Un organ care coordonează și reglează toate funcțiile vitale ale corpului și controlează comportamentul. Toate gândurile, sentimentele, senzațiile, dorințele și mișcările noastre sunt asociate cu activitatea creierului și, dacă acesta nu funcționează, o persoană intră într-o stare vegetativă: se pierde capacitatea de a întreprinde orice acțiuni, senzații sau reacții la influențele externe. .

Modelul computerizat al creierului

Universitatea din Manchester a început să construiască primul computer de un nou tip, al cărui design imită structura creierului uman, relatează BBC. Costul modelului va fi de 1 milion de lire sterline.

Un computer construit pe principii biologice, spune profesorul Steve Furber, ar trebui să demonstreze o stabilitate semnificativă în funcționare. „Creierul nostru continuă să funcționeze în ciuda eșecului constant al neuronilor care alcătuiesc țesutul nervos”, spune Furber. „Această proprietate prezintă un interes extraordinar pentru designerii interesați să facă computerele mai fiabile.”

Interfețele creierului

Pentru a folosi singur energia mentală pentru a ridica paharul câțiva metri, vrăjitorii trebuiau să se antreneze câteva ore pe zi.
În caz contrar, principiul pârghiei ar putea strânge cu ușurință creierul prin urechi.

Terry Pratchett, „Culoarea magiei”

În mod evident, coroana interfeței om-mașină ar trebui să fie capacitatea de a controla mașina doar cu efortul gândirii. Iar introducerea datelor direct în creier este deja culmea a ceea ce realitatea virtuală poate realiza. Această idee nu este nouă și a fost prezentată în cea mai diversă literatură științifico-fantastică de mulți ani. Aici și aproape toți cyberpunk-urile cu conexiune directă la cyberdecks și biosoft. Și controlul oricărei tehnici folosind un conector standard pentru creier (de exemplu, în romanul lui Samuel Delaney „Nova”) și o mulțime de alte lucruri interesante. Dar ficțiunea este bună, dar ce se face în lumea reală?

Se dovedește că dezvoltarea interfețelor creierului (BCI sau BMI - interfața creier-computer și interfața creier-mașină) este în plină desfășurare, deși puțini oameni știu despre asta. Desigur, succesele sunt foarte departe de ceea ce scriu ei în romanele științifico-fantastice, dar, cu toate acestea, sunt destul de vizibile. Acum, lucrările asupra interfețelor creierului și nervoase se desfășoară în principal în cadrul creării diferitelor proteze și dispozitive pentru a ușura viața persoanelor paralizate parțial sau complet. Toate proiectele pot fi împărțite condiționat în interfețe pentru intrare (restaurarea sau înlocuirea organelor senzoriale deteriorate) și ieșire (controlul protezelor și altor dispozitive).

În toate cazurile de introducere directă a datelor, este necesar să se efectueze o operație de implantare a electrozilor în creier sau nervi. În caz de retragere, senzorii externi pot fi dispensați pentru efectuarea unei electroencefalograme (EEG). Cu toate acestea, EEG este un instrument destul de nesigur, deoarece craniul slăbește foarte mult curenții cerebrali și pot fi obținute doar informații foarte generalizate. În cazul implantării electrozilor, puteți prelua date direct din centrii cerebrali doriti (de exemplu, motor). Dar o astfel de operațiune nu este o glumă, așa că până acum experimentele se fac doar pe animale.

De fapt, omenirea are de mult un astfel de computer „unic”. Potrivit unuia dintre fondatorii revistei Wired, Kevin Kelly, milioane de PC-uri conectate la internet, telefoane mobile, PDA-uri și alte dispozitive digitale pot fi considerate componente ale unui singur computer. Unitatea sa centrală de procesare sunt toate procesoarele tuturor dispozitivelor conectate, hard disk-urile și unitățile flash din întreaga lume, iar RAM este memoria totală a tuturor computerelor. În fiecare secundă acest computer procesează un volum de date egal cu toate informațiile conținute în Biblioteca Congresului, iar sistemul său de operare este World Wide Web.

În loc de sinapsele celulelor nervoase, folosește hyperlinkuri similare din punct de vedere funcțional. Ambele sunt responsabile pentru crearea de asocieri între punctele de ancorare. Fiecare unitate de măsură a procesului de gândire, de exemplu o idee, crește pe măsură ce apar din ce în ce mai multe conexiuni cu alte gânduri. De asemenea, în rețea: un număr mai mare de legături către o anumită resursă (punct nod) înseamnă o semnificație mai mare pentru computer în ansamblu. Mai mult, numărul de hyperlinkuri din World Wide Web este foarte apropiat de numărul de sinapse din creierul uman. Potrivit estimărilor lui Kelly, până în 2040 computerul planetar general va avea o putere de calcul proporțională cu puterea creierului colectiv a tuturor celor 7 miliarde de oameni care până în acel moment vor locui pe Pământ.

Și cum rămâne cu creierul uman însuși? Un mecanism biologic de mult învechit. Materia noastră cenușie rulează la viteza primului procesor Pentium din 1993. Cu alte cuvinte, creierul nostru funcționează la 70 MHz. În plus, creierul nostru funcționează pe o bază analogică, astfel încât compararea cu o metodă digitală de prelucrare a datelor este exclusă. Aceasta este principala diferență dintre sinapse și hiperlinkuri: sinapsele, reacționând la mediul lor și la informațiile primite, schimbă cu pricepere organismul, care nu are niciodată două stări identice. Hyperlinkul, pe de altă parte, este întotdeauna același, altfel încep problemele.

Cu toate acestea, trebuie să admitem că creierul nostru este semnificativ superior ca eficiență față de orice sistem artificial creat de oameni. Într-un mod complet misterios, toată puterea de calcul gigantică a creierului se potrivește în craniul nostru, cântărește puțin peste un kilogram și, în același timp, necesită doar 20 de wați de energie pentru a funcționa. Comparați aceste cifre cu acele 377 de miliarde de wați, care, conform calculelor aproximative, sunt consumate de un singur computer. Aceasta, apropo, reprezintă până la 5% din producția totală de energie electrică a lumii.

Simplul fapt al unui astfel de consum de energie monstruos nu va permite niciodată computerului unificat să se apropie de compararea cu creierul uman în ceea ce privește eficiența. Chiar și în 2040, când puterea de calcul a computerelor devine vertiginoasă, consumul lor de energie va continua să crească.

