Деніел Деннет — професор філософії та співдиректор Центру когнітивних наук Тафтського університету, автор багатьох книг з філософії, зокрема “Від бактерії до Баха і назад: еволюція розуму” (2017).
Я розмірковую про інформацію вже багато років. Ще коли був аспірантом в Оксфорді, я наштовхнувся на інформаційну теорію і трішки написав про неї у своїй дисертації. Я збагнув, що є величезна відміннсть між інформацією у повсякденному вжитку і тим, як це слово використовують Клод Шеннон та Воррен Вівер у своїй праці “Математична теорія комунікації”. Тоді я ще не знав, що робити з цієї проблемою, і просто залишив її “висіти” ще багато років.
Але я не міг від неї втекти. Нещодавно вирішив знову до неї повернутись, бо хотів пересвідчитися, чи зможу я подивитися на неї з нової перспективи, яка сформувалась у мене з п’ятдесятирічним досвідом. Завдяки декільком людям маю досить добрий погляд на інформацію в двох значеннях цього слова і на те, як вони поєднуються між собою. Є, отже, те, що називається семантичною інформацією, тобто інформацією “про щось”, — і те, як її трактує Шеннон, тобто як міру. Це неначе відро з інформацією. Скільки кварт чи пінт у відрі? Скільки бітів в інформації? Ці біти можуть бути про що завгодно, але нас цікавить передусім їхня кількість.
Питання, отже, полягає в тому, як ці дві форми інформації пов’язані між собою, коли ми кажемо, наприклад, “мене погано поінформували” або “я дуже поінформована людина”. А також як усе це пов’язане з улюбленими питаннями філософів про віру, знання і т. д.
Є філософська традиція, яка дивиться, так би мовити, у корінь цієї проблеми. Наприклад, “Том вірить, що Р — якесь твердження (proposition)”. Для прикладу, “Том вірить, що Ларсен зіграв єдину ідеальну гру у Світовій серії”. В даному випадку в нас є особа — Том, — яка має якесь переконання, схоплене цим твердженням. Це речення у нашому випадку сформульоване англійською мовою, проте англійське речення виступає лише замінником чогось абстрактного — приблизно так само, як арабська або римська цифра виступає замінником одного й того ж числа. Число — абстракція, цифра — символ. Англійське речення — це у даному разі тільки форма існування твердження (proposition), тож філософи намагалися створити хорошу теорію тверджень.
Я думав над цим роками, і з часом дедалі більше розчаровувався у цій теорії. 25–30 років тому я написав твір під назвою “За межами віри”, який став моєю спробою покласти цю теорію на спочинок — і, на моє переконання, мені це вдалося. Я кинув виклик так званій “оперативній групі пропозиціональної постави (propositional attitude)”, як дещо комічно вони самі себе називають. Це було ще десь у 1980-ті, але за всі роки, які минули відтоді, ця група, на мою думку, ще далі від розв’язку, ніж будь-коли раніше.
Отже, я повернувся спиною до цього підходу і став думати, що ж робитиму далі. Постановка питання з’явилась для мене під час аналізу змісту свідомості, який є для мене темою №1. Я люблю цитувати Джона Мейнарда Кейнса. Коли його якось запитали: “Ви мислите словами чи образами?” — він відповів: “Я мислю думками”. Це чудова відповідь, хоча й зовсім неінформативна. Що ж тоді думка? Як вона схоплює інформацію? Вона нагадує образ? Чи взагалі вона у якийсь спосіб іконічна? Може, вона нагадує те, про що вона? А, може, вона нагадує слово, тобто позначає об’єкт, але при цьому на нього схожа? Може, існує ще третя, четверта, п’ята альтернатива? Коли ви аналізуєте інформацію, яка присутня в мозку, і намагаєтеся простежити її аж до інформації, яка міститься в генах, котрі відповідають за компонування мозку, що, своєю чергою, є носієм інформації в усіх інших сенсах, — ви усвідомлюєте, що все це пов’язане з інформаційною теорією Шеннона. Є спосіб розглядати інформацію як “a difference that makes a difference” [гра слів: “відмінність, яка породжує відмінність” та “відмінність, що має значення”, — прим. пер.], цитуючи Дональда Маккея та Ґреґорі Бетесона.
