Центральная идея работ знаменитого Рэя Курцвейла - искусственный интеллект, который со временем будет властвовать во всех сферах жизни людей. В своей новой книге «Эволюция разума» Курцвейл раскрывает бесконечный потенциал возможностей в сфере обратного проектирования человеческого мозга.
В той же статье Тьюринг поведал о другом неожиданном открытии, касающемся неразрешимых задач. Неразрешимые задачи - это те, что хорошо описываются единственным решением (которое, как можно показать, существует), но (как тоже можно показать) не могут быть решены никакой машиной Тьюринга (то есть вообще никакой машиной). Представление о существовании таких задач в корне противоречит сформировавшейся к началу XX в. догме о том, что все проблемы, которые можно сформулировать, являются решаемыми. Тьюринг показал, что число неразрешимых задач не меньше числа разрешимых задач. В 1931 г. к такому же выводу пришел Курт Гедель, сформулировавший «теорему о неполноте». Такая странная ситуация: мы можем сформулировать задачу, можем доказать, что у нее существует единственное решение, но при этом знаем, что никогда не сможем это решение найти.
Тьюринг показал, что вычислительные машины действуют на основании очень простого механизма. Поскольку машина Тьюринга (и, следовательно, любой компьютер) может определять свою дальнейшую функцию на основе полученных ею ранее результатов, она способна принимать решения и создавать иерархические информационные структуры любой сложности.
В 1939 г. Тьюринг сконструировал электронный калькулятор Bombe, который помогал дешифровать сообщения, составленные немцами на кодирующей машине Enigma. К 1943 г. группа инженеров при участии Тьюринга закончила создание машины Colossus, которую иногда называют первым в истории компьютером. Это позволило союзникам расшифровывать сообщения, созданные более сложной версией Enigma. Машины Bombe и Colossus были сконструированы для решения единственной задачи и не могли перепрограммироваться. Но свою функцию они выполняли блестяще. Считается, что отчасти благодаря им союзники могли предвидеть тактику немцев на протяжении всей войны, а Королевские военно-воздушные силы Великобритании в Битве за Британию смогли одолеть втрое превосходящие их по численности силы Люфтваффе.
Именно на этой основе Джон фон Нейман создал компьютер современной архитектуры, отражающей третью из четырех важнейших идей теории информации. На протяжении прошедших с тех пор почти семидесяти лет основное ядро этой машины, названной «машиной фон Неймана», практически не изменилось - как в микроконтроллере в вашей стиральной машине, так и в самом крупном суперкомпьютере. В статье, опубликованной 30 июня 1945 г. и озаглавленной «Первый проект отчета о EDVAC», фон Нейман изложил основные идеи, которые с тех пор направляли развитие информатики . В машине фон Неймана присутствует центральный процессор, где выполняются арифметические и логические операции, модуль памяти, в котором хранятся программы и данные, массовая память, программный счетчик и входные/выходные каналы. Хотя статья предназначалась для внутреннего пользования в рамках выполнения проекта, для создателей компьютеров она стала Библией. Вот так иногда обычный рутинный отчет может изменить мир.
Машина Тьюринга не была предназначена для практических целей. Теоремы Тьюринга не имели отношения к эффективности решения задач, а скорее описывали спектр задач, которые теоретически могут быть решены с помощью компьютера. Напротив, цель фон Неймана заключалась в создании концепции реального компьютера. Его модель заменила однобитную систему Тьюринга многобитной (обычно кратную восьми битам) системой. Машина Тьюринга имеет последовательную ленту памяти, так что программы затрачивают очень большое время на перемещение ленты вперед и назад для записи и извлечения промежуточных результатов. Напротив, в системе фон Неймана доступ к памяти осуществляется произвольным образом, что позволяет немедленно извлекать любые нужные данные.
Одной из ключевых идей фон Неймана является концепция хранимой программы, которую он развил за десять лет до создания компьютера. Суть концепции заключается в том, что программа хранится в том же модуле памяти с произвольным доступом, что и данные (а часто даже в том же блоке памяти). Это позволяет перепрограммировать компьютер для решения разных задач и создавать самомодифицирующийся код (в случае записывающих накопителей), что обеспечивает возможность рекурсии. До того времени практически все компьютеры, включая Colossus, создавались для решения конкретных задач. Концепция хранимой программы позволила компьютеру стать поистине универсальной машиной, соответствующей представлению Тьюринга об универсальности машинных вычислений.
Еще одно важное свойство машины фон Неймана заключается в том, что в каждой инструкции содержится операционный код, определяющий арифметическую или логическую операцию и адрес операнда в памяти компьютера.
Концепция фон Неймана об архитектуре компьютера отразилась в проекте EDVAC, над которым он работал совместно с Преспером Дж. Эккертом и Джоном Моучли. Компьютер EDVAC начал функционировать только в 1951 г., когда уже существовали другие компьютеры с хранимой программой, такие как Манчестерская малая экспериментальная машина, ENIAC, EDSAC и BINAC, причем все они были созданы под влиянием статьи фон Неймана и при участии Эккерта и Моучли. Фон Нейман также был причастен к появлению некоторых из этих машин, включая последнюю версию ENIAC, где использовался принцип хранимой программы.
У компьютера с архитектурой фон Неймана имелось несколько предшественников, но ни один из них - за одним неожиданным исключением - нельзя назвать истинной машиной фон Неймана. В 1944 г. Говард Эйкен выпустил Mark I, который можно было в какой-то степени перепрограммировать, но он не использовал хранимой программы. Машина считывала инструкции с перфокарты и немедленно их выполняла. В машине также не было предусмотрено условных переходов.
В 1941 г. немецкий ученый Конрад Цузе (1910–1995) создал компьютер Z-3. Он тоже считывал программу с ленты (в данном случае закодированную на пленке) и тоже не выполнял условных переходов. Интересно, что Цузе получил финансовую поддержку от Немецкого института самолетостроения, который использовал этот компьютер для изучения флаттера крыла самолета. Однако предложение Цузе о финансировании замены реле радиолампами не было поддержано нацистским правительством, которое считало развитие компьютерной технологии «не имеющим военного значения». Это, как мне кажется, в определенной степени повлияло на исход войны.
На самом деле у фон Неймана был один гениальный предшественник, причем жил он на сто лет раньше! Английский математик и изобретатель Чарльз Бэббидж (1791–1871) в 1837 г. описал свою аналитическую машину, основанную на тех же принципах , что и компьютер фон Неймана, и использовавшую хранимую программу, нанесенную на перфокарты жаккардовых ткацких машин. Память машины с произвольным доступом содержала 1000 слов по 50 десятичных знаков в каждом (что эквивалентно примерно 21 килобайту). Каждая инструкция содержала код операции и номер операнда - точно так же, как в современных компьютерных языках. Система не использовала условных переходов и циклов, так что это была настоящая машина фон Неймана. Полностью механическая, она, по-видимому, превзошла и дизайнерские, и организаторские возможности самого Бэббиджа. Он создал части машины, но так и не запустил ее.
Точно не известно, знали ли пионеры компьютеростроения XX в., включая фон Неймана, о работах Бэббиджа .
Однако создание машины Бэббиджа положило начало развитию программирования. Английская писательница Ада Байрон (1815–1852), графиня Лавлейс, единственный законный ребенок поэта лорда Байрона, стала первым в мире программистом. Она писала программы для аналитической машины Бэббиджа и отлаживала их в уме (поскольку компьютер так никогда и не заработал). Теперь программисты называют эту практику table checking. Она перевела статью итальянского математика Луиджи Менабреа об аналитической машине, добавив от себя существенные замечания и заметив, что «аналитическая машина плетет алгебраические рисунки, как ткацкий жаккардовый станок плетет цветы и листья». Возможно, она первой упомянула о возможности создания искусственного интеллекта, но сделала вывод, что аналитическая машина «сама не способна что-либо придумать».
Идеи Бэббиджа кажутся поразительными, если учесть, в какую эпоху он жил и работал. Однако к середине XX в. эти идеи были практически забыты (и вновь открыты лишь позднее). Именно фон Нейман придумал и сформулировал ключевые принципы действия компьютера в его современном виде, и недаром машину фон Неймана продолжают считать основной моделью вычислительной машины. Однако не будем забывать, что машина фон Неймана постоянно осуществляет обмен данными между отдельными модулями и внутри этих модулей, так что она не могла быть создана без теорем Шеннона и тех методов, которые он предложил для надежной передачи и хранения цифровой информации.
Все сказанное подводит нас к четвертой важной идее, которая преодолевает выводы Ады Байрон о неспособности компьютера к творческому мышлению и позволяет найти ключевые алгоритмы, используемые мозгом, чтобы потом применить их для превращения компьютера в мозг. Алан Тьюринг сформулировал эту задачу в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованную в 1950 г., в которой содержится описание теперь широко известного теста Тьюринга, позволяющего определить близость ИИ к человеческому интеллекту.
