Аннотация: Опираясь на три научные статьи, Кригер показывает, как компромисс между сложностью и достоверностью влияет на всё - от памяти и восприятия до рассуждений и искусственного интеллекта.
Homo Credens Верующий вид
Борис Кригер
Почему мы верим больше, чем можем доказать? Почему память нас обманывает? Почему самые сложные системы искусственного интеллекта "галлюцинируют" ложную информацию?
В книге "Homo Credens" Борис Кригер раскрывает глубокую истину о природе сложных умов: любая достаточно сложная система - будь то человеческий мозг, когнитивные способности животных или искусственный интеллект - должна верить гораздо больше, чем может подтвердить. Это не ограничение, которое нужно преодолеть, а архитектура, которую нужно понять.
Опираясь на три научные статьи, Кригер показывает, как компромисс между сложностью и достоверностью влияет на всё - от памяти и восприятия до рассуждений и искусственного интеллекта. По мере усложнения систем их способность проверять утверждения линейно растёт, в то время как пространство утверждений, которые они должны рассматривать, растёт экспоненциально. Неизбежный результат: сложные системы должны придерживаться определённых убеждений без проверки.
Последствия распространяются от философии до практических технологий. Полная рациональность не сложна, но невозможна. Даже квантовые компьютеры не могут избежать компромисса между сложностью и достоверностью. Галлюцинации, связанные с ИИ, невозможно устранить, не устранив генеративный потенциал, который делает ИИ полезным.
Мы долгое время называли себя Homo sapiens - знающим видом. В этой книге предлагается более точное название: Homo Credens - верящим видом. Мы не знатоки, которые лишь изредка доверяют, а доверяющие, которые лишь изредка проверяют. И, понимая это, мы делаем первый шаг к тому, чтобы верить по-настоящему.
Credens" - это глубокое переосмысление человеческого разума и его места во вселенной сложных систем, которое изменит ваше представление о знаниях, памяти, рациональности и о том, что значит верить.
Глава 15: Могут ли квантовые компьютеры проверить всё? 99
Глава 16: Искусственные верующие 104
Глава 17: Калибровка доверия 109
Глава 18: Вселенная верующих 114
Заключение 119
Хронология: Эволюция представлений о вере, памяти и познании 125
Древняя философия 125
Средневековье и раннее Новое время 125
XIX век 126
Начало двадцатого века 127
Середина двадцатого века 128
Конец двадцатого века 129
На рубеже тысячелетий 130
Развитие событий XXI века 130
Текущая структура 132
Глоссарий терминов 134
Эволюционная теория доверия: концептуальная основа с формальными аналогиями для понимания генеративного моделирования как ресурсно-теоретического следствия сложности 150
Эволюционный отбор в пользу вневременного хранения информации: почему три конвергентных фактора благоприятствуют архитектурам, где время предназначено для извлечения, а не для хранения 205
Вневременность пространства ментальной памяти: структурная гипотеза, основанная на ограничениях ресурсов, циклическом замыкании и реконструктивном извлечении информации 234
Расширенная библиография 275
Первичные источники 275
Память и реконструкция 275
Прогнозирующая обработка информации и нейронаука 277
Ограниченная рациональность и принятие решений 278
Философия сознания и эпистемология 278
Эволюционная биология и психология 279
Искусственный интеллект и машинное обучение 280
Теория информации и вычисления 280
Классические труды по психологии 281
ПРЕДИСЛОВИЕ
Мы привыкли считать веру противоположностью знания, а проверку - золотым стандартом познания. Эта книга показывает, что верно обратное: вера - это основа, на которой вообще становится возможным знание. Чем сложнее система, тем больше в ней должно быть веры. Это относится не только к людям, но и к любой сложной системе - животным , искусственному интеллекту и даже гипотетическим технологиям будущего.
Название Homo Credens - "верующий вид" - не призвано заменить Homo sapiens , а раскрыть истинное значение слова sapiens . Мы издавна прославляли человеческую мудрость, нашу способность познавать. Однако каждый акт познания основывается на более глубокой способности: способности доверять тому, что нельзя проверить. Мы доверяем своим чувствам, хотя они могут нас обмануть. Мы доверяем своей памяти, хотя она скорее восстанавливает, чем воспроизводит. Мы доверяем своей логике, хотя она основана на аксиомах, которые сами по себе не могут быть доказаны. Мы доверяем другим, хотя они могут ввести нас в заблуждение. Без этого фундамента доверия - этой уверенности - никакое знание было бы невозможно вообще.
Эта книга не только о человеческой психологии. Изложенные здесь аргументы применимы к любой достаточно сложной системе, будь то эволюционировавшая или искусственно созданная. Бактерия может подтвердить почти всё, что имеет отношение к её выживанию; она существует в области прямых доказательств. Млекопитатель этого сделать не может; он должен подтвердить утверждения о хищниках, источниках пищи и социальных союзниках, которые выходят за рамки непосредственной проверки. Искусственный интеллект сталкивается с тем же ограничением: как только система становится достаточно сложной, чтобы моделировать свой мир, она переходит в область достоверности.
Представленные здесь аргументы основаны на трех взаимосвязанных исследовательских работах, которые вместе образуют единую теорию когнитивной архитектуры. Эволюционная теория доверия (Кригер, 2022) устанавливает, что сложные системы должны придерживаться утверждений, превышающих их возможности проверки, - не как недостаток, а как структурная необходимость. Гипотеза об атемпоральности пространства ментальной памяти (Кригер, 2025) демонстрирует, что временной порядок не является неотъемлемой частью хранения памяти, а возникает в процессе операций извлечения - объясняя, почему мы неправильно помним не как неудачу, а как следствие оптимального проектирования. А эволюционный отбор на атемпоральное хранение памяти (Кригер, 2019) показывает, почему естественный отбор сходится к таким архитектурам под действием трех независимых факторов: эффективности использования ресурсов, скорости извлечения и адаптивной гибкости.
Некоторые читатели могут задаться вопросом: смогут ли будущие технологии - возможно, квантовые компьютеры - наконец достичь полной верификации? В этой книге утверждается, что ответ - нет. Ограничение не технологическое, а математическое. Сложность растет комбинаторно; возможности верификации растут максимум полиномиально . Никакая архитектура, какой бы мощной она ни была, не сможет преодолеть этот разрыв для систем, достаточно сложных, чтобы представлять интерес. Квантовый компьютер, моделирующий достаточно сложный мир, столкнется с тем же компромиссом, что и любая сложная система: он будет верить больше, чем может проверить.
Книга приглашает читателя в путешествие по спектру сложности, от простейших организмов до самых совершенных машин, показывая, как доверие - вера в убежденность, не подлежащую проверке, - является ценой за вход в мир сложного адаптивного поведения. Это путешествие имеет практическое значение: для нашего понимания памяти и ее искажений, для проектирования искусственных систем и интерпретации их "галлюцинаций", для нашего осмысления рациональности и ее пределов, и, в конечном итоге, для нашего понимания самих себя.
Здесь читатель не найдет формул или технического жаргона. Идеи, хотя и основаны на формальных исследованиях, представлены посредством объяснений и метафор, доступных любому вдумчивому читателю. Требуется не специализированные знания, а готовность переосмыслить предположения о знании и вере, о памяти и времени, о том, что значит быть разумом в мире, слишком сложном для проверки на практике.
ГЛАВА 1: ПАРАДОКС ПОЗНАЮЩЕГО РАЗУМА
Задайте себе простой вопрос: насколько то, во что вы верите прямо сейчас, вы можете проверить на практике ? Не позже, не в принципе, а прямо сейчас, в этот момент, используя имеющиеся в вашем распоряжении ресурсы.
Вы верите, что стул под вами выдержит ваш вес. Вы верите, что пол простирается за пределы вашего поля зрения. Вы верите, что солнце взойдет завтра. Вы верите, что ваши воспоминания о вчерашнем дне приблизительно точны. Вы верите, что слова на этой странице означают то, что вы думаете. Вы верите, что автор существует, что эта книга была написана, а не сгенерирована случайным образом, что изложенные здесь идеи связаны с традицией человеческой мысли, уходящей корнями в тысячелетия.
Ни одно из этих убеждений нельзя проверить в данный момент. Чтобы убедиться, что стул выдержит, вам нужно понимать свойства его материала, физику несущей конструкции, текущее распределение напряжений по его компонентам. У вас нет доступа к этой информации. Вы просто верите, что стул выдержит, потому что стулья, как правило, выдерживают. Чтобы проверить свои воспоминания о вчерашнем дне, вам понадобится независимая запись для сравнения - но любая запись, к которой вы можете обратиться, сама по себе является представлением, которому вы должны доверять.
В этом и заключается парадокс, лежащий в основе того, что мы называем знанием: существо, называющее себя " мудрым" - Homo sapiens - не может подтвердить большую часть того, что, как оно утверждает, знает. И это не случайное ограничение, которое можно преодолеть с помощью более совершенных технологий или более тщательного мышления. Это структурная особенность любого достаточно сложного разума.
Традиционная реакция на это наблюдение - скептицизм: поскольку мы не можем проверить свои убеждения, возможно, нам следует воздержаться от суждений, воздерживаясь от принятия решений до тех пор, пока не будет достигнута уверенность. Но такая реакция неверно понимает ситуацию. Проблема не в том, что мы не смогли проверить свои убеждения из-за лени или небрежности. Проблема в том, что сама проверка требует ресурсов - времени, энергии , внимания - которые принципиально ограничены, в то время как пространство вещей, в которые нам, возможно, придется верить, расширяется безгранично.
Подумайте, что на самом деле требуется для проверки . Чтобы проверить утверждение - убедиться, что оно соответствует реальности - необходимо собрать доказательства, сравнить их с вашим утверждением, оценить, совпадают ли они. Каждый из этих шагов занимает время. Каждый потребляет когнитивные ресурсы. Каждый требует внимания, которое можно было бы посвятить чему-то другому. В мире бесконечного времени и неограниченных когнитивных возможностей проверка могла бы быть бесплатной. В мире, в котором мы живем на самом деле , она всегда обходится дорого.
