм позволяет обойти губительный бесконечный регресс и заменить его конечным, который в итоге приводит нас, как мы только что заметили, к операторам, задача коих настолько проста, что их можно заменить машинами. Главное было отказаться от мысли, что всю работу делает центральный оператор, и распределить задачи между небольшими, менее умными агентами, работа которых также распределяется между другими агентами, и так далее.

Таким образом, идя от общего к частному, классический GOFAI позволил нам сделать большой шаг вперед, однако предложенная им бюрократическая система организации вышла хотя и эффективной, но излишне механистичной! Может, нам и показалось, что мы избавились от короля или директора, но у нас все равно осталась армия руководителей среднего звена, подчиняющихся множеству вице-президентов (взаимодействия которых формируют высший уровень системы) и отдающих приказы своим подчиненным, которые, в свою очередь, делегируют задачи нижестоящим конторским работникам, и так далее. Существование этой гиперэффективной организации, где ни один элемент не работает вхолостую, где не происходит искусственного раздувания штатов, а все приказы беспрекословно выполняются, в основном обусловливалось тем фактом, что огромные компьютеры, на которых разрабатывались ранние модели ИИ, по сегодняшним стандартам были медленными и маломощными, а люди хотели как можно быстрее получить результат. Чтобы произвести впечатление на инвестора, нужно было создать такой ИИ, которому для ответа на простой вопрос не нужно думать часами. Он должен был работать четко. Кроме того, на создание тысяч строк кода требуется немало времени, а если вы сумели разбить итоговую цель – к примеру, научить компьютер отвечать на вопросы о лунных камнях, диагностировать болезни почек или играть в шахматы – на серию решаемых задач и знаете, как создать для них программы, которые затем можно будет интегрировать в рабочую систему, вы получите свой “экспериментальный образец”[24] при целесообразно низких временных и финансовых затратах.

Обратите внимание, что компьютеры всегда конструируются таким образом, чтобы потребности и производительность практически не зависели друг от друга. Аппаратное обеспечение распределяет электрический ток щедро и беспристрастно, поэтому ни одна из микросхем не рискует оказаться обделенной. На программном уровне великодушная диспетчерская система распределяет машинные циклы в зависимости от приоритизации задач, и хотя приоритет процессам может присваивать специальный распределительный механизм, в итоге получается организованная очередь, а не беспорядочная борьба за выживание. Как сказал бы Маркс, “от каждого по способностям, каждому по потребностям”. Специалист по теории вычислительных систем Эрик Баум метко назвал эту иерархию системой “политбюро”. Возможно, смутное понимание этого факта лежит в основе типичного человеческого представления о том, что компьютер ни к чему не может проявлять участие. И проблема не в том, что он сделан из неправильных материалов – разве можно сказать, что кремний не подходит для проявления участия в той степени, в которой подходит углерод? – а в том, что его внутренняя организация не предполагает наличия рисков и возможностей и потому компьютер и не должен проявлять участие.

Нейроны не такие. Обычные клетки, из которых состоят наши тела, вероятно, можно сравнить с послушными рабами – наподобие самоотверженных, бесплодных рабочих муравьев, которые живут в колонии, выполняют стереотипные задачи и существуют в относительно неконкурентной (марксистской) среде. Но клетки мозга – как я теперь думаю – ожесточенно конкурируют на рынке. За что? Чего может желать нейрон? Энергии и ресурсов, чтобы жить дальше – прямо как его одноклеточные предки-эукариоты и более дальние кузины, бактерии и археи. Нейроны – это своего рода биологические роботы; они явно не наделены сознанием в полной мере. Не забывайте, это эукариоты, подобные грибкам и дрожжевым клеткам. Если отдельные нейроны сознательны, то сознательна и нога спортсмена! Но нейроны, как и их безмозглые одноклеточные кузины, представляют собой весьма компетентных агентов в борьбе за существование – только не между пальцами ваших ног, а в конкурентной среде мозга, где победу одерживают клетки, способные более эффективно устанавливать связи и участвовать в более важных процессах на уровне виртуальных машин, где различаются масштабные человеческие стремления и цели. Многие подсистемы нервной системы организованы в качестве оппонентных процессов, втянутых в войны между подподсистемами, каждая из которых стремится перетянуть одеяло на себя. (К примеру, наши эмоции можно представить в качестве соперничающих бурь, стремительно вытесняющих друг друга, мешающих друг другу или вступающих в сговор против другой бури.) На мой взгляд, оппонентная динамика эмоций и та роль, которую они играют в контроле над нашим сознанием, определяются экономным характером нейрохимии, сдерживающим склонность отдельных нейронов к конкуренции. (Обратите внимание, что нейроны все равно умеют работать в команде в рамках более крупной организации, в отличие от более радикально эгоистичных агентов, раковых клеток. Нобелевский лауреат биолог Франсуа Жакоб, как мне помнится, сказал, что любая клетка мечтает разделиться на две. Нейроны же стремятся сохранить активность и влиятельность, но не мечтают о размножении.) С такой точки зрения способность животных разумно контролировать свое поведение все равно остается моделируемым процессом – как транзакция на бирже, – но, как сказал нейробиолог Себастьян Сеунг (2007), нейроны эгоистичны и стремятся максимизировать свою прибыль во всех валютах, которые только доступны в мозге. Что же нейроны покупают, отдавая дофамин, серотонин и окситоцин? Они приобретают большее влияние в сетях, в которые вовлечены, а вместе с ним и большую безопасность. (Тот факт, что мулы бесплодны, не мешает им добывать себе пропитание, а следовательно, нейроны также могут руководствоваться инстинктами самосохранения, унаследованными от способных к размножению предков.)