În ciuda eforturilor lor, neurologii și psihologii cognitivi nu vor găsi niciodată copii ale Simfoniei a cincea a lui Beethoven, cuvinte, imagini, reguli gramaticale sau orice alte semnale externe în creier. Desigur, creierul uman nu este complet gol. Dar nu conține majoritatea lucrurilor pe care oamenii cred că le conține - chiar și lucruri la fel de simple precum „amintiri”.

Concepțiile noastre greșite despre creier sunt adânc înrădăcinate în istorie, dar inventarea computerelor în anii 1940 ne-a derutat în special. Timp de o jumătate de secol, psihologii, lingviștii, neurofiziologii și alți experți în comportamentul uman au susținut că creierul uman funcționează ca un computer.

Pentru a înțelege cât de frivolă este această idee, luați în considerare creierul bebelușilor. Un nou-născut sănătos are mai mult de zece reflexe. Își întoarce capul în direcția în care i se zgârie obrazul și aspiră tot ce îi intră în gură. Își ține respirația când este scufundat în apă. El prinde lucrurile atât de strâns încât aproape că își poate susține propria greutate. Dar, poate cel mai important, nou-născuții au mecanisme puternice de învățare care le permit să se schimbe rapid, astfel încât să poată interacționa mai eficient cu lumea din jurul lor.

Sentimentele, reflexele și mecanismele de învățare sunt ceea ce avem de la bun început și, dacă te gândești bine, este destul de mult. Dacă ne-ar lipsi oricare dintre aceste abilități, probabil că ne-ar fi greu să supraviețuim.

Dar în asta nu ne aflăm încă de la naștere: informații, date, reguli, cunoștințe, vocabular, reprezentări, algoritmi, programe, modele, amintiri, imagini, procesoare, subrutine, codificatoare, decodore, simboluri și buffere - elemente care permit calculatoarele digitale se comportă oarecum inteligent. Nu numai că aceste lucruri nu sunt în noi de la naștere, ci nu se dezvoltă în noi în timpul vieții noastre.

Nu stocăm cuvinte sau reguli care ne spun cum să le folosim. Nu creăm imagini ale impulsurilor vizuale, nu le stocăm în memoria tampon de scurtă durată și apoi nu transferăm imaginile pe dispozitivul de memorie pe termen lung. Nu preluăm informații, imagini sau cuvinte din registrul de memorie. Toate acestea sunt realizate de computere, dar nu de ființe vii.

Calculatoarele procesează literalmente informații - numere, cuvinte, formule, imagini. Informația trebuie mai întâi tradusă într-un format pe care un computer îl poate recunoaște, adică seturi de unu și zero („biți”), aranjate în blocuri mici („octeți”).

Calculatoarele mută aceste seturi din loc în loc în diferite zone ale memoriei fizice, implementate ca componente electronice. Uneori copiază seturile, iar uneori le transformă în diverse moduri – să zicem, când corectezi greșelile într-un manuscris sau retușezi o fotografie. Regulile pe care le urmează un computer atunci când se mută, copiază sau lucrează cu o serie de informații sunt, de asemenea, stocate în interiorul computerului. Setul de reguli se numește „program” sau „algoritm”. O colecție de algoritmi care funcționează împreună pe care îi folosim în scopuri diferite (de exemplu, pentru a cumpăra acțiuni sau întâlniri online) se numește „aplicație”.

Acestea sunt fapte cunoscute, dar ele trebuie spuse pentru a fi clar: computerele operează pe o reprezentare simbolică a lumii. Ei chiar stochează și recuperează. Ei chiar procesează. Au memorie fizică. Ele sunt într-adevăr guvernate de algoritmi în orice, fără excepție.

În același timp, oamenii nu fac nimic de acest fel. Deci, de ce atât de mulți oameni de știință vorbesc despre performanța noastră mentală ca și cum am fi computere?

În 2015, expertul în inteligență artificială George Zarkadakis a lansat In Our Image, în care descrie șase concepte diferite pe care oamenii le-au folosit în ultimii două mii de ani pentru a descrie modul în care funcționează inteligența umană.

În cea mai veche versiune a Bibliei, oamenii au fost creați din lut sau noroi, pe care un Dumnezeu inteligent le-a impregnat apoi cu spiritul său. Acest spirit ne „descrie” și mintea – cel puțin din punct de vedere gramatical.

Invenția hidraulicii în secolul al III-lea î.Hr. a adus popularitatea conceptului hidraulic al conștiinței umane. Ideea a fost că fluxul diferitelor fluide din corp – „fluide corporale” – cade atât pe funcțiile fizice, cât și pe cele spirituale. Conceptul hidraulic există de peste 1600 de ani, ceea ce face dificilă dezvoltarea medicinei.

În secolul al XVI-lea, au apărut dispozitive alimentate de arcuri și roți dințate, ceea ce l-a inspirat pe Rene Descartes să creadă că omul este un mecanism complex. În secolul al XVII-lea, filozoful britanic Thomas Hobbes a sugerat că gândirea are loc prin mișcări mecanice mici în creier. Până la începutul secolului al XVIII-lea, descoperirile în domeniul electricității și chimiei au dus la apariția unei noi teorii a gândirii umane, având din nou un caracter mai metaforic. La mijlocul secolului al XIX-lea, fizicianul german Hermann von Helmholtz, inspirat de cele mai recente progrese în comunicații, a comparat creierul cu telegraful.

Albrecht von Haller. Icones anatomicae

Matematicianul John von Neumann a afirmat că funcția sistemului nervos uman este „digitală în absența dovezilor contrare”, făcând paralele între componentele mașinilor computerizate ale vremii și părți ale creierului uman.

Fiecare concept reflectă cele mai avansate idei ale epocii care l-au dat naștere. În mod previzibil, la doar câțiva ani după nașterea tehnologiei informatice în anii 1940, s-a susținut că creierul funcționează ca un computer: creierul însuși a jucat rolul de mediu fizic, iar gândurile noastre au acționat ca software.