Между тем, количество вещей, в которые нам, возможно, приходится верить, множится без видимого предела. Рассмотрим решения, с которыми вы сталкиваетесь в обычный день: что съесть, что надеть, кому доверять, какой маршрут выбрать, какие задачи заслуживают приоритета, как интерпретировать выражения лиц других людей, был ли услышанный вами звук угрожающим или безобидным. Каждое решение основано на убеждениях о мире - убеждениях о питании, погоде, характере, дорожной ситуации, срочности, эмоциональном состоянии, опасности. Количество убеждений, влияющих даже на простые решения, огромно.
Если бы вам приходилось проверять каждое убеждение, прежде чем действовать, вы бы никогда ничего не сделали. К тому времени, как вы убедились бы, что стул выдержит ваш вес, разговор бы закончился. К тому времени, как вы вспомнили, где припарковали машину, день бы уже прошел. К тому времени, как вы проверили бы все необходимое для принятия одного сложного решения, ваша жизнь бы закончилась.
Это не недостаток человеческого познания. Это математическая необходимость. Пространство возможных убеждений комбинаторно растет с увеличением сложности системы, в которую они верят. Каждая новая концепция умножает количество возможных утверждений. Каждое новое соотношение между концепциями умножает их еще больше. Разум, достаточно сложный для ориентации в сложном мире, должен рассматривать больше утверждений, чем он когда-либо сможет проверить.
Последствия этого глубоки: сложные умы должны функционировать прежде всего на основе того, что мы могли бы назвать доверием - приверженностью утверждениям, которые выходят за рамки непосредственной проверки. Это не вера в смысле религиозной веры или идеологического убеждения, хотя она имеет общие структурные черты с обоими понятиями. Это основная когнитивная операция, заключающаяся в том, чтобы считать что-либо истинным для целей действия и вывода, не проверив предварительно, что это так.
Мы делаем это постоянно, незаметно, автоматически. Когда вы тянетесь за чашкой, вы верите в то, что чашка находится там, где кажется, что она будет вести себя так, как ведут себя чашки, что ваша рука подчинится вашему намерению. Когда вы разговариваете с другим человеком, вы верите в то, что он вас слышит, понимает вашу речь, что он примерно истолкует ваши слова так, как вы задумали. Когда вы планируете завтрашний день, вы верите в утверждения о непрерывности вашего "я", стабильности мира, надежности ваших собственных намерений.
Некоторые философы рассматривают эту повсеместную веру как скандал, который нужно преодолеть. Если бы мы были более осторожны, более строги, более привержены проверке, мы могли бы достичь подлинного знания. Но такой диагноз совершенно неверно понимает ситуацию. Проблема не в недостаточной строгости. Проблема в том, что идеал проверки применим только к простым системам, работающим в простых средах. Для сложных систем в сложных средах вера не является отступлением от надлежащего познания. Она и есть надлежащее познание.
В этой книге разрабатывается теория, объясняющая, почему это должно быть так - не только для людей, но и для любой сложной системы. Теория опирается на три взаимосвязанные исследовательские программы. Эволюционная теория доверия (Кригер, 2022) закладывает ресурсно-теоретические основы: почему сложность неизбежно превышает возможности проверки. Анализ вневременности пространства ментальной памяти (Кригер, 2025) показывает одно важное следствие: сама память - это система, основанная на доверии, которая конструирует, а не извлекает прошлое. А эволюционный отбор в пользу вневременного хранения памяти (Кригер, 2019) демонстрирует, почему естественный отбор сходится к таким архитектурам - не вопреки их "ошибкам", а благодаря их преимуществам.
В совокупности эти анализы предполагают фундаментальное переосмысление того, что такое разум и что он делает. Мы не машины для проверки, которые лишь изредка прибегают к вере, когда проверка не удаётся. Мы - машины для веры, которые лишь изредка достигают проверки, когда позволяют условия. Мы не Homo sapiens , которые иногда доверяют. Мы - Homo Credens - вид, верящий, - которые иногда проверяют.
Понимание этого не является поводом для отчаяния. Это начало мудрости. Скептик, требующий проверки всего, не понимает ни проверки, ни веры. Догматик, полностью отказывающийся от проверки, утратил способность к калибровке , которая делает веру полезной. Мудрый верующий - а в этой книге утверждается, что мудрость означает стать вдумчивым верующим - понимает, когда проверка возможна и полезна, когда доверие необходимо и уместно, и как соотносить свои обязательства с доказательствами и последствиями.
Наше исследование начинается с самого основного вопроса: что значит что-либо проверять, и почему проверка требует ресурсов, которые всегда конечны?
;
ГЛАВА 2: ПРОБЛЕМА ВЕРИФИКАЦИИ
Что значит проверить утверждение? На первый взгляд ответ кажется очевидным: проверить - подтвердить, установить, что что-то действительно истинно . Но за этим простым ответом скрывается сложная реальность. Проверка - это не одна операция, а целый комплекс процессов, каждый из которых имеет свои требования и ограничения.
Рассмотрим утверждение "на столе стоит чашка". Чтобы проверить это, вы можете посмотреть на стол. Если вы видите чашку, вы можете объявить утверждение верным. Но что вы сделали на самом деле ? Вы собрали сенсорную информацию - свет, отраженный от стола и предметов на нем, обработанный вашей зрительной системой в представление - и сравнили это представление с вашим понятием "чашка" и вашим понятием "на столе". Совпадение между представлением и понятиями дает вам уверенность в истинности утверждения.
Но обратите внимание, на скольких непроверенных предположениях основана эта проверка. Вы предполагаете, что ваша зрительная система функционирует правильно. Вы предполагаете, что свет, достигающий ваших глаз, точно отражает предметы в комнате. Вы предполагаете, что ваши понятия "чашка" и "стол" соответствуют реальным категориям в мире. Вы предполагаете, что момент, когда вы посмотрели, является репрезентативным - что чашка не исчезла в тот же миг, как вы моргнули. Каждое из этих предположений в принципе можно проверить. Но проверка требует дополнительных предположений, которые, в свою очередь, потребуют дополнительных проверок в регрессионном анализе, не имеющем естественной точки остановки.
Это первый урок о проверке: она всегда относительна и основана на множестве непроверенных предположений. Чтобы проверить утверждение А, необходимо предположить утверждения В, С и D. Эти утверждения сами по себе могли бы быть проверены, но только путем предположения других. Проверка никогда не достигает фундамента. Она всегда плывет по морю доверия.
Некоторые философы ответили на этот регресс фундаментализмом: утверждением, что должны существовать некие базовые убеждения, которые самоподтверждаются и не требуют дальнейшего подтверждения. В качестве кандидатов часто предлагаются перцептивные убеждения - "Мне кажется, я вижу чашку" не может быть ошибочным так же, как "там есть чашка". Но этот ответ смешивает несомненность с проверкой. Даже если в некоторых убеждениях нельзя сомневаться, это не означает, что они были проверены на соответствие реальности. Это означает лишь то, что сам механизм проверки их одобрил. Этот механизм может быть надежным или ненадежным; мы не можем выйти за его пределы, чтобы проверить, какой именно.
Второй урок, касающийся проверки, заключается в том, что она требует ресурсов. Каждый акт проверки требует времени: времени на сбор доказательств, времени на их обработку, времени на сравнение с проверяемым утверждением. Каждый акт проверки требует энергии: метаболических затрат на восприятие, внимание и познание. Каждый акт проверки требует пропускной способности: ограниченной пропускной способности каналов сенсорных систем и рабочей памяти.
Эти затраты могут показаться незначительными для простых утверждений, таких как "на столе стоит чашка". Одного взгляда достаточно, чтобы всё осмыслить. Но рассмотрим более сложные утверждения: "этот человек заслуживает доверия", "эта инвестиция надёжна", "эта память точна". Проверка таких утверждений - если это вообще возможно - требует длительного наблюдения, множества источников доказательств и тщательного анализа альтернативных вариантов. Затраты возрастают пропорционально сложности утверждения.
Хуже того, затраты масштабируются особенно проблематичным образом. Простые утверждения часто можно проверить с помощью простых наблюдений. Сложные утверждения требуют сложных процедур проверки - процедур, которые сами по себе включают множество шагов, каждый из которых может оказаться неудачным или ввести в заблуждение. Проверка сложных утверждений не просто дороже, чем проверка простых; она непропорционально дороже.
Рассмотрим проверку утверждения "экономика улучшится в следующем году". Проверить это заранее невозможно; нужно дождаться следующего года. Для проверки задним числом необходимо определить, что значит "улучшится", собрать экономические данные, сравнить данные за разные периоды времени и оценить, подтверждает ли сравнение утверждение об улучшении. Каждый шаг включает в себя выбор, влияющий на результат. Различные определения, различные источники данных, различные методы сравнения могут привести к различным выводам. Полная проверка - проверка , которая однозначно решает вопрос, - может быть недостижима даже в принципе.
Третий урок, касающийся проверки, заключается в том, что ресурсы, затраченные на неё, недоступны для других целей. Время, потраченное на проверку утверждения, - это время, не затраченное на его реализацию. Энергия, затраченная на сбор доказательств, - это энергия, недоступная для использования открывающихся возможностей. Внимание, сосредоточенное на проверке, отвлекается от всего остального. Проверка сопряжена с альтернативными издержками, и эти издержки могут быть существенными.
В условиях конкуренции альтернативные издержки могут иметь решающее значение. Организм, который слишком долго проверяет, не является ли тень хищником, становится добычей хищника. Агент, который настаивает на проверке каждого предположения перед действием, теряет возможности в пользу агентов, которые действуют, основываясь на разумной степени доверия. Существует оптимальное количество проверок, и это не "максимально возможное количество". Это "достаточное количество, чтобы откалибровать степень доверия в соответствии с поставленными задачами".
Оптимальное количество проверок варьируется в зависимости от обстоятельств. В стабильных условиях, где одни и те же ситуации повторяются предсказуемо, проверка прошлых данных может уменьшить необходимость в проверке текущих данных - можно полагаться на то, что было изучено ранее. В новых условиях может потребоваться больше проверок. Когда ставки высоки, дополнительная проверка может быть оправдана, несмотря на её стоимость. В условиях сильного временного давления даже ценная проверка может оказаться невозможной.
Четвертый урок о верификации заключается в том, что она требует инфраструктуры. Для проверки утверждений о мире необходимы датчики для сбора информации, процессоры для ее анализа, память для хранения промежуточных результатов и механизмы сравнения для оценки совпадений. Сама по себе эта инфраструктура дорогостояща в создании и поддержании. Биологические организмы развили сложные сенсорные и когнитивные системы; искусственные системы необходимо проектировать и производить. Ни один из этих процессов не является бесплатным.