В 1956 г. фон Нейман начал готовить серию лекций для престижных Силлимановских чтений в Йельском университете. Ученый уже был болен раком и не смог ни прочесть свои лекции, ни даже закончить рукопись, на основе которой создавались лекции. Тем не менее этот незаконченный труд является блестящим предсказанием того, что лично я воспринимаю как самый трудный и важный проект в истории человечества. Уже после смерти ученого, в 1958 г., рукопись была опубликована под названием «Компьютер и мозг». Так вышло, что последний труд одного из самых блестящих математиков прошлого столетия и одного из основоположников компьютерной технологии оказался посвящен анализу мышления. Это было первое серьезное исследование человеческого мозга с точки зрения математика и специалиста в области компьютеров. До фон Неймана компьютерные технологии и нейробиология представляли собой два отдельных острова, между которыми не существовало никакого моста.
Фон Нейман начинает повествование, описывая сходство и различие между компьютером и человеческим мозгом. Учитывая, в какую эпоху создавался этот труд, он представляется удивительно точным. Ученый отмечает, что выходной сигнал нейрона цифровой - аксон либо возбуждается, либо остается в покое. В то время было далеко не очевидно, что обработка выходного сигнала может происходить аналоговым путем. Обработка сигнала в дендритах, ведущих к нейрону, и в теле нейрона аналоговая, и фон Нейман описал эту ситуацию с помощью взвешенной суммы входных сигналов с пороговым значением.
Эта модель функционирования нейронов привела к развитию коннекционизма и к использованию данного принципа для создания как аппаратурного оформления, так и компьютерных программ. (Как я рассказывал в предыдущей главе, первая такая система, а именно программа для IBM 704, была создана Фрэнком Розенблаттом из Корнельского университета в 1957 г., сразу после того, как стала доступна рукопись лекций фон Неймана.) Теперь у нас есть более сложные модели, описывающие сочетания входных сигналов нейронов, но общая идея об аналоговой обработке сигналов с помощью изменения концентрации нейромедиаторов по-прежнему верна.
На основе концепции универсальности компьютерных вычислений фон Нейман пришел к выводу, что даже при кажущемся радикальном различии архитектуры и структурных единиц головного мозга и компьютера с помощью машины фон Неймана мы можем симулировать происходящие в головном мозге процессы. Обратный постулат, однако, не является справедливым, поскольку головной мозг не является машиной фон Неймана и не имеет хранимой программы (хотя в голове мы можем симулировать действие очень простой машины Тьюринга). Алгоритмы или методы функционирования мозга определены его структурой. Фон Нейман пришел к справедливому заключению, что нейроны могут выучивать соответствующие образы на основании входных сигналов. Однако во времена фон Неймана не было известно, что обучение также происходит путем создания и разрушения контактов между нейронами.
Фон Нейман также указал, что скорость обработки информации нейронами очень низкая - порядка сотни вычислений в секунду, однако мозг компенсирует это тем, что одновременно осуществляет обработку информации во множестве нейронов. Это еще одно очевидное, но очень важное открытие. Фон Нейман утверждал, что все 10 10 нейронов мозга (эта оценка также достаточно точна: по сегодняшним представлениям, в головном мозге содержится от 10 10 до 10 11 нейронов) обрабатывают сигналы в одно и то же время. Более того, все контакты (в среднем от 10 3 до 10 4 на каждый нейрон) обсчитываются одновременно.
Учитывая примитивный уровень развития нейробиологии того времени, оценки и описания функции нейронов, сделанные фон Нейманом, удивительно точны. Однако я не могу согласиться с одним аспектом его работы, а именно с представлением об объеме памяти мозга. Он считал, что мозг запоминает каждый сигнал на всю жизнь. Среднюю продолжительность жизни человека фон Нейман оценивал в 60 лет, что составляет примерно 2 х 10 9 секунды. Если каждый нейрон за одну секунду получает примерно 14 сигналов (что на самом деле на три порядка ниже истинной величины), а всего в головном мозге содержится 10 10 нейронов, выходит, что объем памяти мозга составляет около 10 20 бит. Как я писал выше, мы запоминаем лишь небольшую часть наших мыслей и опыта, но даже эти воспоминания хранятся не как побитовая информация низкого уровня сложности (как в видео), а скорее в виде последовательности образов более высокого порядка.
По мере того как фон Нейман описывает каждый механизм в функции головного мозга, он одновременно демонстрирует, как современный компьютер мог бы осуществить ту же самую функцию, несмотря на кажущееся различие между мозгом и компьютером. Аналоговые механизмы действия мозга можно моделировать с помощью цифровых механизмов, поскольку цифровые вычисления способны моделировать аналоговые значения с любой степенью точности (а точность передачи аналоговой информации в мозге достаточно низкая). Можно также имитировать массивный параллелизм функции мозга, учитывая значительное превосходство компьютеров по скорости серийных вычислений (со времен фон Неймана это превосходство еще более усилилось). Кроме того, мы можем осуществлять параллельную обработку сигналов в компьютерах с помощью параллельно функционирующих машин фон Неймана - именно так действуют современные суперкомпьютеры.
Учитывая способность людей быстро принимать решения при столь низкой скорости работы нейронов, фон Нейман пришел к выводу, что функции головного мозга не могут задействовать длинные последовательные алгоритмы. Когда третий бейс-мен получает мяч и решает бросить его на первую, а не на вторую базу, он принимает это решение за какую-то долю секунды - за это время каждый нейрон едва успевает осуществить несколько циклов возбуждения. Фон Нейман приходит к логичному выводу, что замечательная способность мозга связана с тем, что все 100 млрд нейронов могут обрабатывать информацию одновременно. Как я отмечал выше, зрительная кора делает сложные выводы всего за три или четыре цикла возбуждения нейронов.
Именно значительная пластичность мозга позволяет нам обучаться. Однако компьютер обладает гораздо большей пластичностью - его методы можно полностью изменить путем смены программного обеспечения. Таким образом, компьютер может имитировать мозг, а вот обратное утверждение неверно.
Когда фон Нейман сравнивал возможности массированной параллельной активности мозга с немногочисленными компьютерами того времени, казалось очевидным, что мозг отличается гораздо большей памятью и скоростью. Сегодня уже сконструирован первый суперкомпьютер, по самым консервативным оценкам, удовлетворяющий тем функциональным требованиям, которые нужны для моделирования функций человеческого головного мозга (около 10 16 операций в секунду) . (По моему мнению, компьютеры такой мощности в начале 2020-х гг. будут стоить около 1000 долларов.) Что касается объема памяти, мы продвинулись еще дальше. Труд фон Неймана появился в самом начале компьютерной эры, но ученый был уверен в том, что в какой-то момент мы сможем создавать компьютеры и компьютерные программы, способные имитировать человеческий мозг; именно поэтому он и готовил свои лекции.
Фон Нейман был глубоко убежден в ускорении прогресса и в его значительном влиянии на жизнь людей в будущем. Через год после смерти фон Неймана, в 1957 г., его коллега математик Стэн Юлам цитировал слова фон Неймана, сказавшего в начале 1950-х гг., что «любое ускорение технологического прогресса и изменения образа жизни людей создает впечатление приближения некой важнейшей сингулярности в истории человеческой расы, за пределами которой человеческая деятельность в том виде, какой мы знаем ее сегодня, больше не может продолжаться». Это первый известный случай использования слова «сингулярность» для описания технологического прогресса человечества.
Важнейшая догадка фон Неймана заключалась в обнаружении сходства между компьютером и мозгом. Заметим, что частью человеческого интеллекта является эмоциональный интеллект. Если догадка фон Неймана верна и если согласиться с моим утверждением, что небиологическая система, удовлетворительно воспроизводящая интеллект (эмоциональный и другой) живого человека, обладает сознанием (см. следующую главу), придется сделать вывод, что между компьютером (с правильным программным обеспечением) и сознательным мышлением имеется явное сходство. Итак, был ли прав фон Нейман?
Большинство современных компьютеров - полностью цифровые машины, тогда как человеческий мозг использует как цифровые, так и аналоговые методы. Однако аналоговые методы легко воспроизводятся в цифровом варианте с любой степенью точности. Американский специалист в области компьютерных технологий Карвер Мид (род. в 1934 г.) показал, что аналоговые методы мозга можно напрямую воспроизвести в кремниевом варианте, и реализовал это в виде так называемых нейроморфных чипов . Мид продемонстрировал, что данный подход может быть в тысячи раз более эффективным, чем цифровая имитация аналоговых методов. Если речь идет о кодировании избыточных алгоритмов новой коры, возможно, имеет смысл воспользоваться идеей Мида. Исследовательская группа IBM под руководством Дхармендра Модхи применяет чипы, имитирующие нейроны и их контакты, в том числе их способность образовывать новые контакты . Один из чипов, названный SyNAPSE, напрямую модулирует 256 нейронов и примерно четверть миллиона синаптических связей. Цель проекта заключается в симуляции новой коры, состоящей из 10 млрд нейронов и 100 трлн контактов (что эквивалентно человеческому мозгу), которая использует всего один киловатт энергии.
Более пятидесяти лет назад фон Нейман заметил, что процессы в головном мозге происходят чрезвычайно медленно, но отличаются массированной параллельностью. Современные цифровые схемы действуют как минимум в 10 млн раз быстрее, чем электрохимические переключатели мозга. Напротив, все 300 млн распознающих модулей коры мозга действуют одновременно, и квадрильон контактов между нейронами может активизироваться в одно и то же время. Следовательно, для создания компьютеров, которые могли бы адекватно имитировать человеческий мозг, необходимы соответствующий объем памяти и производительность вычислений. Нет нужды напрямую копировать архитектуру мозга - это очень неэффективный и негибкий метод.
