Развитие: новый коннекционизм

Новая игра в городе. При всех спорах и трудностях парадигма манипуляции символами в когнитивистике оставалась «единственной игрой в городе», как любил говорить философ Джерри Фодор. Если мышление не является манипуляцией формальными символами согласно формальным правилам, то чем еще оно может быть? Поскольку на этот вопрос не было ответа (за исключением ответов «загнанных в гетто» последователей Б. Ф. Скиннера и нескольких других диссидентов, например последователей Л. Витгенштейна), то волей-неволей когнитивные психологи оставались в лагере переработки информации. Но в начале 1980-х гг. возникла конкурирующая игра под названием коннекционизм, напоминающая нам (но не самим коннекционистам) старый коннекционизм Э. Л. Торндайка.

О степени влияния и важности коннекционизма говорит то, как в 1986 г. была принята двухтомная публикация его взглядов и достижений, книга «Параллельная классифицирующая обработка: исследование микроструктуры познания». Редактором издания и лидером исследовательской группы параллельной классифицирующей обработки (другое название коннекционизма) был Дэвид Э. Румелхарт, в прошлом один из лидеров символической парадигмы искусственного интеллекта. В первый день появления книги на рынке было продано 6 тыс. экземпляров (Н. L. Dreyfus and S. E. Dreyfus, 1988). Шесть тысяч экземпляров могут звучать не слишком впечатляюще, но в академическом мире, где 500 проданных экземпляров считается весьма почетным объемом для технической книги, это просто огромное количество. Вскоре после этого Румелхарт получил «грант гению» от фонда Макартура. Вскоре коннекционизм стали чествовать, как «новую волну» когнитивной психологии (J. A. Fodor and Z. W. Polyshyn, 1988).

Во многих важных отношениях коннекционизм представлял собой воскрешение традиций психологии и искусственного интеллекта, которые казались давно умершими. В психологии существует традиция коннекционизма, берущая начало от Э. Л. Торндайка и ведущая к К. Л. Халлу и неохаллианским теориям опосредования (Т. Leahey, 1990). Все они изгоняли из своих теорий символы и менталист-ские понятия и пытались дать объяснение поведению в терминах усиления или ослабления связей между стимулами и реакциями: это является центральной идеей закона эффекта Э. Л. Торндайка и его и К. Л. Халла иерархии навыков. Сторон-

Глава 10. Подъем когнитивной науки, 1960-2000 349

пики опосредования вводили в коннекционистские идеи К. Л. Халла внутренние процессы, утверждая существование скрытых r-s связей между внешним стимулом и явным ответом.

В области искусственного интеллекта коннекционизм оживил второстепенную традицию компьютерных наук, которая соперничала с парадигмой манипуляции символами в 1950-х и 1960-х гг. Структура компьютера, манипулирующего символами, задумана на базе одиночного перерабатывающего нейрона, осуществляющего одно вычисление за раз. Традиционные компьютеры обладают большой мощностью благодаря способности осуществлять последовательные вычисления с чрезвычайно высокой скоростью. Но с самого возникновения компьютерных технологий существовала вероятность появления другой структуры, построенной на основании множественных процессоров, соединенных вместе. При одновременно работающих множественных процессорах на смену последовательной переработке информации приходит параллельная. Поведение машин с последовательной структурой должно быть запрограммировано, и это в равной степени справедливо для многих параллельно перерабатывающих машин. Но некоторые проектировщики параллельно перерабатывающих компьютеров надеялись сконструировать машины, которые сами могли бы научиться действовать разумно, приспосабливая силу связей между множественными процессорами к окружающей среде, благодаря обратным связям. Самым важным примером подобной машины была Перцептивная машина Фрэнка Розенблата, созданная в 1960-х гг.