Acest punct de vedere a fost cultivat în cartea din 1958 Computer and the Brain, în care matematicianul John von Neumann a afirmat cu tărie că funcția sistemului nervos uman este „digitală în absența dovezilor contrarii”. Deși a recunoscut că se cunosc foarte puține lucruri despre rolul creierului în activitatea inteligenței și a memoriei, omul de știință a făcut paralele între componentele computerelor din acea vreme și părți ale creierului uman.

Imagine: Shutterstock

Odată cu progresele ulterioare în tehnologia computerelor și cercetarea creierului, s-a dezvoltat treptat un studiu interdisciplinar ambițios al conștiinței umane, bazat pe ideea că oamenii, ca și computerele, sunt procesoare de informații. Această lucrare include în prezent mii de studii, primește finanțare de miliarde de dolari și face obiectul multor lucrări. Cartea lui Ray Kurzweil How to Create a Mind: Uncovering the Mystery of Human Thinking, lansată în 2013, ilustrează acest punct, descriind „algoritmii”, metodele de „procesare a informațiilor” ale creierului și chiar modul în care arată ca un circuit integrat în structura sa. .

Conceptul de gândire umană ca dispozitiv de procesare a informațiilor (OI) domină în prezent în conștiința umană atât în ​​rândul oamenilor obișnuiți, cât și în rândul oamenilor de știință. Dar aceasta, în cele din urmă, este doar o altă metaforă, ficțiunea, pe care o trecem drept realitate, pentru a explica ceea ce nu înțelegem cu adevărat.

Logica imperfectă a conceptului OI este destul de ușor de articulat. Se bazează pe un silogism defectuos cu două presupuneri rezonabile și o concluzie greșită. Ipoteza rezonabilă # 1: Toate computerele sunt capabile să aibă un comportament inteligent. Ipoteza de sunet # 2: Toate computerele sunt procesoare de informații. Concluzie incorectă: toate obiectele capabile să se comporte inteligent sunt procesoare de informații.

Dacă uităm de formalități, atunci ideea că oamenii ar trebui să fie procesatori de informații doar pentru că computerele sunt procesoare de informații este o prostie totală, iar când conceptul de OI va fi abandonat în sfârșit, istoricii vor fi cu siguranță considerați din același punct de vedere ca și acum. conceptele hidraulice și mecanice ni se par ca o prostie.

Încercați un experiment: trageți din memorie o bancnotă de o sută de ruble, apoi scoateți-o din portofel și copiați-o. Vedeți diferența?

Un desen realizat în absența originalului este cu siguranță teribil în comparație cu un desen făcut din viață. Deși, de fapt, ați văzut acest proiect de lege de peste o mie de ori.

Care este problema? Nu ar trebui „imaginea” bancnotei să fie „pastrată” în „registrul de memorie” al creierului nostru? De ce nu ne putem „îndrepta” spre această „imagine” și să o înfățișăm pe hârtie?

Evident că nu, și mii de ani de cercetări nu vor permite determinarea locației imaginii acestei facturi în creierul uman pur și simplu pentru că nu este acolo.

Ideea, promovată de unii oameni de știință, că amintirile individuale sunt cumva stocate în neuroni speciali, este absurdă. Printre altele, această teorie aduce problema structurii memoriei la un nivel și mai insolubil: cum și unde, atunci, este stocată memoria în celule?

Însăși ideea că amintirile sunt stocate în neuroni separați este absurdă: cum și unde pot fi stocate informații într-o celulă? Nu va trebui niciodată să ne îngrijorăm că mintea umană scăpa de sub control în spațiul cibernetic și nu vom putea niciodată să atingem nemurirea prin descărcarea sufletului pe alt mediu.

Una dintre predicțiile pe care futuristul Ray Kurzweil, fizicianul Stephen Hawking și mulți alții le-au exprimat într-o formă sau alta, este că, dacă conștiința unei persoane este ca un program, atunci ar trebui să apară în curând tehnologii care să permită descărcarea lui pe un computer, înmulțind astfel. capacitatea intelectuală și făcând posibilă nemurirea. Această idee a stat la baza intrigii filmului distopic „Supremacy” (2014), în care Johnny Depp a jucat rolul unui om de știință precum Kurzweil. Și-a încărcat mintea pe Internet, ceea ce a provocat consecințe devastatoare pentru umanitate.

Filmat din filmul „Superioritate”

Din fericire, conceptul de OI nu are nimic de-a face cu realitatea, așa că nu trebuie să ne îngrijorăm că mintea umană va scăpa de sub control în spațiul cibernetic și, din păcate, nu vom putea niciodată să atingem nemurirea prin descărcarea sufletului. alt mediu. Nu este vorba doar de absența unor software în creier, problema este și mai profundă aici - să-i spunem problema unicității și încântă și depriman în același timp.

Deoarece creierul nostru nu are nici „dispozitive de memorie”, nici „imagini” de stimuli externi, iar pe parcursul vieții creierul se modifică sub influența condițiilor externe, nu există niciun motiv să credem că doi oameni din lume reacționează la același lucru. impact în același mod. Dacă tu și cu mine asistăm la același concert, schimbările care apar în creierul tău după ascultare vor fi diferite de schimbările care apar în creierul meu. Aceste modificări depind de structura unică a celulelor nervoase, care s-a format pe parcursul întregii vieți anterioare.

Acesta este motivul pentru care, așa cum scria Frederick Bartlett în cartea sa din 1932 Memory, doi oameni care aud aceeași poveste nu o vor putea repovesti exact în același mod și, în timp, versiunile lor ale poveștii vor deveni din ce în ce mai puțin asemănătoare.

"Superioritate"

În opinia mea, acest lucru este foarte inspirator, pentru că înseamnă că fiecare dintre noi este cu adevărat unic, nu numai în ceea ce privește setul de gene, ci și în modul în care creierul nostru se schimbă în timp. Cu toate acestea, este și deprimant, deoarece face ca munca deja dificilă a neuroștiinței să fie practic insolubilă. Fiecare modificare poate afecta mii, milioane de neuroni sau întregul creier, iar natura acestor modificări în fiecare caz este, de asemenea, unică.

Mai rău, chiar dacă am putea înregistra starea fiecăruia dintre cele 86 de miliarde de neuroni din creier și am putea simula totul pe un computer, acest model uriaș ar fi inutil în afara corpului care deține creierul. Aceasta este poate cea mai enervantă concepție greșită despre structura umană, căreia îi datorăm conceptul eronat de OI.

