В 1950‑х годах психометрия стала влиятельной областью исследований на кафедрах психологии в американских университетах. Это был редукционистский поворот в изучении психики, поскольку психометристы в основном занимались количественным и статистическим измерением личностных качеств, когнитивных способностей и рабочих навыков. Обычным занятием для многих студентов стало преобразование данных психологических тестов в векторную форму для вычисления различных сходств, ковариаций и закономерностей.
Изучая происхождение перцептрона, исследователь ИИ Джонатан Пенн в 2020 году обнаружил, что уже в докторантуре Розенблатт использовал психометрические методы многомерного анализа для составления личных профилей[513]. В 1953 году Розенблатт попросил двести студентов Корнеллского университета заполнить анкету об их детстве. В полном соответствии с психометрическим кредо «Личности можно объективно классифицировать», каждому вопросу соответствовала числовая шкала ответов[514]. Следуя традиции Альфреда Бине, Льюиса Термана, Чарльза Спирмена и в особенности Луиса Леона Терстоуна, Розенблатт проанализировал результаты с помощью факторного анализа и вычислил сходство между числовыми матрицами каждой анкеты[515]. Таким образом, 25-летний Розенблатт намеревался математически показать существование кластеров похожих ответов, что с точки зрения правоверного психометриста доказывало бы существование различимых типов личностей.
Вероятно, уже дописывая диссертацию, Розенблатт обратил внимание, что числовые матрицы когнитивных тестов идентичны числовым матрицам цифровых изображений, и задумался о применении методов многомерного анализа к распознаванию визуальных образов. Очевидно, что перцептрон Розенблатта вычислял паттерны подобия в числовых изображениях точно так же, как психометристы вычисляют паттерны подобия в числовых матрицах психологических профилей[516]. Перед нами еще один пример того, насколько происхождение ИИ лежит в области экспериментов и неопределенности. Этот пример обнаруживает специфичную и интригующую модальность технологических инноваций, где метрики предвосхищают автоматизацию. По сути, Розенблатт перепрофилировал инструменты количественной оценки когнитивной задачи для ее автоматизации.
В ходе работы над диссертацией у Розенблатта появилась еще одна идея, которая послужила предвестницей перцептрона. Ученый планировал автоматизировать статистический анализ с помощью новой счетной машины – Электронного вычислителя для анализа профилей (Electronic Profile Analyzing Computer, EPAC)[517]. В журнале American Scientist писали:
«Мозг-идиот», электронная вычислительная машина, способный решать только один тип задач, спроектирован и построен 25-летним студентом-психологом Корнеллского университета. Машина помогает изобретателю Фрэнку Розенблатту подготовить данные для диссертации. Задача, на которую у настольной ЭВМ ушло бы 15 минут, решается теперь за две секунды. Розенблатт проверяет гипотезу, что личности можно классифицировать научным и объективным образом[518].
EPAC Розенблатта, предшествовавший перцептрону Mark I, стал первым экспериментом по автоматизации многомерного анализа, которая в психологических лабораториях того времени обычно возлагалась на людей-«вычислителей» (часто женщин). Точно так же, как Бэббидж заменил человека-компьютера счетной машиной, Розенблатт заменил электронным вычислителем специалиста или специалистку по статистике, сформировав машинное обучение в современном виде. Работая над диссертацией, Розенблатт стремился расширить с помощью компьютера возможности психометрии, при этом именно психометрия помогла рассчитать матрицы искусственных нейронных сетей и способствовала созданию новой, теперь уже статистической модели синтетического разума.
Исторически важно, что перцептрон способствовал автоматизации статистических инструментов как раз в те годы, когда они стали преобладающим в США методом в психологии. Институционализацию статистики в 1940–1955 годах изучил и зафиксировал немецкий психолог Герд Гигеренцер. Кроме того, он обратил внимание на еще один важный феномен – превращение инструментов психологического анализа в самостоятельную теорию разума:
Статистики принялись завоевывать новые территории в психологии в 1940‑х годах… К началу 1950‑х половина психологических факультетов в ведущих американских университетах предлагала курсы по методам Фишера и сделала выводные статистические методы обязательными для аспирантов. К 1955 году в более 80 % экспериментальных статей в ведущих журналах использовались выводные статистические методы для обоснования заключений, основанных на данных… По этой причине я называю 1955 год ориентировочной датой институционализации статистики в учебных программах, учебниках и редакционных материалах… В экспериментальной психологии выводные статистические методы стали синонимом научного метода. С их помощью возникла большая часть концепций умственных процессов, запустивших в 1960‑х годах т. н. когнитивную революцию. Теории познания очистились от таких терминов, как реструктуризация и инсайт, и «новый разум» стали представлять с помощью случайных выборок нервных волокон, вычисления вероятностей, анализа дисперсии (ANOVA), установления критериев принятия решений и анализа полезности. После институционализации выводных статистических методов широкий спектр когнитивных процессов – сознательных и бессознательных, элементарных и сложных – подвергся переосмыслению в качестве «интуитивной статистики»[519].