Какими же должны быть соответствующие компьютеры? Многие исследовательские проекты направлены на моделирование иерархического обучения и распознавания образов, происходящих в новой коре. Я сам занимаюсь подобными исследованиями с привлечением иерархических скрытых моделей Маркова. По моим оценкам, для моделирования одного цикла распознавания в одном распознающем модуле биологической новой коры требуется около 3000 вычислений. Большинство симуляций построено на значительно меньшем числе вычислений. Если принять, что головной мозг осуществляет около 10 2 (100) циклов распознавания в секунду, получаем общее число 3 х 10 5 (300 тыс.) вычислений в секунду для одного распознающего модуля. Если же умножить это число на общее число распознающих модулей (3 х 10 8 (300 млн, по моим оценкам)), получаем 10 14 (100 трлн) вычислений в секунду. Примерно такое же значение я привожу в книге «Сингулярность уже близка». По моим прогнозам, для функциональной симуляции головного мозга требуется скорость от 10 14 до 10 16 калькуляций в секунду. По оценкам Ганса Моравека, основанным на экстраполяции данных для начальной обработки зрительных сигналов во всем головном мозге, это значение составляет 10 14 калькуляций в секунду, что совпадает с моими расчетами.
Стандартные современные машины могут работать со скоростью до 10 10 калькуляций в секунду, однако с помощью ресурсов облака их производительность можно существенно увеличить. Самый быстрый суперкомпьютер, японский компьютер «К», уже достиг скорости 10 16 калькуляций в секунду. Учитывая массированную избыточность алгоритмов новой коры, хороших результатов можно добиться с помощью нейроморфных чипов, как в технологии SvNAPSE.
Что касается требований к памяти, нам нужно около 30 бит (примерно 4 байта) для каждого контакта с одним из 300 млн распознающих модулей. Если к каждому распознающему модулю подходит в среднем восемь сигналов, получаем 32 байта на распознающий модуль. Если учесть, что вес каждого входного сигнала составляет один байт, получаем 40 байт. Добавим 32 байта для нисходящих контактов - и получим 72 байта. Замечу, что наличие восходящих и нисходящих разветвлений приводит к тому, что число сигналов намного больше восьми, даже если учесть, что многие распознающие модули пользуются общей сильно разветвленной системой связей. Например, в распознавании буквы «p» могут участвовать сотни распознающих модулей. Это означает, что тысячи распознающих модулей следующего уровня участвуют в распознавании слов и фраз, содержащих букву «p». Однако каждый модуль, ответственный за распознавание «p», не повторяет это древо связей, питающих все уровни распознавания слов и фраз с «p», у всех этих модулей древо связей общее.
Сказанное выше верно и для нисходящих сигналов: модуль, ответственный за распознавание слова apple, сообщит всей тысяче стоящих ниже модулей, ответственных за распознавание «e», что ожидается образ «e», если уже распознаны «a», «p», «p» и «l». Это древо связей не повторяется для каждого модуля, распознающего слово или фразу, который хочет информировать модули нижестоящего уровня, что ожидается образ «e». Это древо общее. По этой причине среднее оценочное значение в восемь восходящих и восемь нисходящих сигналов для каждого распознающего модуля является вполне разумным. Но даже если мы повысим это значение, это не сильно изменит конечный результат.
Итак, с учетом 3 х 10 8 (300 млн) распознающих модулей и 72 байт памяти для каждого, получаем, что общий объем памяти должен составлять около 2 х 10 10 (20 млрд) байт. А это весьма скромное значение. Такой памятью обладают обычные современные компьютеры.
Все эти расчеты мы выполнили для приблизительной оценки параметров. Учитывая, что цифровые схемы примерно в 10 млн раз быстрее сетей нейронов в биологической коре, нам не нужно воспроизводить массированный параллелизм человеческого мозга - весьма умеренного параллельного процессинга (по сравнению с триллионным параллелизмом в головном мозге) будет вполне достаточно. Таким образом, необходимые вычислительные параметры вполне достижимы. Способность нейронов головного мозга к переподключению (помним, что дендриты постоянно создают новые синапсы) тоже можно имитировать с помощью соответствующего программного обеспечения, поскольку компьютерные программы гораздо пластичнее биологических систем, которые, как мы видели, впечатляют, но имеют пределы.
Избыточность мозга, необходимая для получения инвариантных результатов, безусловно, может быть воспроизведена в компьютерном варианте. Математические принципы оптимизации подобных самоорганизующихся иерархических систем обучения вполне понятны. Организация мозга далеко не оптимальна. Но она и не должна быть оптимальной - она должна быть достаточно хорошей, чтобы обеспечить возможность создавать инструменты, компенсирующие ее собственные ограничения.
Еще одно ограничение новой коры заключается в том, что в ней нет механизма, устраняющего или хотя бы оценивающего противоречащие друг другу данные; отчасти это объясняет весьма распространенную нелогичность человеческих рассуждений. Для решения данной проблемы у нас есть весьма слабая способность, называемая критическим мышлением, но люди ею пользуются гораздо реже, чем следовало бы. В компьютерной новой коре можно предусмотреть процесс, выявляющий противоречащие данные для их последующего пересмотра.
Важно отметить, что конструирование целого отдела мозга осуществить проще, чем конструирование одного нейрона. Как уже было сказано, на более высоком уровне иерархии модели часто упрощаются (тут просматривается аналогия с компьютером). Чтобы понять, как работает транзистор, нужно в деталях понимать физику полупроводниковых материалов, а функции одного реального транзистора описываются сложными уравнениями. Цифровая схема, осуществляющая перемножение двух чисел, содержит сотни транзисторов, но для создания модели такой схемы хватит одной или двух формул. Целый компьютер, состоящий из миллиардов транзисторов, можно смоделировать с помощью набора инструкций и описания регистра на нескольких страницах текста с привлечением нескольких формул. Программы для операционных систем, компиляторов языков или ассемблеров достаточно сложны, однако моделирование частной программы (например, программы распознавания языка на основе скрытых иерархических моделей Маркова) тоже сводится к нескольким страницам формул. И нигде в подобных программах вы не встретите детального описания физических свойств полупроводников или даже компьютерной архитектуры.
Аналогичный принцип верен и для моделирования мозга. Один конкретный распознающий модуль новой коры, который детектирует определенные инвариантные зрительные образы (например, лица), осуществляет фильтрацию звуковых частот (ограничивая входной сигнал определенным диапазоном частот) или оценивает временную близость двух событий, можно описать с помощью гораздо меньшего числа специфических деталей, чем реальные физические и химические взаимодействия, контролирующие функции нейромедиаторов, ионных каналов и других элементов нейронов, участвующих в передаче нервного импульса. Хотя все эти детали необходимо тщательно предусмотреть до перехода на следующий уровень сложности, при моделировании операционных принципов головного мозга многое можно упростить.
| <<< Назад
|
Вперед >>>
|
Популярно утверждение, что человеческий мозг мощнее любого компьютера.
В настоящей заметке такая постоновка вопроса подвергается сомнению.
И предлагается рассматривать мозг с иных позиций.
Фёдор Проходский, редактор
Ваш мозг не обрабатывает информацию, не извлекает знания и не хранит воспоминания. Короче говоря, ваш мозг - не компьютер. Американский психолог Роберт Эпштейн объясняет, почему представление о мозге как о машине неэффективно ни для развития науки, ни для понимания человеческой природы.
Несмотря на все усилия, неврологи и когнитивные психологи никогда не найдут в мозге копии Пятой симфонии Бетховена, слов, картинок, грамматических правил или любых других внешних сигналов. Конечно же, мозг человека не совсем уж пустой. Но он не содержит большинства вещей, которые, по мнению людей, в нем содержатся - даже таких простых вещей, как «воспоминания».
Наше ложное представление о мозге имеет глубокие исторические корни, но особенно запутало нас изобретение компьютеров в 1940-х годах. На протяжении полувека психологи, лингвисты, нейрофизиологи и другие эксперты по вопросам человеческого поведения утверждали, что человеческий мозг работает подобно компьютеру.
Чтобы представить, насколько легкомысленна эта идея, рассмотрим мозг младенцев. Здоровый новорожденный обладает более чем десятью рефлексами. Он поворачивает голову в том направлении, где ему чешут щечку, и всасывает все, что попадает в рот. Он задерживает дыхание при погружении в воду. Он так сильно хватает вещи, попавшие ему в руки, что почти может удерживать свой собственный вес. Но, возможно, важнее всего то, что новорожденные обладают мощными механизмами обучения, позволяющими им быстро изменяться, чтобы они могли более эффективно взаимодействовать с окружающим миром.
Чувства, рефлексы и механизмы обучения - это то, что есть у нас с самого начала, и, если задуматься, это достаточно много. Если бы нам не хватало каких-либо из этих способностей, наверное, нам было бы трудно выжить.
Но вот, чего в нас нет с рождения: информации, данных, правил, знаний, лексики, представлений, алгоритмов, программ, моделей, воспоминаний, образов, процессоров, подпрограмм, кодеров, декодеров, символов и буферов - элементов, которые позволяют цифровым компьютерам вести себя в какой-то степени разумно. Мало того, что этих вещей нет в нас с рождения, они не развиваются в нас и при жизни.