Кроме того, инфраструктура верификации ограничена. У вас есть лишь ограниченное количество сенсорных рецепторов, ограниченная вычислительная мощность, ограниченный объем рабочей памяти. Эти ограничения определяют, что можно проверить и как быстро. Даже при неограниченном времени и мотивации ваши возможности верификации имеют предел.
Теперь мы можем увидеть проблему верификации во всей ее полноте. Верификация (1) всегда предполагает непроверенные фоновые предположения, (2) требует времени, энергии и внимания, (3) конкурирует с другими способами использования этих ресурсов и (4) ограничена возможностями инфраструктуры верификации. Для любой конечной системы верификация является дефицитным ресурсом. Вопрос не в том, следует ли экономить на верификации - все конечные системы должны экономить - а в том, как экономить разумно.
В следующей главе показано, почему эта экономия становится все более серьезной по мере усложнения систем. Проблема верификации не статична; она обостряется по мере расширения пространства утверждений, которые могут нуждаться в проверке. А для сложных систем это пространство расширяется взрывным образом.
;
ГЛАВА 3: ВЗРЫВ СЛОЖНОСТИ
Представьте себе простой организм - например, бактерию, - ориентирующуюся в окружающей среде. Ее мир - это химический суп, и ее задача - двигаться к питательным веществам и удаляться от токсинов. Вопросы, имеющие отношение к этой задаче, ограничены: выше ли концентрация питательного вещества А здесь, чем мгновение назад? Увеличивается или уменьшается концентрация токсина В? Сенсорный аппарат бактерии может ответить на эти вопросы напрямую через химические рецепторы. Для этой простой системы пропускная способность системы проверки примерно соответствует пространству соответствующих вопросов.
Теперь рассмотрим более сложный организм - скажем, мышь. Мышь должна ориентироваться в пространственной среде, распознавать объекты, отслеживать других существ, запоминать места, где находятся пища и опасность, предвидеть будущие события. Вопросов, имеющих отношение к выживанию мыши, гораздо больше, чем вопросов, имеющих отношение к выживанию бактерий. Где находится пища? Где находится хищник? Безопасно ли это место? Это существо - друг или враг? Куда ведет домой? Что здесь происходило раньше? Каждый из этих вопросов разветвляется на множество подвопросов, и ответы на них взаимодействуют сложным образом.
Разница между бактерией и мышью иллюстрирует общий принцип: по мере усложнения систем пространство утверждений, которые они должны рассматривать, расширяется не линейно, а комбинаторно. Это взрыв сложности, и понимание его имеет решающее значение для понимания того, почему сложные системы должны полагаться на достоверность.
Что движет комбинаторным разложением? Рассмотрим три фактора: концепции, взаимосвязи и время.
Во-первых, понятия. Система с n понятиями может формировать утверждения, включающие любое из этих понятий. Число возможных простых утверждений (приписывающих объекту свойство) линейно возрастает с n. Но многие важные утверждения включают отношения между понятиями: "кот на коврике", "ключ открывает дверь", "Джон любит Мэри". Число возможных бинарных отношений растет пропорционально квадрату n. Тройные отношения (А дал В С) растут пропорционально кубу. Отношения более высокого порядка - а человеческое мышление, безусловно, включает их - растут еще быстрее.
Во-вторых, отношения между утверждениями. Сложное мышление включает в себя не только отдельные утверждения , но и структуры, построенные на их основе: условные утверждения (если А, то В), дизъюнкции (А или В), конъюнкции (А и В), отрицания ( не А). При наличии n базовых утверждений количество возможных составных утверждений экспоненциально возрастает с допустимой глубиной вложенности. Система, способная рассуждать о принципе "если не А, то (В и С)", может представлять экспоненциально больше возможностей, чем система, ограниченная простыми утверждениями.
В-третьих, время. Система, рассматривающая только настоящий момент, сталкивается с управляемым набором утверждений о текущих состояниях. Система, рассуждающая о будущем, должна рассматривать возможные последовательности событий. Если на каждом временном шаге существует k возможных событий, и система рассматривает n временных шагов вперед, то количество возможных последовательностей равно k^n - экспоненциально зависящему от глубины планирования. Шахматист, просчитывающий пять ходов вперед, сталкивается с гораздо большим количеством возможностей, чем тот, кто просчитывает три хода вперед, даже несмотря на то, что разница в глубине составляет всего два.
Взаимодействие этих факторов приводит к поистине взрывному росту сложности . Система, обладающая множеством концепций, способная формировать сложные взаимосвязи и рассуждать в течение длительных временных горизонтов, сталкивается с пространством утверждений, которое растет быстрее любой полиномиальной функции от ее основных параметров. Это математическое проявление истинной сложности.
Теперь рассмотрим, что происходит с проверкой в этом контексте. Пропускная способность проверки - скорость, с которой утверждения могут быть проверены на соответствие доказательствам, - ограничена пропускной способностью сенсорных систем, скоростью обработки и доступным временем. Эти величины растут в лучшем случае линейно с выделенными на них ресурсами. Можно добавить больше сенсоров, более быстрые процессоры, больше времени. Каждое добавление обеспечивает линейное увеличение пропускной способности проверки.
Однако пространство утверждений растет комбинаторно. Это несоответствие имеет решающее значение. Независимо от того, сколько возможностей для проверки вы добавите, если пространство утверждений растет комбинаторно, а возможности для проверки растут линейно, то отношение проверенных утверждений к непроверенным приближается к нулю по мере увеличения сложности. Сложные системы неизбежно имеют охват проверки - долю релевантных утверждений, которые они могут фактически проверить , - который пренебрежимо мал.
Давайте нагляднее рассмотрим пример. Предположим, вы можете проверять одно утверждение в секунду. За день вы можете проверить 86 400 утверждений. За год - около 31 миллиона. За всю жизнь - возможно, 2-3 миллиарда утверждений, что является существенным числом. Но теперь представьте себе пространство утверждений взрослого человека, способного к сложным концепциям, комплексному рассуждению и длительному планированию. Количество утверждений, которые могут иметь отношение к вашим жизненным решениям - утверждения о людях, местах, возможностях, истории, будущем, абстрактных отношениях - вероятно, превышает количество атомов в видимой Вселенной. Ваша способность к проверке за всю жизнь не сможет существенно повлиять на это.
Это не просто спор о больших числах. Он имеет качественное следствие. Когда охват проверки ничтожно мал, система не может полагаться на проверку как на основной способ работы. Ей необходим другой способ - тот , который позволяет принимать утверждения без проверки. Этот другой способ - доверие.
Эволюционная теория доверия (Кригер, 2022) формализует эту взаимосвязь. Покрытие проверки можно аппроксимировать как отношение пропускной способности проверки (скорости проверки) к доступному времени, деленное на размер пространства утверждений. По мере усложнения систем пространство утверждений растет комбинаторно, в то время как пропускная способность проверки растет максимум линейно. Отношение стремится к нулю. Это не случайный факт биологической эволюции или современных технологий. Это математическая необходимость.
Некоторые могут возразить, что этот анализ преувеличивает проблему. Безусловно, сложным системам не нужно рассматривать все возможные утверждения - только релевантные. А интеллектуальные системы могут сосредоточиться на наиболее важных утверждениях, проверяя их выборочно, а не исчерпывающе.
Это возражение указывает на важную истину, но не позволяет избежать взрыва сложности. Да, сложные системы могут сосредоточить свои ресурсы на проверке наиболее важных утверждений. Но определение того, какие утверждения являются "наиболее важными", само по себе является суждением, которое необходимо вынести. На каком основании? Если основанием является проверка, мы имеем дело с регрессом: необходимо проверить, какие утверждения следует проверять. Если основанием является что-то иное, помимо проверки - интуиция, эвристика, априорные убеждения, - тогда мы уже признали, что доверие играет фундаментальную роль. Система использует непроверенные суждения о важности, чтобы направлять свою проверенную проверку конкретных утверждений .
Более того, даже "релевантные" утверждения могут быть чрезвычайно многочисленными для сложных систем. Что имеет значение при принятии решения о том, доверять ли кому-то? Его прошлое поведение, его мотивы, его отношения с вами, его отношения с другими вашими знакомыми, его репутация, контекст текущего взаимодействия, альтернативы, доступные вам обоим - и этот список едва затрагивает поверхность. Каждый фактор разлагается на подфакторы. Пространство релевантных утверждений, хотя и меньше, чем общее пространство утверждений, остается комбинаторно большим.
Взрывной рост сложности - это не проблема, которую нужно решить, а ограничение, которое нужно преодолеть. Сложные системы не могут избежать его; они могут лишь разрабатывать стратегии для работы в его рамках. Фундаментальная стратегия - это доверие: принятие утверждений, основанных на чем-то ином, чем прямая проверка. В следующей главе рассматривается, как доверие возникает как структурная необходимость для любой системы, достаточно сложной, чтобы столкнуться с проблемой проверки.
ГЛАВА 4: РОЖДЕНИЕ КРЕДЕНСА
Что происходит, когда проверка не удаётся - не время от времени, а систематически, не как исключение, а как правило? Система всё равно должна действовать. Организм всё равно должен ориентироваться в окружающей среде, находить пищу, избегать хищников, размножаться. Разум всё равно должен принимать решения, строить планы, координировать свои действия с другими. Действие не может ждать проверки, которая никогда не произойдёт.
Это рождение доверия: момент, когда система принимает решения не потому, что они были проверены, а потому, что это необходимо, а проверка невозможна. Доверие - это не провал проверки, а реакция на невозможность достаточной проверки. Именно так поступают сложные системы, когда им приходится действовать в мире, который они не могут полностью проверить.
Представьте себе газель на африканской саванне. Движение в высокой траве привлекает её внимание. Хищник ли это? Безобидное животное? Игра ветра? Газель не может это подтвердить. Для подтверждения потребовалось бы приблизиться, исследовать, собрать больше доказательств - а если это хищник, то подтверждение приходит слишком поздно. Газель должна принять решение: либо воспринять движение как опасное и убежать, либо воспринять его как безобидное и продолжить пастись. Это решение, принятое без подтверждения, является доверием.
