Система рекомендаций, используемая Netflix, не знает ничего о фильмах. Она создана для обнаружения паттернов предпочтений пользователей и делает это тем лучше (связи между ее элементами настраиваются все точнее), чем дольше получает обратную связь от прошлых рекомендаций и учится на собственных ошибках. С точки зрения современной когнитивной науки, способность человека распознавать паттерны развивается примерно таким же образом.
От когнитивных сетей – к этическим
Цель этого краткого обзора современной когнитивистики – дать вам представление о когнитивных сетях и о том, как они действуют, распознавая паттерны. Но способность отличать скалы от мин, диагностировать заболевание по совокупности симптомов, давать прогноз финансового состояния компаний и предугадывать результаты футбольных матчей – все это выглядит весьма далеким от того рода паттернов, которые мудрые практики должны распознавать в тех, кому они служат.
Корректно ли будет использовать модель когнитивных сетей для того, чтобы объяснить, как распознаются паттерны этичного поведения? Мы не знаем.
Исследователи еще не пытались смоделировать распознавание паттернов, связанных с мудростью или этическими оценками. Моделирование когнитивных сетей было направлено на исследование таких вещей, как память, освоение и понимание речи, способность распознавать визуальные образы, играть в стратегические игры – нарды, бридж и шахматы.
Наиболее подходящим конкретным примером распознавания паттерна, связанного с этическими навыками, можно считать попытку научить компьютер определять эмоции по мимике лица – именно такая способность восприятия нужна нам, чтобы знать, когда и как проявлять эмпатию.
Сеть была образована из некоторого количества модулей (элементов), соединенных между собой случайным образом. Затем, в процессе обучения, ей были продемонстрированы 160 фотографий – по 20 выражений лица, соответствовавших каждой из восьми эмоций (удивление, восторг, удовольствие, расслабление, сонливость, скука, страдание, гнев). Программа научилась распознавать многие (но не все) эмоции правильно. Затем ей был предъявлен для классификации набор новых лиц, и сеть определила их эмоции почти так же хорошо, как и у тех, на ком она обучалась. Интересно, что эмоции, распознавание которых вызывало затруднения у компьютерной программы (сонливость, скука и страдание), с трудом удавалось распознать и людям.
Хотя никто явным образом не пытался изучать то, что философы Пол Черчленд и Оуэн Фланаган именуют «моральными сетями»
