К счастью, существует стратегия, которая в некоторых случаях может резко уменьшить масштаб этих поисков – потому что, если действительно существует путь из двадцати шагов от А до Я, значит, должно существовать промежуточное место в десяти шагах от каждой точки. И если вы начнете искать с обоих концов, они должны встретиться в промежуточной точке М посередине, и тогда с каждой стороны ваших поисков будет всего около тысячи развилок!

Это означает, что вам понадобится всего две тысячи попыток – это в несколько сот раз меньше, чем двадцатиступенчатый поиск! Подозреваю, что все используют подобный трюк – одновременно глядя вперед и назад, – причем даже не подозревают об этом.

Но подождите, это еще не все. Представьте, что у вас получится каким-то способом угадать, где может находиться промежуточное место М. Тогда вы сможете разделить каждое десятиступенчатое дерево на пару пятиступенчатых. Если это сработает, ваш окончательный поиск окажется почти в десять тысяч раз меньшим по объему, чем изначальный!

Но что, если ваша догадка окажется неверной, потому что пути от А до Я через М не существует? Тогда вы сможете сделать предположение о другой М – и даже если не добьетесь успеха в течение первых сорока девяти экспериментов, то все равно проделаете меньшую работу, чем если бы воспользовались изначальным вариантом поиска. Так что, прежде чем начинать масштабный поиск, возможно, стоит потратить время на анализ, чтобы попытаться найти несколько «островков» или «опорных пунктов». Потому что, если вы преуспеете, вам удастся заменить одну невероятно сложную задачу на несколько отдельных и значительно более простых!

В самом начале развития теории искусственного интеллекта многие исследователи пытались использовать подобные трюки для уменьшения объема очень обширных поисков, но в основном им это не удавалось. Правда, в 1997 году компьютер победил действовавшего чемпиона мира по шахматам, употребив лучшую известную тогда технологию сужения поиска в «дереве ходов» шахматной игры. И все равно ему пришлось рассматривать множество миллиардов возможных позиций. В то время как лучшие шахматисты-люди, по утверждению шахматного гроссмейстера и психолога Адриана де Гроота, рассматривают перед каждым ходом в игре всего-навсего несколько десятков вариантов[44].

В следующих главах будет показано, что самые эффективные способы решения человеком сложных задач основаны не на масштабных поисках. Вместо этого мы полагаемся на более умные способы, привлекаем обширные пласты житейских знаний, чтобы «разделять и властвовать» над проблемами, с которыми сталкиваемся. Например, чтобы обнаружить, где могут крыться самые важные «островки», мы можем попытаться найти подцели для наших целей – а можем поискать аналогии в проблемах, которые нам доводилось решать в прошлом. Мы обсудим эти методы в главе шестой.

Люди часто пытаются противопоставить «логическое» и «интуитивное» мышление, но на самом деле оно почти всегда находится на одной шкале. Например, мы зачастую используем цепочки предсказаний таким образом, что они становятся похожи на логические утверждения. Например:

Но когда срабатывает подобное «логическое мышление»? Очевидно, если все наши допущения верны, а также верны логические рассуждения, значит, все выводы тоже будут верными и мы никогда не допустим ни малейшей ошибки.

Однако получается так, что в реальной жизни допущения могут оказаться неверными, потому что «правила», которые они выражают, обычно имеют какие-то исключения. Это означает, что существует разница между жесткими методами Логики и на первый взгляд похожими на нее цепочками рассуждений, основанных на здравом смысле. Мы все знаем, что крепость материальной цепи равна крепости ее слабейшего звена. Но длинные мысленные цепочки еще более хлипкие, потому что слабеют с каждым новым звеном!

Получается, что использование Логики – это что-то вроде прогулки по острию ножа; оно предполагает, что каждый отдельный шаг должен быть правильным, в то время как мышление, основанное на здравом смысле, требует больше поддержки – после каждых нескольких шагов надо подкреплять свои рассуждения данными. И подобная хрупкость возрастает по экспоненте с удлинением цепочки, ведь каждый дополнительный шаг-предположение может дать ей новый повод сломаться. Именно поэтому когда люди представляют свои аргументы, то часто прерывают сами себя, чтобы добавить больше подтверждающих данных или аналогий, – они чувствуют, что им нужно дополнительно подкрепить каждый шаг, прежде чем перейти к следующему.

Визуализация длинных цепочек действий – это только один способ сознательного мышления, и в главе седьмой мы поговорим о многих других. Я подозреваю, что, сталкиваясь с проблемами в повседневной жизни, мы имеем склонность применять несколько разных методов, понимая, что каждый из них небезупречен. Но из-за того, что недостатки у них разные, нам удается скомбинировать эти методы таким образом, чтобы воспользоваться их сильными сторонами.

В нашей модели нужно место для репрезентации психической деятельности, которую мы обсуждали в этом разделе, – назовем этот уровень «сознательным».

Когда Джоан заметила приближающуюся машину и все-таки решила перейти дорогу, она приняла это решение так быстро, что практически не заметила, как это сделала. Но позже она задумалась о своем выборе, а чтобы размышлять на эту тему, ей нужно было иметь возможность вспомнить хотя бы часть предшествующих мыслей.

Но как разум Джоан сумел вернуться назад во времени и проанализировать, что она тогда думала? Что может позволить мозгу или машине анализировать недавнюю деятельность? С точки зрения теории «единого Я» тут вообще нет проблемы: сколько мы себя помним, мы всегда умели это делать. Мы просто вспоминаем свои предыдущие мысли – а потом их анализируем. Однако если мы присмотримся поближе, то заметим, что для этого процесса нужно множество механизмов. Мы уже увидели, как каждый уровень может наблюдать и использовать описания происходящего на низших уровнях, задействовав связи, описанные в разделе 4.3.