В вычислительной технике и психолингвистике используется более мощный и гибкий механизм. Каждая простая структура (соответствующая человеку, действию, суждению и т. д.) представляется в долгосрочной памяти один раз, и процессор переключает внимание от одной структуры к другой, сохраняя маршрут своих перемещений в краткосрочной памяти, чтобы связать суждение воедино. Этот динамический процессор, называемый рекурсивной сетью переходов, особенно хорошо воспроизводит понимание предложений, потому что мы слышим и читаем слова по одному, а не впитываем целое предложение целиком. И наши сложные мысли мы, по-видимому, жуем по кусочку, а не заглатываем или отрыгиваем целиком, а это означает, что наш мозг оснащен рекурсивным обрабатывателем суждений для мыслей, а не только для предложений. Психологи Майкл Джордан и Джефф Элман создали сети, в которых исходящие из узлов выхода соединения возвращаются обратно на совокупность узлов краткосрочной памяти, тем самым запуская новый цикл. Такая циклическая структура позволяет представить, как может протекать в нейронных сетях процесс обработки итеративной информации, однако и этого недостаточно, чтобы интерпретировать или строить структурированные суждения. В последнее время были предприняты попытки соединить циклическую сеть с сетью суждений и получить нечто вроде рекурсивной сети переходов, состоящей из кусочков коннектоплазмы. Эти попытки показывают, что нейронным сетям будет не по плечу наше рекурсивное мышление, если они не будут специально организованы в рекурсивный процессор^>117.

Нужно отдать должное человеческому мышлению: у него есть и еще одна когнитивная способность, которую очень сложно выжать из коннектоплазмы, а следовательно – сложно объяснить с помощью ассоциационизма. Нейронные сети с легкостью реализуют нечеткую логику, в которой все представляет собой что-то вроде чего-то в той или иной степени. Нужно признать, многие понятия из сферы здравого смысла довольно размыты и им сложно дать четкое определение. Философ Людвиг Виттгенштейн предлагал в качестве примера понятие «игра», образцы которого (паззлы, роллер-дерби, керлинг, «Подземелья и драконы», петушиные бои и т. д.) не имеют между собой ничего общего. Ранее я приводил еще два примера – «холостяк» и «овощ». Членам нечетко определяемой категории недостает одной определяющей черты; они во многих отношениях пересекаются – почти как члены одной семьи или как нити веревки, из которых ни одна не проходит по всей длине. В комиксе «Bloom County» пингвин по имени Опус, временно потерявший память, возражает, когда ему говорят, что он – птица. Птицы изящные и обтекаемые, отмечает Опус, а он – нет. Птицы умеют летать, а он – нет. Птицы умеют петь, а от его исполнения песни Yesterday слушатели давятся от хохота. Опус начинает подозревать, что на самом деле он – лось Буллвинкль. Итак, даже такие концепты, как «птица», оказываются построенными не на необходимых и достаточных условиях, а на прототипических представителях категории. Если вы найдете слово «птица» в словаре, то на картинке увидите не пингвина, а какую-нибудь маленькую птичку, например, воробья.

Эксперименты в области когнитивной психологии показали, что люди демонстрируют крайнюю узколобость в определении птиц, других животных, овощей, инструментов. У людей есть общий стереотип, который они распространяют на всех членов категории; этот стереотип они узнают быстрее, чем не соответствующие ему экземпляры, и даже заявляют, что видят стереотип, в тех случаях, когда на самом деле они видели образцы, похожие на него. Подобные ответы можно прогнозировать, подведя итог свойствам, которые у данного члена категории являются общими с другими ее членами: например, чем больше у него свойств, характерных для птицы, тем в большей степени он является птицей. Автоматический ассоциатор, получив образцы данной категории, сделает примерно то же самое, потому что он вычислит корреляции свойств. Это заставляет думать, что некоторые части человеческой памяти устроены наподобие автоассоциатора