З тих часів за допомогою еволюційного біолога з Гарвардського університету Девіда Гейґа я намагався сформулювати, що таке значення, що таке зміст і, зрештою, що таке інформація, описана з “Математичній теорії комунікації” Шеннона та Вівера, якщо її розглядати з погляду фізичної та біологічної інформації. В моїй останній книзі є розділ “Що таке інформація?”. Досі притримуюся цих поглядів, хоча зараз вони зазнали ревізії. Я вже відходжу від них і усвідомлюю, що є кращий спосіб відповісти на всі ці питання.
Ключовий здогад, який у мене вже є роками, полягає в тому, що ми повинні позбутися думки, наче існує якесь остаточне абстрактне твердження, яке схоплює інформацію в будь-якому інформаційному стані. Мета схопити твердження, тобто ідеалізувати, є просто хибною. Навіть не намагайтеся. Я тепер аж дивуюся, чому ця думка так сильно на нас впливає. А це стає очевидно, як тільки ви починаєте це досліджувати.
Ми і тільки ми серед усіх живих істот на планеті створили мову. Мова виконує спеціальну роль, коли йдеться про обробку інформації, адже вона дозволяє нам говорити про неприсутні речі, про неіснуючі речі, а також пов’язувати всі види ідей і концепцій у спосіб, який лиш непрямо закорінений у нашому біологічному досвідченні світу.
Порівняйте це, наприклад, із попереджувальним криком мавпи вервета. Коли вона помічає орла, то видає попереджувальний крик. Цей крик можна розуміти як попереджувальний сигнал, оскільки ми бачимо зв’язок між орлом, поведінкою мавпи й аудиторією, якій вигук адресований. Що ж означає цей крик? Може, “дивіться вгору — там орел”? Або “ховайтесь чимдуж у кущі”? Або “Допоможіть! Допоможіть! Допоможіть!”? Як перекласти цей крик мавпочки англійською мовою? Навіть не намагайтесь! У цьому якраз увесь нюанс. Цей крик подає приклад значення та інтерпретації, які неможливо звести до якогось канонічного твердження. Теорія про те, що всі знаки описують абстрактні твердження, є дуже сильною, проте вона водночас є великою помилкою.
Вона сильна, адже дозволяє нам сказати щось таке: французькою: “le chat est noir”, німецькою “die Katze ist scwarz”, англійською “the cat is black”. Ці речення означають одне й те саме, але висловлене по-різному. У всіх трьох випадках речення відіграють роль знаків, які позначають одне й те саме твердження (кіт — чорний).
Твердження — це, своєю чергою, ідеалізації, які нагадують числа, вектори або інші абстрактні формулювання. Вони спершу здаються дуже сильними і для деяких цілей справді корисні. Але це відводить вас в сторону від прозріння (enlightenment), адже дає вам це хибне розуміння того, що ви чогось не усвідомили, поки не збагнули, як його артикулювати — тобто як ідентифікувати твердження, яке має якась значуща подія. Ні! Є сила-силенна значущих подій, які не схоплюються жодним твердженням, що, однак, не робить їх безсенсовими. Усі наші уявлення потрібно перевернути з ніг на голову.
Це те, що я називаю дивною інверсією Девіда Гейґа. Візьміть найпростіший приклад — бактерію, яка реагує на градієнт у своєму середовищі. І ця реакція має сенс. Вона має значення, оскільки у той чи інший спосіб пов’язана з благополуччям бактерії. Якщо вона реагує на наявність їжі, рухаючись до неї, то це і є сенсом, який неможливо висловити якось точніше. Ми повинні позбутися уявлень, що це суто фігуративний або метафоричний сенс. Він ніколи не стане більш значущим, ніж у цьому випадку. Ми можемо дійти навіть до простіших випадків і говорити про сенс, скажімо, поведінки структур білків. Натомість людський сенс ми бачимо в книжках, газетах чи по телевізору — всюди, де він лінгвістично укладений і має такі властивості, яких не мають інші види значень. Цей людський сенс, однак, не є основоположним прикладом, а радше його екзотичним підрозділом, який створює різні теоретичні ілюзії — такі. як полювання за примарними твердженнями.