Гигеренцер приводит периодизацию, которая соответствует проникновению статистических методов в исследования искусственных нейронных сетей. Розенблатт получил докторскую степень в 1956 году, а в 1957‑м опубликовал первую статью о перцептроне, так что 1950‑е действительно стали десятилетием, когда был совершен междисциплинарный скачок и статистические инструменты многомерного анализа получили применение в искусственных нейронных сетях и автоматизации распознавания образов. Именно этим путем психометрия вошла в историю ИИ, наделив его статистическим мышлением.
Этому развитию не стоит удивляться, поскольку в начале XX века психологи уже пытались статистически измерить человеческий интеллект. Без сомнений, автоматизацию интеллекта в XX веке подготовило не изучение логики разума, а измерения интеллекта в XIX веке, а также стандартная метрология когнитивных способностей (с помощью головоломок и картинок на распознавание). Историк науки Саймон Шаффер отмечает:
Со времен Просвещения неврология, антропология и физиология нередко полагались на показатели: расход кислорода, частоту пульса, гальваническую активность, френологические карты, церебральную термометрию и, чаще всего, емкость черепа. Все это становилось основными маркерами активности мозга и, следовательно, интеллектуального, социального и морального статуса. Несомненно, инструменты подобных измерений послужили источником неврологической метафоры. Однако этот вид церебральной метрологии обладает более широкой историей, которая не сводится к отношениям между краниометрией с психометрией и более поздними стратегиями тестирования интеллекта[520].
Насколько работу машины можно назвать «разумной», то есть соизмеримой (измеримой по тем же критериям) с человеческим разумом? Тест Тьюринга предлагал выявлять «разумность», сравнивая поведение машин с социальными конвенциями. Кибернетика шла другим путем, постулируя существование у людей и машин общего «механизма» (логического или физиологического). Но задолго до появления кибернетики и компьютерной науки психометрия уже превратила человеческий интеллект в поддающийся количественной оценке (и потенциально вычисляемый) объект. В начале XX века Спирмен, например, предложил измерять «общий интеллект» (g-фактор) статистически как корреляцию между решением несвязанных задач в тесте навыков[521]. Для Спирмена эти корреляции математически демонстрировали, что существует базовая когнитивная способность, которая на языке здравого смысла называется «разумностью»[522]. Анализ Спирмена учитывал два фактора – общий интеллект (g) и конкретный навык (s). Несколько десятилетий спустя Терстоун раскритиковал Спирмена за то, что тот свел интеллект только к двум факторам, и предложил учесть семь признаков, или «первичных умственных способностей»[523]. Гибкость статистических техник воодушевляла: потенциально число их измерений можно было увеличить настолько, чтобы смоделировать самые сложные аспекты разума и мира. В 1935 году Терстоун опубликовал книгу под визионерским названием «Векторы разума». Это доступное введение в многофакторный анализ для студентов еще сильнее сблизило психологию и статистическое мышление[524].
Количественная мера интеллекта, абстрагированная от социальных обстоятельств и лишенная исторического контекста, поддерживала, однако, меритократический общественный строй и способствовала закреплению, среди прочего, сомнительной практики измерения коэффициента интеллекта (IQ). Эти техники были и остаются инструментами для поддержания социальной иерархии и расовой сегрегации, а также для дисциплинирования работников. Следует помнить, что лженауку психометрии основал английский статистик Фрэнсис Гальтон, который, следуя расистским и евгеническим соображениям, стремился продемонстрировать корреляцию между интеллектом и этнической принадлежностью[525]. Вряд ли можно считать случайным, что система математической дискриминации людей разных классов и «рас» впоследствии пригодилась для приравнивания людей к машинам.
G-фактор Спирмена способствовал овеществлению «интеллекта» в качестве нового научного «объекта», поддающегося статистическому измерению. Как уже упоминалось, Гигеренцер отметил аналогичное овеществление исследовательского инструмента в парадигме психологического мышления и назвал это явление «эвристикой “от орудия к теории”»[526]. По его словам, в середине XX века «статистические инструменты» психометрии «превратились в теории разума» в психологии. Совместно с Даниэлем Гольдштейном Гигеренцер описал, как внедрение статистических методов популяризировало вычислительную метафору разума, повысив ее правдоподобность. По их мнению, проверка гипотезы Неймана-Пирсона и дисперсионный анализ Роланда Фишера (ANOVA) помогли закрепить метафору разума в качестве вычислительной машины во второй половине XX века[527].
Примером превращения инструмента исследования в модель сознания также служит перцептрон, имплицитно превративший статистическую технику в модель мозга (и, в конечном счете, коллективного знания). Статистические нейронные сети самой конструкцией подразумевали, что «разум есть интуитивный статистик», и одновременно делали статистику моделью нового искусственного интеллекта[528]. Статистические инструменты с тех пор служат не только моделью «интеллекта» в психологии, но и моделью «искусственного интеллекта» в автоматизации труда. В конечном счете весь статистический взгляд на мир и общество подвергся автоматизации, становясь благодаря ИИ все более нормализованным и естественным.