Calculatoarele stochează copii exacte ale datelor. Ele pot rămâne neschimbate mult timp chiar și atunci când alimentarea este oprită, în timp ce creierul ne menține inteligența doar atâta timp cât rămâne în viață. Nu există comutator. Ori creierul va funcționa fără oprire, ori vom fi plecați. Mai mult, așa cum a remarcat neurologul Stephen Rose în The Future of the Brain în 2005, o copie a stării actuale a creierului poate fi inutilă fără a cunoaște biografia completă a proprietarului său, inclusiv chiar și contextul social în care persoana a crescut.

Între timp, se cheltuiesc sume uriașe de bani pentru cercetarea creierului bazată pe idei false și promisiuni care nu vor fi îndeplinite. Astfel, Uniunea Europeană a lansat un proiect de cercetare a creierului uman de 1,3 miliarde de dolari.Autoritățile europene au crezut că promisiunile tentante ale lui Henry Markram de a crea până în 2023 un simulator de creier funcțional bazat pe un supercomputer, care să schimbe radical abordarea tratamentului bolii Alzheimer și a altor boli și a oferit proiectului finanțare aproape nelimitată. La mai puțin de doi ani de la lansarea proiectului, acesta s-a dovedit a fi un eșec, iar lui Markram i s-a cerut demisia.

Oamenii sunt organisme vii, nu computere. Accepta asta. Trebuie să continuăm munca grea de a ne înțelege pe noi înșine, dar să nu pierdem timpul cu bagaje intelectuale inutile. Pentru o jumătate de secol de existență, conceptul de OI ne-a oferit doar câteva descoperiri utile. Este timpul să faceți clic pe butonul Ștergere.

Robert Epstein este psiholog senior la Institutul American de Cercetare și Tehnologie Comportamentală din California. Este autorul a 15 cărți și este, de asemenea, fost redactor-șef al revistei Psychology Today.

1. Creierul este analogic, iar computerele sunt digitale.

Neuronii sunt binari, iar dacă ating nivelul dorit, atunci apare un potențial de acțiune. Această relație simplă cu sistemul digital „Unul și Zero” oferă o idee complet greșită a proceselor neliniare cu adevărat continue care afectează direct funcționarea rețelei neuronale și a dispozitivelor acesteia.

Să spunem doar că una dintre principalele modalități de transmitere a datelor este viteza cu care neuronii încep să declanșeze. Astfel, rețelele de neuroni pot fi activate în sincronizare sau în dezordine (totul este relativ). Această conexiune poate afecta puterea semnalelor primite de fluxul de neuroni. Și la sfârșit, în interiorul fiecăruia dintre neuroni, începe circulația cvasi-integratorilor, care constau din lanțuri ionice, dintre care sunt destul de puține, și potențiale membranare care se schimbă în mod regulat.

2. Memoria asociativă – memoria creierului.

Cererea de informații în computer are loc la o anumită adresă (adresare octet). Creierul folosește o metodă diferită de căutare a datelor - nu după adresă, ci după componenta lor, mai degrabă chiar după partea lor reprezentativă. În cele din urmă, creierul are un fel de „sistem Google” în care există doar câteva cuvinte cheie pentru a reproduce întregul context. Desigur, ceva similar poate fi reprodus în computere prin indexarea tuturor informațiilor care sunt stocate și care trebuie stocate. În acest fel, căutarea se va efectua pe informațiile relevante.

3. Memoria pe termen scurt și RAM nu sunt același lucru.

În ciuda faptului că mulți psihologi au identificat asemănări cu adevărat evidente între RAM și memoria pe termen scurt, analize mai detaliate au arătat o abundență de diferențe mai semnificative.

Deși RAM și memoria pe termen scurt necesită „putere”, memoria pe termen scurt poate conține doar „referințe” la memoria nevolatilă, în timp ce memoria de operare conține informații care sunt similare ca compoziție cu cele găsite pe un hard disk.

Spre deosebire de RAM, memoria pe termen scurt nu este limitată ca dimensiune.

4. Procesarea și memoria în creier sunt efectuate de aceleași componente.

Un computer este capabil să proceseze informații din memorie prin conectarea procesoarelor și apoi să scrie datele procesate înapoi în memorie. Acest tip de diviziune nu poate exista în creierul nostru. Neuronii procesează datele și transformă sinapsele (punctul de contact dintre doi neuroni), care sunt memoria principală. Și, în consecință, recrearea din memorie a unei persoane schimbă ușor acele amintiri.

5. Toate organele sunt supuse creierului.

Acest lucru nu este mai puțin important. De fapt, creierul nostru poate folosi capacitatea de a controla toate organele noastre. Multe experimente arată că atunci când ne uităm la interior, să zicem camere, creierul nostru descarcă memorie, deoarece memoria noastră vizuală este foarte mică și, datorită acesteia, putem reproduce situația, și nu locația exactă a obiectelor.

În plus, creierul este mult mai mare decât absolut orice computer care există astăzi.

Ideea centrală a lucrărilor faimosului Ray Kurzweil este inteligența artificială, care va domina în cele din urmă în toate sferele vieții umane. În noua sa carte, Evoluția minții, Kurzweil descoperă potențialul nesfârșit al ingineriei inverse a creierului uman.

În același articol, Turing a povestit despre o altă descoperire neașteptată cu privire la probleme de nerezolvat. Problemele de nerezolvat sunt cele care sunt bine descrise printr-o singură soluție (care se poate demonstra că există), dar (după cum se poate arăta) nu pot fi rezolvate de nicio mașină Turing (adică de nicio mașină). Ideea existenței unor astfel de probleme o contrazice fundamental pe cea care s-a format la începutul secolului al XX-lea. dogma că toate problemele care pot fi formulate sunt rezolvabile. Turing a arătat că numărul de probleme nerezolvabile nu este mai mic decât numărul de probleme rezolvabile. În 1931, Kurt Gödel a ajuns la aceeași concluzie când a formulat „teorema incompletității”. O situație atât de ciudată: putem formula o problemă, putem demonstra că are o soluție unică, dar în același timp știm că nu vom reuși niciodată să găsim această soluție.

Turing a arătat că mașinile de calcul funcționează pe un mecanism foarte simplu. Deoarece mașina Turing (și, prin urmare, orice computer) își poate determina funcția ulterioară pe baza rezultatelor sale anterioare, este capabilă să ia decizii și să creeze structuri de informații ierarhice de orice complexitate.