Очевидно, что параллельно обрабатывающие компьютеры потенциально намного мощнее существующих машин, но в течение Долгого времени на пути их строительства возникали препятствия. Параллельные машины в физическом отношении сложнее, чем последовательные, и их гораздо труднее программировать, поскольку при этом необходимо как-то координировать работу множества процессоров, чтобы избежать хаоса. В отношении самопрограммирующихся машин существовало особое затруднение, касающееся того, как доставить информацию обратной связи о результатах поведения внутренним ячейкам, лежащим между ячейками входа и выхода. Поскольку последовательные машины быстро добились успеха, а мощность параллельной структуры казалась ненужной, работы над параллельно перерабатывающими компьютерами практически прекратились в 1960-х гг. Похороны первого искусственного интеллекта коннекционистов, казалось, произошли в 1969 г., когда Марвин Мински и Сеймур Паперт, крупнейшие представители теории символического искусственного интеллекта, опубликовали книгу «Перцеп-троны», разгромно критикующую работу Ф. Розенблатта. Мински и Паперт привели математическое доказательство того, что параллельные машины не смогут обучаться даже простейшим вещам.

Но в 1980-х гг. развитие как компьютерной науки, так и психологии возродило интерес к параллельно перерабатывающим структурам. Хотя серийные процессоры продолжали наращивать скорость, проектировщики наталкивались на границы того, насколько быстро электроны могут двигаться сквозь кремний. Требования все большей скорости вычислений вынуждали перейти к параллельной переработке. Например, рассмотрим проблему компьютерного зрения, которая должна

350 Часть IV. Научная психология в XX веке

быть решена, если будут построены роботы, напоминающие роботов из «Звездных войн». Вообразите компьютерную графику, составленную из 256x256 пикселей (точек света на мониторе). Чтобы распознать такое изображение, серийный компьютер должен вычислить значение 256 х 256 = 65 536 пикселей, что может занять несколько часов. С другой стороны, параллельно перерабатывающему компьютеру Connection Machine, содержащему 256x256 взаимосвязанных процессоров, можно одному поручить вычислить значение одного пикселя и таким образом обработать график за ничтожную долю секунды (W. D. Hillis, 1987). Наряду с развитием таких компьютерных комплектующих, как Connection Machine, происходило усовершенствование программирования, что делало возможным координировать работу независимых процессоров и, в случае самомодифицирующихся сетей, приспосабливать поведение скрытых ячеек.

В области психологии продолжающиеся неудачи символической парадигмы сделали параллельную, коннекционистскую переработку весьма привлекательной альтернативой старой игре. Помимо трудностей функционализма, которые мы уже обсудили, для коннекционистов нового поколения особое значение имели две проблемы. Прежде всего, традиционный искусственный интеллект, хотя и добившийся успеха в заданиях, которые люди считают интеллектуально сложными, например игре в шахматы, так и не смог убедить машины выполнять задания того сорта, которые люди выполняют без малейших размышлений, например распознавать паттерны. Возможно, самым важным для психологов было то, что поведение, которое они интенсивнее всего исследовали на протяжении десятилетий, — научение — оставалось вне пределов возможностей программируемых компьютеров; и развитие параллельных машин, способных научаться, достаточно сильно волновало умы.

Другим недостатком символического искусственного интеллекта, побуждавшим новых коннекционистов к действиям, был тот очевидный факт, что головной мозг не является последовательным вычислительным устройством. Если мы будет рассматривать нейроны как маленькие процессоры, то станет ясно, что головной мозг значительно сильнее напоминает Connection Machine, чем PC или Apple. Мозг содержит тысячи тесно взаимосвязанных нейронов, и все они работают в одно и то же время. Как провозгласил Ф. Румелхарт, его группа ставила целью замену компьютерной модели моделью головного мозга. Взаимосвязанные процессоры в модели коннекционистов функционируют подобно нейронам: каждый активируется входным сигналом, а затем производит выходной сигнал, зависящий от суммарной силы входного. Соединенная надлежащим образом, такая сеть научится стабильно реагировать на различные входные сигналы точно так же, как это делают живые организмы: нейронные сети, как часто называют такие ансамбли процессоров, научаются.

Субсимволическая парадигма. Коннекционизм предложил новую стратегию объяснения интеллекта. Подход с позиции символической системы зависит, как мы увидели, от идеи о том, что интеллект заключается в манипуляции символами посредством формальных правил вычисления. Коннекционизм, как и подход символической системы, является вычислительным подходом, коннекционисты пытаются создать компьютерную модель, соревнующуюся с человеческим поведением. Но системы коннекционистов используют принципиально иные правила и репре-