Давайте сравним два разных способа репрезентации распространенной концепции яблока – съедобного плода с красной, желтой или зеленой кожурой, с хрустящей беловатой мякотью и сладковато-терпким вкусом, растущего на деревьях, автохтонных для Евразии, и широко культивируемого в виде множества сортов.

На схеме сверху изображена семантическая сеть, которая описывает различные характеристики и отношения между различными аспектами или частями яблока. На схеме снизу показан пример того, что называется коннективистской сетью, – она также изображает некоторые особенности яблока, но не включает в себя никаких простых средств различения разных типов отношений; на ней есть только числа, которые показывают, насколько тесно эти характеристики «связаны». Здесь было бы слишком долго объяснять, как используются такие сети, и читатель может прочесть о них более подробно в работах, обозначенных в библиографии этой книги как Минский, 1988 и Минский, 1991. Несомненно, такие системы имеют множество практических применений, поскольку в них можно заложить возможность учиться распознаванию важных шаблонов – без какой-либо потребности в программировании со стороны человека.

Однако подобные числовые сети также имеют ограничения, которые мешают им рефлексировать; иногда эти числовые значения можно интерпретировать как корреляции или вероятности, но, поскольку они не несут никаких иных подсказок касательно того, что могут обозначать эти связи, другим ресурсам бывает чрезвычайно сложно использовать эту информацию. Проблема в том, что коннективистская сеть обязана сводить все отношения к одному числовому значению или «силе», и при этом не остается почти никаких следов того, как такое значение было достигнуто. Например, если вы видите только число 12, то не можете определить, значит ли оно 5+7, или 9+3, или 27–15, обозначает ли число людей в комнате или количество ножек стульев, на которых эти люди сидят. Если говорить кратко, числовые репрезентации мешают использованию высокоуровневых способов мышления. А вот семантические сети, наоборот, способны четко репрезентировать разные типы отношений (с помощью ярлыков, прикрепленных к каждому соединению).

Я упоминаю все это, поскольку, хотя и сыграл определенную роль в изобретении концепции коннективистской сети, ее популярность в последние годы, как мне кажется, препятствует поиску более высокоуровневых идей о психологическом механизме человеческого разума. На мой взгляд, сфера исследований житейского знания развивалась вплоть до 1980-х годов, когда наконец было признано, что для дальнейшего прогресса нам необходимо понять, каким образом мы получаем и организуем миллионы фрагментов житейских знаний. Эта перспектива показалась всем столь сложной, что большинство исследователей решили вместо этого заняться изобретением машины, которая смогла бы сама научиться всем знаниям, которые ей понадобятся, – иначе говоря, новой «машины-младенца», подобной тем, которые мы упомянули в разделе 6.2.

Некоторые из них и в самом деле научились делать кое-какие полезные вещи, но ни одной не удалось освоить высокоуровневые рефлексивные способы думать, и, как я подозреваю, главным образом потому, что они пытались репрезентировать знания с помощью численных выражений, а те не предусматривают для этих систем возможности создавать выразительные объяснения.

Не поймите меня неправильно, такие сети все же очень важны – поскольку, как мы увидим в разделе 8.8, можно с уверенностью предположить, что многие низкоуровневые процессы нашего мозга и в самом деле используют что-то вроде коннективистских сетей.