История становится еще интереснее, когда мы вспоминаем, что в комнате есть и другие объекты. Скажем, лужа на полу. Машина вычисляет значение C2, отражающее оценку объема внимания, которое Кевин уделяет объекту 2. Лужа находится не в самой очевидной позиции. Она в тени стола, поэтому не бликует на свету. Другими словами, этот стимул не перцептивно значимый. Предположим, Кевин не направит взгляд на пол. Пока еще остается вероятность, что он заметит лужу периферическим зрением, но в первом приближении Предсказатель может обоснованно оценить значение C2 как низкое – т. е. малую вероятность того, что Кевин перешагнет через лужу по дороге к столу. Если он не обратит на нее внимания, то прямо туда и угодит.

Два упомянутых выше числа, C1 и C2, зависят друг от друга. Они взаимосвязаны. Ресурсы Кевина ограниченны, поэтому с увеличением C1 должно уменьшаться C2. Когда он обращает больше внимания на пончик, меньше внимания достается луже, и наоборот. Если его внимание приковано к пончику, то, скорее всего, по дороге к столу он наступит в лужу. Следовательно, вычисление C для каждого объекта в комнате требует более сложной модели, учитывающей конкурентные взаимосвязи между объектами.

Также машина может вычислить и C3, приблизительную оценку того, сколько внимания Кевин уделит третьему объекту – телефону. Изначально машина выдает низкое значение C3, поскольку телефон спрятан в тени в дальнем углу комнаты и Кевин на него не смотрит. Теперь телефон издает звонок, обретая перцептивную значимость. Отметив при помощи микрофона это изменение насыщенности, наш предсказательный механизм может вычислить резкое повышение C3. Внимание Кевина в этот момент, скорее всего, метнулось к телефону. Даже если его взгляд направлен не туда, при такой насыщенности стимула в данный момент значение C3 должно быть велико. Как прямое следствие этого, C1 и C2 должны в тот же миг резко снизиться. Три числа пребывают в постоянном соревновательном танце друг с другом. В момент телефонного звонка вероятность поедания пончика быстро падает до нуля. Но вот что еще важно: внимание Кевина, которое привлек зазвонивший телефон, обладает некоторой инертностью. У него будет наблюдаться тенденция оставаться направленным на телефон по крайней мере еще полсекунды после звонка и лишь затем постепенно снижаться по кривой. И это типично для человека. Внимание не сдвигается с предмета на предмет в мгновение ока. Чтобы наилучшим образом предсказать поведение, при вычислении C нужно учитывать приблизительную инертность человеческого внимания.

Нашему Предсказателю-5000 придется вычислять постоянно меняющиеся значения C1, C2 и C3 с совокупным учетом всех перечисленных сложностей. Вычисления основаны на базовых знаниях о том, как работает человеческое внимание. Машина пользуется данными о перцептивной значимости различных стимулов в окружающей среде, о ее зашумленности, о направлении взгляда Кевина, выражении его лица и временнóй динамике человеческого внимания. Вычисляя меняющиеся во времени значения C1, C2 и C3, наше устройство сможет оценивать постоянно меняющуюся вероятность совершения Кевином действий, аффордансы для которых дают пончик, лужа и телефон.

Подобное вычисление С равносильно модели. Предсказательное устройство строит описание, в котором Кевин обладает неким свойством – назовем его субстанцией C. Субстанция невидима, ее невозможно наблюдать напрямую. Она не отражает и не поглощает свет. Субстанция зарождается внутри Кевина и течет вовне. Для нее прослеживается тенденция идти по прямым линиям, исходящим из глаз, хотя иногда ее траектория не подчиняется этому правилу, двигаясь в направлениях, не связанных со зрением. Эта субстанция взаимодействует с определенными предметами в среде. Она может разделяться по разным объектам, но только в конкурентном порядке, т. е. сильнее сосредоточиваясь на одном, она уменьшает свое присутствие на других. Словно вода из лейки: чем больше Кевин поливает ею один предмет, тем меньше остается на другие.

Субстанция C во многом похожа на классическую жидкость[102]. У нее есть источник. Ее объем в целом ограничен – я имею в виду, что увеличение потока в одном направлении означает его уменьшение в другом. Субстанция обладает некоторой инертностью – направление она меняет с ленцой. Она напоминает невидимую вязкую жидкость, но в то же время обладает энергией или волей – в том плане, что дает их действующему субъекту. Субстанция не побуждает Кевина действовать напрямую и не определяет конкретных его действий. Ее присутствие работает как заряжающее энергией поле, которое дает Кевину ресурсы для поведенческого выбора.

Субстанция C – конструкт, созданный нашим предсказательным устройством. На самом деле как таковой ее не существует. Это заменитель для обозначения настоящей, предельно сложной нейронной обработки информации, происходящей в голове Кевина. Его действиями управляют примерно 8 млрд нейронов в его мозге, а Предсказатель приписывает ему нечто намного более простое, карикатурное, напоминающее метафизическое сознание.

Субстанция C – упрощенная, модельная версия коркового внимания. Это схема внимания.

Для подобного предсказательного устройства в перспективе открываются малоприятные прикладные применения. Например, его можно устанавливать в магазинах, чтобы предсказывать поведение покупателей. Или использовать для безопасности и управления толпами, отслеживая внимание людей на десять шагов глубже, чем позволило бы простое наблюдение, кто где находится и куда смотрит. Возможно его применение в компьютерных играх, чтобы запрограммированные в игре персонажи лучше предсказывали поведение реальных игроков. Приписывание действующим субъектам невидимой метафизической силы сознания – не пафосное поэтическое преувеличение, а простой программируемый прием, полезный для предсказания поведения.

Наш Предсказатель-5000 вряд ли достигнет особых успехов. Человеческое поведение сложно предвосхитить хоть с какой-то точностью. Кевин может просто бродить по комнате, ничего не предпринимая и бормоча себе под нос, – такой поток поведения не очень-то поддается предсказанию. Реакции Кевина могут быть хаотическими или определяться неведомыми нам скрытыми факторами. Не думаю, что люди так уж преуспевают в предугадывании поведения друг друга в каждый момент времени, и не думаю, что в нем преуспеет искусственный интеллект. Но машине и необязательно быть абсолютно успешной. Если ее предсказания относительно хороши, если они точнее случайных догадок, то они все равно будут давать полезное преимущество – подобное тому, что мы, люди, получаем от своих несовершенных социальных предсказаний.

Озадачим машину разбором с еще более трудной ситуацией. Кевин может направить внимание на мысль или эмоцию точно так же, как на пончик или телефон. Если добавить в задачу абстрактные направления внимания, она становится заметно больше. Представим, что наш Предсказатель-5000 через микрофон слушает, как Кевин говорит по телефону. Задача машины – воссоздать колеблющееся внимание Кевина, направленное на темы разговора, и предсказать, что он будет говорить дальше. Задача с телефоном очевидно сложнее, чем с видео, поскольку информация, которую нужно собрать машине, и намного сильнее урезана, и намного более абстрактна. Всё должно быть передано словами, которые произносит Кевин, и его интонациями. Но в основе лежат те же принципы. Машина определяет объекты (в данном случае абстрактные мысли, которые могут привлечь внимание Кевина), моделирует субстанцию C внутри Кевина (сущность осознания, которая делится между этими объектами) и затем использует эту модель, чтобы предсказать вербальное поведение Кевина.