În 1939, Turing a construit calculatorul electronic Bombe, care a ajutat la descifrarea mesajelor scrise de germani pe mașina de codare Enigma. Până în 1943, un grup de ingineri, cu ajutorul lui Turing, finalizase Colossus, denumit uneori primul computer din istorie. Acest lucru a permis aliaților să decripteze mesajele generate de o versiune mai complexă a Enigma. Mașinile Bombe și Colossus au fost proiectate pentru o singură sarcină și nu au putut fi reprogramate. Dar și-au îndeplinit funcția cu brio. Se crede că, în parte, datorită lor, aliații au putut să prevadă tacticile germanilor pe tot parcursul războiului, iar Royal Air Force a Marii Britanii în Bătălia Marii Britanii a reușit să învingă de trei ori numărul lor de forțe de Luftwaffe.

Pe această bază John von Neumann a creat computerul arhitecturii moderne, reflectând a treia dintre cele mai importante patru idei ale teoriei informației. Timp de aproape șaptezeci de ani de atunci, miezul acestei mașini, numită „mașina von Neumann”, a rămas în mare parte neschimbat - atât în ​​microcontrolerul din mașina dvs. de spălat, cât și în cel mai mare supercomputer. Într-un articol publicat la 30 iunie 1945, intitulat „Primul proiect al raportului EDVAC”, von Neumann a subliniat principalele idei care au ghidat de atunci dezvoltarea informaticii. Mașina von Neumann are un procesor central în care sunt efectuate operații aritmetice și logice, un modul de memorie care stochează programe și date, memorie de masă, un contor de programe și canale de intrare/ieșire. Deși articolul a fost destinat uzului intern ca parte a proiectului, pentru creatorii de computere a devenit Biblia. Acesta este modul în care uneori un raport de rutină poate schimba lumea.

Mașina Turing nu a fost proiectată în scopuri practice. Teoremele lui Turing nu au avut nimic de-a face cu eficiența rezolvării problemelor, ci descriau mai degrabă gama de probleme care ar putea fi rezolvate teoretic cu un computer. În contrast, scopul lui von Neumann a fost să creeze conceptul de computer real. Modelul său a înlocuit sistemul Turing pe un bit cu un sistem pe mai mulți biți (de obicei un multiplu de opt biți). O mașină Turing are o bandă de memorie secvențială, astfel încât programele necesită mult timp pentru a muta banda înainte și înapoi pentru a scrie și a prelua rezultatele intermediare. În schimb, în ​​sistemul von Neumann, memoria este accesată într-un mod arbitrar, ceea ce vă permite să recuperați imediat orice date dorite.

Una dintre ideile cheie ale lui von Neumann este conceptul de program stocat, pe care l-a dezvoltat cu zece ani înainte de crearea computerului. Esența conceptului este că programul este stocat în aceeași unitate de memorie cu acces aleatoriu ca și datele (și adesea chiar în același bloc de memorie). Acest lucru vă permite să reprogramați computerul pentru a rezolva diferite probleme și a crea cod cu auto-modificare (în cazul unităților de înregistrare), ceea ce oferă posibilitatea recursiunii. Până în acel moment, aproape toate computerele, inclusiv Colossus, au fost create pentru sarcini specifice. Conceptul de program stocat a permis computerului să devină o mașină cu adevărat versatilă, corespunzând conceptului lui Turing privind versatilitatea computerului automat.

O altă proprietate importantă a mașinii von Neumann este aceea că fiecare instrucțiune conține un cod de operare care determină o operație aritmetică sau logică și adresa operandului din memoria computerului.

Conceptul lui Von Neumann de arhitectură computerizată a fost reflectat în proiectul EDVAC, la care a colaborat cu Presper J. Eckert și John Mauchly. Calculatorul EDVAC nu a început să funcționeze până în 1951, când existau deja alte calculatoare cu programe stocate, cum ar fi Manchester Small Experimental Machine, ENIAC, EDSAC și BINAC, toate fiind influențate de articolul lui von Neumann și cu contribuții de la Eckert și Mauchly. . Von Neumann a fost, de asemenea, implicat în unele dintre aceste mașini, inclusiv cea mai recentă versiune a ENIAC, care a folosit principiul programului stocat.

Calculatorul de arhitectură von Neumann a avut mai mulți predecesori, dar niciunul dintre ei - cu o singură excepție neașteptată - nu poate fi numit o adevărată mașină von Neumann. În 1944, Howard Aiken a lansat Mark I, care putea fi reprogramat într-o oarecare măsură, dar nu folosea un program stocat. Aparatul a citit instrucțiunile de pe cardul perforat și le-a urmat imediat. Nici în mașină nu au fost sărituri condiționate.

În 1941, omul de știință german Konrad Zuse (1910–1995) a creat computerul Z-3. De asemenea, a citit programul de pe bandă (în acest caz, codificat pe bandă) și, de asemenea, nu a executat sărituri condiționate. În mod interesant, Zuse a primit sprijin financiar de la Institutul German de Avioane, care a folosit acest computer pentru a studia fâlfâitul aripii unei aeronave. Cu toate acestea, propunerea lui Zuse de a finanța înlocuirea releelor ​​cu tuburi radio nu a fost susținută de guvernul nazist, care a considerat dezvoltarea tehnologiei informatice „fără importanță militară”. Mi se pare că într-o anumită măsură a influențat rezultatul războiului.

De fapt, von Neumann a avut un predecesor strălucit și a trăit cu o sută de ani mai devreme! Matematicianul și inventatorul englez Charles Babbage (1791–1871) și-a descris în 1837 motorul său analitic, bazat pe aceleași principii ca și computerul von Neumann, folosind un program stocat imprimat pe carduri perforate ale mașinilor de țesut jacquard. Mașina cu acces aleatoriu avea 1000 de cuvinte cu 50 de zecimale fiecare (echivalentul a aproximativ 21 de kiloocteți). Fiecare instrucțiune conținea un cod operațional și un număr de operand, la fel ca în limbajele moderne de computer. Sistemul nu folosea salturi și bucle condiționate, așa că era o adevărată mașină von Neumann. Complet mecanic, pare să fi depășit atât capacitățile de design, cât și de organizare ale lui Babbage însuși. El a creat piesele mașinii, dar nu a pornit-o niciodată.

