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.

---

Возможно, подумаете вы, стоящая перед мозгом задача проще, ведь, когда вы смотрите, к примеру, на утку, рисунок возбуждения – мигающие огоньки – на поверхности зрительной коры действительно принимает форму утки[27]! Это имело бы смысл, если бы мы могли предположить, что ваш мозг, как и вы сами, знает, как выглядит утка, но откуда ему это знать?

Как ваш мозг вообще может узнать хоть что-нибудь, если первым делом ему нужно “расшифровать” все сигналы? И как именно расшифровать? Перевести на турецкий? Ярлыки на турецком никак вам не помогут, если только вы не понимаете турецкий. Должен ли ваш мозг понимать язык, чтобы извлекать пользу из входящих данных? Как мы уже видели, мысль о том, что мозг наделен внутренним языком, который ему не приходится учить – ментализом, или языком мышления (Fodor 1975, 2008), – весьма привлекательна. Кажется, она позволяет сделать шаг в верном направлении, но, пока нет объяснения, как именно работает этот язык и как он сформировался, заявлять о его существовании – все равно что придумывать проблеме новое название, при этом ее не решая. Мы знаем, что мозг каким-то образом справляется со своей задачей: он довольно точно определяет, какие команды необходимо отдать в соответствии с обстоятельствами и возможностями, о которых сигнализирует входящий поток данных. И мы знаем, что имеющееся у мозга решение – каким бы оно ни было – не может точь-в-точь походить на язык (наподобие русского или турецкого), потому что, в отличие от наших родных языков, оно не усваивается нами в детстве. Какой язык ближе к языку мышления – письменный (воспоминания в таком случае должным образом записываются в архивах мозга) или устный? Сколько “слов” в лексиконе ментализа – тысячи, миллионы или миллиарды? Имеет ли значение порядок слов? Есть ли грамматические правила? Может ли один фрагмент мозга истолковать сообщение другого фрагмента неправильно?

Если гипотеза о языке мышления говорит о наличии в диспетчерской гомункула, который понимает язык (как вы, когда читаете ярлыки огоньков и кнопок внутри гигантского робота), то она просто откладывает задачу выяснить, как аппарат обучения и понимания может состоять из ничего не понимающих фрагментов. А если она не говорит о наличии гомункула, который занимается дешифровкой сообщений, то система, какой бы она ни была, вообще не слишком похожа на язык. Поскольку никто еще не объяснил в деталях, как работает такой язык мышления и как он усваивается в процессе развития и получения опыта, вероятно, лучше не обманываться и не тешить себя надеждой, что мы делаем успехи, когда на самом деле это, вероятно, не так.

Этот насос интуиции показывает нам, что ваш мозг находится в принципиально иных условиях, чем вы в диспетчерской робота. Его задача – должно быть – отчасти решается заранее, поскольку некоторые входящие сигналы “сцеплены” с исходящими командами, благодаря чему мозг имеет фору при выявлении и подтверждении других соответствий. Таким образом, подчеркивается широко распространенное убеждение, что при рождении наш мозг представляет собой не “чистый лист” (Pinker 2002), а уже под влиянием естественного отбора сформирован таким образом, чтобы вмещать в себя различные предпочтения, ожидания и ассоциации. А поскольку некоторые соответствия установлены заранее, в ярлыках они не нуждаются.

Прежде чем достичь понимания, необходимо пройти стадию компетентности без понимания. Так устроена природа. Бактерии обладают множеством удивительных компетенций, которые им вовсе не нужно понимать; их компетенции прекрасно служат им, но сами они остаются полными невеждами. Деревья обладают компетенциями, которые дают им выгоду, но им не нужно знать зачем. Весьма компетентен и сам процесс естественного отбора – он создает структуры выдающейся оригинальности и эффективности, но ровным счетом ничего не понимает.

Понимание того рода, которым наделены мы, взрослые люди, лишь недавно появилось на эволюционной арене. В нем задействованы структуры, компетенция которых сопровождается и поддерживается минимальным полупониманием, или псевдопониманием, – тем полупониманием, что характерно для рыб и червей. Эти структуры созданы таким образом, чтобы в большинстве случаев вести себя соответствующе, хотя им нет нужды понимать, почему их поведение считается соответствующим.

