Андрей Кананин - Нереальная реальность-3 Страница 2

Пожалуй, всё говорит за то, что машина, строго устроенная по принципу Тьюринга – это тот же автомат, состоящий из логических элементов и управляемый простыми законами. Но это явно не искусственный интеллект. Никакие модели и математические конструкции не приведут к автоматическому появлению сознания. Автомат не способен к чувствам, переживаниям, внутреннему монологу с самим собой.

Более перспективным представляется проект создания полноценной модели мозга.

Мозг – материальная структура, поэтому никаких принципиальных научных ограничений по созданию его точной копии на подходящей материальной основе, нет. Просто это невероятно трудная задача. Но она не противоречит логике естественнонаучного подхода и фундаментальным законам природы.

Насколько скорость обработки информации в мозге соотносится с возможностями компьютера?

По расчётам, для правдоподобного моделирования мозга необходим компьютер со скоростью 100 000 000 000 000 000 операций в секунду. Кстати, это примерно соответствует возможностям уже существующих самых мощных вычислительных машин. Как же тогда добиться решающего технологического прорыва?

Есть два способа решения задачи.

Во-первых, можно с помощью компьютера сымитировать работу миллиардов нейронов. Здесь всё зависит от будущей мощности суперЭВМ. Задача колоссальная по своему масштабу, но принципиально реализуемая при необходимом уровне технологий. Скорее всего, квантовый компьютер способен её решить.

Во-вторых, можно методом последовательного анализа установить местоположение каждого нейрона в мозге. Для этого мозг разрезается на пластины толщиной примерно в 150 атомов. Затем тончайшие пластины сканируются электронным микроскопом. Полученные данные анализируются с целью восстановления трёхмерных связей каждого нейрона. Таким образом можно постепенно создать полную и точную карту мозга.

Подобный эксперимент уже осуществляется на мозге мушки дрозофилы. На расшифровку данных уйдет не менее 20 лет. Понятно, что применительно к мозгу человека задача на порядок труднее, но тоже технологически решаемая тем же квантовым компьютером.

Главная проблема в том, что деятельность мозга характеризуется совсем не скоростью вычисления, всё намного сложнее. Даже наличие полной модели мозга и карты его нейронной структуры не означает решение задачи.

Мозг – активная система. Связи между нейронами всё время меняются на протяжении жизни индивидуума. Разум – очень личностный параметр. Мозг человека отбирает и хранит лишь значимую информацию. Компьютер же сохраняет все введённые данные.

Мозг совершенно не похож на большой цифровой компьютер. Структура компьютера кардинально отличается от структуры мозга. ЭВМ – это процессор, операционная система и обширный набор разных программ.

В мозге нет ничего подобного. Он содержит огромное многообразие постоянно обновляющихся связей между нейронами, это сложная структура, способная к самообучению. В мозге нет готовых правил и программ. Нейронная система познает новое самостоятельно, в том числе методом проб и ошибок. Когда принимается правильное решение, нейронные структуры укрепляются, электрические связи между ними усиливаются.

Мнение о том, что мозг работает, как компьютерное устройство, только более сложное, в корне ошибочно. Я насчитал, как минимум, семь принципиальных отличий:

1.Мозг в отличие от ЭВМ – это гибкая структура. Если вынуть из центрального процессора компьютера всего один транзистор, то перестанет работать вся машина. Удаление тысячи нейронов не окажет существенного воздействия на работу мозга. Их функции успешно восполнят оставшиеся нейроны. Есть множество примеров, когда значительно повреждённый мозг, продолжал нормально функционировать.

2.Компьютеры всегда создаются при участии внешней силы. Взаимодействие между составляющими ЭВМ частями носит исключительно информационный характер.

Человек формируется на основе самоорганизации. Именно поэтому в мозге появляются оценочные функции, ощущения и, как их следствие – сознание.

3.Мы понимаем, где рождается компьютерная «мысль». В центральном процессоре. Человек мыслит принципиально иначе, этот процесс распределён практически по всему объёму мозга, а его различные зоны работают в строгой последовательности, как будто всё время рождая переживания.