Газель, которая всегда убегает, тратит энергию на ложные тревоги. Газель, которая никогда не убегает, становится добычей. Естественный отбор устанавливает порог доверия: сколько доказательств достаточно, чтобы оправдать побег? Ответ не "достаточно доказательств для проверки", потому что проверка невозможна в отведенное время. Ответ - "достаточно доказательств, чтобы оправдать приверженность, учитывая издержки и выгоды от ошибки в каждом направлении".
Этот пример иллюстрирует несколько особенностей доверия как когнитивной стратегии. Во-первых, доверие формируется обстоятельствами, а не выбирается из альтернатив. Газель не выбирает между проверкой и доверием; она не может проверить, поэтому должна доверять. Во-вторых, доверие калибруется последствиями, а не только доказательствами. Порог принятия решения зависит от того, что произойдет, если вы ошибетесь. В-третьих, доверие может быть лучше или хуже откалибровано. Газель, которая убегает при каждой тени, плохо откалибрована; так же плохо откалибрована и та, которая игнорирует очевидные угрозы.
Человеческая система доверия более сложна, но структурно схожа. Когда вы доверяете другу, вы делаете предположения о его характере, намерениях и надежности, не имея возможности проверить их напрямую. Когда вы принимаете научное открытие, вы делаете предположения о методологии, данных и интерпретации, не повторяя эксперименты самостоятельно. Когда вы верите своим воспоминаниям о вчерашнем разговоре, вы делаете предположения о том, что было сказано, без возможности проверить это на основе независимых данных.
В каждом случае необходимы обязательства, а проверка невозможна или нецелесообразна. Вы не можете проверить сокровенные черты характера своего друга; вы можете лишь наблюдать за его поведением и делать выводы. Вы не можете повторить каждый научный эксперимент; вы можете лишь оценить экспертность и послужной список. Вы не можете проверить воспоминания на соответствие реальности; вы можете лишь проверить их внутреннюю согласованность и целостность с другими воспоминаниями.
Эволюционная теория доверия (Кригер, 2022) определяет это как универсальную особенность сложных систем. Как указано в этой работе, "для любой системы, где размер пространства утверждений значительно превышает пропускную способность проверки, умноженную на доступное время, существуют различия, которые имеют отношение к адаптивному функционированию системы и не могут быть проверены этой системой в момент принятия решения". Это утверждение не относится конкретно к психологии человека; это утверждение относится к структуре самой сложности.
В этом понимании доверие - это не вера в противоположность знанию. Это фундаментальная познавательная операция, которая делает возможными как веру, так и знание. Без способности принимать непроверенные утверждения система не смогла бы формировать гипотезы для проверки, не смогла бы накапливать доказательства для выводов, не смогла бы функционировать в мире достаточно долго, чтобы что-либо проверить. Доверие - это фундамент; проверка - это случайные достижения, построенные на нём.
Это переворачивает традиционную эпистемологическую иерархию. Философия часто рассматривала знание как норму, а веру - как недостаточную замену: "то, на чём вы соглашаетесь". Когда знания недоступны. Но анализ сложности предполагает обратное: вера (уверенность) является нормой, режимом работы по умолчанию для любой сложной системы. Знание - подтвержденная вера - это редкое достижение, возможное только в ограниченных областях, где можно сосредоточить ресурсы для проверки.
Подумайте о бесчисленном множестве утверждений, на которые вы полагаетесь в повседневной жизни. Вы верите, что пол выдержит ваш вес, что еда, которую вы едите, не отравлена, что окружающие вас люди реальны, а не являются сложными симуляциями, что законы физики будут продолжать действовать так же, как и раньше. Ни одно из этих убеждений не подтверждено в сколько-нибудь значимом смысле; все они - это догмы , без которых вы не смогли бы функционировать. Ваши "знания" конкретных фактов - год вашего рождения, название вашего города, содержание вчерашних новостей - плавают в этом море неподтвержденных догм.
Что делает доверие рациональным, а не произвольным? Если мы не можем проверить свои обязательства, как отличить разумное доверие от неразумного? Ответ связан с калибровкой, согласованностью и историей. Хорошо откалиброванное доверие присваивает уровни уверенности, соответствующие фактической надежности: вы должны быть более уверены в утверждениях, которые чаще оказываются верными . Согласованное доверие формирует последовательную сеть обязательств: утверждения не должны противоречить друг другу или своим последствиям. Доверие, чувствительное к истории, учится на опыте: если определенные типы доверия оказываются ненадежными, следует внести соответствующие корректировки.
Обратите внимание, что ни один из этих критериев не требует проверки отдельных утверждений. Калибровку, согласованность и чувствительность к истории работы можно оценить без проверки конкретного содержания убеждений. Система может обладать хорошо откалиброванной степенью доверия - присваивая соответствующие уровни уверенности - даже если большинство её конкретных убеждений остаются непроверенными. Именно так становится возможным рациональное убеждение в мире, где проверка является редкостью.
Таким образом, рождение доверия - это не падение из какого-то рая верификации. Это появление когнитивных способностей, которые делают возможным сложное адаптивное поведение. Каждая сложная система - биологическая или искусственная - должна решить проблему верификации. Решение - доверие: обязательство, структурированное не верификацией, а калибровкой , согласованностью и усвоенной надежностью. Это решение не является необязательным; оно архитектурно необходимо.
;
ГЛАВА 5: ПРОГНОЗИРУЮЩЕЕ РЕШЕНИЕ
Как сложные системы на самом деле реализуют доверие? Какова вычислительная архитектура, позволяющая принимать непроверенные утверждения, сохраняя при этом адекватную калибровку? Ответ, который был найден в нейробиологии и когнитивной науке за последние десятилетия, - это предсказание. Сложные мозги - это машины предсказания, постоянно генерирующие ожидания относительно того, что произойдет дальше, и обновляющие эти ожидания, когда реальность их удивляет.
Эта предсказательная архитектура - механизм доверия. Когда вы предсказываете, что чашка окажется там, где вы за ней потянетесь, вы подтверждаете своё утверждение, не проверяя его заранее. Когда вы предсказываете, что друг будет вести себя в соответствии со своим характером, вы подтверждаете свои утверждения о его психологии. Когда вы предсказываете, что за прочитанным вами словом последует слово, имеющее грамматический смысл, вы подтверждаете свои утверждения о языке. Каждое предсказание - это акт доверия - подтверждение до проверки.
Мозг, обладающий способностью предсказывать будущее, не ждет сенсорных данных, чтобы сформировать картину мира. Вместо этого он начинает с модели - набора ожиданий о том, каким является мир, - а затем использует сенсорные данные для уточнения и корректировки этой модели. То, что мы называем "восприятием", в значительной степени является наилучшим предсказанием мозга о причинах получаемой сенсорной информации. То, что мы называем "действием", - это попытка мозга воплотить свои предсказания в жизнь.
Данная архитектура элегантно решает проблему верификации. Чистая система верификации должна была бы проверять каждое утверждение перед принятием решения - что невозможно при ограниченных ресурсах. Система прогнозирования сначала подтверждает результат, а затем проверяет его, сопоставляя прогнозы с результатами и корректируя их при расхождении. Верификация, если таковая имеется, осуществляется посредством ошибок прогнозирования: несоответствий между ожидаемым и фактическим опытом, которые сигнализируют о необходимости пересмотра модели.
Рассмотрим зрительное восприятие. Наивные теории рассматривают зрение как процесс построения изображения из сенсорных данных: свет попадает на сетчатку, обнаруживаются узоры, распознаются объекты. Но этот восходящий процесс сам по себе слишком медленный и подверженный влиянию шума, чтобы объяснить скорость и точность зрительного восприятия. Вместо этого мозг предсказывает, что он ожидает увидеть, основываясь на контексте, предыдущем опыте и текущих целях. Визуальная обработка затем сводится к проверке этих предсказаний на соответствие поступающим сигналам - уделяя внимание ошибкам предсказания, игнорируя при этом ожидаемый входной сигнал.
Это объясняет, почему вы можете читать текст с чем угодно. сообщение vwls : ваш мозг предсказывает, какие слова должны появиться, исходя из контекста, и проверяет, соответствуют ли доступные буквы этим предсказаниям. Это объясняет, почему вы можете не заметить опечатку в знакомом тексте: предсказание преобладает над сенсорными данными. Это объясняет оптические иллюзии: когда предсказание и ощущения вступают в конфликт, предсказание иногда побеждает.
Предсказательная архитектура выходит далеко за рамки восприятия. Управление движениями основано на прогнозах последствий движений. Социальное познание основано на прогнозах поведения и психического состояния других людей. Понимание языка основано на прогнозах будущих слов и значений. Планирование основано на прогнозах результатов возможных действий. В каждой области мозг принимает решения, основывается на прогнозах - проявляет доверие - а затем использует обратную связь для калибровки.
Эволюционная теория доверия (Кригер, Б. (2022). Эволюционная теория доверия: концептуальная основа с формальными аналогиями для понимания генеративного моделирования как ресурсо-теоретического следствия сложности. Zenodo . https://doi.org/10.5281/zenodo.18379476) связывает эту предсказательную архитектуру с проблемой верификации. В статье вводится так называемый "принцип предсказательной жизнеспособности": для адаптивных систем с сенсомоторной задержкой, работающих в изменяющейся среде, внутренние состояния должны кодировать предсказательную информацию о будущих состояниях, выходящую за рамки того, что предоставляют текущие наблюдения. Проще говоря: если существует задержка между восприятием и действием, и мир меняется в течение этой задержки, чистая реакция на текущие данные всегда будет слишком запоздалой. Требуется предсказание.
Это имеет глубокие последствия. Нейронные сигналы распространяются с конечной скоростью - примерно 100 метров в секунду максимум. Для организма значительных размеров сенсорная информация о настоящем уже относится к прошлому к тому моменту, когда она достигает центров принятия решений. Животное, реагирующее только на текущие данные, всегда будет реагировать на мир, которого больше не существует. Предсказание - это не роскошь, а необходимость для любого организма, который должен координировать свое поведение во времени и пространстве.
Предсказательное решение показывает, как доверие реализуется на практике в реальных когнитивных системах. Вместо хранения проверенных фактов и их извлечения по мере необходимости, мозг поддерживает предсказательные модели, которые генерируют ожидания по требованию. Эти модели кодируют то, во что система "верит" в функциональном смысле: утверждения, которые она будет воспринимать как истинные, ожидания, которые направляют поведение, обязательства, которые структурируют взаимодействие с миром.
