Один из моих соседей по университетскому общежитию обладал уникальной памятью, но использовал её довольно экстравагантно. Он зачем-то заучил имена, отчества и фамилии сотен футболистов, игравших во всех советских командах высшей, первой и второй лиги. Он помнил также их годы рождения, количество забитых голов и основные факты биографии. Мы считали его чудаком и слегка над ним подтрунивали. Хотя, если разобраться, каждый из нас хранит в своей памяти массу случайной, бессмысленной и бесполезной информации. Эта информация никак не влияет на нашу жизнь, поэтому мы можем её забыть или переврать без всяких последствий. Её достоверность не играет никакой роли.

Однако память человека хранит информацию и совсем другого рода. Это информация о том, как устроен мир и как в нём жить. Я буду называть её знаниями, чтобы отличать от необязательной и мусорной информации. К достоверности знаний предъявляются совсем другие требования. Знания должны соответствовать реальности, иначе последствия могут быть плачевными. Например, человеку совершенно необходимо знать, чем опасны оголённые провода, откуда берутся дети, как ладить с другими людьми и зарабатывать деньги. Накопление в голове мусорной информации не делает человека умнее. Оно разве что тренирует память. Умным мы считаем человека, который обладает многими знаниями и умеет ими пользоваться. А когда человек приобретает знания, мы говорим, что он учится.

Прорыв в понимании того, что означает “учиться”, произошёл в конце XIX века благодаря Ивану Павлову и Эдварду Торндайку. Павлов экспериментировал на собаках, а Торндайк — на кошках. Но это не единственное различие между ними. Павлов изучал обучение, а Торндайк — научение. Между этими двумя терминами, принятыми в педагогике и психологии, разница как между английскими teaching и learning. То есть обучение — это когда тебя учат, а научение — это когда ты сам учишься. Однако и обучение, и научение порождают в мозге того, кто учится, сходные процессы.

Первоначально Павлов даже не думал учить собак. Он их оперировал, чтобы понять, как работает пищеварительная система[157]. Погубив несколько десятков животных, Павлов научился выводить из живой собаки слюну и желудочный сок. Обычно слюна выделяется через секунду после того, как пища оказалась у собаки во рту. Но если перед кормлением регулярно звонить в колокольчик, то через 4–5 повторений этой процедуры собака начинает выделять слюну даже без еды — едва заслышит звон. Павлов назвал эту форму обучения выработкой условного рефлекса. Он обнаружил, что вместо звона можно использовать запах ванили или вращение какого-то предмета. Собака обучалась ассоциировать любой повторяющийся сигнал с едой. Лишь бы он регулярно предшествовал приёму пищи.

Торндайк поступал с кошками немного гуманнее. Он их не резал, а запирал в клетке, не подпуская к еде. Кошка могла выбраться из клетки, сообразив, что нужно надавить на рычаг. Тогда дверца отпиралась, и открывался путь к вожделенной рыбе. Торндайк пытался помогать кошке. Он брал её лапу и давил ею на рычаг. Он показывал ей, как действуют другие кошки, которые уже научились отпирать клетку. Всё это почти не помогало. Единственный метод, который работал безотказно, — это метод проб и ошибок. Кошка, пытаясь выбраться из клетки, рано или поздно случайно нажимала на рычаг. В каждый следующий раз она находила путь на волю всё быстрее и быстрее. В конце концов она научалась давить на рычаг, как только попадала в клетку[158].

Это менее очевидно, но собаки Павлова тоже использовали метод проб и ошибок. Вокруг собаки всё время происходит масса событий, которые она может интерпретировать как приметы приближающейся еды. И наверняка её мозг автоматически делает такие попытки. Но любые идеи отвергаются, если наблюдения собаки не подтверждают связь сигнала с едой. В её памяти закрепляется только та связь, которую регулярно повторяет экспериментатор. Получается, что собака всё время совершает мысленные пробы и отметает ошибочные догадки.

Подобно собакам Павлова и кошкам Торндайка, мы всё время ищем признаки благоприятных и неблагоприятных для нас событий. Предположив, что какая-то связь существует, мы её тестируем — продолжаем за ней следить, как собаки Павлова, или проверяем на практике, как кошки Торндайка. Неверные предположения мы отвергаем, а связи, устоявшие при тестировании, запоминаем. Иными словами, мы учимся так же, как животные, — используя метод проб и ошибок.

Однажды мой младший сын принёс из детского сада признание в любви. Девочка по имени Алёна нарисовала сердечко, пронзённое стрелой, и написала: “ЯША! Я ТЕБЯ!! ОБОЖАЮ!!!” Яша решил написать ответ. Мы с женой забеспокоились. Ребёнку всего 5 лет. Сможет ли? Алёне явно помогали родители, поэтому мы предложили Яше свою помощь. Однако он наотрез отказался: с детства был упрям.

