Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению - Джудиа Перл
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Если вернуться к примеру с зубной пастой, то вопрос на верхнем уровне будет таким: какова вероятность, что покупатель зубной пасты все равно купил бы ее, если бы мы удвоили цену? Мы сравниваем реальный мир (в котором знаем, что покупатель приобрел зубную пасту по текущей цене) с воображаемым миром (где цена вдвое выше).
Если иметь причинную модель, которая способна ответить на контрфактивные вопросы, преимущества будут огромными. Если понять причины грубой ошибки, в будущем можно будет принять меры, которые позволят все скорректировать. Если понять, почему лекарство помогло одним, но не помогло другим, получится открыть новые способы лечить болезнь. Отвечая на вопрос, как сложились бы события, если бы что-то пошло по-другому, мы извлечем уроки из истории и опыта других людей, и, кажется, ни один другой вид на это не способен. Неудивительно, что греческий философ Демокрит (около 460 — около 370 года до н. э.) сказал: «Я предпочел бы найти одну-единственную причину, чем стать персидским царем».
Расположение контрфактивных суждений на верхнем уровне Лестницы Причинности объясняет, почему я придаю им такое значение как ключевому моменту в эволюции человеческого создания. Я полностью согласен с Ювалем Харари в том, что описание воображаемых существ было демонстрацией новой способности, которую он называет Когнитивной Революцией. Ее классический пример — статуэтка человекольва, найденная в пещере Штадель в юго-западной Германии, которая сейчас хранится в Ульмском музее. Человеколев, созданный около 40 тысяч лет назад, представляет собой химеру, наполовину льва и наполовину человека, вырезанную из бивня мамонта.
Мы не знаем, кто создал человекольва и с какой целью это было сделано, но мы все же знаем, что это были анатомически современные люди и что это знаменует разрыв со всеми искусствами и ремеслами, практиковавшимися прежде. Раньше люди изготовляли инструменты и предметы фигуративного искусства — от бусин до флейт, наконечников копий и элегантных статуэток лошадей и прочих животных. Человеколев имеет иную природу — это творение чистого воображения.
Демонстрируя нашу новообретенную способность воображать вещи, которые никогда не существовали, человеколев является предшественником всех философских теорий, научных открытий и технических инноваций — от микроскопов до самолетов и компьютеров. Все они сначала появились в чьем-то воображении, а уже потом воплотились в физическом мире.
Этот скачок когнитивных возможностей был таким же глубоким и важным для нашего вида, как и все анатомические изменения, которые сделали нас людьми. В течение 10 тысяч лет после создания человекольва все иные виды рода Homo (кроме очень изолированного географически человека флоресского) вымерли. А люди продолжили менять естественный мир с невероятной скоростью, используя воображение, чтобы выжить, приспособиться и в итоге доминировать. Преимущество, которое мы получили, воображая контрфактивные ситуации, было тем же, что и сегодня: оно давало гибкость, способность размышлять и совершенствоваться на основе действий в прошлом и, что, вероятно, еще важнее, готовность брать на себя ответственность за действия в прошлом и будущем.
Как показано на рис. 3, для третьего уровня Лестницы Причинности характерны запросы вроде «Что было бы, если бы я сделал…?» и «Почему?». Оба подразумевают сравнение наблюдаемого мира с контрфактивным миром. Эксперименты сами по себе не позволяют отвечать на такие вопросы. В то время как на первом уровне мы имеем дело с наблюдаемом миром, а на втором уровне — с дивным новым миром, который можно увидеть, на третьем уровне идет взаимодействие с миром, который увидеть нельзя (потому что он противоречит наблюдаемому). Чтобы преодолеть этот разрыв, необходима модель причинного процесса, который иногда называют теорией или (когда мы невероятно уверены в себе) законом природы. Короче говоря, нам необходимо понимание. Это, конечно же, святой Грааль любой науки — разработка теории, которая позволит нам предсказать, что случится в ситуациях, которые мы даже не предвидели. Но дело заходит еще дальше: присутствие таких законов позволяет нам выборочно нарушать их, чтобы создать мир, который противоречит нашему. В следующем разделе мы рассмотрим такие нарушения на практике.
Мини-тест Тьюринга
В 1950 году Алан Тьюринг задался вопросом, что это значит: компьютер, думающий как человек. Он предложил практический тест под названием «Игра в имитацию», но исследователи искусственного интеллекта с тех пор зовут его исключительно тестом Тьюринга. Во всех практических отношениях компьютер достоин считаться думающей машиной, если обычный человек, который общается с ним при помощи клавиатуры, не догадается, с кем он разговаривает — с другим человеком или с компьютером. Тьюринг был горячо уверен в том, что это абсолютно достижимо. Он писал: «Я верю, что примерно через 50 лет можно будет так хорошо программировать компьютеры для игры в имитацию, что после пяти минут вопросов и ответов у среднего собеседника будет не более 70 %-ного шанса сделать правильный выбор».
Предсказание Тьюринга оказалось немного неточным. Ежегодно самый похожий на человека чатбот в мире борется за премию Лёбнера: за программу, которая сумеет обмануть всех четырех судей, притворяясь человеком, полагается золотая медаль и 100 тысяч долларов. В 2015 году, спустя 25 лет с начала соревнований, ни одной программе не удалось обмануть не то что всех судей, но даже и половину.
Тьюринг не просто разработал игру в имитацию, он также предложил стратегию, чтобы пройти тест. «Что, если разработать программу, симулирующую не разум взрослого человека, а ум ребенка?» — спросил он. Если это сделать, можно было бы обучить ее так, как мы обучаем детей, — и вуаля! Через 20 лет (или меньше, учитывая более высокую скорость компьютера) мы получим искусственный интеллект. «Можно предположить, что ум ребенка подобен тетради, которую покупают в канцелярском магазине, — писал он. — Совсем небольшой механизм и много пустых страниц». Здесь он ошибался: мозг ребенка богат механизмами и заранее загруженными шаблонами.
И все же я думаю, что в чем-то Тьюринг прав. Скорее всего, у нас не получится произвести интеллект, подобный человеческому, пока мы не создадим интеллект, схожий с детским, и главным компонентом этого интеллекта будет владение причинно-следственными связями.
Как же машины могут получить знания о причинно-следственных связях? Это и по сей день остается важнейшим вызовом, который, несомненно, относится к замысловатым сочетаниям данных, поступающих из активных экспериментов, пассивного наблюдения и (не
