Предположим, что каждый из модельных нейронов отображает простое суждение. Мини-сети можно соединить между собой таким образом, чтобы выход одной сети поступал на вход другой, с целью оценить истинность сложного суждения. Например, нейронная сеть может оценивать суждение {[(X жует жвачку) и (у X раздвоенные копыта)] или [(у X есть плавники) и (у X есть чешуя)]}, суммирующее признаки, которыми должно обладать животное, чтобы оно считалось кошерным. Собственно, если сеть модельных нейронов соединить с любым видом расширяемой памяти (например, с рулоном бумаги, над которой размещены штамп и ластик), то получится машина Тьюринга, полноценный компьютер.

И все же абсолютно непрактичным было бы представлять суждения или даже составляющие их концепты в виде логических вентилей, независимо от того, из чего состоят эти логические вентили – из нейронов или из полупроводников. Проблема в том, что каждый концепт и каждое суждение в этом случае должно быть заранее встроенным в виде отдельного узла. На деле и компьютер и мозг представляют концепты в виде моделей действий, совершаемых над совокупностями единиц. Простой пример – скромный байт, который в каждом компьютере используется для репрезентации буквенноцифровых символов. Форма репрезентации буквы В – 01000010, где каждая цифра (бит) соответствует одному из крохотных кусочков кремния, выложенных в ряд. Второй и восьмой кусочек заряжены, что соответствует единицам, а остальные – не заряжены, что соответствует нулям. Построить байт можно и из модельных нейронов, при этом схема распознавания шаблона буквы В будет организована по принципу простой нейронной сети:

Несложно представить, что эта сеть – одна из составляющих частей демона. Если нижний ряд модельных нейронов присоединить к краткосрочной памяти, то верхний нейрон будет определять, содержатся ли в краткосрочной памяти экземпляры символа В. А на странице 118 изображена сеть той части демона, которая записывает в память символ В^>98.

Мы уже на пути к тому, чтобы создать из модельных нейронов условную цифровую вычислительную машину; но давайте немного отклонимся от курса и сделаем более биоморфный компьютер. Во-первых, мы можем сделать так, чтобы наши модельные нейроны следовали не классической логике, а нечеткой логике. Во многих сферах у людей нет однозначных убеждений касательно того, истинно данное суждение или ложно. Бывает так, что о предмете сложно сказать, принадлежит он к данной категории или нет, скорее можно говорить о том, что он более удачный или менее удачный пример данной категории. Возьмем категорию «овощи». Большинство людей согласятся с тем, что сельдерей – это полноценный овощ, а чеснок – не очень хороший пример.

А если верить администрации президента Рейгана, пытавшейся оправдать урезанное финансирование школьного питания, овощем можно считать даже кетчуп (хотя после обрушившейся на эту программу критики администрация была вынуждена признать, что кетчуп – не очень хороший пример). На концептуальном уровне мы воздерживаемся от однозначных заявлений о том, является ли данный предмет овощем или нет, и предпочитаем говорить, что этот предмет – более удачный или менее удачный пример овоща. На механическом уровне мы уже не утверждаем, что узел, представляющий «овощность», должен быть включен или выключен, а допускаем варьирование значения, которое может составлять от 0 (для камня) и 0,1 (для кетчупа) до 0,4 (для чеснока) и 1,0 (для сельдерея).

Мы можем также отказаться от произвольно выбранного кода, связывающего каждый концепт с бессмысленной последовательностью битов. Пусть каждый бит сам представляет какой-нибудь элемент концепта. Скажем, один будет представлять зеленый цвет, другой – наличие листьев, третий – хрусткость, и так далее. Каждый из этих узлов, представляющих свойства овощей, может быть присоединен с небольшим значением веса к самому узлу, представляющему овощ. Другие узлы, представляющие характеристики, которых у овощей нет (такие, как «магнитный» или «мобильный»), могут быть присоединены с отрицательными значениями веса. На концептуальном уровне чем больше качеств овоща есть у данного предмета, тем более удачным примером овоща является этот предмет. На механическом уровне чем больше узлов качеств овоща срабатывают, тем выше уровень активации узла, представляющего овощ.