Nu se știe cu siguranță dacă pionierii calculatoarelor din secolul 20, inclusiv von Neumann, știau despre munca lui Babbage.

Cu toate acestea, crearea mașinii lui Babbage a marcat începutul dezvoltării programării. Scriitoarea engleză Ada Byron (1815-1852), Contesa Lovelace, singurul copil legitim al poetului Lord Byron, a devenit primul programator din lume. Ea a scris programe pentru motorul analitic al lui Babbage și le-a depanat în capul ei (din moment ce computerul nu a funcționat niciodată). Acum, programatorii numesc această verificare a tabelului de practică. Ea a tradus un articol al matematicianului italian Luigi Menabrea despre mașina analitică, adăugând comentarii semnificative și remarcând că „mașina analitică țese modele algebrice precum un țesut jacquard țese flori și frunze”. Poate că ea a fost prima care a menționat posibilitatea de a crea inteligență artificială, dar a concluzionat că motorul analitic „în sine nu este capabil să vină cu ceva”.

Ideile lui Babbage par uimitoare având în vedere epoca în care a trăit și a lucrat. Cu toate acestea, până la mijlocul secolului XX. aceste idei au fost practic uitate (și redescoperite abia mai târziu). Von Neumann a fost cel care a inventat și formulat principiile cheie ale computerului în forma sa modernă și nu degeaba mașina von Neumann continuă să fie considerată modelul principal al unei mașini de calcul. Totuși, să nu uităm că mașina von Neumann face schimb constant de date între module individuale și în cadrul acestor module, așa că nu ar fi putut fi creată fără teoremele lui Shannon și metodele pe care acesta le-a propus pentru transmiterea și stocarea fiabilă a informațiilor digitale.

Toate acestea ne conduc la o a patra idee importantă, care depășește descoperirile Adei Byron despre incapacitatea computerului de a gândi creativ și ne permite să găsim algoritmii cheie folosiți de creier, care pot fi apoi aplicați pentru a transforma computerul într-un creier. Alan Turing a formulat această problemă în articolul său din 1950 „Computing Machines and the Mind”, care descrie testul Turing, acum larg cunoscut, pentru a determina apropierea AI de inteligența umană.

În 1956, von Neumann a început să pregătească o serie de prelegeri pentru prestigiosul Silliman Readings de la Universitatea Yale. Omul de știință era deja bolnav de cancer și nu putea nici să-și citească prelegerile, nici măcar să termine manuscrisul pe baza căruia au fost create prelegerile. Cu toate acestea, această lucrare neterminată este o predicție strălucitoare a ceea ce eu personal îl percep drept cel mai dificil și important proiect din istoria omenirii. După moartea omului de știință, în 1958, manuscrisul a fost publicat sub titlul „Computer and the Brain”. S-a întâmplat că ultima lucrare a unuia dintre cei mai străluciți matematicieni ai secolului trecut și unul dintre fondatorii tehnologiei informatice a fost dedicată analizei gândirii. Acesta a fost primul studiu serios al creierului uman din perspectiva unui matematician și informatician. Înainte de von Neumann, tehnologia computerelor și neuroștiința erau două insule separate, fără o punte între ele.

Von Neumann începe povestea descriind asemănările și diferențele dintre computere și creierul uman. Având în vedere epoca în care a fost creată această lucrare, pare surprinzător de exactă. Omul de știință observă că semnalul de ieșire al neuronului este digital - axonul fie este excitat, fie rămâne în repaus. La acea vreme, era departe de a fi evident că procesarea semnalului de ieșire putea avea loc într-un mod analog. Procesarea semnalului în dendritele care conduc la neuron și în corpul neuronului este analogă, iar von Neumann a descris această situație folosind o sumă ponderată a semnalelor de intrare cu o valoare de prag.

Acest model de funcționare neuronală a condus la dezvoltarea conexionismului și la utilizarea acestui principiu pentru a crea atât programe hardware, cât și programe de calculator. (Așa cum am descris în capitolul anterior, primul astfel de sistem, programul pentru IBM 704, a fost creat de Frank Rosenblatt de la Universitatea Cornell în 1957, imediat după ce manuscrisul prelegerilor lui von Neumann a devenit disponibil.) Acum avem modele mai complexe. descriind combinații de semnale de intrare ale neuronilor, dar ideea generală a procesării semnalului analogic prin schimbarea concentrației de neurotransmițători este încă corectă.

Pe baza conceptului de universalitate a calculatoarelor computerizate, von Neumann a ajuns la concluzia că, chiar și cu diferența aparent radicală între arhitectura și unitățile structurale ale creierului și computerului, folosind mașina von Neumann, putem simula procesele care au loc în creierul. Postulatul invers, însă, nu este adevărat, deoarece creierul nu este o mașină von Neumann și nu are un program stocat (deși putem simula o mașină Turing foarte simplă în capul nostru). Algoritmii sau metodele de funcționare a creierului sunt determinate de structura acestuia. Von Neumann a concluzionat pe bună dreptate că neuronii pot învăța modele adecvate pe baza semnalelor de intrare. Cu toate acestea, la vremea lui von Neumann nu se știa că învățarea are loc și prin crearea și ruperea contactelor între neuroni.

Von Neumann a mai subliniat că viteza de procesare a informațiilor de către neuroni este foarte scăzută - de ordinul a sute de calcule pe secundă, dar creierul compensează acest lucru prin procesarea simultană a informațiilor din mulți neuroni. Aceasta este o altă descoperire evidentă, dar foarte importantă. Von Neumann a susținut că toți cei 10 10 neuroni din creier (această estimare este, de asemenea, destul de precisă: conform conceptelor de astăzi, creierul conține de la 10 10 la 10 11 neuroni) procesează semnale în același timp. Mai mult, toate contactele (în medie de la 10 3 la 10 4 pentru fiecare neuron) sunt calculate simultan.

