В главе 11 мы назвали это Системой 1: «мгновенной» интуитивной мыслью, создающей у нас впечатление, что мы мыслим со скоростью молнии.
Параллельно с этим явлением происходит другое, куда более незаметное, которое невозможно воспринять напрямую. Оно разворачивается в куда более медленных временных рамках. Здесь правильной метафорой будет не молния, а естественный процесс органического развития, как растущий побег растения. Это наш процесс обучения. Он лежит в основе того, что мы назвали Системой 3: нашей способности постепенно менять способ представлять себе мир.
Если однажды вы встретите слона без хобота, вы удивитесь.
Что значит «удивиться»? Это значит, что ваше видение мира подобного не предусматривало. И все же это не помешает вам понять. Без всякого сомнения, вы все равно поймете, что перед вами слон, но у вас будет сильнейшее ощущение, что тут что-то идет не так.
При математическом моделировании системы глубокого обучения можно определить цифровую величину, измеряющую ее «замешательство» перед определенной ситуацией. Система, которая учится, – это система, которая настраивает свои коэффициенты, чтобы уменьшить замешательство.
Вот чему это соответствует на интуитивном уровне. На вашей шкале слоновости параметр «имеет хобот» обладает высоким коэффициентом. Даже если другие передние нейроны позволяют вам это компенсировать и «увидеть» слона несмотря на отсутствие хобота, – это ненормальная ситуация и вы чувствуете это физически, даже если сами не осознаете.
Ваш нейрон «слон» учтет это и уменьшит соответствующий коэффициент. Если вы и дальше будете встречать слонов без хобота, в конце концов вы почти перестанете учитывать этот критерий.
В реальности не нужны настолько грубые аномалии, чтобы ваши нейроны корректировали свои коэффициенты взвешенности. Они постоянно настраивают их, совсем понемногу, при каждой стимуляции. Физиологически это соответствует способности синаптических связей укрепляться или ослабевать. Создаются новые связи, другие исчезают. Так наша мысленная цепь постоянно перестраивается.
Это и есть пластичность мозга: децентрализованные действия нейронов, которые по отдельности стремятся увеличить точность своей шкалы.
Невероятнее всего – но это прекрасно доказано экспериментально благодаря алгоритмам глубокого обучения – тот факт, что столь простые механизмы позволяют постепенно создать абстрактные концепты высокого уровня, такие как слоны, начав с точки отсчета, где связи и коэффициенты выбираются случайно.
Вы не родились со слоновым нейроном. Когда вы впервые увидели слона, ваше замешательство было велико: возбудился нейрон «животное», а также нейрон «огромная штука, заслуживающая моего внимания», и еще многие нейроны, соответствующие многочисленным свойствам, которые вы могли узнать. Но у этого сильного и сложного впечатления не было имени. Вы смотрели внимательно, чтобы проникнуться и научиться.
Изначально в вашей голове слон был просто составным объектом, мобилизующим большое количество нейронов из тех ста миллиардов, что есть у вас в мозгу. Один из нейронов, возбужденных вашей первой встречей со слоном, ждала особая судьба. Понемногу, постепенно настраивая свои связи, он стал специализироваться в распознавании этих животных. Неважно, на что он реагировал вначале. Теперь он стал вашим слоновым нейроном.
Так концепты формируются в глубоких сетях просто под действием контакта с миром, как волны в океане формируются просто под действием ветра: через усиление небольших неровностей на поверхности воды, следуя законам физики, которые очень просто описать на микроскопическом уровне, но в больших масштабах они порождают системные явления намного большей сложности.
Абстрактный и мягкий
Научные, технологические и философские последствия всего изложенного выходят далеко за пределы этой книги. А для нужд нашей истории мы можем подвести вот такой итог.
Наш мозг, как мозг любого животного, представляет собой перцептивную машину, которая постоянно производит абстракцию. Мы выстраиваем и поддерживаем представление о мире, материализуемое переплетениями наших нейронных связей. Это представление о мире – последовательность абстракций. На очень глубоком уровне оно приобретает концептуальную природу.