Письмо сразу не заладилось. В его первой версии буква “Я” оказалась вывернутой наизнанку, как латинская “R”. Этот вариант был сразу отброшен. Потом Яша вместо “АЛЁНА” написал “АЛОНА”. Этот вариант тоже полетел под стол. Потом начал писать слово “ЛЮБЛЮ” через “У”. Неудачные версии отвергались одна за другой. Яша пыхтел, краснел, злился, но помощь не принимал. Наконец, с просветлевшим лицом, он принёс девятую версию, которая его полностью удовлетворила. Мы с женой только переглянулись, не зная, смеяться или плакать. Там было написано “АЛЁНА! Я ТЕБЯ ЛЮЛЮ”. Только одиннадцатая версия вышла без ошибок. Яша обвёл текст рамочкой, снабдил сердечком и двумя якорями. К сожалению, это письмо я вам показать не могу. Оно осталось у Алёны. Поэтому на картинке (илл. 4-06) вы видите текст в промежуточной девятой версии.

Илл. 4-06. Письмо Алёны и незаконченный ответ Яши.

Вот вам наглядная иллюстрация метода проб и ошибок. На нём построено не только обучение людей и животных. Он же лежит в основе машинного обучения. Подавляющее большинство современных систем искусственного интеллекта имитируют устройство мозга и его способность учиться. Они представляют собой искусственные нейронные сети, в которых можно регулировать силу связи между “нейронами”[159]. Если такая нейросеть делает предсказание и оно оказывается неверным, то достаточно сообщить ей об ошибке. Она сама перестраивает силу связи между своими “нейронами” так, чтобы уменьшить ошибку[160]. Повторяя эту процедуру многократно, сеть учится делать предсказания всё лучше и лучше. Основные современные методы машинного обучения фактически представляют собой разновидности метода проб и ошибок.

Современные системы искусственного интеллекта неразрывно связаны с большими данными. Требуется невообразимое количество исходной информации, чтобы научить нейросеть, скажем, распознавать человеческие лица или живую речь. Несмотря на то что мозг человека не может похвалиться быстродействием суперкомпьютеров, он умеет учиться гораздо быстрее. И ему требуется для научения несопоставимо меньше данных, чем искусственному интеллекту или любому животному. В чём же секрет этой исключительной человеческой способности?

Представьте себя на месте несчастной кошки Торндайка. Вас заперли в клетке. И даже если вы не любите рыбу, которая ждёт вас снаружи, вам всё равно хочется оттуда выбраться. Что вы будете делать? Уж точно не станете, подобно кошке, бегать по клетке, грызть прутья и мяукать. Скорее всего, вам понадобится буквально пара проб, чтобы убедиться, что дверь на волю заперта и другого выхода нет. Потом вы поищете способ убрать запор. Заметив рычаг, от которого тянется верёвка к щеколде, вы на этот рычаг нажмёте, поднимете щеколду и выйдете наружу. При этом вы запомните свои действия и, если снова окажетесь в клетке, уже наверняка будете знать, как оттуда выбраться.

Почему вы научились открывать дверь во много раз быстрее кошки? Потому что вы гораздо лучше понимаете, как устроен мир. В отличие от машин и животных человек способен связывать знания из самых разных областей и прикладывать свой опыт к незнакомым ситуациям. Эта способность и помогла вам в клетке. Может быть, когда-то вы видели фильм, где узник бежал из тюрьмы, или собственными руками поднимали щеколду на деревенской калитке, или вспомнили про рычаг из уроков физики. Вы скомбинировали разрозненные знания в продуктивную гипотезу, которая на поверку оказалась правильной. Гипотезы, которые генерирует человеческий мозг, гораздо лучше гипотез кошки. Поэтому их экспериментальная проверка требует намного меньше проб и ошибок.

И это ещё не всё. Люди очень хорошо тестируют свои гипотезы мысленно. Когда вас заперли в клетке, в вашей голове наверняка возникали самые разные идеи — скажем, проверить прочность решётки или поговорить по душам с экспериментатором. Однако бессмысленные, маловероятные или заведомо бесполезные идеи ваш мозг отверг уже на бессознательном уровне. А те гипотезы, которые пробились к вашему сознанию, вы взвесили и выбрали из них наиболее правдоподобную. Фактически вы применили тот же метод проб и ошибок, только мысленно. Так человеческий разум сокращает количество гипотез, которые требуют проверки на практике.

Наконец, у нас, людей, есть ещё одна чудесная способность: мы умеем перекладывать пробы и ошибки на других. Ведь именно это произошло, если, сидя в клетке, вы вспомнили фильм о побеге из тюрьмы или школьный урок, где ваш учитель демонстрировал работу рычага. Вы просто увидели и запомнили, что делают другие люди в похожих ситуациях. Вам не потребовались собственные эксперименты, чтобы добыть знания о побегах, решётках и рычагах. Вы получили их в готовом виде. Разумеется, кто-то когда-то приобрёл эти знания, совершая собственные ошибки и исправляя их. Но к вам они пришли по цепочке от человека к человеку.

