Как работает мозг - стр. 117
На самом деле нечеткие и четкие версии одной и той же категории могут мирно сосуществовать в одной и той же голове. Психологи Шэрон Армстронг, Генри Глейтман и Лайла Глейтман провели коварный эксперимент: они дали студентам университета стандартные тесты для нечетких категорий, но определить предложили очень четко определяемые категории – такие, как «нечетное число» и «лицо женского пола». Испытуемые с готовностью согласились с такими абсурдными утверждениями, как то, что 13 – более удачный пример нечетного числа, чем 23, и что мать – более удачный пример лица женского пола, чем комедийная актриса. Уже через несколько минут испытуемые заявляли, что число может быть либо четным, либо нечетным, а человек либо женского пола, либо мужского, без переходных вариантов.
У людей есть два режима мысли. Они могут формировать размытые стереотипы, автоматически усваивая корреляции свойств и опираясь на утверждение о том, что все явления в мире склонны делиться на группы (тот, кто лает, также должен кусаться и мочиться на пожарный гидрант). В то же время люди могут создавать системы правил – интуитивные теории, которые определяют категории с точки зрения применимых к ним правил и которые оценивают все члены категории одинаково. Во всех культурах есть системы формального родства – такие точные, что по ним можно доказывать теоремы. И в нашей собственной системе родства есть совершенно четкое определение того, что такое «бабушка»: это мать одного из родителей, и наплевать, печет она кексы или нет. Законодательство, арифметика, народные традиции, социальные условности (которые включают в себя и обряды перехода, четко отграничивающие взрослых от детей и холостяков от женатых мужчин) – все это примеры систем правил, в которые включены все люди на планете. Грамматика языка – это тоже одна из таких систем>119.
Системы правил позволяют нам подняться над банальным сходством и сделать выводы, основанные на трактовке явлений. Как пишут Хинтон, Румельхарт и Мак-Клелланд, «людям хорошо дается обобщение только что полученных знаний. Если, к примеру, вы узнаете, что шимпанзе любят лук, вы, вероятно повысите свою оценку вероятности того, что гориллы тоже любят лук. В сети, которая использует распределенные репрезентации, такого рода обобщения производятся автоматически»>120. Это смелое заявление – современный отголосок замечания Юма о том, что от тела, схожего с хлебом по цвету и консистенции, мы ожидаем аналогичной степени питательности. Тем не менее их предположение рушится в любом случае, когда речь идет о реальных знаниях человека. Конечно, любящие лук гориллы были взяты только ради примера, но интересно отметить, что авторы этого простого примера недооценивают наши способности. Даже зная немного о зоологии и совсем немного о гориллах, я уж точно