Читать книгу - "Машина эмоций - Марвин Мински"

(Если) переходить улицу и (Действуй) отступить, (То) прибудешь чуть позже.

(Если) переходить улицу и (Действуй) перейти ее, (То) прибудешь чуть раньше.

(Если) переходить улицу и (Действуй) перейти ее, (То) получишь серьезную травму.

Но что, если к текущей ситуации применимо не одно такое правило? Эти трехчастные законы позволят вам провести в уме эксперимент, прежде чем вы рискнете сделать ошибку в реальном мире. Вы можете мысленно «отмерить, прежде чем отрезать», затем сравнить результаты прогнозов в этих правилах – и выбрать наиболее привлекательную альтернативу.

Например, представьте, что Кэрол играет с кубиками и подумывает построить арку из трех кубиков:

Пока что у нее лежат в ряд три детали:

И она представляет себе план строительства арки: сначала понадобится место для основания, которое можно расчистить, используя следующее правило: Если брусок лежит, а ты его поставишь, То он будет занимать меньше места.

Затем она ставит два коротких бруска по обеим сторонам, располагая на правильном расстоянии друг от друга, и наконец кладет сверху длинный брусок. Мы можем представить себе последовательность правил как описания изменений происходящего в следующих один за другим кадрах киноролика.

План строительства арки в четыре этапа

Чтобы вообразить себе эту четырехступенчатую последовательность действий, Кэрол потребуется немало навыков. Для начала ее зрительным системам нужно будет описать формы и расположения этих брусков, притом что некоторые из них могут находиться вне поля ее зрения, а потом спланировать, какой брусок нужно переместить и куда. Далее, каждый раз, перемещая брусок, она должна будет программировать свои пальцы на то, чтобы захватить его, затем переместить в намеченную точку и поставить туда – проследив при этом, чтобы рука не врезалась в тело или лицо, а также не задела другие бруски, уже находящиеся на нужных местах. Также ей нужно контролировать скорость и силу движения – чтобы поместить верхушку арки на поддерживающие ее фигурки, не опрокинув их.

Кэрол: У меня не возникло проблем с этими действиями. Я просто представила себе в голове эту арку – и увидела, как надо расположить каждый из брусков. Затем мне осталось только поставить два из них вертикально (проследив за расстоянием между ними) и поместить длинный сверху. В конце концов, я ведь уже и раньше занималась подобным. Возможно, я вспомнила один из тех случаев – и просто повторила свои действия.

Программист: Мы знаем, как заставить компьютер выполнять такие действия, мы называем это «физической симуляцией». Например, при каждом этапе разработки новой модели самолета наши программы с высочайшей точностью предсказывают силу, которой подвергнется каждая поверхность этого самолета при полете. На самом деле, сегодня у нас получается так хорошо, что можно с уверенностью заявить: первый же самолет, который мы создадим таким способом, сможет летать.

Ни один человеческий мозг не способен на такие сложные и точные подсчеты, поэтому у Кэрол должны быть какие-то другие способы предсказать последствия от перемещения конструктора. Например, первый шаг в плане по строительству арки требует от нее представить, что произойдет, когда она переместит этот длинный и тонкий брусок:

Ученик: Чтобы делать подобные предсказания с помощью правил «если – действуй – то», Кэрол должна знать миллиарды подобных правил, потому что таких ситуаций может возникнуть огромное множество. Откуда у нее возьмется время все их изучить?

И в самом деле, если «если» в правиле окажется чересчур специфическим, мы не сможем применить его в достаточном количестве ситуаций. Это означает, что нашим правилам нельзя содержать слишком много деталей – они должны выражать более общие идеи.

В разделе 5.8 будет показано, как человек может «увидеть» отношения между физическими объектами, не вникая при этом в мелкие детали, характеризующие эти объекты.

Ученик: И все равно Кэрол, должно быть, сложно составлять план на несколько шагов вперед. А что, если бы ей пришлось при каждом шаге предпринимать сотню разных действий? Тогда всего четыре шага предложили бы ей сотню миллионов альтернативных вариантов. Как бы у нее получилось отфильтровать такое количество вероятностей?

Поиски и планирование

Если вы находитесь в ситуации А, а хотите быть в ситуации Я, вы, должно быть, уже знаете правило вроде «если А – действуй (какое-то действие) – то Я». В этом случае достаточно просто совершить действие – и вы достигнете вашей цели. Но что, если вы не знаете подобного правила? Тогда вы можете попытаться найти в своей памяти цепочку из двух правил, которые помогут вам достичь цели через промежуточную ситуацию М.

Если А – действуй (действие 1) – то М,

и тогда,

Если М – действуй (действие 2) – то Я.

Но что, если ваша проблема не может быть решена двумя такими шагами? Тогда вам придется рассчитывать ситуацию еще на несколько шагов вперед – и если каждый шаг предлагает два варианта или большее их количество, тогда масштаб поисков будет расти экспоненциально, как дерево со множеством ветвей. Например, если для решения нужно совершить двадцать шагов, вам придется искать вариант среди более чем миллиона попыток.