Эта способность учиться у других называется в науке социальным обучением или социальным научением[161]. Умением перенимать полезную информацию у других особей обладают многие животные, например, обезьяны, дельфины или вороны. Но человек в этом умении далеко превзошёл всех. Торндайк не мог обучить свою кошку выбираться из клетки, даже нажимая её лапой на рычаг. И сама она не могла быстро этому научиться, наблюдая за умелыми кошками. А человеку даже такой помощи не нужно. Ему достаточно порыться в памяти и вспомнить, как кто-то делал что-то подобное.

Благодаря способности учиться у других мы пользуемся знаниями родителей, друзей, учителей, специалистов, писателей, блогеров и многих других людей. Они, в свою очередь, приобретают свои знания, учась у своих родителей, друзей, учителей и специалистов. А те — у своих. Установить первоначальный источник наших знаний в подавляющем большинстве случаев невозможно. Проще думать, что с помощью социального обучения человек получает доступ к знаниям верхума. Вообще, тема социального обучения заслуживает того, чтобы обсудить её отдельно. И мы обязательно сделаем это позднее. А сейчас давайте разберёмся с тем, как знания накапливаются в голове человека. При этом не будем обращать внимания на то, как они туда попали — путём собственных проб и ошибок или путём социального обучения.

Наша память хранит огромный объём знаний, приобретённых на собственном опыте и перенятых у других людей. И эти знания не просто навалены кучей. Они выстроены в систему. Причём выстраивание системы знаний происходит совершенно естественно. Чтобы усвоить какую-то новую информацию, нашему мозгу необходимо связать её с чем-то уже известным. Если информация ни с чем не ассоциируется, она остаётся бессмыслицей. Так, для нас лишена смысла речь на незнакомом языке. Можно сказать, что новая информация становится знанием тогда, когда присоединяется к системе знаний, которыми мы уже располагаем.

Если новая информация в нашу систему знаний не вписывается, мы испытываем дискомфорт, или, как говорят психологи, когнитивный диссонанс[162]. В этой ситуации наш мозг чаще всего начинает сомневаться в достоверности новой информации или пытается как-то её вытеснить.

Представьте, что ваш лучший друг оказался подлецом — скажем, стал грабителем, наёмным убийцей, изменником родины, предателем идеалов, ну или просто сбежал, не вернув долг. Вашей первой реакцией, скорее всего, станет — “Не может быть!”. А если факт подтвердится? Вероятно, вы захотите объяснить его обстоятельствами, которые вынудили вашего друга так поступить. А если и это не поможет? Тогда рискует зашататься вся система ваших представлений об этом человеке, о дружбе и вообще о людях. Стоит ли им вообще доверять, как вы делали раньше?

Естественно, возникает вопрос — чтó правильно? В каких случаях нельзя верить новым фактам, а в каких нужно менять сложившуюся систему знаний? И если менять, то как? Когда одни знания в нашей голове принципиально не стыкуются с другими, есть только один надёжный способ разрешить конфликт — сопоставить и новые, и старые знания с тем, что есть на самом деле. То есть обратиться к реальности. Можно собрать дополнительные факты, поспорить с другими людьми, проверить свои гипотезы экспериментально. Только столкновение с реальностью позволяет проверить качество наших знаний. Иными словами, система знаний в нашей голове хороша ровно настолько, насколько хорошо она моделирует внешний мир.

Мысленная модель реальности — это что-то знакомое, правда? Ну разумеется, ведь мы уже довольно подробно говорили о ней во второй главе. Помните яйца и ямки? Именно потому, что наши знания более-менее хорошо моделируют реальность, нам удаётся в этой реальности существовать и успешно с ней взаимодействовать.

Мысленная модель внешнего мира начинает формироваться на ранних стадиях развития человеческого мозга. Сразу после рождения ребёнок видит только световые пятна. Лишь через несколько недель жизни младенец приобретает способность отделять предметы от фона, различать цвета, соотносить верх и низ, следить за перемещением объекта. Вся эта система знаний позволяет ему осмысливать увиденное и приобретать новые знания и навыки. Ребёнок начинает узнавать лицо мамы, хватать погремушку, попадать ложкой в рот, понимать и говорить слова. В дальнейшем этот процесс не прекращается. Год за годом человек вписывает новые знания в свою мысленную модель мира или перестраивает её, приспосабливая под новые знания. А обновлённая мысленная модель становится основой для следующего слоя знаний. И так всю жизнь.

Станислас Деан очень удачно описал суть процесса приобретения знаний. Он заметил, что учиться — это значит улучшать внутреннюю модель внешнего мира[163]. Такая общая формулировка подходит и для человека, и для животного, и для искусственного интеллекта, и для верхума.