Важно отметить, что прогностические модели являются генеративными. Они не просто хранят закономерности из прошлого опыта ; они генерируют новые закономерности, которые никогда ранее не встречались. Это источник воображения, творчества и формирования гипотез, но также и ошибок, галлюцинаций и ложных убеждений. Генеративная система, способная создавать новые прогнозы, выходящие за рамки обучающих данных, иногда будет выдавать ложные прогнозы. Это не ошибка; это цена генеративности.
Таким образом, прогностическое решение выявляет глубокую связь между доверием, прогнозированием и генерацией. Система, которая должна подтверждать свои данные после проверки, разрабатывает прогностические модели. Прогностические модели являются генеративными. Генеративные модели создают как полезные экстраполяции, так и случайные ошибки. Эти ошибки не являются сбоями в и без того надежной системе; это неизбежная цена системы, разработанной для гибкости, а не просто для точности.
;
ГЛАВА 6: ВЕРА ВАЖНЕЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ
В предыдущих главах утверждалось , что сложные системы должны опираться прежде всего на доверие, а не на проверку. В этой главе аргумент углубляется, показывая, что даже сама проверка - даже доказательство и рассуждение - основывается на доверии. От веры нет выхода к чистому знанию; вера распространяется на все уровни.
Рассмотрим, что требуется для доказательства . Чтобы доказать утверждение, необходимо исходить из посылок, применять правила вывода и выводить заключения. Но что обосновывает посылки? Либо они сами доказаны - что требует наличия более ранних посылок, влекущих за собой бесконечный регресс, - либо они принимаются без доказательства. Регресс должен где-то остановиться, и где бы он ни остановился, мы обнаружим утверждения, принятые на веру, а не на доказательство.
Философы по-разному называли эти точки остановки: аксиомы, первые принципы, основные убеждения, фундаментальные предположения. Названия различаются, но структура остается той же. Каждая система доказательства основывается на утверждениях, которые сами по себе не доказываются в рамках этой системы. Это не случайное ограничение, которое могли бы преодолеть более совершенные системы; это структурная особенность того, что представляет собой доказательство.
Та же закономерность наблюдается и с правилами вывода. Для корректного рассуждения необходимо следовать правилам, сохраняющим истинность от посылок к выводам. Но что обосновывает эти правила? Можно попытаться доказать, что правила сохраняют истинность, - но любое такое доказательство само по себе будет использовать правила вывода, порождая замкнутый круг. Нельзя обосновать логику с помощью логики, не предполагая того, что вы пытаетесь доказать.
Это не скептический парадокс, который нужно разрешить или обойти. Это простое наблюдение о структуре обоснования. Доказательство действует в рамках принятых предпосылок и правил. Эта структура сама по себе не доказывается ; ей доверяют. Вера предшествует доказательству в логическом порядке обоснования.
Эволюционная теория доверия выделяет несколько категорий такого фундаментального доверия. Во-первых, это доверие к самой логике: предположение, что обоснованный вывод сохраняет истину, что противоречия невозможны, что правила рассуждения отражают нечто реальное в мире. Во-вторых, это доверие к восприятию: предположение, что чувственный опыт предоставляет информацию о внешней реальности, что мир существует за пределами нашего восприятия его. В-третьих, это доверие к памяти: предположение, что текущие состояния памяти отражают прошлый опыт, что содержание памяти соответствует реальной истории.
Каждое из этих оснований доверия уязвимо для скептического оспаривания. Возможно, логика неприменима к реальности. Возможно, наши чувства систематически нас обманывают. Возможно, память - это конфабуляция. Эти скептические сценарии нельзя исключить с помощью аргументации, поскольку аргументация предполагает именно те способности, которые подвергаются сомнению. Чтобы доказать, что логика применима к реальности, необходимо использовать логику. Чтобы доказать, что восприятие надежно, необходимо полагаться на восприятие. Защита основополагающего доверия является замкнутой, то есть она вообще не является защитой. Доверие просто дано, это предварительное условие для любого рассуждения.
Некоторые философы были глубоко обеспокоены этим наблюдением. Если доказательство основывается на недоказанных предположениях, не подрывает ли это всю идею рационального исследования? Но эта обеспокоенность основана на неправильном понимании того, что такое рациональное исследование. Рациональность не требует выхода за рамки всех предположений в некую независимую от предположений уверенность. Она требует вдумчивого действия в рамках предположений, которые делают мышление возможным.
Философ Людвиг Витгенштейн выразил эту мысль с помощью понятия "опорных положений" - положений, которые должны оставаться неизменными для того, чтобы исследование могло продолжаться, подобно двери, вращающейся на петлях. Нельзя одновременно сомневаться во всем и рассуждать о чем угодно. Некоторые положения должны оставаться неизменными, в то время как другие должны исследоваться. Но то, какие положения являются опорными, а какие исследуются, может меняться со временем. То, что было основополагающим в одном исследовании, может стать предметом следующего.
теории ресурсов . С философской точки зрения мы видим, что доказательство требует недоказанных предположений. С точки зрения теории сложности мы видим, что верификация требует непроверенных обязательств. Выводы взаимно усиливают друг друга: невозможно достичь состояния чистого знания, свободного от всякой веры. Вера является первостепенной - логически, структурно и эволюционно.
Это имеет последствия для нашего понимания рациональности. Традиционный идеал - рассуждающий, принимающий только то, что можно доказать, и воздерживающийся от суждений обо всем остальном - не просто непрактичен, но и непоследователен. Такой рассуждающий не смог бы ничего доказать, поскольку доказательство требует исходных предположений. Традиционный идеал ошибочно принимает локальный метод (доказывать утверждения относительно принятых посылок) за глобальную архитектуру (принимать только доказанные утверждения). Локальный метод ценен; глобальная архитектура невозможна.
Лучшим идеалом является вдумчивый верующий: тот, кто понимает неизбежность доверия, кто соизмеряет доверие с доказательствами и последствиями, кто остается открытым для пересмотра своих убеждений, когда они оказываются ненадежными, кто различает то, что можно проверить, и то, чему просто нужно доверять. Это не более низкий стандарт, чем традиционный идеал; это более точное описание того, что на самом деле подразумевает хорошее рассуждение .
Мы все уже верующие. Вопрос не в том, верить ли, а в том, как верить правильно. А для того, чтобы верить правильно, необходимо понимать структуру веры , включая её глубочайшую особенность: вера предшествует доказательству и делает доказательство возможным.
ГЛАВА 7: АРХИТЕКТУРА ПАМЯТИ
Если доверие - это основа сложного познания, то память - это его архив. Когда мы доверяем тому, что события вчерашнего дня произошли так, как мы их помним, когда мы полагаемся на усвоенные факты и отработанные навыки, когда мы узнаём знакомые лица и места - мы обращаемся к памяти. Но что же это за система - память? Ответ оказывается неожиданным и важным.
Наивное представление о памяти носит архивный характер: переживания записываются, хранятся и впоследствии извлекаются, подобно файлам в картотеке или видеозаписям на жестком диске. Согласно этой точке зрения, искажение памяти - это своего рода порча: исходная запись ухудшается со временем, из-за помех или дефектов. Более качественная память должна быть более точной, подобно тому как более качественный архив сохраняет свое содержимое более точно.
Однако десятилетия исследований опровергли это наивное представление. Память не архивируется, а реконструируется. Когда вы вспоминаете событие, вы не воспроизводите запись. Вместо этого вы реконструируете событие из фрагментов, закономерностей и схем, заполняя пробелы правдоподобными деталями, подстраивая реконструкцию под текущий контекст и цель. "Воспоминания", которые вы испытываете, генерируются в момент извлечения информации, а не хранятся заранее.
Этот реконструктивный характер объясняет характерные ошибки памяти. Мы неправильно помним детали, путаем похожие события, сжимаем время, вырываем события из их первоначального контекста, включаем информацию, полученную после события, и иногда "вспоминаем" события, которых никогда не было. Это не сбои в работе системы записи; это естественные последствия системы реконструкции.
Ключевое открытие современной науки о памяти заключается в том, что память должна быть реконструктивной. Дело не в том, что эволюция не смогла создать точную архивную память и вместо этого создала реконструктивную. Дело в том, что точная архивная память невозможна, учитывая ограничения, с которыми сталкиваются системы памяти. Реконструкция - это не недостаток; это единственная жизнеспособная архитектура.
Почему память должна быть реконструктивной? В работе Кригера (2025). "Вневременность пространства ментальной памяти: структурная гипотеза, основанная на ограничениях ресурсов, циклическом замыкании и реконструктивном извлечении информации" (Zenodo , https://doi.org/10.5281/zenodo.18381912) выделены три условия, которые в совокупности обусловливают необходимость реконструктивной архитектуры: ограничения ресурсов, циклическое замыкание и разрыв в проверке, который мы уже обсуждали.
Рассмотрим сначала ограничения ресурсов. Архивная система, хранящая полные записи опыта, столкнется с огромными затратами на хранение. Каждый момент сознательного опыта включает в себя обработку огромного количества сенсорной информации, эмоциональную окраску, контекстную структуру и ассоциативные связи. Для точного хранения всего этого потребуется емкость хранилища, линейно возрастающая с опытом, что в конечном итоге перегрузит любую систему с ограниченными ресурсами.
Реконструктивная система позволяет избежать этих затрат, храня не полные записи, а шаблоны, схемы и силу ассоциаций. Из этих сжатых представлений можно по запросу восстанавливать конкретные воспоминания. Реконструкция никогда не бывает идеальной, но она достаточно хороша для большинства целей, при этом потребляя гораздо меньше памяти. Это классический инженерный компромисс: смириться с некоторой потерей точности в обмен на существенное снижение требований к ресурсам.
Далее рассмотрим циклическое замыкание - наблюдение, что воспоминания не существуют изолированно, а образуют взаимосвязанные сети ассоциаций. Воспоминание А вызывает воспоминание В, которое вызывает В, которое может привести обратно к А. Эта циклическая структура создает проблему для архивных систем, которые полагаются на фиксированные адреса или временные метки. Как индексировать воспоминание, к которому можно получить доступ по нескольким ассоциативным путям? Как поддерживать временной порядок в сети межвременных ассоциаций?