4.Компьютер плохо решает дедуктивные задачи. Он анализирует ситуацию, следуя принципу «от общего к частному». В таком раскладе все незнакомые объекты выстраиваются в иерархическом порядке.

Мозг работает принципиально по-другому. Незнакомый объект мгновенно ассоциируется с известным прообразом. Собака неизвестной породы распознается человеком именно как собака, а не как непонятное животное.

5.ЭВМ вычисляет почти со скоростью света. Мозг работает на удивление медленно. Скорость движения нервных импульсов составляет около 100 метров в секунду.

6.Компьютер – сверхмощный индивидуальный вычислитель. В отличие от него, мозг функционирует как параллельный процессор. Десятки миллиардов нейронов работают одновременно. Каждый из них производит очень незначительное вычисление, но при этом связан с тысячами других нейронов. Эффект параллельного вычисления с низкой скоростью намного выше, чем у отдельного сверхбыстрого ЭВМ.

7.Мозг однозначно не является простым цифровым устройством. Нейроны только похожи на транзисторы, но не более того. В компьютере транзисторы открываются и закрываются, что соответствует единице или нулю. Принцип функционирования нейронов аналогичен (сработал – не сработал), однако, они способны передавать не только дискретные, но и непрерывные сигналы. То есть, нейронная система – это не аналоговое устройство.

Обобщая сказанное, можно утверждать, что мозг качественно отличается от компьютера своей способностью к пониманию.

В свою очередь, понимание возникает при сравнении новой информации с имеющимся субъективным опытом. Это означает, что понимание имеет глубинный жизненный смысл, в некотором роде является способностью приспосабливаться к изменениям и адекватно реагировать на них.

Биологические существа, в том числе животные, хорошо понимают связь между внешними факторами, собственным поведением и предполагаемыми результатами своих действий. Человек интуитивно осознаёт, что такое «хорошо» и что такое «плохо», но, при необходимости, способен сделать «плохо», чтобы стало «хорошо».

Именно поэтому робота крайне сложно научить решать две задачи, которые люди выполняют без проблем.

Первая – распознавание образов.

Робот способен видеть намного лучше человека. Можно настроить его видеть инфракрасное или рентгеновское излучение. Но что толку, если у робота не получается одним взглядом разумно оценить суть происходящего.

Войдя в комнату, вы мгновенно установите, что на стуле за письменным столом сидит ваш старый друг и читает мою книгу. Вы за секунду способны здраво понять обстановку, ваш мозг умеет быстро распознавать образы.

Робот же, войдя в комнату, разложит всё изображение на множество цветных точек и начнёт их последовательную обработку, совершенно не отделяя существенное от несущественного. Даже при огромной скорости вычисления, ему понадобится определённое время, иногда часы в зависимости от сложности ситуации, чтобы в итоге сопоставить набор линий и геометрических фигур на картинке с конкретными предметами и людьми, находящимися в комнате.

Для компьютера нет принципиальной разницы между старым другом (человеком) и моей книгой (предметом), для корректных выводов ему надо обязательно просчитать кто есть кто и что есть что. В этом смысле машина удивительно глупа, поскольку тратит огромное время и ресурсы на распознавание очевидных истин.

Вторая задача – действие в соответствии со здравым смыслом.

Человек прекрасно понимает, что такое адекватность. Никто не вкладывает информацию об этом в нашу память, мы убеждаемся во многих истинах, исходя из собственного опыта и знаний.

Вы совершенно уверены в том, что неразумно тушить костёр пачками денег, если рядом стоит ведро с водой. Это отвечает здравому смыслу. Никому из людей для того, чтобы прийти к такому выводу, не нужно анализировать информацию о плотности бумаги, молекулярном составе воды, обладать экономическими знаниями о деньгах, как универсальном товаре, и иметь прочие исходные данные для долгих и нудных вычислений, которые вынужден будет произвести робот, чтобы принять правильное решение о том, чем именно погасить огонь.

При этом нет ни логического обоснования, ни программного кода, запрещающего тушить костёр большим количеством плотно упакованной разрисованной бумаги с изображением цифр. Поэтому бездушная машина обязана досконально просчитать данный вариант, не взирая на абсурдность задачи.