Вообще говоря, окружающий нас мир хоть и бесконечно более сложен, чем условный "мир" турникетов, но и он тоже в некотором роде "искусствен". Наши решения, наш выбор большей частью базируются не на непосредственной перцепции запахов, звуков и форм, а на том, что эти запахи, звуки и формы служат знаками чего–то, несводимого к ним самим как к физическим сущностям.
Мы должны пробиться "за пределы непосредственно данной информации" (выражение Дж. Брунера), отбросить все не существенное для нас и оставить только ту часть информации, которая нам нужна для выполнения данной частной задачи.
В огромной мере эту работу за нас проделал естественный язык, снабдив нас разными инструментами категоризации.
И если "чистая перцепция", например световые сигналы, которые воспринимаются сетчаткой глаза, определена структурой сетчатки, а в остальном не избирательна, то переработка этих сигналов мозгом может быть только избирательной и целенаправленной, ибо так устроен вообще любой живой организм, тем более высокоорганизованный.
Мы видим не глазом, а мозгом, точнее говоря, умом. Аналогично обобщение и категоризация — это не установка на исчерпывающее использование информации, а наоборот — на выбрасывание всего ненужного для достижения конкретной цели. Поэтому равно полезно умение видеть 16 оттенков черного, если ты текстильщик, и довольствоваться в своей модели мира одним черным цветом, если в большей детализации нет необходимости.
Врожденной потребностью высокоразвитого организма является не просто сжатие бесконечного многообразия мира, но сжатие с целью упорядочения и нахождения закономерностей. Говоря об упорядочении и поиске закономерностей, я, конечно же, имею в виду не какие–либо утонченные философские построения, а всего лишь те отношения, в которые организм неизбежно вступает со средой.
Так, довольно рано выяснилось, что человек без труда решает очень сложные задачи категоризации, в то время как компьютер не справляется даже с простыми. Точнее говоря, с простыми для человека.
Поучительным примером может служить обширная область, которая в свое время называлась "автоматическое распознавание образов". Особое внимание уделялось здесь зрительному распознаванию. При этом автоматическое распознавание зрительных образов, начиная с некоторого момента, оказалось насущно необходимым для решения многих практических задач.
Например, в 60–е годы XX в. благодаря появлению метеоспутников были сделаны миллионы фотоснимков земной поверхности. Стало ясно, что вручную их не обработать, и поэтому необходимо было попытаться автоматизировать процедуру их анализа. Одна из попыток состояла в автоматической классификации видов облаков.