Având în vedere nivelul primitiv de neuroștiință la acea vreme, evaluările și descrierile lui von Neumann ale funcției neuronale sunt surprinzător de precise. Cu toate acestea, nu pot fi de acord cu un aspect al lucrării sale, și anume cu ideea cantității de memorie din creier. El credea că creierul își amintește fiecare semnal pentru viață. Von Neumann a estimat durata medie de viață a unei persoane la 60 de ani, care este de aproximativ 2 x 10 9 secunde. Dacă fiecare neuron primește aproximativ 14 semnale într-o secundă (care este de fapt cu trei ordine de mărime mai mică decât valoarea adevărată) și există în total 10 10 neuroni în creier, se dovedește că capacitatea de memorie a creierului este de aproximativ 10. 20 de biți. Așa cum am scris mai sus, ne amintim doar o mică parte din gândurile și experiențele noastre, dar chiar și aceste amintiri sunt stocate nu ca informații pe biți cu un nivel scăzut de complexitate (ca în videoclip), ci mai degrabă ca o secvență de imagini a unui nivel superior. Ordin.

Pe măsură ce von Neumann descrie fiecare mecanism în funcția creierului, el demonstrează simultan modul în care un computer modern ar putea îndeplini aceeași funcție, în ciuda diferenței aparente dintre creier și computer. Mecanismele analogice ale acțiunii creierului pot fi simulate folosind mecanisme digitale, deoarece calculele digitale sunt capabile să simuleze valori analogice cu orice grad de precizie (și acuratețea transmiterii informațiilor analogice în creier este destul de scăzută). De asemenea, este posibil să se simuleze paralelismul masiv în funcția creierului, având în vedere superioritatea vastă a computerelor în viteza de calcul în serie (această superioritate s-a intensificat încă de pe vremea lui von Neumann). În plus, putem efectua procesare paralelă a semnalului în computere folosind mașini von Neumann care rulează în paralel - așa funcționează supercalculatoarele moderne.

Având în vedere capacitatea oamenilor de a lua decizii rapide la o viteză atât de scăzută a neuronilor, von Neumann a concluzionat că funcțiile creierului nu pot folosi algoritmi secvențiali lungi. Când a treia bază primește mingea și decide să o arunce la prima și nu la a doua bază, el ia această decizie într-o fracțiune de secundă - în acest timp, fiecare neuron abia are timp să finalizeze câteva cicluri de tragere. Von Neumann ajunge la concluzia logică că capacitatea remarcabilă a creierului se datorează faptului că toți cei 100 de miliarde de neuroni pot procesa informații simultan. După cum am observat mai sus, cortexul vizual face concluzii complexe în trei sau patru cicluri de activare neuronală.

Este marea plasticitate a creierului care ne permite să învățăm. Cu toate acestea, computerul este mult mai flexibil - metodele sale pot fi schimbate complet prin schimbarea software-ului. Astfel, un computer poate simula un creier, dar contrariul nu este adevărat.

Când von Neumann a comparat capacitățile activității cerebrale masiv paralele cu puținele computere ale zilei, părea clar că creierul avea memorie și viteză mult mai mari. Astăzi, primul supercomputer a fost deja construit, conform celor mai conservatoare estimări, care satisface cerințele funcționale necesare pentru a simula funcțiile creierului uman (aproximativ 10 16 operații pe secundă). (După părerea mea, computerele cu această capacitate la începutul anilor 2020 vor costa aproximativ 1.000 USD.) În ceea ce privește memoria, am mers și mai departe. Lucrările lui Von Neumann au apărut chiar la începutul erei computerelor, dar omul de știință era încrezător că la un moment dat vom fi capabili să creăm computere și programe de calculator care să imite creierul uman; de aceea și-a pregătit prelegerile.

Von Neumann era profund convins de accelerarea progresului și de impactul său semnificativ asupra vieții oamenilor în viitor. La un an după moartea lui von Neumann, în 1957, colegul său matematician Stan Yulam l-a citat pe von Neumann spunând la începutul anilor 1950 că „orice accelerare a progresului tehnologic și schimbări în stilul de viață al oamenilor creează impresia că o singularitate majoră din istorie se apropie. rasă, în afara căreia activitatea umană așa cum o cunoaștem astăzi nu mai poate continua.” Aceasta este prima utilizare cunoscută a cuvântului „singularitate” pentru a descrie progresul tehnologic al umanității.

Cea mai importantă înțelegere a lui Von Neumann a fost găsirea de asemănări între computere și creier. Rețineți că o parte a inteligenței umane este inteligența emoțională. Dacă presupunerea lui von Neumann este corectă și dacă sunteți de acord cu afirmația mea conform căreia un sistem non-biologic care reproduce în mod satisfăcător inteligența (emoțională și de altă natură) a unei persoane vii are conștiință (vezi capitolul următor), va trebui să concluzionam că între o computer (cu software corect)și conştient există o asemănare clară în gândire. Deci, avea dreptate von Neumann?

Majoritatea computerelor moderne sunt mașini complet digitale, în timp ce creierul uman folosește atât tehnici digitale, cât și analogice. Cu toate acestea, tehnicile analogice sunt ușor de reprodus digital cu orice grad de acuratețe. Informaticianul american Carver Mead (născut în 1934) a arătat că metodele analogice ale creierului pot fi reproduse direct în siliciu și a implementat acest lucru sub formă de așa-numite cipuri neuromorfe. Mead a demonstrat că această abordare poate fi de mii de ori mai eficientă decât simularea digitală a tehnicilor analogice. Când vine vorba de codificarea algoritmilor neo-cortex redundanți, ar putea avea sens să profităm de ideea lui Mead. O echipă de cercetare IBM condusă de Dharmendra Modhi folosește cipuri care imită neuronii și contactele acestora, inclusiv capacitatea lor de a forma noi contacte. Unul dintre cipuri, numit SyNAPSE, modulează direct 256 de neuroni și aproximativ un sfert de milion de conexiuni sinaptice. Scopul proiectului este de a simula un neocortex, format din 10 miliarde de neuroni și 100 de trilioane de contacte (echivalentul unui creier uman), folosind doar un kilowatt de energie.

În urmă cu peste cincizeci de ani, von Neumann a observat că procesele din creier sunt extrem de lente, dar diferă în paralelism masiv. Circuitele digitale moderne funcționează de cel puțin 10 milioane de ori mai repede decât comutatoarele electrochimice din creier. Dimpotrivă, toate cele 300 de milioane de module de recunoaștere ale cortexului cerebral acționează simultan și un cvadrilion de contacte între neuroni pot fi activate în același timp. În consecință, pentru a crea computere care pot imita în mod adecvat creierul uman, sunt necesare o cantitate adecvată de memorie și performanță de calcul. Nu este nevoie să copiați direct arhitectura creierului - aceasta este o metodă foarte ineficientă și inflexibilă.

