Почему перцептивная система должна быть столь активной в поисках альтернативного решения, как мы это видим в многозначных ситуациях? Отказываясь постоянно придерживаться только одного из многих возможных решений, эта система, по-видимому, более активна и более разумна, чем мозг в целом, если судить по живучести убеждений и верований, подчас нерациональных. Перцептивная система была биологически важной гораздо дольше, чем рассудочная интеллектуальная система*. Области коры больших полушарий, имеющие отношение к мышлению, сравнительно молоды. В своих заключениях, они более самостоятельны, чем древняя стриальная кора, связанная со зрением.

Перцептивная система не всегда соглашается с решением рассуждающих интеллектуальных отделов коры. Для этих отделов Луна находится от Земли на расстоянии порядка четырехсот тысяч километров, но для зрительных отделов мозга оно порядка нескольких сот метров. Несмотря на то что правильным является расстояние, которое нам подсказывает рассудок, зрительная область мозга ничего не знает об этом, и мы продолжаем видеть Луну так близко, как будто до нее можно достать рукой.

Зрительные отделы мозга имеют свою собственную логику, свои предпочтения, которые не принимаются высшими отделами коры. Некоторые предметы воспринимаются нами как красивые, другие — как безобразные, по мы не знаем, почему это так, несмотря на все теории, которые выдвигались на этот счет. Ответ кроется где-то далеко в истории зрительных отделов мозга, и он потерян для новых механизмов, которые создают интеллектуальную картину мира.

Мы рассматриваем восприятие как активный процесс, использующий информацию для того, чтобы выдвигать и проверять гипотезы. Безусловно, он включает в себя обучение, и каков бы ни был окончательный ответ о значении перцептивного обучения в развитии восприятия ребенка, по-видимому, ясно, что знание особенностей предмета, воспринимаемых не зрительно, а посредством других органов чувств, влияет на наше восприятие предметов. Это справедливо и в отношении нашего восприятия человеческого лица: друга или любимого человека мы воспринимаем совершенно иначе, чем других людей; улыбка — это не просто определенная мимика, но и приглашение оценить шутку. Слепой С. Б. (глава 11) никогда не учился интерпретировать выражение лица; оно ничего не значило для него, хотя по звуку голоса он легко мог узнавать о настроении человека. Охотники могут узнавать птиц с невероятных расстояний по полету; они научились использовать небольшие различия для определения объектов, которые для других людей выглядят одинаковыми. То же самое наблюдается у врачей, рассматривающих рентгенограммы или микроскопические препараты, чтобы найти признаки патологии. Нет сомнений в том, что и в этом случае имеет место перцептивное обучение, однако, несмотря на все доказательства, мы до сих пор не знаем точно, как далеко распространяется влияние обучения на восприятие.

Нетрудно представить себе, почему в зрительной системе развивается способность использовать внезрительную информацию и выходить за пределы непосредственных показаний наших органов чувств. При построении и проверке гипотез мы руководствуемся не только тем, что дают нам наши органы чувств, но и тем, что вообще может произойти, и в этом-то и заключается суть дела. Мозг в значительной степени представляет собой вычислитель вероятности, и наши действия основаны на вероятностном анализе данной ситуации. Человеческий мозг весьма успешно использует довольно ограниченную сенсорную информацию, подобно тому как астрономы узнают расстояния и структуру звезд путем умозаключений. В самом деле, научные представления создаются в результате совместной работы разных органов чувств.

Если бы мозг не был способен заполнять пробелы и делать выводы на основании скудных данных, при отсутствии сенсорной информации прекратилась бы всякая активность. В действительности же мы можем медленно продвигаться и осторожно действовать в темноте или в незнакомой обстановке, мы продолжаем жизнь, и мы не беспомощны. Конечно, вероятность ошибок в такой обстановке возрастает (и галлюцинаций или иллюзий — тоже), но это небольшая плата за полученную свободу от непосредственных стимулов, детерминирующих поведение; иной тип поведения свойствен, например, насекомым, которые совершенно беспомощны в незнакомых условиях. Лягушка умрет от голода, окруженная мертвыми мухами.

Большинство механизмов управляется той энергией, которая поступает к ним на вход. Автомобиль, у которого неисправно рулевое управление, акселератор и тормоза, опасен. Мы конструируем большинство механизмов как запрограммированные устройства, которые действуют в соответствии с заложенными в них программами, и только тогда они полезны и надежны. Однако, когда мы создаем машины, которые должны выносить решения самостоятельно, дело обстоит иначе. Автопилот получает разного рода информацию, и он может выбирать курс в соответствии с целым рядом критериев. Можно сделать машины, которые будут играть в шахматы и выигрывать партии у своего конструктора. Короче говоря, в тех случаях, когда машины должны быть способны самостоятельно решать проблемы, не всегда нужно делать их «поведение» предсказуемым или точно управляемым посредством входной энергии.

Можно ли сделать машину, которая бы «видела» предметы? Уже создана машина, отвечающая на буквы алфавита или другие очертания, и это не слишком трудно. Гораздо интереснее то, что некоторые из таких машин могут правильно узнавать буквы или другие очертания, даже если они предъявляются им в необычном положении или если некоторые их детали отсутствуют. Можно даже сделать машины, которые будут различать формы путем выделения их отдельных признаков.

Конструирование перцептронов еще только начинается, они еще несовершенны и очень дороги. Возможно, что тщательное изучение глаз и мозга может подсказать более эффективные пути конструирования подобных машин, а это было бы очень ценно. В механизированных конторах и банках уже применяются машины, распознающие шрифты, но, как правило, в лих используются специальные шрифты, чтобы обеспечить процесс узнавания и сделать его более надежным. Возможно, что со временем машины смогут «воспринимать» необычные объекты и передавать нам информацию о них. Это было бы очень важно для исследования других миров.

Трудность создания машин, которые могли бы «воспринимать» объекты так, как мы, заключается в том, что для формулирования и проверки гипотез они должны быть снабжены большим количеством знаний о мире объектов и особенностях их «поведения». Недостаточно сделать «глаз» и электронный «мозг», этот «мозг» должен хранить большое количество информации, с тем чтобы он мог воспринимать поступающую к нему сенсорную информацию и отбирать наиболее существенную. Процесс такого отбора хорошо известен ученому. Сделать новое наблюдение чрезвычайно трудно, но когда оно уже сделано, оно становится очевидным, и каждый тогда может увидеть его без труда. Сконструировать машину, способную «воспринимать» новые объекты и сообщать о них точные сведения с использованием заложенной в нее информации, — трудная, но выполнимая задача, она может быть успешно решена благодаря достижениям вычислительной техники.