Как могла бы выглядеть модель на основе нейронных сетей, объясняющая человеческое поведение через активацию? Прежде всего она должна объяснять действия и решения, которые выглядят так, будто продиктованы ценностью. Хотя мы перечислили множество примеров поведения, противоречащего идее максимизации ценности, наши поступки хотя бы иногда согласуются с ценностным подходом. Поэтому любая предлагаемая модель должна включать механизм, позволяющий выбирать то, что мы заявляем как предпочтительное, – при отсутствии помех со стороны не связанных с ценностью факторов, которые мы обсуждали. Например, если в слепой дегустации человек предпочитает вкус Pepsi вкусу Coke, наша модель должна содержать механизм, позволяющий нейронной сети «выбрать» стакан с Pepsi – по крайней мере, пока человеку не скажут, что это не Coke.

Во-вторых, предлагаемая модель должна учитывать факторы, которые обусловливают выбор, не связанный с максимизацией ценности. В частности, она должна объяснять: как сторонние контекстуальные факторы влияют на выбор (как в рекламе Coke); почему более длительный взгляд на предмет повышает вероятность его выбора (как при разном времени рассматривания еды); как готовность к действию влияет на поведение (как в примере с попкорном); как настроение и срывы самоконтроля участвуют в принятии решений.

Для создания такой нейросетевой модели мы переносим внимание с ценности на активацию. Мы предполагаем: выбор определяется активацией. При выборе между двумя привлекательными предметами люди выберут тот, который вызывает более сильную активацию. Как мы неоднократно убеждались, распространение активации в нейронной сети определяется ее связями. Мы полагаем, что лишь немногие из этих связей врожденные, а большинство формируется через обучение при помощи ассоциаций. Наше стремление к сладкому или отвращение к тухлому может обеспечиваться врожденными связями. Наша тяга к напиткам в красных банках – результат выученных связей. Выученные связи могут приводить к максимизации ценности в некоторых случаях, но это не обязательно. Так в поведении сети проявятся оба типа влияний.

Можно объяснить возникновение врожденных связей при помощи теории эволюции. Связи, которые ведут к действиям, способствующим выживанию, с большей вероятностью сохранятся и станут врожденными. Сладкое – богатый источник энергии, и тяга к сладкому дает преимущества для выживания. Поэтому эволюция могла отбирать особей с врожденными связями, которые обеспечивали влечение к сладкому. Точно так же избегание испорченной пищи повышает шансы на выживание, и эволюция могла отбирать особей с врожденными связями, которые позволяли обходить опасные источники питания.

Перейдем к конкретике – представим сеть для определенного предмета, скажем, банки Coca-Cola. В предыдущих главах мы строили нейронные сети для людей (например, «Ракет» или «Акул»), эпизодов (например, приятных встреч при эффекте ореола) или предметов (например, букв), соединяя их характеристики с центральным узлом-хабом. Сделаем то же для Coca-Cola, связав свойства напитка с его центральным узлом. На рисунке 6.1а – уже знакомая нам схема – показано, как это выглядит, когда четыре характерных свойства Coke соединены с узлом-хабом напитка. Разумеется, свойств может быть гораздо больше; мы лишь показываем, как можно объяснить рассмотренные эффекты с помощью этих четырех.

Как мы уже видели, такое соединение свойств позволяет всем характеристикам предмета – в данном случае Coca-Cola – всплывать в сознании. Например, услышав название Coca-Cola, мы подаем сигнал на элемент «Название Coca-Cola» (правый верхний элемент на рисунке 6.1а); этот сигнал активирует центральный узел-хаб Coca-Cola, который затем активирует остальные элементы характеристик. Подобное распространение активации нам уже знакомо.

Рисунок 6.1. Нейросетевое представление Coca-Cola и связанных с ней характеристик. (a) Свойства Coca-Cola соединены между собой через центральный узел (хаб). Эти связи формируются через опыт (например, напиток обычно газированный). (b) Одна из характеристик – сладость – запускает тенденцию к действию приближения

Теперь введем новый элемент. Как показано на рисунке 6.1b, между элементом «Сладкое» и элементом «Приближение» есть связь. Элемент «Приближение» – это элемент, который при достаточно сильной активации, превышающей порог, запускает действие приближения к предмету. Можно представить, что этот элемент активирует другие нейроны, инициирующие действия по получению предмета (в нашем случае – Coca-Cola). Наряду с тенденциями приближения могут существовать и тенденции избегания – и соответствующие элементы «Избегание».

Нейронная сеть на рисунке 6.1b моделирует человека, склонного тянуться к сладкому и знакомого с различными свойствами Coca-Cola. Связь между элементом «Сладкое» и элементом «Приближение» считается врожденной – с важной оговоркой: эта врожденная связь может регулироваться физиологическими маркерами голода, такими как уровень сахара в крови. Поэтому голодный человек сильнее тянется к сладкому, чем сытый. Напротив, связи между элементами характеристик Coca-Cola (например, «Газированное») и центральным хабом формируются из прошлого опыта употребления напитка. Такое обучение на основе опыта может следовать правилу Дональда Хебба (глава 3), хотя важную роль могут играть и другие алгоритмы обучения. Два таких алгоритма – обучение с коррекцией ошибок и обучение с подкреплением – мы обсудим в главе 9.

Теперь посмотрим, что происходит при упоминании названия Coca-Cola. В нейронной сети на рисунке 6.1b элемент «Название Coca-Cola» в левом верхнем углу получает внешний сигнал. Этот сигнал активирует узел-хаб Coca-Cola, который затем активирует все остальные элементы характеристик. Один из них – элемент «Сладкое». Нарастающая активация в элементе «Сладкое» активирует элемент «Приближение», запускающий действия по приближению и получению Coca-Cola. Так, само звучание названия Coca-Cola может вызвать активацию приближения, хотя элемент «Название Coca-Cola» напрямую не связан с элементом «Приближение». Это объясняет, как характеристики, не вызывающие непосредственных поведенческих тенденций, все же могут активировать стремление приблизиться или избежать.

Посмотрим, насколько далеко может завести нас эта простая модель интерактивной активации.