Реконструктивная система естественным образом обрабатывает циклическое замыкание. Вместо фиксированных мест хранения, воспоминания существуют в виде паттернов активации в ассоциативных сетях. Одни и те же базовые паттерны могут активироваться по разным путям, что приводит к реконструкциям, которые различаются в зависимости от пути доступа. Это объясняет, почему одно и то же событие может запоминаться по-разному в зависимости от того, что послужило поводом для его воспроизведения.
Наконец, рассмотрим проблему проверки. Когда вы восстанавливаете воспоминание, вы не можете проверить, соответствует ли восстановленное содержание исходному опыту. Нет независимой записи, с которой можно было бы сравнить данные. Вам остается лишь поверить, что реконструкция отражает что-то реальное из вашего прошлого - акт доверия, ничем не отличающийся от доверия к предсказанию о будущем.
Возможно, это наиболее глубокое следствие реконструктивной памяти. Извлечение воспоминаний - это не операция проверки, а операция генерации. Когнитивная архитектура, порождающая воспоминания, - это та же самая архитектура, которая порождает предсказания и фантазии - генеративная модель, создающая правдоподобное содержание на основе усвоенных паттернов. Воспоминания, предсказания и фантазии - все это результаты одного и того же генеративного процесса, различающиеся прежде всего рамками, в которых они помечены (прошлое, будущее, гипотетическое).
Нейробиология подтверждает это единство. Области мозга, участвующие в запоминании, в значительной степени совпадают с областями, участвующими в представлении будущих событий и моделировании гипотетических сценариев. Память, воображение и проекция имеют общие нейронные субстраты, поскольку они имеют общую когнитивную архитектуру: все это реконструктивные процессы, которые генерируют содержание из сохраненных паттернов.
Таким образом, реконструктивная архитектура памяти - это не курьез человеческой психологии, а структурное следствие ограничений, с которыми сталкивается любая сложная система памяти. Те же самые ограничения - ограниченность ресурсов, ассоциативная структура, невозможность проверки - подтолкнули бы любую достаточно сложную систему к реконструктивной памяти, независимо от того, эволюционировала ли эта система естественным путем или была создана искусственно.
;
ГЛАВА 8: ВРЕМЯ КАК СОДЕРЖАНИЕ, А НЕ КАК СТРУКТУРА.
Мы, естественно, говорим о воспоминаниях как о событиях, занимающих определённые позиции во времени: это произошло раньше, вчерашний день наступил после прошлой недели, детство - это более далёкая прошлое, чем взрослая жизнь. Такая временная структура предполагает, что память организована хронологически - что время является фундаментальным измерением хранения памяти, подобно временной шкале в видеоредакторе или отметкам дат в фотоархиве.
Однако такая естественная трактовка вводит в заблуждение. Имеющиеся данные свидетельствуют о совершенно ином: время - это не структурное измерение хранения памяти , а характеристика содержания, восстанавливаемая при извлечении. Состояния памяти не занимают временные позиции по своей природе; временная упорядоченность возникает в процессе запоминания.
Это тезис об атемпоральном хранении памяти, разработанный в работе "Атемпоральность пространства ментальной памяти" (Кригер, 2025). Основная идея может быть сформулирована просто: в архитектуре хранения памяти отсутствует временная ось. Состояния памяти обладают идентичностью независимо от того, когда они были закодированы или когда были извлечены. Временная информация, если она существует, кодируется как содержание - как характеристики памяти, такие как "лето", "детство" или "до переезда ", - а не как координаты во временной структуре.
Различие между временем как структурой и временем как содержанием тонкое, но крайне важное. Рассмотрим разницу между базой данных с временными координатами (каждая запись имеет временную позицию как часть своего адреса) и базой данных, где временная информация является просто еще одним полем (каждая запись может содержать временное содержание, но ее адрес не зависит от времени). В первой архитектуре ответ на вопрос "когда это произошло" дается путем поиска позиции записи. Во второй - путем чтения содержимого из самой записи.
Похоже, что память имеет вторую архитектуру. Когда вы пытаетесь определить, когда произошло событие, вы не обращаетесь к его временным координатам напрямую. Вместо этого вы восстанавливаете временную информацию из контекстных подсказок внутри памяти: какое это было время года, на каком этапе жизни вы находились, какие другие события происходили примерно в то же время. Временная последовательность выводится косвенно, а не считывается.
Это объясняет многие загадочные особенности временной памяти. Почему летнее воспоминание из детства может казаться ближе, чем прошлый месяц? Потому что "близость" восстанавливается на основе яркости, эмоциональной значимости и доступных деталей - характеристик, которые не соответствуют хронологической дистанции. Почему мы сжимаем отдаленные события (воспринимая их как более близкие к настоящему, чем они были на самом деле) и расширяем недавние? Потому что оценка времени основана на эвристических методах, которые могут ввести в заблуждение. Почему мы иногда путаем порядок событий? Потому что порядок должен быть выведен из контекстных подсказок, а эти подсказки могут быть неоднозначными.
Научная литература подтверждает эту вневременную интерпретацию. Исследования показывают, что точность запоминания времени коррелирует с богатством контекстной информации, а не с течением времени. События с выраженным контекстом - праздники, переходные периоды , драматические происшествия - записываются во времени точнее, чем обыденные события, независимо от того, как давно они произошли. Это имеет смысл, если временное позиционирование зависит от восстанавливаемого контекста, а не от внутренних временных координат.
Модель временного контекста, ведущая теория извлечения информации из памяти, кодирует временные отношения посредством постепенно изменяющегося контекста, а не посредством явных временных меток. Элементы, закодированные близко друг к другу во времени, имеют схожий контекст; элементы, разделенные во времени, имеют расходящиеся контексты. На вопрос "Когда это произошло?" дается ответ путем оценки сходства контекста с другими воспоминаниями, время которых известно. Это временная информация как содержание, а не временное положение как структура.
А что насчет временных клеток - нейронов в гиппокампе, которые активируются через определенные интервалы во время задержек, по-видимому, кодируя временную информацию? Эти специализированные механизмы на самом деле подтверждают , а не противоречат гипотезе об отсутствии временной структуры. Если бы хранение памяти было по своей природе временным, специализированные механизмы синхронизации были бы не нужны. Их существование предполагает, что архитектура по умолчанию лишена временной структуры, требуя специализированных дополнений для задач, требующих точного временного кодирования.
Аналогия с цветовым зрением весьма поучительна. Восприятие цвета требует специализированных фоторецепторных систем; это не означает, что зрительная кора по своей природе окрашена. Аналогично, временное кодирование требует специализированных механизмов; это не означает, что хранение памяти по своей природе является временным. Цвет и время - это характеристики, которые кодируются определенными системами, а не измерения, которые пронизывают все нейронные представления.
Почему память организована именно таким образом? В работе "Эволюционный отбор в пользу вневременного хранения данных" (Кригер, 2019) утверждается, что вневременное хранение имеет существенные преимущества. Оно дешевле в плане ресурсов (отсутствуют накладные расходы на временное индексирование), быстрее в извлечении (не требуется временной поиск) и более гибко для рекомбинации (отсутствие временной привязки ограничивает генерацию новых комбинаций). Эволюция будет отдавать предпочтение этим преимуществам, отбирая вневременные архитектуры везде, где они жизнеспособны.
Философские выводы поразительны. Если время в памяти - это содержание, а не структура, то временная организация нашего автобиографического прошлого конструируется, а не даётся нам изначально. Повествование о нашей жизни - это случилось, потом то, потом другое - это результат реконструкции, а не прочтения существовавшей ранее структуры. Мы помним не во времени, а во времени.
;
ГЛАВА 9: ПОЧЕМУ ИСКАЖАЕТСЯ ПАМЯТЬ
Память искажается. Это одно из наиболее убедительных открытий в психологической науке. Мы неправильно помним разговоры, путаем похожие события, вставляем детали, которых никогда не было, забываем то, что действительно произошло, и с уверенностью сообщаем о воспоминаниях, которые, как показывает проверка, оказываются ложными. Эти искажения не являются редким исключением; они являются распространенной особенностью нормальной человеческой памяти.
Традиционная интерпретация рассматривает искажение как сбой. Предполагается, что память точно сохраняет прошлое; искажения представляют собой сбои в этом сохранении. С этой точки зрения, мы должны минимизировать искажения, где это возможно, и сожалеть о их возникновении, если это неизбежно. Лучшая память - это более точная память.
Представленная в этой книге концепция предлагает иную интерпретацию. Искажение памяти - это не ошибка, а особенность, не сбой в сохранении, а следствие архитектуры, оптимизированной для гибкости, эффективности и релевантности. Те же свойства, которые приводят к искажению, также обеспечивают преимущества, делающие реконструктивную память ценной.
Рассмотрим реконсолидацию - одно из самых поразительных открытий современной науки о памяти. Когда воспоминание извлекается, оно не просто воспроизводится и возвращается в хранилище неизмененным. Вместо этого, извлечение делает память лабильной - восприимчивой к модификации. Новая информация, присутствовавшая при извлечении, может быть включена. Эмоциональные состояния могут быть обновлены. "Восстановленное" воспоминание может отличаться от оригинала. Каждый акт воспоминания потенциально является актом пересмотра.
С точки зрения сохранения информации, реконсолидация выглядит как недостаток конструкции. Зачем системе сохранения прошлого допускать, чтобы извлечение информации изменяло сохраненные данные? Но с точки зрения гибкости, реконсолидация выглядит как преимущество. Она позволяет обновлять воспоминания новой информацией, сохранять их актуальность в текущих обстоятельствах и интегрировать с последующим обучением. Система памяти, которая никогда не обновляется, сохраняла бы прошлое за счет снижения его полезности в настоящем.
Рассмотрим случаи ошибок мониторинга источников - ситуации, когда мы помним контент, но не помним его происхождение. Мы помним, что слышали что-то, но не можем вспомнить, кто это сказал, или мы помним идею, не помня, читали ли мы её, слышали ли или сами её придумали. Такие ошибки распространены и могут привести к плагиату, ложному указанию авторства и неоправданной уверенности.
Однако хранение исходной информации обходится дорого и часто не имеет отношения к её использованию. Для большинства целей важно не то, откуда эта информация получена , а то, является ли она достоверной или полезной . Система, которая отбрасывала бы исходную информацию для экономии ресурсов, повысила бы эффективность хранения за счёт снижения точности источника. Эволюция, по-видимому, пошла на этот компромисс, кодируя исходную информацию неполно и восстанавливая её на основе контекстных подсказок при извлечении.
