.

репрезентации позволяют составлять логические цепочки, в которых символы дословно копируются в каждую из последующих мыслей, образуя то, что в логике называют термином «сорит»¹²³:

      Все во́роны – врановые.

      Все врановые – птицы.

      Все птицы – животные.

      Всем животным нужен кислород.

      Сорит позволяет мыслителю уверенно делать выводы, несмотря на ограниченный опыт. Так, мыслитель может сделать вывод, что воронам нужен кислород, даже если никто никогда не пытался лишить ворона кислорода и посмотреть, что произойдет. Мыслитель может прийти к этому выводу, даже если он никогда не наблюдал эксперимента, в котором какое бы то ни было животное было лишено кислорода, а только слышал об этом от заслуживающего доверия специалиста. Однако если каждый логический шаг в этом рассуждении будет нечетким, или вероятностным, или осложненным частными характеристиками представителей категории предыдущего логического шага, коэффициент ухудшения будет постепенно расти. Последнее утверждение будет таким же зашумленным, как энная пиратская копия видеокассеты или последняя произнесенная шепотом фраза в игре «сломанный телефон». Представители всех цивилизаций могут выстраивать длинные цепочки рассуждений из звеньев, истинность которых они не наблюдали непосредственно. Философы неоднократно указывали на то, что именно эта способность сделала возможным существование науки¹²³.

      Как и многие другие проблемные вопросы, связанные с мышлением, полемику по поводу коннекционизма нередко сводят к полемике между врожденностью и обучением. И, как всегда в таких случаях, это затрудняет способность четко мыслить. Несомненно, обучение играет огромную роль в моделировании коннекционных сетей. Часто разработчик сетей, вынужденный вернуться к чертежной доске из-за проблем, о которых я говорил выше, решает воспользоваться способностью сети со скрытыми уровнями запоминать совокупности входов и выходов и распространять их на новые подобные им данные. Иногда можно даже заставить типовую сеть со скрытыми уровнями делать то, что вам нужно, предварительно заучив ее «до смерти». Тем не менее обучение в авральном режиме само по себе не может быть спасением для коннектоплазмы. И не потому, что у сетей слишком мало «врожденной» структуры и слишком много информации на входе из окружения, а потому что у грубой коннектоплазмы так мало мощности, что иногда приходится создавать сети, используя самую худшую комбинацию: слишком малое количество врожденной структуры в сочетании со слишком большим количеством информации на входе из окружения.

      Так, Хинтон разработал трехуровневую сеть для вычисления родственных отношений. (По его замыслу, она должна была служить примером того, как работают сети, однако другие коннекционисты восприняли ее как реальную психологическую теорию.) Уровень ввода включал в себя узлы, соответствующие имени, и узлы, соответствующие