Как создается прогноз? Как мы узнаём, что должно произойти потом? Чтобы понять, что последует дальше, мы используем наш прежний опыт. Новорожденные не понимают рассказов о кафе и ресторанах, а люди, которые там работают, могут увидеть очень многое за каким-то, казалось бы, незначительным фактом. Все увиденное мы кодируем в уже известных понятиях. Вот почему два человека, будучи свидетелями одного и того же события, могут трактовать его по-разному: каждый из них опирается на свои знания и пакеты ожиданий. Наша способность понять и оценить ситуацию вытекает из способности сравнивать се с соответствующими прежними ситуациями. Знания, полученные из опыта (так называемая ситуативная память), которые мы используем и для понимания, т. е. для семантической памяти,— это как раз те знания.
Какое отношение все это имеет к нашим пакетам ожиданий? Во-первых, как оказалось, такие пакеты позволяют эффективнее хранить информацию об отдельных эпизодах. Вместо того чтобы фиксировать каждый момент случившегося события, программа должна просто указать на прототип (например, «в кафе») и, кроме того, содержать те элементы информации, которых в пакете не было (например, то, что клиента звали Джон, что пищей был сандвич, что чаевые были большими). Память регистрирует лишь те данные, которыми эпизод отличается от прототипа. Поскольку пакеты содержат то, что мы ожидаем от ситуации, они служат ее прототипом и эффективным способом организации памяти о событиях. Таким образом, пакеты ожиданий выполняют еще одну роль: это не только ожидания, нужные для понимания, но и память о совершившихся событиях.
Если пакеты должны выполнять функцию памяти, а не только служить для анализа текстов, то они должны удовлетворять некоторым дополнительным требованиям. Самое главное— структура памяти должна быть динамической. Нужно иметь возможность менять ее с накоплением опыта. Память, которая не реагирует на новые входные данные и не учится на опыте, нерезультативна. Во-первых, память, построенная на основе системы ожиданий, должна быть способна реагировать на неудачу прогноза и реорганизовать себя так, чтобы в дальнейшем давать более точные прогнозы. Во-вторых, система памяти должна уметь находить любые хранящиеся в ней сведения. Это не так просто, как кажется на первый взгляд. Задача памяти — найти события, связанные с данным событием. Но что значит «связанные» события и где их искать? Эти две цели (запоминание и обучение)—основные в наших теоретических исследованиях структуры памяти. Очень важно понять, как строится наше знание и как оно меняется.
Люди располагают мощным механизмом, с помощью которого можно исследовать структуру памяти,—ассоциативным воспоминанием. Это обычное явление: люди всегда вспоминают одни вещи по ассоциации с другими. Что-то может напомнить нам другие объекты, людей или ситуации. Разговаривая, люди часто вспоминают предшествующие события. «Обрабатывая» этот разговор, мозг активизирует память, которая помогает понять сказанное. Тот факт, что одна жизненная ситуация напоминает нам другую, указывает на то, что для запоминания и понимания мы используем одни и те же структуры. Изучая ассоциативную память, мы получаем возможность исследовать структуру памяти.
Теперь, познакомив читателя с нашей концепцией структуры памяти, мы можем вернуться к примеру о посещении кафе. Предположим: получив счет, Джон обнаружил, что официант ошибочно взял с него слишком много, и указал тому на ошибку в счете. Извинившись, официант не только исправил ошибку, но и предложил Джону бесплатно десерт. Джон (или любая динамическая система памяти, которая пытается понять, что происходит) запомнит это отклонение от ожидаемого течения событий. Если когда-нибудь в дальнейшем Джон заметит подобную ошибку, скажем при покупке запчастей для автомобиля, то он может по ассоциации вспомнить случай в кафе. И тогда, опираясь на прежний опыт, он будет ожидать от автомагазина компенсации за ошибку. Почему события в магазине напоминают ему события и кафе? В памяти должны быть структуры, которые используются для понимания обоих этих событий. Кроме того, храня информацию о неоправдавшихся ожиданиях (а также их результатах) в общей структуре, мы автоматически производим обобщение.
Что это дает для понимания организации памяти? Ясно, что не все ожидания в этих двух событиях совпадают. Вряд ли Джон будет ожидать, что в автомагазине ему предложат посмотреть меню или подадут омара на обед. Совпадает следующее: в обоих случаях он будет ожидать, что узнает, какие услуги здесь предлагаются клиенту, сообщит обслуживающему персоналу, в чем нуждается, получит желаемое, после чего ему подадут счет, который он оплатит. Некоторые элементы встречаются в одних сценариях и не встречаются в других: например, в автомагазине клиента не будут провожать к столу. Отличия могут быть в специфике одного и того же действия: скажем, в автомагазине клиент знакомится с предлагаемым ассортиментом по каталогам, где запчасти пронумерованы и расположены по маркам машин и годам, тогда как в кафе он просматривает меню.
На основании сказанного можно сделать несколько выводов о структуре памяти. Пакеты ожиданий сгруппированы гнездовым способом, т. с. имеют подпакеты. В терминологии ИИ пакет принято называть МОП (от англ. memory organization package — пакет организации памяти), а подпакет — сценой. Многие сцены входят в несколько МОПов; примеры сцен: «покупка» и «заказ». Важно отметить, что перечень пакетов ожиданий никогда нельзя считать окончательным. Пакеты, которые использует любая динамическая система организации памяти в каждое конкретное время, зависят от ее предыдущего опыта. МОП содержит информацию о специфических деталях входящих в него сцен. Эти детали называются «раскрасками»: например, МОП «ресторан» «раскрасит» сцену «оплата», определив приемлемые формы оплаты в ресторане (наличными, в кредит, поденной работой за еду и т. д.).
Наличие общих сцен позволяет делать обобщения. Когда ожидания не оправдываются, а их источник входит в общую структуру, то неудача и новые ожидания, построенные на основании этой неудачи, запоминаются данной структурой. При повторении подобной ситуации — даже в другом пакете — прошлая неудача всплывает в памяти, так как она хранится в общей Сцене. Теперь она может использоваться для анализа новых событий. Программа, построенная на основе такой системы, «сообразит» посчитать сдачу в автомагазине, если се ранее обсчитали в ресторане, поскольку в обоих пакетах есть общая сцена оплаты. Сочетание механизма обучения на собственных ошибках и общих структур памяти очень эффективно. Неоправдавшиеся ожидания могут быть также использованы для вывода новых МОПов из старых — путем изменения «раскраски» или порядка следования сцен (например, в закусочной с самообслуживанием клиент платит до еды).
Разработанная нами теория мышления и основанные на ней программы выделяют целый ряд структур, о которых здесь не упоминалось; однако основные принципы организации памяти должны быть теперь ясны. Пока, правда, не совсем понятно, как велико значение организации памяти в процессе познания. Способность извлекать нужную информацию в нужный момент из нашей огромной, постоянно меняющейся памяти играет важную роль не только для эффективного владения языком, но и для проявлений «здравого смысла» (который по сути есть не что иное, как логика обыденной жизни, знание о многих вещах и событиях, а также использование этих знаний в самых разнообразных ситуациях). Такая способность необходима для реализации богатых знаний специалистов, для создания литературных произведений и решения многих других важных задач. Умение учиться на собственном опыте и правильно применять свои знания в соответствующих ситуациях — важная составляющая настоящего интеллекта.