Мы не храним слова или правила, говорящие нам, как ими пользоваться. Мы не создаем образы визуальных импульсов, не храним их в буфере кратковременной памяти и не передаем затем образы в устройство долгосрочной памяти. Мы не вызываем информацию, изображения или слова из реестра памяти. Все это делают компьютеры, но не живые существа.
Компьютеры в буквальном смысле слова обрабатывают информацию - цифры, слова, формулы, изображения. Сначала информация должна быть переведена в формат, который может распознать компьютер, то есть в наборы единиц и нулей («битов»), собранные в небольшие блоки («байты»).
Компьютеры перемещают эти наборы с места на место в различные области физической памяти, реализованной в виде электронных компонентов. Иногда они копируют наборы, а иногда различными способами трансформируют их - скажем, когда вы исправляете ошибки в рукописи или ретушируете фотографию. Правила, которым следует компьютер при перемещении, копировании или работе с массивом информации, тоже хранятся внутри компьютера. Набор правил называется «программой» или «алгоритмом». Совокупность работающих вместе алгоритмов, которую мы используем для разных целей (например, для покупки акций или знакомств в интернете) называется «приложением».
Это известные факты, но их нужно проговорить, чтобы внести ясность: компьютеры работают на символическом представлении мира. Они действительно хранят и извлекают. Они действительно обрабатывают. Они действительно имеют физическую память. Они действительно управляются алгоритмами во всем без исключения.
При этом люди ничего такого не делают. Так почему так много ученых говорит о нашей умственной деятельности так, как если бы мы были компьютерами?
В 2015 году эксперт по искусственному интеллекту Джордж Заркадакис выпустил книгу «По нашему образу», в которой он описывает шесть различных концепций, используемых людьми в течение последних двух тысяч лет для описания устройства человеческого интеллекта.
В наиболее ранней версии, изложенной в Библии, люди были созданы из глины или грязи, которую разумный Бог затем пропитал своим духом. Этот дух и «описывает» наш разум - по крайней мере, с грамматической точки зрения.
Изобретение гидравлики в III веке до нашей эры стало причиной популярности гидравлической концепции человеческого сознания. Идея состояла в том, что ток различных жидкостей в теле - «телесных жидкостей» - приходится и на физические, и на духовные функции. Гидравлическая концепция существовала на протяжении более чем 1600 лет, все это время затрудняя развитие медицины.
К XVI веку появились устройства, приводимые в действие пружинами и зубчатыми передачами, что вдохновило Рене Декарта на суждения о том, что человек - это сложный механизм. В XVII веке британский философ Томас Гоббс предположил, что мышление происходит благодаря небольшим механическим движениям в мозгу. К началу XVIII века открытия в области электричества и химии привели к появлению новой теории человеческого мышления, опять-таки имеющей больше метафорический характер. В середине XIX века немецкий физик Герман фон Гельмгольц, вдохновленный последними достижениями в области связи, сравнил мозг с телеграфом.
Математик Джон фон Нейман заявил, что функция человеческой нервной системы является «цифровой при отсутствии доказательств в пользу противного», проводя параллели между компонентами компьютерных машин того времени и участками человеческого мозга.
Каждая концепция отражает самые передовые идеи породившей её эпохи. Как и следовало ожидать, всего через несколько лет после зарождения компьютерных технологий в 1940-х годах стали утверждать, что мозг работает, как компьютер: роль физического носителя играл сам мозг, а наши мысли выступали в качестве программного обеспечения.
Такая точка зрения достигла максимального развития в книге «Компьютер и мозг» 1958 года, в которой математик Джон фон Нейман решительно заявил, что функция нервной системы человека является «цифровой при отсутствии доказательств в пользу противного». Хоть он и признавал, что о роли мозга в работе интеллекта и памяти известно очень мало, ученый проводил параллели между компонентами компьютерных машин того времени и участками человеческого мозга.
Благодаря последующим достижениям в области компьютерных технологий и исследования мозга, постепенно развивалось амбициозное междисциплинарное учение о человеческом сознании, в основе которого лежит идея о том, что люди, как и компьютеры - это информационные процессоры. Эта работа в настоящее время включает в себя тысячи исследований, получает миллиарды долларов финансирования, и становится темой для множества трудов. Книга Рэя Курцвейла «Как создать разум: Раскрытие тайны человеческого мышления», выпущенная в 2013 году, иллюстрирует эту точку зрения, описывает «алгоритмы» мозга, методы «обработки информации» и даже то, как он внешне напоминает в своей структуре интегральные схемы.
Представление о человеческом мышлении как об устройстве обработки информации (ОИ) в настоящее время доминирует в человеческом сознании как среди обычных людей, так и среди ученых. Но это, в конце концов, просто еще одна метафора, вымысел, который мы выдаем за действительность, чтобы объяснить то, что на самом деле не понимаем.
Несовершенную логику концепции ОИ довольно легко сформулировать. Она основана на ошибочном силлогизме с двумя разумными предположениями и неверным выводом. Разумное предположение №1: все компьютеры способны на разумное поведение. Разумное предположение №2: все компьютеры являются информационными процессорами. Неверное заключение: все объекты, способные вести себя разумно - информационные процессоры.
Если забыть о формальностях, то идея о том, что люди должны быть информационными процессорами, только потому, что компьютеры являются таковыми – это полная глупость, и когда от концепции ОИ окончательно откажутся, наверняка историками она будет рассматриваться с этой же точки зрения, как сейчас для нас выглядят чушью гидравлическая и механическая концепции.
Проведите эксперимент: нарисуйте сторублевую купюру по памяти, а потом достаньте ее из кошелька и скопируйте. Видите разницу?
Рисунок, сделанный в отсутствие оригинала, наверняка окажется ужасен в сравнении с рисунком, сделанным с натуры. Хотя вообще-то вы видели эту купюру не одну тысячу раз.
В чем проблема? Разве «образ» банкноты не должен «храниться» в «запоминающем регистре» нашего мозга? Почему мы не можем просто «обратиться» к этому «образу» и изобразить его на бумаге?
Очевидно, нет, и тысячи лет исследований не позволят определить расположение образа этой купюры в мозге человека просто потому, что его там нет.
Продвигаемая некоторыми учеными идея о том, что отдельные воспоминания каким-то образом хранятся в специальных нейронах, абсурдна. Помимо прочего эта теория выводит вопрос об устройстве памяти на еще более неразрешимый уровень: как и где тогда память хранится в клетках?
Сама идея того, что воспоминания хранятся в отдельных нейронах, абсурдна: как и где в клетке может храниться информация?
Нам никогда не придется беспокоиться о том, что человеческий разум выйдет из-под контроля в киберпространстве, и нам никогда не удастся достичь бессмертия, скачав душу на другой носитель.
Одно из предсказаний, которое в том или ином виде высказывали футуролог Рэй Курцвейл, физик Стивен Хокинг и многие другие, заключается в том, что если сознание человека подобно программе, то скоро должны появиться технологии, которые позволят загрузить его на компьютер, тем самым многократно усилив интеллектуальные способности и сделав возможным бессмертие. Эта идея легла в основу сюжета фильма-антиутопии «Превосходство» (2014), в котором Джонни Депп сыграл ученого, похожего на Курцвейла. Он загрузил свой разум в интернет, чем вызвал разрушительные последствия для человечества.
К счастью, концепция ОИ даже близко не имеет ничего общего с действительностью, так что нам не стоит волноваться о том, что человеческий разум выйдет из-под контроля в киберпространстве, и, как это ни прискорбно, нам никогда не удастся достичь бессмертия, скачав душу на другой носитель. Дело не только в отсутствии какого-то ПО в мозге, проблема здесь еще глубже – назовем ее проблемой уникальности, и она одновременно восхищает и угнетает.
Поскольку в нашем мозге нет ни «запоминающих устройств», ни «образов» внешних раздражителей, а в ходе жизни мозг меняется под действием внешних условий, нет повода считать, что любые два человека в мире реагируют на одно и то же воздействие одинаково. Если вы и я посетим один и тот же концерт, изменения, которые произойдут в вашем мозге после прослушивания, будут отличаться от изменений, которые произойдут в моем мозге. Эти изменения зависят от уникальной структуры нервных клеток, которая формировалась в ходе всей предыдущей жизни.
Именно поэтому, как написал Фредерик Бартлетт в 1932 году в книге «Память», два человека, услышавшие одну и ту же историю, не смогут пересказать ее полностью одинаково, а со временем их версии истории будут все меньше походить друг на друга.
По-моему, это очень вдохновляет, ведь это значит, что каждый из нас по-настоящему уникален, не только по набору генов, но и по тому, как меняется наш мозг со временем. Однако это также и угнетает, ведь это делает и без того трудную работу нейробиологов практически неразрешимой. Каждое изменение может затронуть тысячи, миллионы нейронов или весь мозг целиком, причем природа этих изменений в каждом случае тоже уникальна.
Хуже того, даже если бы мы смогли записать состояние каждого из 86 миллиардов нейронов мозга и сымитировать все это на компьютере, эта громадная модель оказалась бы бесполезной вне тела, которому принадлежит данный мозг. Это, пожалуй, самое досадное заблуждение об устройстве человека, которым мы обязаны ошибочной концепции ОИ.
