Вот что есть в комнате: на столе в ее центре – пончик, посыпанный сахарной пудрой, ярко освещенный лампой с потолка; лужица воды на полу перед столом; мобильный телефон на полке в углу, где мало света.
Первое задание, которое мы дадим предсказательному устройству, – определить в комнате аффордансы. Термин “аффóрданс” ввел психолог и натуралист Джеймс Гибсон в 1970-х гг.[99] Он понял, что, когда человек или животное смотрят на мир, настоящая задача их зрительной системы – не вобрать в себя мир таким, какой он есть (будто фотографируя), а определить возможности для действий. Подобные возможности он назвал аффордансами. Муха создает аффорданс для лягушки: муху можно поймать и съесть. Ветка дает аффорданс птице: на ветку можно сесть. Дверная ручка – аффорданс для человека: ее можно повернуть.
Сразу видна колоссальная сложность задачи – построить работающий механизм предсказания поведения. Предсказателю-5000 нужно знание человеческого поведения, чтобы увидеть человека, увидеть лужу – и извлечь информацию о том, что тот способен переступить через лужу. Представьте, что эта задача повторяется для каждого объекта, который может встретиться человеку. Эффективное устройство предсказания должно иметь обширные знания о повадках людей. Хотя такое знание в принципе не слишком сложно воплотить в искусственном интеллекте (это вопрос распознавания объектов и ассоциирования их с возможными действиями), но нужно же выучить огромное количество ассоциаций.
Чтобы дополнительно усложнить Предсказателю-5000 задачу, добавлю, что у каждого объекта может быть много аффордансов. Обстановка комнаты на первый взгляд кажется спартанской – всего-то три предмета, – но в ней скрывается огромный набор возможностей. Кевин может переступить через лужу, шлепнуть по ней (чтобы разбрызгать воду), достать платок и вытереть ее. Он может в гневе перевернуть стол, или аккуратно передвинуть его в другую часть комнаты, или залезть на него, или спрятаться под ним. Он может взять пончик и съесть его, или же бросить на пол и растоптать, либо, забавляясь, приложить к глазу и посмотреть сквозь дырку, как в монокль. Он может взять телефон и попробовать позвонить, или исподтишка припрятать телефон в карман, или просто подойти к телефону и рассматривать его. Механизм предсказания сталкивается с огромным количеством возможных аффордансов.
Упростим задачу и дадим Предсказателю-5000 некоторую информацию об априорной вероятности – общее знание о том, как ведет себя среднестатистический человек. Большинство людей не шлепают по лужам, не переворачивают столы и не топчут пончики. Это события низкой вероятности. Намного выше вероятность того, что человек переступит через лужу и съест пончик. Имея достаточно данных о поведении людей, мы можем вычислить вероятность того, что “усредненный” человек поступит так-то или так-то, встретив на пути лужу или увидев пончик.