сложно. Люди же как-то умудряются убирать свои комнаты каждый день и не задумываются об этом. Насколько же трудно научить этому машину? Выяснилось, что очень трудно. В предыдущей главе я уже писал о том, что даже такая относительно незамысловатая деятельность, как поездка в метро, требует поразительного количества знаний о мире. Речь идет не только о дверях и платформах. Нужно держать дистанцию, не смотреть другим пассажирам в глаза или вовремя убираться с дороги наглых, невоспитанных нью-йоркцев. Исследователи искусственного интеллекта очень быстро поняли, что буквально
каждая повседневная задача сложна по одной и той же причине: список потенциально релевантных факторов и правил поразительно длинен. Неважно, что большей частью этого списка можно в конечном счете пренебречь. Заранее-то никогда не знаешь, что можно отбросить, а что — нельзя. Одним словом, чтобы научить своих «подопечных» выполнять даже наипростейшие задачи, исследователям пришлось писать сложнейшие программы
>{70}.
Неразрешимость проблемы фреймов в итоге погубила первоначальную версию искусственного интеллекта, предполагавшую воспроизведение человеческого разума более или менее в том же виде, в каком имеем его мы. Впрочем, нет худа без добра. Поскольку ученым приходилось программировать каждый факт, каждое правило и каждый процесс обучения «с нуля» и поскольку их детища вели себя далеко не так, как ожидалось, — то падали с обрыва, то ломились сквозь стены, — дольше игнорировать проблему фреймов стало попросту невозможно>{71}. Решать ее никто не собирался: вместо этого программисты избрали совершенно другой подход, акцентировавший не мыслительные процессы, а статистические модели данных. Он, сегодня называющийся «машинным обучением», гораздо менее интуитивен, чем первоначальный подход здравого смысла, зато намного продуктивнее его. Именно ему мы обязаны большинством прорывов в сфере искусственного интеллекта: от почти магической способности интернет-поисковиков выдавать результаты запроса до робокаров и компьютеров, играющих в «Свою игру»>{72}.
Мы думаем не так, как мы думаем, что мы думаем
Проблема фреймов существует не только у искусственного интеллекта. У человеческого — тоже. Как замечает психолог Дэниел Гилберт в своей книге «Спотыкаясь о счастье», когда мы представляем себя или окружающих в определенной ситуации, наш мозг отнюдь не выдает длиннющий перечень вопросов о всевозможных потенциально релевантных подробностях. Скорее, как усердный ассистент оживляет скучную презентацию