В компьютерах хранятся точные копии данных. Они могут оставаться без изменений долгое время даже при отключении питания, в то время как мозг поддерживает наш интеллект, только пока он остается живым. Нет никакого рубильника. Либо мозг будет работать без остановки, либо нас не станет. Более того, как отметил нейробиолог Стивен Роуз в 2005 году в работе «Будущее мозга», копия текущего состояния мозга может быть бесполезна и без знания полной биографии его владельца, даже включая социальный контекст, в котором рос человек.
Тем временем огромные средства расходуются на исследования мозга, основанные на ложных идеях и обещаниях, которые не будут исполнены. Так, в Евросоюзе был запущен проект исследования человеческого мозга стоимостью $1,3 млрд. Европейские власти поверили заманчивым обещаниям Генри Маркрэма создать к 2023 году действующий симулятор работы мозга на базе суперкомпьютера, который бы в корне изменил подход к лечению болезни Альцгеймера и других недугов, и обеспечили проекту практически безграничное финансирование. Меньше чем через два года после запуска проекта он обернулся провалом, и Маркрэма попросили уйти в отставку.
Люди – это живые организмы, а не компьютеры. Примите это. Нужно продолжать тяжелую работу по пониманию самих себя, но не тратить время на ненужный интеллектуальный багаж. За полвека существования концепция ОИ дала нам всего несколько полезных открытий. Настало время нажать на кнопку Delete.
Наш мозг не обрабатывает информацию, не извлекает знания и не хранит воспоминания. В этом убежден психолог Роберт Эпштейн, автор 15 книг и бывший главный редактор журнала «Psychology Today». Уже много лет он активно выступает против взгляда на мозг как на машину для обработки данных. «Футурист» публикует развернутую статью Эпштейна, которая может полностью перевернуть ваше представление о мозге.
Копировать-вставить
В нашем мозге невозможно найти копию Пятой симфонии Бетховена . А также копии слов, картинок, грамматических правил или любых других стимулов из окружающей среды. Человеческий мозг, конечно, нельзя назвать «пустым». Однако он не содержит большинство из того, что, по всеобщему мнению, должен содержать. В нем нет даже такой простой вещи, как «воспоминания».
Роберт Эпштейн
Наше неверное представление о мозге имеет глубокие исторические корни, но наибольший вред нанесло изобретение компьютеров в 1940-х годах. Уже больше полувека психологи, лингвисты и нейрофизиологи принимают за данность, что человеческий мозг работает по принципу компьютера.
Чтобы увидеть, насколько нелепа эта идея, подумайте о мозге детей . Благодаря эволюции, новорожденные у хомо сапиенс, как и у всех других видов млекопитающих, попадают в мир подготовленными . Они готовы эффективно взаимодействовать с миром. Зрение младенца размыто, однако оно легко выделяет лица. Довольно быстро малыш запоминает лицо матери. Слух ребенка отдает предпочтение голосам, отделяя их от других звуков, а также может отличить одну манеру речи от другой. Без сомнения, мы подготовлены к построению социальных связей.
Здоровый младенец также обладает как минимум дюжиной рефлексов — готовых реакций на определенные раздражители, которые важны для выживания. Новорожденный поворачивает голову в направлении предмета, который касается его щеки, и сосет все, что попадает ему в рот. Он хватает вещи, которые мы опускаем ему на раскрытую ладонь, так крепко, что может удержать собственный вес. Возможно, важнее всего, что у детей с рождения есть мощные механизмы обучения , которые позволяют им стремительно меняться , так что они могут всё более эффективно взаимодействовать с миром, даже если этот мир не похож на тот, что встречал их далеких предков.
Органы чувств, рефлексы и механизмы обучения — вот с чем мы начинаем, и это немало. Если бы в этом наборе чего-то не хватало, выжить было бы непросто.
А вот с чем мы не рождаемся : информация, данные, правила, лексикон, алгоритмы, программы, подпрограммы, модели, память, изображения, процессоры, шифраторы, декодеры, символы и буфер обмена. В нас нет всех тех элементов, которые позволяют цифровым компьютерам демонстрировать более-менее разумное поведение. Мы не только не рождаемся с таким набором функций, мы также не развиваем их — никогда.
Мы не храним слова или правила, которые диктуют, как манипулировать словами. Мы не создаем репрезентации или отображения визуальных стимулов, не сохраняем их в буфере кратковременной памяти и не передаем в долговременную память. Мы не загружаем информацию, картинки или слова из памяти. Компьютеры выполняют все эти действия, организмы — нет.
Компьютеры буквально обрабатывают информацию — числа, буквы, слова, формулы, изображения. Информацию необходимо закодировать в понятный компьютерам формат, то есть вереницы единиц и нулей (биты), собранные в небольшие группы (байты). Определенная последовательность этих логических элементов кодирует букву Д, другая — О, третья — М. Поставленные рядом, эти три бувы формируют слово ДОМ. Любая картинка, например, фотография кота, представлена очень сложной последовательностью из миллионов байт, окруженных специальными знаками, которые говорят компьютеру, что в этом месте хранится изображение, а не слово.
Разумеется, это очень тезисное введение в компьютерную теорию, но оно позволяет сделать простой вывод: компьютеры действительно работают с символическими отображениями мира. Они действительно хранят и извлекают. Они реально обрабатывают. У них есть физическая память. Всеми их действиями, без исключений, руководят алгоритмы .
Но люди ничего из этого не делают — никогда не делали и никогда не будут. Принимая во внимание этот факт, зададимся вопросом: почему так много ученых говорят о жизни нашего сознания так, как будто мы компьютеры?
Четыре жидкости, которые управляли организмом человека по представлению древних греков и средневековых астрологов (отсюда произошли четыре типа темперамента)
Метафоры сознания
В книге «По нашему образу и подобию» (In Our Own Image, 2015) исследователь искусственного интеллекта Джордж Заркадакис описывает шесть различных метафор , которые люди использовали последние 2000 лет, чтобы объяснить человеческое сознание.
В самой ранней метафоре, чьи следы мы находим в Библии, людей создают из глины , в которую разумное божество вдыхает дух. Этот дух «объясняет» то, что мы разумны.
Открытие законов гидравлики и появление первых гидротехнических сооружений в 3 веке до нашей эры привело к росту популярности гидравлической модели сознания. Философы решили, что и телом, и умственной жизнью руководят различные жидкости в нашем теле — «гуморы». Гидравлическая метафора продержалась 1600 лет, сильно замедляя прогресс в медицинских знаниях.
В 1500-х годах появились автоматы, приводимые в действие пружинами и шестеренками. В итоге лидирующие мыслители, такие как Рене Декарт, заявили, что люди — это сложные машины . В 1600-х британский философ Томас Гоббс предполагал, что наши мысли — результат механической работы небольших элементов в мозгу. К 1700-м открытия в области электричества и химии привели к рождению новых теорий человеческого сознания — опять же, по большей части метафорических. В 1800-х, под впечатлением от последних достижений в области передачи сообщений, немецкий физик Герман фон Гельмгольц сравнил мозг с телеграфом .
Каждая метафора отражала самые передовые идеи своей эпохи. Неудивительно, что всего через несколько лет после рождения компьютерной технологии в 1940-х многие заявили: мозг работает подобно компьютеру . При этом роль «железа» играют нейроны, а мысли — это программное обеспечение. Ключевым событием в развитии того, что сегодня называют «когнитивной наукой», стала публикация книги «Язык и коммуникация» в 1951 году. В ней психолог Джордж Миллер предложил исследовать мышление с помощью понятий из теории информации, кибернетики и лингвистики.
Такого рода теоретизирование получило свое наивысшее выражение в короткой книге «Компьютер и мозг» (1958), в которой математик Джон фон Нейман напрямую заявлял: функция человеческой нервной системы — цифровая. Признавая, что о механизмах мышления и памяти известно мало, ученый все же провел множество параллелей между компонентами вычислительных машин и элементами человеческого мозга.
Футуролог Рэй Курцвейл
Успехи в развитии компьютерных технологий и исследованиях мозга привели к зарождению мощного междисциплинарного направления. Его целью было понять человеческий разум. В основе подхода лежало убеждение, что люди, подобно компьютерам, обрабатывают информацию . И те и другие — процессоры, буквально «обработчики». В этой области сейчас трудятся тысячи исследователей, которые поглощают миллиарды долларов в грантах и пишут огромное количество технических пособий и популярных статей и книг. В качестве примера этого подхода можно привести последнюю книгу Рэя Курцвейла «Как создать разум: раскрытие секретов человеческого мышления». В ней футуролог пишет об «алгоритмах» в мозге, о том, как мозг «обрабатывает данные», даже о внешнем сходстве нейронных и электронных сетей.
Прилипчивая метафора
Метафора «информационной обработки» (ИО) сегодня доминирует в наших представлениях о функционировании сознания. Вряд ли можно найти хоть какую-либо форму изучения разумного человеческого поведения, которая обходится без использования этой метафоры — точно так же, как в предыдущие эпохи говорить о сознании было невозможно без упоминания духа или божества . Обоснованность ИО-метафоры в сегодняшнем мире принимается за данность.