Рассмотрим временные искажения - телескопирование (восприятие отдаленных событий как более близких, чем они были на самом деле), краевые эффекты (группировка воспоминаний вокруг значимых переходов) и смещение (воспоминание о событиях как произошедших в другое время, чем они были на самом деле ). С точки зрения сохранения информации, это нарушения точности . Но с точки зрения релевантности, они могут быть приемлемыми последствиями системы, которая отдает приоритет осмысленной организации над хронологической точностью.
концепция вневременности пространства ментальной памяти (Кригер, 2025). Если время восстанавливается из содержания, а не считывается из структуры, то точность временной реконструкции зависит от качества временных сигналов, закодированных в каждом воспоминании. Когда сигналы богаты и различимы, временная реконструкция точна. Когда сигналы скудны или неоднозначны, временная реконструкция дает ошибки. Искажения следуют предсказуемым закономерностям, основанным на архитектуре, а не на случайном шуме, возникающем из-за сбоя системы.
Рассмотрим ложные воспоминания - яркие, уверенные воспоминания о событиях, которых никогда не было. В известных экспериментах исследователи внедряли ложные воспоминания о детских переживаниях (например, о том, как заблудились в торговом центре, о том, как пролили пунш на свадьбе), которые участники впоследствии вспоминали с подробностью и убежденностью. Как это возможно, если память должна сохранять реальный опыт?
Реконструктивная теория объясняет ложную память как естественный результат работы генеративной системы. Память не воспроизводит сохраненные записи; она генерирует правдоподобные реконструкции на основе паттернов. Если паттерны подтверждают ложное событие так же легко, как и истинное - если элементы согласованно сочетаются - ложное событие может быть "вспомнено" с той же феноменологией, что и истинное. Система не может отличить создание реконструкции того, что произошло, от создания конструкции того, чего не было.
Это не обнадеживающий вывод для тех, кто хочет, чтобы память была надежным проводником в прошлое. Но он согласуется с реальной функцией памяти. Память существует не для того, чтобы сохранять прошлое ради самого себя, а для того, чтобы направлять будущие действия. Для действий важно не то, насколько точны воспоминания, а то, насколько они полезны - поддерживают ли закодированные в них закономерности адаптивное поведение. Система, оптимизированная для полезности, а не для точности, выглядела бы точно так же, как человеческая память: реконструктивная, гибкая, подверженная предсказуемым искажениям, но удивительно эффективная в извлечении полезной информации из прошлого опыта .
Таким образом, искажение памяти - это не сбой системы сохранения, а нормальная работа системы генерации. Мы не должны ожидать от памяти точности в архивном смысле; мы должны ожидать от нее полезности в прогностическом смысле. И по этому стандарту память служит нам на удивление хорошо - со всеми ее искажениями.
ГЛАВА 10: ЭВОЛЮЦИОННАЯ ЛОГИКА
Если искажение памяти - это скорее особенность, чем ошибка, то почему эволюция создала именно эту особенность? В предыдущих главах утверждалось, что реконструктивная, вневременная архитектура памяти вытекает из ограничений ресурсов и разрыва в проверке. В этой главе более непосредственно рассматривается эволюционная логика: какие факторы отбора благоприятствуют этой архитектуре, и почему естественный отбор не должен вместо этого создавать более точную память?
Эволюционный отбор в пользу вневременного хранения памяти" (Кригер, Б. (2019). Эволюционный отбор в пользу вневременного хранения памяти: почему три сходящихся фактора благоприятствуют архитектурам, где время принадлежит извлечению, а не хранению. Zenodo . https://doi.org/10.5281/zenodo.18381880) выделены три независимых фактора, которые сходятся к вневременной, реконструктивной памяти: стоимость ресурсов, скорость извлечения и адаптивная гибкость. Каждый из этих факторов сам по себе благоприятствовал бы такой архитектуре; вместе они делают альтернативу - точную архивную память - крайне невыгодной.
затраты ресурсов . Мозг - дорогостоящий орган, потребляющий примерно двадцать процентов метаболических ресурсов, при этом составляющий всего около двух процентов массы тела. Любая архитектурная особенность, снижающая нейронные затраты при сохранении функциональности, дает селективное преимущество. Организмы с более эффективным мозгом могут направлять больше ресурсов на другие важные для выживания виды деятельности: рост, размножение, иммунную функцию, физическую работоспособность.
Временное индексирование влечет за собой издержки, которых можно избежать при использовании временного контента. Архивная система с временными метками требует инфраструктуры для генерации временных маркеров при кодировании, поддержания временных связей по мере формирования новых воспоминаний и поддержки временных запросов при извлечении. Эта инфраструктура имеет метаболические издержки. Реконструктивная система, которая хранит временную информацию в виде характеристик контента - если она вообще ее хранит - избегает этих накладных расходов. Экономия может показаться незначительной для любого отдельного воспоминания, но в совокупности на миллионах воспоминаний и миллионах поколений небольшая экономия превращается в решающее преимущество.
Рассмотрим далее скорость поиска. В средах, где задержка реакции обходится дорого - где колебание означает потерю добычи или превращение в добычу - более быстрый поиск имеет селективное преимущество. Большинство адаптивных запросов основаны на содержании : Это опасно? Это съедобно? Я сталкивался с этим раньше? Эти вопросы требуют сопоставления текущего ввода с сохраненными шаблонами, процесс, основанный на сходстве и ассоциации, а не на временном положении.
Временные запросы - Когда я в последний раз видел этого хищника? Как давно я ел? - обычно являются второстепенными и возникают после основного поиска информации на основе содержимого. Если временная информация закодирована как характеристики содержимого, она передается вместе с извлеченной информацией без дополнительных затрат. Если для получения временной информации требуется отдельный поиск во временном индексе, поиск замедляется. В условиях конкуренции эта задержка может быть фатальной.
Рассмотрим адаптивную гибкость в третьем аспекте . Изменчивая среда поощряет перекомбинацию прошлого опыта для генерации новых реакций. Организм, способный воспроизводить прошлый опыт только дословно, ограничен ситуациями, с которыми он уже сталкивался. Организм, способный комбинировать элементы прошлого опыта - брать реакцию, усвоенную в одном контексте, и адаптировать ее к другому, - гораздо лучше справляется с новизной.
Временная привязка ограничивает рекомбинацию. Если воспоминания хранятся с внутренними временными координатами, объединение элементов из разных времен создает временную несогласованность - своего рода внутреннее противоречие. Вневременное хранение допускает свободную рекомбинацию. Временная информация, хранящаяся в виде контента, может быть сохранена, изменена или отброшена по мере необходимости рекомбинации. Система может генерировать сценарии, которые никогда не происходили, прогнозы будущего, которые никогда ранее не встречались, решения проблем, с которыми никогда ранее не сталкивались.
Эта гибкость имеет свою цену: та же способность к рекомбинации , которая обеспечивает творчество, позволяет создавать и конфабуляции. Система, которая может свободно комбинировать элементы памяти, иногда будет комбинировать их неправильно, создавая ложные воспоминания. Но в изменчивых условиях преимущества гибкости перевешивают издержки случайных ошибок . Эволюция калибрует этот компромисс не путем устранения ошибок, а путем управления их частотой и последствиями.
Сближение этих трех факторов - стоимости ресурсов, скорости извлечения информации и адаптивной гибкости - делает вневременную, реконструктивную память ожидаемым эволюционным результатом для сложных систем. Это не означает, что эволюция всегда достигает оптимальных решений; зависимость от предшествующего пути развития, ограничения развития и генетический дрейф могут препятствовать достижению оптимальных результатов. Но направление отбора ясно: все три фактора стремятся к одной и той же архитектуре.
Формальный анализ показывает, что преимущество атемпоральной архитектуры возрастает с увеличением сложности системы. Экономия ресурсов масштабируется пропорционально количеству хранимых данных в памяти. Преимущество в скорости растет логарифмически с увеличением объема памяти. Преимущество в гибкости зависит от изменчивости окружающей среды. По мере усложнения организмов - с большими объемами памяти, более разнообразной средой и более длительными горизонтами планирования - селективное преимущество атемпоральной архитектуры возрастает.
Это объясняет закономерность в природе: более сложные организмы демонстрируют более реконструктивную, но менее достоверную память. Простые организмы с ограниченным поведенческим репертуаром могут ориентироваться на архивное хранение информации. Сложные организмы с богатой поведенческой гибкостью все больше полагаются на реконструкцию. Эта закономерность не случайна; это признак селективного давления, которое усиливается с увеличением сложности.
Там, где точное кодирование времени имеет решающее значение для приспособленности, эволюция добавляет специализированные механизмы. Клетки, отвечающие за восприятие времени в гиппокампе, кодируют интервалы в периоды задержки. Системы отслеживания интервалов времени контролируют длительность выполнения конкретных задач. У птиц, запасающих пищу, есть специализированная память на информацию о том, что, где и когда находятся их запасы . Это дополнения к базовой архитектуре, а не особенности общей памяти. Их существование как специализированных систем подтверждает, что стандартная архитектура не обладает внутренней временной структурой.
Таким образом, эволюционная логика переосмысливает то, что мы считаем недостатками памяти. Временные искажения, реконсолидация, ложные воспоминания, путаница источников - это не сбои системы, которая должна была быть более точной. Это признаки системы , которую эволюция... Разработаны для эффективности, скорости и гибкости. Эволюция не создает точные архивы; она создает эффективные генераторы. А для сложных систем в изменчивой среде генерация превосходит архивирование.
;
ГЛАВА 11: ЖИЗНЬ ВНЕ ВРЕМЕНИ
Мы существуем во времени. Наши тела стареют, наш мир меняется, события разворачиваются в необратимой последовательности. Физическое время - это рамки, в которых протекает наша жизнь, среда, через которую течет причинно-следственная связь, измерение, из которого мы не можем убежать.
Однако в предыдущих главах утверждалось, что память - внутреннее пространство, в котором мы храним наше прошлое, - лишена внутренней временной структуры. Время в памяти - это содержание, а не координата; оно реконструируется при извлечении, а не хранится при кодировании. Если это верно, то мы сталкиваемся с поразительным парадоксом: мы - физические существа, встроенные во время, но наше внутреннее представление об опыте в некотором смысле существует вне времени.