Альтернативный путь, предполагающий помещение в диспетчерскую полнофункционального Понимателя, обрабатывающего все входящие и исходящие сигналы, гарантированно ведет в тупик. Почему? Потому что, если способность к пониманию необъяснима, фактически вы кладете в основу своей теории чудо-ткань, настоящую магию, а если она все же объяснима – в категориях процессов, действий и сил, которые сами не обладают способностью к пониманию, – вы проехали свой поворот и вернулись к началу с теми из нас, кто пытается объяснить, как понимание вырастает из компетентности.

IV. Интерлюдия о компьютерах

Перерыв. Как вы, вероятно, заметили, я уже несколько раз упоминал компьютеры, а впереди разговоров о компьютерах будет еще больше. Без сомнения, компьютеры – это самые мощные инструменты мышления, которые имеются в нашем распоряжении, и не только потому, что они справляются со многими скучнейшими интеллектуальными задачами, но и потому, что многие концепции, предложенные специалистами по теории вычислительных систем, тоже можно использовать в качестве инструментов мышления. Сегодня мы все плаваем в море компьютерного жаргона – программное и аппаратное обеспечение, ширина полосы пропускания, гигагерцы, – и многие из вас, безусловно, неплохо понимают значения всех этих модных словечек. Мои студенты всякий раз понимающе кивают, когда я использую эти термины на занятиях, однако я обнаружил, что понимают они далеко не все и порой озадачивают меня, совершенно неправильно толкуя то, что я пытаюсь им объяснить. В связи с этим я хочу научить вас писать программы для простейшего компьютера в мире.

Если вы сейчас не пожалеете времени и сил, чтобы усвоить несколько базовых навыков, впоследствии ваши затраты окупятся сполна, поскольку вы гораздо лучше поймете изложенное далее. (Если же вы в компьютерах собаку съели, мой способ объяснения некоторых тонкостей может пригодиться вам в разговоре с непрофессионалами. Или просто листайте дальше.) Приводимые далее упражнения я тестировал на сотнях студентов, которые боялись компьютеров как огня, и результаты меня радовали: даже те, кто предпочитал заучить наизусть страницу телефонного справочника, только бы не решать никаких головоломок, чувствовали удовольствие и даже некоторое удовлетворение, когда этот простой до идиотизма компьютер справлялся с задачей. Выполнив упражнения, вы узнаете семь секретов силы компьютеров.

24. Семь секретов силы компьютеров

Компьютеры наделены силами, которые несколько веков назад показались бы чудесными – “настоящей магией”. При этом, хотя многие компьютерные программы невероятно сложны, все они состоят из шагов, которые в полной мере объясняются очень простыми словами. В работе компьютеров нет места чудесам. Само это отчасти обусловливает ценность компьютеров в качестве инструментов мышления, и потому возможность объяснить – в общих чертах – принцип работы компьютера весьма интересна с философской точки зрения. Никому не помешает на элементарном уровне разобраться, как компьютеры творят свою “магию”. В этой главе фокус будет разоблачен.

Для начала мы представим себе простейший компьютер – регистровую машину – и проанализируем его возможности и принцип работы. Затем мы увидим, что машина Тьюринга и машина фон Неймана (например, ваш ноутбук) ничем не отличаются от регистровых машин, только работают более эффективно. (Все, что под силу вашему ноутбуку, под силу и регистровой машине, но не обольщайтесь – на это у нее могут уйти столетия.) После этого мы разберем, как “архитектуры” других компьютеров могут повысить скорость работы и производительность нашей базовой регистровой машины. Само собой, интереснее и полезнее всего будет изучить архитектуру человеческого мозга.

Погодите-ка. Неужели я только что сказал, что ваш мозг – это просто гигантский компьютер? Нет, пока я такого не сказал. Я говорю, что если ваш мозг представляет собой гигантский компьютер, то найдется способ полностью объяснить его работу, не оставив никаких тайн, но только если мы сумеем обнаружить этот способ. Мы обратимся к обратному проектированию: будем изучать сложную систему, чтобы выяснить, каким образом она функционирует. Обратное проектирование позволяет нам понять, как сердце качает кровь и как легкие поглощают кислород и отдают углекислый газ. Нейробиология делает попытку применить обратное проектирование к мозгу. Мы знаем, зачем нам нужен мозг – чтобы предвидеть, направлять нас, запоминать и усваивать информацию, – но теперь нам нужно понять, каким образом он это делает.