решить.[125] Но хотя нам, когда мы пытаемся решать такие задачи, и далеко до идеального наблюдателя, у нас есть уже немало свидетельств того, что наш мозг не сбивают с толку ни редкие события, ни большие числа. Наш мозг, когда он обрабатывает данные, поступающие от органов чувств, ведет себя как
Наш мозг, пока мы ему не мешаем, ведет себя как идеальный байесовский наблюдатель. Так почему же эта идеальная система дает сбои, когда мы сами начинаем думать над решением задачи? Не оттого ли это, что в некоторых условиях этот идеальный наблюдатель оказывается не таким уж идеальным? Приведем пример из проведенных в Бостоне исследований Джереми Вулфа (Jeremy Wolfe) и его коллег. Они экспериментировали с заданием, за образец которого взяли задачу работников службы безопасности, сканирующих вещи в аэропорту в поисках ножей и взрывчатых веществ, а также разных других запрещенных к провозу объектов. Когда искомые объекты встречались часто, испытуемые показывали совсем неплохой результат, не замечая лишь около 7% запрещенных объектов, но когда такие объекты встречались очень редко, результат оказывался крайне неутешительным. В одном из экспериментов испытуемые не заметили больше 50% искомых объектов находившихся лишь в 1% досмотренных вещей. В этом эксперименте испытуемые вели себя как идеальные наблюдатели. Когда искомые объекты встречаются очень редко, идеальному наблюдателю нужно намного больше данных, чтобы установить наличие такого объекта. Но когда искомый объект – это бомба, спрятанная в чемодане, идеальный наблюдатель оказывается не таким уж идеальным. Слишком серьезны могут быть последствия незамеченной бомбы.
Например, одна из задач, которые должен решать наш мозг, состоит в сопоставлении сведений, поступающих от разных органов чувств. Когда мы слушаем речь другого человека, наш мозг сопоставляет сведения, поступающие от глаз (вид движущихся губ) и от ушей (звук голоса). Когда мы берем в руку какой-нибудь предмет, наш мозг сопоставляет сведения, поступающие от глаз (каков этот предмет на вид) и осязательных рецепторов (каков этот предмет на ощупь). Совмещая эти сведения, наш мозг ведет себя как настоящий идеальный байесовский наблюдатель. Он игнорирует неубедительные свидетельства и акцентирует убедительные. Разговаривая с профессором английского языка на очень шумной вечеринке, я невольно буду внимательно смотреть на движения ее губ, потому что в такой ситуации сведения, поступающие от глаз, могут оказаться полезнее, чем сведения, поступающие от ушей.
Как байесовский мозг может создавать модели мира?
Но есть и еще один аспект теоремы Байеса, который даже важнее для понимания того, как работает наш мозг. В формуле Байеса два ключевых элемента:
Есть ли в комнате носорог?
Говорить об этих представлениях нашего мозга об окружающем мире можно по-разному. Например, можно говорить о причинах и следствиях. Если я считаю, что в этой комнате сейчас находится носорог, то, возможно, этот носорог и вызывает соответствующие ощущения, получаемые моим мозгом от глаз и ушей. Мозг осуществил поиск возможных причин моих ощущений и пришел к выводу, что наиболее вероятная причина это присутствие в комнате носорога. Можно также говорить о моделях. Мой мозг может предсказать, какие ощущения вызовет носорог, потому что обладает некоторыми априорными представлениями о носорогах. На основе этих априорных знаний у меня в сознании сложился образ носорога. В моем случае это крайне ограниченная модель. Она включает размер животного, его силу, его необычный рог и мало что другое. Но ограниченность моих знаний не имеет значения, потому что модель – это не исчерпывающий список сведений о моделируемом объекте. Модель подобна карте, отображающей реальный мир в уменьшенном масштабе.[126] Многие аспекты окружающего мира нельзя найти на карте, но расстояния и направления отражены на картах довольно точно. Пользуясь картой, я могу предсказать, что через 50 ярдов найду поворот налево, и если это карта зоопарка, то, возможно, я даже смогу предсказать, что, скорее всего, увижу там еще одного носорога. Я могу воспользоваться картой, чтобы предсказать, сколько времени займет то или иное путешествие, даже не совершая его. Я могу провести курвиметром по определенному маршруту на карте, моделируя настоящее путешествие, и узнать, какой длины будет этот маршрут. Мой мозг содержит много подобных карт и моделей и пользуется ими, чтобы делать предсказания и моделировать действия. Я вижу, что профессор английского в недоумении. 'Но ведь в этой комнате нет носорога', – говорит она.
'Вы что, его не видите? – отвечаю я. – Вам просто не хватает достаточно сильного априорного убеждения'.
Рис. 5.6. Есть ли в комнате носорог?
Этот рисунок носорога работы Конрада Геснера, опубликованный в 1551 году, скопирован с другого рисунка, работы Альбрехта Дюрера. Сам Дюрер никогда не видел носорогов, а его рисунок был выполнен по чужому эскизу и описанию, прочитанному Дюрером в письме.
Наше восприятие зависит от априорных убеждений. Это не линейный процесс, вроде тех, в результате которых возникают изображения на фотографии или на экране телевизора. Для нашего мозга восприятие – это цикл. Если бы наше восприятие было линейным, энергия в виде света или звуковых волн достигала бы органов чувств, эти послания из окружающего мира переводились бы на язык нервных сигналов, и мозг интерпретировал бы их как объекты, занимающие определенное положение в пространстве. Именно этот подход и сделал моделирование восприятия на компьютерах первого поколения такой сложной задачей. Мозг, пользующийся предсказаниями, делает все почти наоборот. Наше восприятие на самом деле начинается изнутри – с априорного убеждения, которое представляет собой модель мира, где объекты занимают определенное положение в пространстве. Пользуясь этой моделью наш мозг может предсказать, какие сигналы должны поступать в наши глаза и уши. Эти предсказания сравниваются с
