Каким образом набор различных стимулов ассоциируется с одним и тем же классом, то есть распознаётся как повторяющийся паттерн? Какой мозговой процесс делает возможной классификацию? Коннекционизм Хайека дал эмпирическое объяснение отношению между восприятием и познанием. Под влиянием идеи нейронных сетей Мак-Каллока и Питтса Хайек свел познание до простого принятия решения (в гештальт-школе познание связано с интуицией, Einsicht[459]). В модели Мак-Каллока и Питтса структура идущих друг за другом слоев узлов (состоящих из нескольких нейронов, или переключателей) фильтрует большой объем входящих данных в простой двоичный вывод (один нейрон, или переключатель), который решает, принадлежит ли группа входящих стимулов к этому классу или нет. Решение довольно элегантно: один узел преобразует большой объем входящих данных в простой двоичный вывод, означающий «да» или «нет». Как и в случае машинного обучения с учителем, конечный узел относится к этому классу по соглашению (например, получает метку «яблоко»). Утверждается, что модель не изоморфна, то есть ни одна из ее частей не похожа на интерпретируемое ею знание: нет локализованной области сети, которая запоминает, например, общую форму яблока в узнаваемых пропорциях[460]. Правильная классификация стимулов зависит от общего поведения вычислительной структуры.

Однако коннекционизм Хайека, который можно назвать Гештальт-коннекционизмом, чтобы отличать от логического коннекционизма Мак-Каллока и Питтса и статистического коннекционизма Розенблатта, не был связан с защитой вычислительной теории разума. Хайек утверждал, что разум (который, по его мнению, есть ничто иное, как ментальный порядок и самоорганизующуюся сеть сущностей, например нейронов) может только создать модель, а не представление мира (чувственный, сенсорный порядок, образованный отношениями между квалиа). Хайек писал: «Таким образом, то, что мы называем разумом, – это особый порядок набора событий, происходящих в каком-то организме и каким-то образом связанный с физическим порядком событий в окружающей среде, но не идентичный ему»[461]. В 1945 году кибернетики Артуро Розенблют и Норберт Винер описали создание моделей примерно так же:

Частичные модели, какими бы несовершенными они ни были, представляют собой единственное средство, разработанное наукой для понимания Вселенной. Это утверждение подразумевает не пораженческую позицию, а признание того, что основным инструментом науки служит человеческий разум и что человеческий разум конечен[462].

Построение модели – это реализация одной среды в рамках внутренних параметров и ограничений другой среды. При этом в процессе перевода некоторые элементы рассредоточиваются, округляются и искажаются. Хайек также признавал, что мысленный порядок – частичная, часто ложная интерпретация реальности:

Мы видели, что классификация стимулов, производимая органами чувств, основывается на системе приобретенных связей, которые частично и несовершенно воспроизводят отношения между соответствующими физическими раздражителями. Сформированная таким образом «модель» физического мира будет лишь очень искаженно воспроизводить отношения, существующие в мире; и классификация этих событий нашими чувствами часто оказывается ложной, то есть порождает ожидания, которые не будут подтверждаться событиями[463].

Показательно, что после Бэббиджа на водоразделе истории вычислений встал еще один политический экономист. Бэббидж предложил внедрить вычисления для автоматизации умственного труда в промышленном процессе, Хайек же утверждал, что расчет рыночных транзакций невозможен и, в любом случае, способен нанести ущерб автономии рынка. Теоретические различия и исторический разрыв между Бэббиджем и Хайеком отражают разницу между символическим и коннекционистским ИИ, между идеей познания, основанной на представлении, и идеей познания, основанной на моделировании. Проект автоматизации умственного труда по образцу ручного счета Бэббиджа развернулся в машину Тьюринга и дедуктивные алгоритмы символического ИИ. Числовые манипуляции стали манипуляциями с символами, не оставив места для интерпретации значения и способности к адаптации. Если вычисления Бэббиджа родились из стремления к точности, требуемой для исправления ошибок в логарифмических таблицах, то в коннекционизме (в том числе в варианте Хайека) раскрылась гибкая и адаптивная эпистемология[464]. Вслед за Хайеком и фон Нейманом, Розенблатт подчеркнул, что его нейронная сеть перцептрон представляет собой упрощение и преувеличение определенных особенностей человеческого разума, а также не претендует на звание окончательной парадигмы интеллекта.