Что значит жить вне времени? Конечно, не то, что мы ускользаем от физического времени - мы стареем, мы не можем вернуться в прошлое, мы неумолимо движемся к будущему. Но в ментальном пространстве памяти временная организация не дана; она достигается. "Прошлость" воспоминания - это не внутреннее свойство его состояния хранения, а интерпретация, навязываемая при извлечении. Последовательность воспоминаний - это До этого - считывается не из временных координат, а выводится из контекстных связей.
Рассмотрим феноменологию воспоминаний. Иногда далекие события кажутся близкими - летнее воспоминание из детства такое же яркое и актуальное, как вчера. Иногда недавние события кажутся далекими - прошлая неделя уже растворяется в смутном прошлом. Субъективное время памяти не совпадает с хронологическим. Эмоциональная интенсивность, личная значимость, контекстуальная уникальность - именно они определяют, насколько "близким" или "далеким" кажется воспоминание, а не его положение в календаре.
Это не поэзия и не метафора; это прямое следствие архитектуры . Если состояния памяти не имеют внутренних временных координат, то "временное расстояние" должно вычисляться на основе других характеристик - яркости, детализации, контекстуального сходства с настоящим. Эти характеристики не всегда надежно соответствуют хронологическому расстоянию. Яркое воспоминание из детства и яркое воспоминание из недавнего времени могут быть одинаково "близки" в пространстве характеристик , определяющем субъективное расстояние, даже если между ними хронологически прошло несколько десятилетий.
В работе Кригера (2025) формально развивается эта идея. Внутреннее пространство памяти описывается как сеть ассоциаций, в которой временные отношения являются одним из многих типов содержательных характеристик. Навигация в этом пространстве осуществляется по ассоциативным путям, а не по временным траекториям. Вы переходите от воспоминания к воспоминанию по сходству, по причинно-следственной связи, по эмоциональному резонансу, а не по хронологической последовательности.
Это объясняет, почему память так легко реорганизуется вокруг тем, а не времени . Спросите кого-нибудь о его опыте переживания утраты, и он вспомнит события всей своей жизни, связанные эмоциональным сходством, а не временной близостью. Спросите об опыте, пережитом в конкретном месте, и воспоминания сгруппируются по месту, а не по времени. Временная организация, которую мы навязываем, рассказывая историю своей жизни, - это достижение нарративного построения, а не прочтение уже существующей структуры.
Последствия для личной идентичности огромны. Обычно мы представляем себя как непрерывное существо во времени - того же человека, который существовал вчера, в прошлом году, в детстве. Эта непрерывность, кажется, обеспечивается памятью: я помню, что был тем ребенком, следовательно, я тот же самый человек. Но если память лишена внутренней временной структуры, то непрерывность личности не является чем-то само собой разумеющимся; она конструируется.
Каждый акт воспоминания - это акт соединения, связывания нынешнего "я" с реконструированным прошлым "я", утверждения этого прошлого как своего собственного. Это утверждение не является произвольным; оно следует закономерностям, сформированным подлинными причинно-следственными связями между прошлым и настоящим. Но это также не простое прочтение сохраненной преемственности. Нарратив о себе создается в процессе извлечения информации, а не хранится в процессе кодирования.
В этом осознании есть что-то головокружительное. Если временная организация моего прошлого конструируется, а не даётся мне, то моя автобиография - это своего рода непрерывный творческий проект, а не фиксированная запись. Прошлое, которое я помню, - это прошлое, которое я конструирую в процессе воспоминания. Возможны разные конструкции; та, в которой я живу, не единственная, соответствующая моим накопленным моделям поведения.
Но есть и нечто освобождающее. Если прошлое конструируется в процессе его восстановления, то оно не полностью определяется произошедшими событиями. Терапевтические вмешательства, изменяющие способ запоминания прошлого - не путем изменения фактов, а путем изменения его конструирования - становятся понятными. Реконсолидация - это не искажение зафиксированной записи, а обновление живой модели. Прошлое, в важном смысле, остается открытым.
Это не означает, что прошлое произвольно или ничем не ограничено. Шаблоны, хранящиеся в памяти, ограничивают то, что можно построить. Вы не можете вспомнить всё, что вам угодно; вы можете строить только из имеющихся материалов. И эти материалы отражают, пусть и несовершенно, реальный прошлый опыт. Построение ограничено реальностью, даже если оно ею не определяется.
Таким образом, мы живем в своеобразном состоянии: будучи физическими существами, встроенными в поток времени, мы несем в себе ментальное пространство, где время - не измерение, а конструкция. Мы проецируем время вовне, когда это необходимо - для планирования, для повествования, для координации действий с другими. Но внутри, в самой архитектуре памяти, мы в некотором смысле вне времени. Это не трансценденция времени в каком-либо мистическом смысле. Это структурное следствие архитектуры, оптимизированной для гибкости, а не для хронологии.
;
ГЛАВА 12: СПЕКТР ДОВЕРИЯ
Аргументы этой книги применимы не только к людям, но и к любой достаточно сложной системе. В этой главе рассматривается спектр доверия в живом мире, от простейших организмов, которые функционируют преимущественно на основе проверки, до самых сложных, которые функционируют преимущественно на основе убеждений.
На одном конце спектра находится бактерия. Такая бактерия, как Escherichia coli, ориентируется в окружающей среде с помощью хемотаксиса - перемещаясь вверх по градиентам аттрактантов и вниз по градиентам репеллентов. Ее пространство решений по сути является бинарным: увеличивается или уменьшается концентрация этого химического вещества? Ее пропускная способность для проверки, обеспечиваемая химическими рецепторами, достаточна для охвата этого небольшого пространства. Для бактерии охват проверки высок; большинство релевантных для действий утверждений можно проверить напрямую.
Бактерия по-прежнему нуждается в некотором доверии - в некоторой приверженности, выходящей за рамки простого подтверждения. Она должна верить, что химические градиенты предсказывают местоположение питательных веществ, что то, что работало мгновение назад, будет работать и сейчас. Но соотношение доверия и подтверждения невелико. Бактерия работает в рамках идеала подтверждения, который прославляет традиционная эпистемология.
Перейдём к насекомому, которое уже обладает большей сложностью. Пчела должна ориентироваться в пространстве, распознавать цветы по цвету и форме, запоминать местоположение продуктивных участков, сообщать об этом сородичам, отслеживать время суток, чтобы соответствовать доступности цветов. Пространство принятия решений значительно расширилось; возможности проверки выросли менее существенно. Пчела в большей степени полагается на доверие - на усвоенные закономерности и ожидания, которые превосходят то, что можно проверить в момент принятия решения.
У млекопитающих зависимость от достоверности информации очевидна. Рассмотрим мышь, которая ориентируется на своей территории, отслеживает источники пищи и хищников, распознает отдельных особей, помнит прошлые события и предвидит будущие. Пространство принятия решений включает в себя не только физическую среду, но и социальную, не только настоящее, но и запомненное прошлое и ожидаемое будущее. Пропускная способность системы проверки не успевает за этим процессом; мыши приходится подтверждать множество утверждений, которые она не может проверить напрямую.
Приматы, и особенно люди, представляют собой крайнюю степень когнитивных способностей, основанных на доверии. Пространство принятия решений у человека включает в себя абстрактные понятия, гипотетические сценарии, социальные отношения византийской сложности, временные горизонты, простирающиеся на годы или десятилетия. Мы рассуждаем о других людях, о справедливости, о собственных мотивах, о смысле жизни. Ничто из этого нельзя проверить напрямую. Почти все, во что мы верим о себе, других и мире, основано на доверии.
Этот спектр - от бактериальной верификации до человеческого доверия - не является лестницей прогресса от примитивного к продвинутому. Это компромисс между различными режимами работы, каждый из которых адаптирован к своей нише. Когнитивные способности бактерий, основанные на верификации, не уступают другим; они подходят для организма с простым пространством принятия решений и ограниченными ресурсами. Когнитивные способности человека , основанные на доверии, не превосходят другие; они необходимы для организма с чрезвычайно сложным пространством принятия решений.
Эволюционная теория доверия (Кригер, 2022) формализует этот спектр. Покрытие верификации - отношение проверяемых утверждений к утверждениям , имеющим отношение к действию, - уменьшается по мере увеличения сложности. Простые системы могут достигать высокого покрытия; сложные системы неизбежно имеют низкое покрытие. Переход не резкий, а постепенный, отслеживающий рост пространства решений относительно возможностей верификации.
Можно задаться вопросом: если когнитивные процессы, основанные на доверии, более рискованны (более подвержены ошибкам), чем когнитивные процессы, основанные на проверке, то почему эволюция их породила? Ответ заключается в том, что сама сложность была выгодна. Организмы, способные моделировать окружающую среду более детально, планировать на более дальние расстояния, сотрудничать в больших группах, использовать более сложные инструменты, - эти организмы превосходили более простых конкурентов. Но для достижения этих ниш требовалось принятие когнитивных процессов, основанных на доверии. Невозможно существование человеческого интеллекта без человеческой доверчивости.
Спектр достоверности проливает свет на важную природу интеллекта. Мы часто предполагаем, что более высокий уровень интеллекта означает большую точность, лучшую проверку, более надежные знания. Но данные свидетельствуют об обратном. Более высокий уровень интеллекта означает большую способность к моделированию, а моделирование означает приверженность представлениям, превосходящим проверку. Самые интеллектуальные системы не являются самыми надежными; они наиболее способны к продуктивной неопределенности.
Это меняет наше понимание когнитивных достижений. Бактерия, в некотором смысле, знает свой мир более надежно, чем мы - её убеждения лучше проверены. Но она не может делать то, что можем делать мы. Наши достижения - наука, искусство, технологии , культура - возникают именно из нашей готовности к самосовершенствованию, выходящему за рамки проверки. Мы выдвигаем гипотезы, мы представляем, мы доверяем, мы верим. Это не неудачи в достижении бактериальной уверенности; это те способности, которые делают нас людьми.
Таким образом, спектр доверия - это не иерархия от худшего к лучшему уровню познания. Это карта компромиссов, на которые шли разные организмы, выбирая между проверкой и верой, между уверенностью и способностью, между знанием и верой. Каждая позиция на этом спектре представляет собой жизнеспособное решение проблемы действий в сложном мире с ограниченными ресурсами. Мы находимся на крайнем полюсе познания, основанного на доверии, - и этот крайний полюс является одновременно нашим ограничением и нашей славой.