Однако ИО-метафора — это, в конечном итоге, еще одна метафора, то есть история, которую мы рассказываем, чтобы придать смысл чему-то, что мы не понимаем. Как и все предыдущие метафоры, в какой-то момент ее придется оставить — заменить новой метафорой или, если повезет, реальным знанием.
Сама идея, что люди должны обрабатывать информацию, просто потому что компьютеры обрабатывают информацию, откровенно глупа . И когда в один прекрасный день ИО-метафору наконец забросят, историки наверняка посмотрят на наши взгляды с насмешкой, так же как мы сегодня находим глупыми гидравлическую и механическую метафоры.
Эксперимент с долларом
Чтобы продемонстрировать ложность ИО-метафоры во время лекции, Роберт Эпштейн обычно вызывает добровольца и просит его как можно реалистичнее нарисовать на доске купюру номиналом в 1 доллар. Когда студент справляется, психолог закрывает изображение листом бумаги, прикрепляет рядом реальную банкноту и просит добровольца повторить процедуру. Когда задание выполнено, аудитории предлагается сравнить результаты.
Как правило, студентов удивляет, сколь мало сходства у двух изображений. Рисунок по памяти не идет ни в какое сравнение со второй картинкой, срисованной с оригинала. При этом каждый из студентов тысячи раз видел долларовую купюру.
В чем же проблема? Разве у нас в мозгу нет «отображения» банкноты, которое «хранится» в «регистре данных» нашей памяти? Разве мы не можем просто «извлечь» картинку и использовать ее, чтобы нарисовать копию?
Очевидно, нет, и даже за тысячу лет нейронаука не обнаружит «отображение » долларовой купюры, хранящееся в человеческом мозге, по той простой причине, что его там нет .
Большое количество статей о мозге говорит нам, что даже простейшие воспоминания задействуют многие зоны мозга, иногда довольно обширные. Когда дело доходит до сильных эмоций, одновременно может повышаться активность миллионов нейронов. Нейропсихологи из Университета Торонто исследовали выживших после авиакатастрофы и обнаружили, что воспоминания о трагедии задействовали много разных зон, в том числе миндалевидное тело и зрительную кору.
Что же происходит, когда студент рисует доллар по памяти? Так как он неоднократно видел купюру, его мозг изменился . Говоря конкретнее, нейронная сеть изменилась таким образом, что студент может визуализировать банкноту — то есть, заново испытать видение доллара, во всяком случае, до определенной степени.
Разница между двумя рисунками напоминает, что визуализация чего-то (видение в отсутствие предмета) гораздо менее точна, чем непосредственное наблюдение. Именно поэтому мы гораздо лучше справляемся с распознаванием, чем с припоминанием. Когда мы вспоминаем, мы пытаемся заново пережить некий опыт. Когда же мы узнаём что-то, нам всего лишь достаточно осознавать, что раньше мы уже переживали то же самое.
Даже если бы студент приложил сознательное усилие, чтобы запомнить купюру во всех подробностях, нельзя было бы сказать, что картинка «сохранилась» в мозгу. Просто студент стал лучше подготовлен к тому, чтобы нарисовать доллар по памяти. Точно так же пианист, практикуясь, становится более опытным и лучше играет концерт, но при этом ему не нужно каким-либо образом вдыхать копию партитуры.
Дирижер Артуро Тосканини обладал фотографической памятью и мог воспроизвести без партитуры 2,5-часовую оперу, но ему не требовалось «загружать» ее себе в мозг - он каждый раз проживал ее заново
Мозг без информации
Начиная с этого простого упражнения, мы можем приняться за новую теорию разумного человеческого поведения без всяких метафор. В этой теории мозг не будет полностью пустым, но, по крайней мере, мы обойдемся без багажа ИО-метафоры.
В своей жизни человек переживает различный опыт , который его изменяет. Особого упоминания заслуживают три типа переживаний: 1. Мы наблюдаем за тем, что происходит вокруг нас (как ведут себя другие люди, как звучит музыка, какие нам дают указания, как выглядят слова на странице и картинки на экране). 2. Мы обнаруживаем, что неважные стимулы (например, звук сирены) идут в связке с важными (например, появлением полицейских машин). 3. Нас наказывают или поощряют за то, что мы ведем себя определенным образом.
Чтобы быть более успешным представителем своего вида, мы меняемся таким образом, чтобы лучше соответствовать этим типам опыта. Если мы можем прочитать стихотворение наизусть или спеть песню, если мы можем следовать инструкциям, если мы реагируем на второстепенные стимулы так же, как на первостепенные, если мы ведем себя так, что заслуживаем одобрение окружающих, — во всех этих случаях социальное приспособление увеличивается.
Несмотря на громкие заголовки, до сих пор никто не знает, как мозг меняется в ходе заучивания наизусть песни или стихотворения. Однако ни песня, ни стихи в сознании не «сохраняются». Просто мозг изменяется упорядоченным образом, так что мы теперь при определенных условиях можем спеть песню или прочитать стихи. Когда приходит время сделать это, песня и стихи не «извлекаются» из определенного места в мозгу, точно так же как движения пальца не «извлекаются» из памяти, когда мы стучим по столу. Мы просто поем или читаем стихи — без всякого извлечения.
В последнее время появляется все больше когнитивных психологов, которые полностью отказываются от «компьютерного» взгляда на мозг. К ним принадлежит, например, Энтони Чемеро из Университета Цинциннати. Вместе с коллегами он настаивает на том, что организмы находятся в прямом контакте со своим окружением. Это становится основой для нового описания разумного поведения.
Вот еще один пример того, насколько различны подходы к сознанию с точки зрения «обработки информации» и в рамках новой «антирепрезентативной» перспективы. В 2002 году ученые из Университета штата Аризона описали два возможных взгляда на простое действие в спорте: бейсболист пытается поймать летящий мяч . Согласно ИО-метафоре, мозгу игрока необходимо оценить начальные условия полета мяча — скорость, угол, траекторию, — затем создать и проанализировать внутреннюю модель движения, спрогнозировать, где мяч окажется в будущем, и на основе этой модели адаптировать движения тела в реальном времени и поймать мяч.
Это все имело бы место, если бы мы функционировали как компьютеры. Однако автор работы Майкл МакБит и его коллеги сумели объяснить происходящее гораздо проще: чтобы поймать мяч, бейсболисту просто нужно двигаться таким образом, чтобы мяч находился в постоянном визуальном контакте с «домом» (углом квадрата в бейсболе, где стоит игрок с битой) и окружающими предметами. Звучит сложновато, но на деле это невероятно просто и не требует никаких вычислений, отображений и алгоритмов.
Психологи Эндрю Уилсон и Сабрина Голонка из Городского университета Лидса в Великобритании уже много лет ведут блог , в котором собирают свидетельства, подобные примеру с бейсболом. Свою цель они описывают следующим образом:
«Мы стремимся к более связному, более естественному подходу к строгому изучению человеческого поведения, который не вписывается в господствующие взгляды в когнитивных науках» .
Однако Уилсон и Голонка в меньшинстве . Подавляющее большинство исследователей мозга по-прежнему активно использует ИО-метафору. Более того, огромное количество предсказаний делается на основе сравнения мозга с компьютером. Например, вам наверняка приходилось читать, что в будущем станет возможно загружать человеческое сознание в компьютер и что это сделает нас невероятно умными и, возможно, бессмертными. Подобные прогнозы, среди прочих, высказывали Рэй Курцвейл и Стивен Хокинг. Та же идея стала предпосылкой фильма «Превосходство» с Джонни Деппом, где герой загружает мозг в интернет и начинает терроризировать человечество.
К счастью, такие напасти нам не грозят, так как ИО-метафора не имеет под собой оснований. Нам никогда не придется волноваться о людях, сошедших с ума в киберпространстве. Впрочем, есть и плохая новость: достичь бессмертия с помощью переселения в компьютер тоже не удастся. Не только из-за того, что в мозгу нет «программы сознания», но также потому, что Эпштейн называет проблемой уникальности . И это — самое главное в его теории.
Проблема уникальности
Раз в мозгу нет ни «хранилища данных», ни «отображений» стимулов, а также по той причине, что для успешного функционирования мозгу необходимо меняться под влиянием опыта, нет оснований полагать, что два человека меняются одинаково под влиянием одного и того же события. Вы пришли на концерт, чтобы послушать Пятую симфонию Бетховена. Скорее всего, изменения, которые произойдут в вашем мозгу, будут разительно отличаться от изменений, которые произойдут в мозгу человека на соседнем кресле. Какими бы ни были эти изменения, они происходят в уникальной конфигурации нейронов, которая развивалась в результате десятилетий уникального опыта .
В своем классическом труде 1932 года британский психолог сэр Фредерик Бартлетт показал , что два человека повторяют услышанную историю по-разному. Более того, со временем версия каждого из слушателей отличается все больше. Никто из слушателей не создает «копию» рассказа; вместо этого каждый человек меняется под влиянием истории — достаточным образом, чтобы впоследствии суметь ее пересказать. Спустя дни, месяцы и даже годы испытуемые могут заново пережить историю, хотя и не во всех деталях.