Якщо ви скажете деяким філософам “мене дуже цікавить смисл та інтерпретація — я не думаю, що твердження відіграють значну роль”, багато хто з них з вами не погодиться. Вони дуже прив’язані до цієї перспективи. І я сам також був колись до неї прив’язаний.
Тепер я відходжу від цього. І це, на мою думку, приносить свої плоди не лише в інтерпретації інформації в такому біологічному сенсі, а й у тому, що я називаю інтенціональним підходом. Як говорити про зміст станів свідомості або інших станів мозку, які не є образними? Практично жодна з наших думок не є образом чи словом. Тож ми повинні думати про те, що нервові стани у нашому мозку можуть мати доволі докладне значення, яке, однак, не обов’язково мусить бути висловлене в якомусь твердженні.
Я натякав на це у той чи інший спосіб роками. Із десять років тому в мене був приклад “Джо щось має на рудих” (Joe has a thing about redheads). Що мається на увазі під “щось має на рудих”? Що це “щось”? Це якась річ. Річ у його мозку, яка стає активною, як тільки мова йде про рудих і починає впливати на його пізнання й емоційний стан. І це не твердження. Не запитуйте, яке саме це твердження і що воно виражає. Тут немає твердження, а є якась фізична річ, яка має дивну властивість пов’язуватись із рудими, як тільки вони стають темою розмови. Це дуже простий приклад якоїсь нервової структури, що має значення в мозку конкретного індивіда, але яку неможливо укласти у формат твердження.
Захоплення філософів твердженнями відбилось у старій, добрій теорії штучного інтелекту. Це — штучний інтелект Джона Маккарті, ранніх Марвіна Мінського та Аллена Ньювела, Герберта Саймона та Кліфа Шоу. Мова йде про те, що ви можете створити розумного агента “зверху вниз”. У вас є набір запрограмованих тверджень. Вони не обов’язково мають бути англійською — це може бути LISP або якась інша мова програмування, у якій ви можете визначити усі предикати та оператори. Згодом ви маєте цю величезну базу даних, яка чудово артикульована, розбита на атоми значень, які набувають його через належність до системи, в яку вони входять. Ви надаєте їм значення, а також маєте правило резолюцій над усією цією системою і — вуаля! — у вас є креативний, думаючий розум. Це була дуже приваблива мрія, і її ще досі не можна вважати остаточно похованою.
Це була рання спроба створити штучний інтелект у 1980-ті, яка дала нам чудові речі. Багато з того, що ми сприймаємо як належне у штучному інтелекті, виросло саме з досліджень цих його ранніх піонерів. Але цей підхід наштовхнувся на цегляну стіну. Маккарті та Гейс виявили ключову проблему. Люди відійшли від ідеалу, згідно з яким штучний розум можна звести до канонічного набору тверджень в аксіоматичній системі і певного правила розв’язку.
Я використовую термін “старий, добрий штучний інтелект (good, old artificial intelligence – GOFAI)”, який створив мій дорогий друг Джон Гоуґленд у книзі “Штучний інтелект: сама ідея” [Artificial Intelligence: The Very Idea]. Гоуґленд – ранній і вдумливий критик цієї теорії. Він першим почав говорити “старий, добрий штучний інтелект” ще тоді, коли більшість людей розглядала цю концепцію як дуже перспективну. Він вірно передбачив занепад цієї концепції в багатьох аспектах, але її плоди все ще оточують нас.
Власне, інтернет сьогодні ще досі значною мірою ґрунтується на “старому, доброму штучному інтелекті”. Коли люди сьогодні говорять про семантичний пошук на противагу алгоритму пошуку рядка, вони мають на увазі вихід за межі того, що ви можете робити методами “старого, доброгоштучного інтелекту”, який є рядковим аж поки рак не свисне, заглибиться і добереться до семантичного значення, яке “десь там”.
