Почему мы помним. Как раскрыть способность памяти удерживать важное - Ранганат Чаран - Страница 8

Такое чувство пребывания в определенном месте и времени называется контекст, он играет важнейшую роль в нашем обыденном запоминании. Многое мы забываем не потому, что воспоминания исчезли, а потому, что не удается найти к ним дорогу. Но в нужном контексте могут всплыть на поверхность даже те воспоминания, которые казались давно утраченными.

Отчего так происходит, почему в подходящем контексте я могу добраться до «спрятанных» воспоминаний, недоступных мне дома, – даже слов и фраз на языке, в иных обстоятельствах для меня чужом? Ответ кроется в том, как наш мозг запечатлевает воспоминания о событиях.

Заметную часть XX века в исследованиях памяти царил бихевиоризм – направление мысли, согласно которому память можно свести к простым, экспериментально наблюдаемым связям между стимулами (звуками, запахами, зрительными сигналами) и реакциями (действиями, которые мы совершаем в ответ на стимулы)[39]. В пору расцвета бихевиоризма почти все исследования научения проводились на животных. Будь то крыса, что стремится выбраться из лабиринта, голубь, который клюет за награду, или человек, стремящийся запомнить скучный список триграмм, – все сводилось к одному: научение – простой процесс формирования связей. Любые попытки разобраться в том, как люди понимают и сознательно вспоминают прошлые события, воспринимались как ненаучные и бессмысленные. Разобраться в памяти для бихевиористов значило вывести уравнения, которые позволили бы количественно измерить, как быстро заучиваются и забываются связи в разных условиях. Читать научные статьи того периода – примерно так же весело, как ходить к зубному (не в обиду моему стоматологу, который вообще-то прекрасен).

На этом мрачном фоне в игру вступает Эндель Тульвинг – профессор психологии из университета Торонто, родом из Эстонии. Тульвинг любил рассуждать не только о том, что происходит в экспериментах, но и о том, что творится у людей в головах. В 1972 году он порвал с бихевиористской теорией в революционной статье, где отверг представление о памяти как о хранилище простых ассоциаций и выдвинул вместо него модель, согласно которой у человека есть два вида памяти. Он предложил термин «эпизодическая память» для описания того типа запоминания, что позволяет представить себе и даже заново пережить события из прошлого. Тульвинг предложил отличать эпизодическую память от семантической[40] – способности вспоминать факты и данные о мире независимо от того, когда и где мы получили эту информацию. Главная мысль Тульвинга состоит в следующем: чтобы вспомнить событие (эпизодическая память), нужно мысленно вернуться в определенное место и время, но, чтобы иметь знания (семантическая память), нужно уметь пользоваться выученным ранее в разных контекстах.

Тульвинг заявил, что память – не просто клубок связей между стимулами и реакциями, и тем самым полностью отказался от заманчивой простоты бихевиоризма. Позже он пошел еще дальше и назвал эпизодическую память видом «мысленных путешествий во времени», имея в виду, что вспоминание погружает нас в состояние сознания, в котором мы будто переносимся в прошлое[41]. По выражению Тульвинга, ключевое свойство человеческого сознания – «способность мысленно путешествовать во времени, произвольно передвигаясь по тому, что произошло, и тому, что может произойти, – без оглядки на физические законы вселенной». Прочтя это описание впервые, я подумал, что Тульвинг слегка двинулся умом: рассуждения о путешествиях во времени и сознании звучали не слишком научно. Но если приложить немного самонаблюдения, становится понятно, что в этом что-то есть.

Предположим, я попрошу вас рассказать, что вам известно о Париже. Вы могли бы начать с того, что это город во Франции, он знаменит музеями и ресторанами, там стоит Эйфелева башня. Вы, пожалуй, будете на 100 % уверены в этих фактах, даже если не сможете вспомнить, когда и где узнали их впервые. А теперь предположим, что я попрошу вас рассказать, бывали ли вы в Париже. Если бывали, то для ответа на этот вопрос вы, вероятно, обратитесь к информации, которая погрузит вас в конкретный опыт: аромат каштанов на жаровне уличного торговца по дороге от вашей гостиницы к метро, очередь к лифту на вершину Эйфелевой башни зябким осенним вечером незадолго до заката, вид с башни на город, когда загораются огни. Дело не в силе или слабости воспоминаний – вы можете с уверенностью вспоминать факты о Париже (семантическая память) и заново переживать поездку в Париж (эпизодическая память), но эти два вида опыта совершенно различны.

Вначале рассуждения Тульвинга звучали для психологов спорно. Но за последующие 50 лет ученые собрали множество свидетельств, подтверждающих его предположения о том, что мы способны перезагружать сознание до состояния, в котором оно пребывало во время события в прошлом. Эпизодическая память – не просто вспоминание: она соединяет нас с мимолетными мгновениями прошлого, которые делают нас теми, кто мы есть сейчас.

Разница между эпизодической и семантической памятью – основной фактор, позволяющий людям так быстро и эффективно учиться. Одно из свидетельств в пользу этого, как это ни странно, обнаруживается в исследованиях того, какие виды научения особенно трудно даются машинам. Многие продвинутые программы с искусственным интеллектом – от умных помощников вроде Алексы и Сири до прошивки беспилотных автомобилей – основаны на «нейронных сетях» – алгоритмах, которые в абстрактном виде воспроизводят научение так, как оно устроено в мозге[42]. Каждый раз, когда нейронная сеть при тренировке заучивает некий факт, меняются связи между ее смоделированными нейронами. По мере того как сеть выучивает все больше фактов, смоделированные клеточные ансамбли постоянно перекомпоновываются, голосуя уже не за отдельный выученный факт, а отражая целую категорию знания. Так, например, вы можете научить сеть следующему:

«Орел – птица. У него есть перья, крылья и клюв. Он летает».

«Ворон – птица. У него есть перья, крылья и клюв. Он летает».

«Сокол – птица. У него есть перья, крылья и клюв. Он летает».

Со временем компьютерная модель все лучше учится фактам о новых птицах, так как опирается на уже известное. Если сеть узнает, что чайка – птица, клеточные ансамбли могут заполнить пропуски и догадаться, что чайка умеет летать. Но что, если научить ее чему-то другому?

«Пингвин – птица. У него есть перья, крылья и клюв. Он плавает».

Теперь у машины возникнут сложности: пингвин отвечает всем признакам птицы, кроме одного. Пингвин – исключение из правила, согласно которому все птицы летают, так что, когда компьютер выучит исключение, он забудет то, что выучил раньше о признаках птиц. Это называется катастрофической помехой, и для машинного обучения это действительно катастрофа. Решение состоит в том, чтобы учить машину очень медленно: тогда, выучив исключение, она не будет тут же отказываться от правила. Это значит, что для эффективного выполнения задач нейронным сетям нужно очень много тренироваться и им плохо удается быстро приспосабливаться к сложности реального мира. Даже в наши дни самые сложные воплощения искусственного интеллекта нужно тренировать на колоссальных объемах данных, прежде чем они будут способны произвести что-то интересное.

Люди, как и описанные выше нейронные сети, отлично извлекают общие знания из прошлого опыта, так что мы можем делать предположения и допущения о ситуациях в будущем («Это смахивает на птицу, так что можно ожидать, что оно улетит»). Но, в отличие от машин, мы не даем сбой при каждом столкновении с отклонениями, потому что у нас есть еще и эпизодическая память. Она не предназначена для того, чтобы улавливать общее в нашем опыте: она хранит и регистрирует каждое событие по отдельности, благодаря чему вы не путаетесь, когда выучиваете исключение из правила[43].