С одной стороны, это очень вдохновляет . Каждый человекна земле поистине уникален , не только в смысле генетики, но и в плане строения своего серого вещества. Однако это также обескураживает, потому что задача нейропсихолога становится невообразимо сложной. Любой опыт вызывает упорядоченное изменение, которое задействует тысячи, миллионы нейронов или даже весь мозг, и конфигурация этих изменений будет своей для каждого человека.
Более того, даже если бы у нас была технология, чтобы сделать снимок 86 миллиардов нейронов и затем запустить их симуляцию внутри компьютера, эта огромная структура не будет значить ничего снаружи мозга, который дал ей жизнь. Возможно, в этом аспекте ИО-метафора больше всего исказила наше представление о функционировании разума. В компьютерах хранение точных копий возможно, и эти копии не изменяются со временем, даже если отключить источник питания. Однако мозг поддерживает наш разум только до тех пор, пока он остается живым . Либо мозг продолжает функционировать, либо мы исчезаем.
В книге «Будущее мозга» нейробиолог Стивен Роуз к тому же показал, что снимок мозга в определенный момент может быть бесполезным, если мы не знаем всю историю жизни его обладателя — возможно, даже такие детали, как социальные условия, в которых прошло детство человека.
Вот насколько сложна проблема. Чтобы понять даже основы того, как мозг поддерживает разум, нам нужно знать не только состояние 86 миллиардов нейронов и 100 триллионов связей между ними в данный момент, не только интенсивность, с которой нейроны обмениваются сигналами, не только состояния более чем 1000 белков, которые существуют в каждом синапсе, но и то, как активность мозга от одного момента к другому способствует целостности всей системы . Добавьте к этому уникальность каждого мозга (следствие уникальности биографии его обладателя) — и тогда вы поймете, почему нейробиолог Кеннет Миллер в недавней передовице «Нью-Йорк Таймс» предположил, что на понимание основных законов нейронных связей уйдут «века».
А тем временем огромные суммы денег тратятся на исследования мозга, основанные на ложных предпосылках. Самый вопиющий случай, о котором в прошлом году писал «Сайентифик Американ», касается масштабной инициативы Human Brain Project . Евросоюз потратил на проект больше миллиарда долларов. Глава коллаборации, харизматичный Генри Маркрам сумел убедить спонсоров, что в 2023 году он сможет создать симуляцию целого мозга при помощи суперкомпьютера и что это приведет к революции в поисках средства от болезни Альцгеймера. Научные ведомства ЕС дали ученым карт-бланш. Итог? Научное сообщество взбунтовалось против слишком узкого подхода к проблеме и неразумного расходования средств, Маркрама вынудили покинуть проект, и вся инициатива оказалась в подвешенном состоянии.
Генри Маркрам рассказывает о проекте Human Brain Project на конференции TED
Роберт Эпштейн завершает статью следующим призывом:
«Мы — организмы, а не компьютеры. Давайте продолжим попытки понять человеческий разум, при этом не сковывая себя по рукам и ногам ненужным интеллектуальным багажом. Метафора «информационной обработки» отметила полувековой юбилей, но принесла не слишком много откровений. Пришло время нажать клавишу Delete» .
Послесловие «Футуриста»
На сайте журнала « Aeon» статья Роберта Эпштейна вызвала оживленную дискуссию и подверглась жесткой критике. Читатели оставили более 400 комментариев. Многие обвинили автора в том, что он не приводит достаточно аргументов в поддержку своего тезиса и слишком грубо описывает позицию оппонентов. Метафора «обработки информации» не ставит мозг в один разряд с компьютерами. Разумеется, отдельные нейроны не могут быть носителями воспоминаний, а отображения (репрезентации) в мозге не похожи на копии картинок и слов. Тем не менее «информация» — достаточно широкое понятие, чтобы его можно было применять и в кибернетике, и в нейронауках. Даже те читатели, кто согласился с основным посылом статьи, обвинили Эпштейна в перегибании палки: психолог увлекся разоблачениями — и в итоге нарисовал слишком упрощенную картину.
При этом многие читатели сошлись во мнении, что «загрузка мозга в компьютер» — плохая идея, и поддержали автора в его призыве рассматривать мозг как уникальный живой организм, а не как бездушную машину для обработки данных.
Печально осознавать, что в эпоху технического прогресса человеческий мозг по-прежнему остаётся загадкой. Кроме того, мы тратим миллионы долларов на развитие гигантских суперкомпьютеров и используем огромное количество энергии из невосполнимых ресурсов, чтобы обеспечить питанием эти приборы. А сравнительно маленький по размерам человеческий мозг по многим показателям по-прежнему превосходит самые мощные компьютеры. /сайт/
Суперкомпьютеру требуется 82 944 процессоров и 40 минут работы, чтобы симулировать одну секунду мозговой активности человека.
В прошлом году суперкомпьютер K использовался учёными из Окинавского технологического университета в Японии и Исследовательского центра Юлих в Германии в попытке симулировать 1 секунду активности человеческого мозга.
Компьютер смог воссоздать модель из 1,73 миллиарда нейронов (нервных клеток). Однако в человеческом мозге около 100 миллиардов нейронов. То есть в человеческом мозге примерно столько нейронов, сколько звёзд в Млечном пути. Несмотря на то, что компьютеру удалось успешно симулировать 1 секунду мозговой активности, это заняло 40 минут.
Работник Корейского научного института проверяет суперкомпьютеры в Тэджоне, Южная Корея, 5 ноября 2004 г. Фото: Chung Sung-Jun/Getty Images
Версия на английском
Установили бы Вы себе на телефон приложение для чтения статей сайта epochtimes?
Ваш мозг не обрабатывает информацию, не извлекает знания и не хранит воспоминания. Короче говоря, ваш мозг - не компьютер. Американский психолог Роберт Эпштейн объясняет, почему представление о мозге как о машине неэффективно ни для развития науки, ни для понимания человеческой природы.
Роберт Эпштейн – старший психолог Американского института поведенческих исследований и технологий в Калифорнии. Он является автором 15 книг, а также бывшим главным редактором журнала Psychology Today.
Несмотря на все усилия, неврологи и когнитивные психологи никогда не найдут в мозге копии Пятой симфонии Бетховена, слов, картинок, грамматических правил или любых других внешних сигналов. Конечно же, мозг человека не совсем уж пустой. Но он не содержит большинства вещей, которые, по мнению людей, в нем содержатся - даже таких простых вещей, как «воспоминания».
Наше ложное представление о мозге имеет глубокие исторические корни, но особенно запутало нас изобретение компьютеров в 1940-х годах. На протяжении полувека психологи, лингвисты, нейрофизиологи и другие эксперты по вопросам человеческого поведения утверждали, что человеческий мозг работает подобно компьютеру.
Чтобы представить, насколько легкомысленна эта идея, рассмотрим мозг младенцев. Здоровый новорожденный обладает более чем десятью рефлексами. Он поворачивает голову в том направлении, где ему чешут щечку, и всасывает все, что попадает в рот. Он задерживает дыхание при погружении в воду. Он так сильно хватает вещи, попавшие ему в руки, что почти может удерживать свой собственный вес. Но, возможно, важнее всего то, что новорожденные обладают мощными механизмами обучения, позволяющими им быстро изменяться, чтобы они могли более эффективно взаимодействовать с окружающим миром.
Чувства, рефлексы и механизмы обучения - это то, что есть у нас с самого начала, и, если задуматься, это достаточно много. Если бы нам не хватало каких-либо из этих способностей, наверное, нам было бы трудно выжить.
Но вот, чего в нас нет с рождения: информации, данных, правил, знаний, лексики, представлений, алгоритмов, программ, моделей, воспоминаний, образов, процессоров, подпрограмм, кодеров, декодеров, символов и буферов - элементов, которые позволяют цифровым компьютерам вести себя в какой-то степени разумно. Мало того, что этих вещей нет в нас с рождения, они не развиваются в нас и при жизни.
Мы не храним слова или правила, говорящие нам, как ими пользоваться. Мы не создаем образы визуальных импульсов, не храним их в буфере кратковременной памяти и не передаем затем образы в устройство долгосрочной памяти. Мы не вызываем информацию, изображения или слова из реестра памяти. Все это делают компьютеры, но не живые существа.
Компьютеры в буквальном смысле слова обрабатывают информацию - цифры, слова, формулы, изображения. Сначала информация должна быть переведена в формат, который может распознать компьютер, то есть в наборы единиц и нулей («битов»), собранные в небольшие блоки («байты»).
Компьютеры перемещают эти наборы с места на место в различные области физической памяти, реализованной в виде электронных компонентов. Иногда они копируют наборы, а иногда различными способами трансформируют их - скажем, когда вы исправляете ошибки в рукописи или ретушируете фотографию. Правила, которым следует компьютер при перемещении, копировании или работе с массивом информации, тоже хранятся внутри компьютера. Набор правил называется «программой» или «алгоритмом». Совокупность работающих вместе алгоритмов, которую мы используем для разных целей (например, для покупки акций или знакомств в интернете) называется «приложением».
Это известные факты, но их нужно проговорить, чтобы внести ясность: компьютеры работают на символическом представлении мира. Они действительно хранят и извлекают. Они действительно обрабатывают. Они действительно имеют физическую память. Они действительно управляются алгоритмами во всем без исключения.