Це — семантичні значення, які філософи намагалися схопити у своїй ідеї твердження. Якщо ця точка зору хибна, як я тепер схильний вважати, то тоді потрібно припустити, що семантичний пошук, семантична павутина — це ніщо інше, як успішна апроксимація. Ми повинні нарешті визнати, що ми не отримаємо канонічної, чистої і доведеної семантики для більшості того, що існує. Ви звісно, можете, отримати деякі такі значення, але лише тому, що окремі бази даних дуже добре артикульовані, організовані і пристосовані саме для такого типу дослідження. Але більша частина мережі такою не є, і саме так це продовжуватиметься.
Саме тут на арену виходить глибинне навчання, особливо Баєсівські мережі і так далі, адже це неймовірні неодарвіністські засоби добування значущих структур з усього цього різноманітного матеріалу. Найдивовижніше в тому, що вони добувають структури значення, не знаючи, що таке значення, а це, цікаво зазначити, повертає нас до Шеннона та тих бітів та відмінностей, які породжують відмінності. Навіть якщо ви не можете сказати, яке значення вони мають, ви можете сказати, що вони його мають.
Сьогоднішнє глибинне навчання побудоване довкола здібностей, які неможливо було собі уявити ще кілька років тому, оскільки вони не залежать від сприйняття типу GOFAI. Вони не залежать від здатності дедукувати з аксіом, які означають те чи інше. Вони взагалі не пов’язані з дедукцією.
Коли ви заходите в Google і шукаєте щось, пошуковик шукатиме конкретну послідовність літер, які ви ввели. Але тепер стає цікавіше. Тепер пошуковик сам намагається вгадати, що ви хотіли запитати. Якщо він думає, що ви ввели щось неправильно, пробує альтернативну форму введення.
Техніки, які розробляє Google та інші, виходять за межі алгоритму пошуку рядка і намагаються вгадати задумане значення, а це вже нова територія. Ми повинні трактувати це з певним справжнім застереженням і обачно ставитись до того, що ми знаємо, коли це застосовується, а коли ні, адже пошукова система може хибно витлумачити те, що ви хочете, і ви про це ніколи не дізнаєтесь, якщо не знайдете спосіб якось зазирнути по той бік екрану і подивитися, що, власне, там робиться.
Це — методи, які мають на меті зробити мережу більше семантичною у тому сенсі, що ви можете шукати речі за значенням, а не лише за назвою чи послідовністю літер у рядку. Усе це взаємопов’язане.
Гарна фраза “відмінність, яка робить відмінність”. Очевидно, відмінності є всюди. Ця піщинка є тут, а не там. Ця піщинка має дещо іншу форму, ніж та, і так далі. Деякі відмінності, однак, відіграють роль у ширших обставинах, і це може бути метелик, чий помах крил породжує ураган. Якщо нам потрібне загальне поняття для позначення відмінності, що породжують відмінність, то це інформація у сенсі Шеннона, адже вона зумовлює кореляцію, яка згодом може породити наступну відмінність, і наступну, і наступну і т. д.
Я говорив про інертні історичні факти. Це — відмінності, які не породжують відмінності. Мій приклад такий: якась частина золота в моїх зубах колись належала Юлію Цезару. Або: жодна частка золота в моїх зубах не належала Юлію Цезарю, жодного міліграма. Одне з цих тверджень правдиве. Це — відмінність, яка не має значення. Я сумніваюсь, що ця інформація існує у нинішньому світі. Хоча могла би існувати. Ми можемо довести, що деякі речі належали якимсь людям, які мертві вже сотні років. У нас є інформаційний ланцюг, але це спосіб думання про інформацію, який максимально простий і позбавлений великої частини зі своїх звичних конотацій кодів, сигналів та мови.
Частина розмови з Деніелом Деннетом
Оригінал за посиланням The Edge 22.11.2017
Переклав Євген Ланюк