При этом люди ничего такого не делают. Так почему так много ученых говорит о нашей умственной деятельности так, как если бы мы были компьютерами?
В 2015 году эксперт по искусственному интеллекту Джордж Заркадакис выпустил книгу «По нашему образу», в которой он описывает шесть различных концепций, используемых людьми в течение последних двух тысяч лет для описания устройства человеческого интеллекта.
В наиболее ранней версии, изложенной в Библии, люди были созданы из глины или грязи, которую разумный Бог затем пропитал своим духом. Этот дух и «описывает» наш разум - по крайней мере, с грамматической точки зрения.
Изобретение гидравлики в III веке до нашей эры стало причиной популярности гидравлической концепции человеческого сознания. Идея состояла в том, что ток различных жидкостей в теле - «телесных жидкостей» - приходится и на физические, и на духовные функции. Гидравлическая концепция существовала на протяжении более чем 1600 лет, все это время затрудняя развитие медицины.
К XVI веку появились устройства, приводимые в действие пружинами и зубчатыми передачами, что вдохновило Рене Декарта на суждения о том, что человек - это сложный механизм. В XVII веке британский философ Томас Гоббс предположил, что мышление происходит благодаря небольшим механическим движениям в мозгу. К началу XVIII века открытия в области электричества и химии привели к появлению новой теории человеческого мышления, опять-таки имеющей больше метафорический характер. В середине XIX века немецкий физик Герман фон Гельмгольц, вдохновленный последними достижениями в области связи, сравнил мозг с телеграфом.
Математик Джон фон Нейман заявил, что функция человеческой нервной системы является «цифровой при отсутствии доказательств в пользу противного», проводя параллели между компонентами компьютерных машин того времени и участками человеческого мозга.
Каждая концепция отражает самые передовые идеи породившей её эпохи. Как и следовало ожидать, всего через несколько лет после зарождения компьютерных технологий в 1940-х годах стали утверждать, что мозг работает, как компьютер: роль физического носителя играл сам мозг, а наши мысли выступали в качестве программного обеспечения.
Такая точка зрения достигла максимального развития в книге «Компьютер и мозг» 1958 года, в которой математик Джон фон Нейман решительно заявил, что функция нервной системы человека является «цифровой при отсутствии доказательств в пользу противного». Хоть он и признавал, что о роли мозга в работе интеллекта и памяти известно очень мало, ученый проводил параллели между компонентами компьютерных машин того времени и участками человеческого мозга.
Благодаря последующим достижениям в области компьютерных технологий и исследования мозга, постепенно развивалось амбициозное междисциплинарное учение о человеческом сознании, в основе которого лежит идея о том, что люди, как и компьютеры - это информационные процессоры. Эта работа в настоящее время включает в себя тысячи исследований, получает миллиарды долларов финансирования, и становится темой для множества трудов. Книга Рэя Курцвейла «Как создать разум: Раскрытие тайны человеческого мышления», выпущенная в 2013 году, иллюстрирует эту точку зрения, описывает «алгоритмы» мозга, методы «обработки информации» и даже то, как он внешне напоминает в своей структуре интегральные схемы.
Представление о человеческом мышлении как об устройстве обработки информации (ОИ) в настоящее время доминирует в человеческом сознании как среди обычных людей, так и среди ученых. Но это, в конце концов, просто еще одна метафора, вымысел, который мы выдаем за действительность, чтобы объяснить то, что на самом деле не понимаем.
Несовершенную логику концепции ОИ довольно легко сформулировать. Она основана на ошибочном силлогизме с двумя разумными предположениями и неверным выводом. Разумное предположение №1: все компьютеры способны на разумное поведение. Разумное предположение №2: все компьютеры являются информационными процессорами. Неверное заключение: все объекты, способные вести себя разумно - информационные процессоры.
Если забыть о формальностях, то идея о том, что люди должны быть информационными процессорами, только потому, что компьютеры являются таковыми – это полная глупость, и когда от концепции ОИ окончательно откажутся, наверняка историками она будет рассматриваться с этой же точки зрения, как сейчас для нас выглядят чушью гидравлическая и механическая концепции.
Проведите эксперимент: нарисуйте сторублевую купюру по памяти, а потом достаньте ее из кошелька и скопируйте. Видите разницу?
Рисунок, сделанный в отсутствие оригинала, наверняка окажется ужасен в сравнении с рисунком, сделанным с натуры. Хотя вообще-то вы видели эту купюру не одну тысячу раз.
В чем проблема? Разве «образ» банкноты не должен «храниться» в «запоминающем регистре» нашего мозга? Почему мы не можем просто «обратиться» к этому «образу» и изобразить его на бумаге?
Очевидно, нет, и тысячи лет исследований не позволят определить расположение образа этой купюры в мозге человека просто потому, что его там нет.
Продвигаемая некоторыми учеными идея о том, что отдельные воспоминания каким-то образом хранятся в специальных нейронах, абсурдна. Помимо прочего эта теория выводит вопрос об устройстве памяти на еще более неразрешимый уровень: как и где тогда память хранится в клетках?
Сама идея того, что воспоминания хранятся в отдельных нейронах, абсурдна: как и где в клетке может храниться информация?
Нам никогда не придется беспокоиться о том, что человеческий разум выйдет из-под контроля в киберпространстве, и нам никогда не удастся достичь бессмертия, скачав душу на другой носитель.
Одно из предсказаний, которое в том или ином виде высказывали футуролог Рэй Курцвейл, физик Стивен Хокинг и многие другие, заключается в том, что если сознание человека подобно программе, то скоро должны появиться технологии, которые позволят загрузить его на компьютер, тем самым многократно усилив интеллектуальные способности и сделав возможным бессмертие. Эта идея легла в основу сюжета фильма-антиутопии «Превосходство» (2014), в котором Джонни Депп сыграл ученого, похожего на Курцвейла. Он загрузил свой разум в интернет, чем вызвал разрушительные последствия для человечества.
К счастью, концепция ОИ даже близко не имеет ничего общего с действительностью, так что нам не стоит волноваться о том, что человеческий разум выйдет из-под контроля в киберпространстве, и, как это ни прискорбно, нам никогда не удастся достичь бессмертия, скачав душу на другой носитель. Дело не только в отсутствии какого-то ПО в мозге, проблема здесь еще глубже – назовем ее проблемой уникальности, и она одновременно восхищает и угнетает.
Поскольку в нашем мозге нет ни «запоминающих устройств», ни «образов» внешних раздражителей, а в ходе жизни мозг меняется под действием внешних условий, нет повода считать, что любые два человека в мире реагируют на одно и то же воздействие одинаково. Если вы и я посетим один и тот же концерт, изменения, которые произойдут в вашем мозге после прослушивания, будут отличаться от изменений, которые произойдут в моем мозге. Эти изменения зависят от уникальной структуры нервных клеток, которая формировалась в ходе всей предыдущей жизни.
Именно поэтому, как написал Фредерик Бартлетт в 1932 году в книге «Память», два человека, услышавшие одну и ту же историю, не смогут пересказать ее полностью одинаково, а со временем их версии истории будут все меньше походить друг на друга.
По-моему, это очень вдохновляет, ведь это значит, что каждый из нас по-настоящему уникален, не только по набору генов, но и по тому, как меняется наш мозг со временем. Однако это также и угнетает, ведь это делает и без того трудную работу нейробиологов практически неразрешимой. Каждое изменение может затронуть тысячи, миллионы нейронов или весь мозг целиком, причем природа этих изменений в каждом случае тоже уникальна.
Хуже того, даже если бы мы смогли записать состояние каждого из 86 миллиардов нейронов мозга и сымитировать все это на компьютере, эта громадная модель оказалась бы бесполезной вне тела, которому принадлежит данный мозг. Это, пожалуй, самое досадное заблуждение об устройстве человека, которым мы обязаны ошибочной концепции ОИ.
В компьютерах хранятся точные копии данных. Они могут оставаться без изменений долгое время даже при отключении питания, в то время как мозг поддерживает наш интеллект, только пока он остается живым. Нет никакого рубильника. Либо мозг будет работать без остановки, либо нас не станет. Более того, как отметил нейробиолог Стивен Роуз в 2005 году в работе «Будущее мозга», копия текущего состояния мозга может быть бесполезна и без знания полной биографии его владельца, даже включая социальный контекст, в котором рос человек.
Тем временем огромные средства расходуются на исследования мозга, основанные на ложных идеях и обещаниях, которые не будут исполнены. Так, в Евросоюзе был запущен проект исследования человеческого мозга стоимостью $1,3 млрд. Европейские власти поверили заманчивым обещаниям Генри Маркрэма создать к 2023 году действующий симулятор работы мозга на базе суперкомпьютера, который бы в корне изменил подход к лечению болезни Альцгеймера и других недугов, и обеспечили проекту практически безграничное финансирование. Меньше чем через два года после запуска проекта он обернулся провалом, и Маркрэма попросили уйти в отставку.
Люди – это живые организмы, а не компьютеры. Примите это. Нужно продолжать тяжелую работу по пониманию самих себя, но не тратить время на ненужный интеллектуальный багаж. За полвека существования концепция ОИ дала нам всего несколько полезных открытий. Настало время нажать на кнопку Delete.