Care ar trebui să fie computerele corespunzătoare? Multe proiecte de cercetare se concentrează pe modelarea învățării ierarhice și a recunoașterii modelelor care are loc în neocortex. Eu însumi sunt implicat în studii similare folosind modele Markov ierarhice ascunse. Conform estimărilor mele, este nevoie de aproximativ 3000 de calcule pentru a simula un ciclu de recunoaștere într-un modul de recunoaștere al neocortexului biologic. Majoritatea simulărilor se bazează pe mult mai puține calcule. Dacă presupunem că creierul efectuează aproximativ 10 2 (100) cicluri de recunoaștere pe secundă, obținem numărul total de 3 x 10 5 (300 mii) calcule pe secundă pentru un modul de recunoaștere. Dacă înmulțim acest număr cu numărul total de module de recunoaștere (3 x 10 8 (300 de milioane, conform estimărilor mele)), obținem 10 14 (100 de trilioane) calcule pe secundă. Dau aproximativ același sens în cartea „Singularitatea este deja aproape”. Eu prezic că o simulare funcțională a creierului necesită o viteză de 10 14 până la 10 16 calcule pe secundă. Estimările lui Hans Moravec bazate pe extrapolarea datelor pentru procesarea inițială a semnalelor vizuale în tot creierul, această valoare este de 10 14 calcule pe secundă, ceea ce coincide cu calculele mele.

Mașinile moderne standard pot rula la viteze de până la 10 10 calcule pe secundă, dar cu ajutorul resurselor cloud, performanța lor poate fi crescută semnificativ. Cel mai rapid supercomputer, computerul japonez K, a atins deja o viteză de 10 16 calcule pe secundă. Având în vedere redundanța masivă a algoritmilor de neocortex, se pot obține rezultate bune folosind cipuri neuromorfe, ca în tehnologia SvNAPSE.

În ceea ce privește cerințele de memorie, avem nevoie de aproximativ 30 de biți (aproximativ 4 octeți) pentru fiecare pin cu unul dintre cele 300 de milioane de module de recunoaștere. Dacă sunt disponibile în medie opt semnale pentru fiecare modul de recunoaștere, obținem 32 de octeți per modul de recunoaștere. Având în vedere că greutatea fiecărui semnal de intrare este de un octet, obținem 40 de octeți. Adăugați 32 de octeți pentru pinii din aval - și obținem 72 de octeți. De remarcat faptul că prezența furcilor din amonte și aval duce la faptul că numărul de semnale este mult mai mare de opt, chiar dacă ținem cont că multe module de recunoaștere folosesc un sistem comun de conexiuni extrem de ramificat. De exemplu, sute de module de recunoaștere pot participa la recunoașterea literei „p”. Aceasta înseamnă că mii de module de recunoaștere de nivel următor sunt implicate în recunoașterea cuvintelor și expresiilor care conțin litera „p”. Cu toate acestea, fiecare modul responsabil de recunoașterea „p” nu repetă acest arbore de legături care alimentează toate nivelurile de recunoaștere a cuvintelor și frazelor cu „p”, toate aceste module având un arbore comun de legături.

Cele de mai sus sunt valabile și pentru semnalele din aval: modulul responsabil pentru recunoașterea cuvântului măr va informa toate cele o mie de module de mai jos care sunt responsabile pentru recunoașterea „e” că imaginea „e” este așteptată dacă „a”, „p”, „p” sunt deja recunoscute „Și” l”. Acest arbore de legături nu se repetă pentru fiecare modul de recunoaștere a cuvintelor sau a frazelor care dorește să informeze modulele de nivel inferior că se așteaptă un model „e”. Acest copac este comun. Din acest motiv, media estimată a opt semnale în sus și opt în aval pentru fiecare modul de recunoaștere este destul de rezonabilă. Dar chiar dacă creștem această valoare, nu va schimba prea mult rezultatul final.

Deci, luând în considerare 3 x 10 8 (300 de milioane) module de recunoaștere și 72 de octeți de memorie pentru fiecare, obținem că cantitatea totală de memorie ar trebui să fie de aproximativ 2 x 10 10 (20 de miliarde) de octeți. Și aceasta este o valoare foarte modestă. O astfel de memorie este deținută de computerele moderne obișnuite.

Am efectuat toate aceste calcule pentru o estimare aproximativă a parametrilor. Având în vedere că circuitele digitale sunt de aproximativ 10 milioane de ori mai rapide decât rețelele de neuroni din cortexul biologic, nu trebuie să reproducem paralelismul masiv în creierul uman - procesarea paralelă foarte moderată (comparativ cu un trilion de paralelism din creier) va fi suficientă. . Astfel, parametrii de calcul necesari sunt destul de realizabili. Capacitatea neuronilor din creier de a se reconecta (nu uitați că dendritele creează constant noi sinapse) poate fi simulată și cu ajutorul unui software adecvat, deoarece programele de calculator sunt mult mai plastice decât sistemele biologice, care, după cum am văzut, sunt impresionante, dar au limite.

Redundanța creierului, necesară pentru a obține rezultate invariante, poate fi cu siguranță reprodusă într-o versiune computerizată. Principiile matematice ale optimizării unor astfel de sisteme de învățare ierarhice auto-organizate sunt destul de clare. Organizarea creierului este departe de a fi optimă. Dar nu trebuie să fie optim – trebuie să fie suficient de bun pentru a permite crearea de instrumente pentru a compensa propriile limitări.

O altă limitare a neocortexului este că nu există în el un mecanism care să elimine sau cel puțin să evalueze datele conflictuale; Acest lucru explică parțial ilogicitatea foarte comună a raționamentului uman. Pentru a rezolva această problemă, avem o abilitate foarte slabă numită gândire critică dar oamenii îl folosesc mult mai rar decât ar trebui. Într-un computer nova, poate fi avut în vedere un proces care identifică date conflictuale pentru revizuire ulterioară.

Este important de reținut că construirea unei întregi secțiuni a creierului este mai ușor de realizat decât construirea unui singur neuron. După cum sa menționat deja, la un nivel superior al ierarhiei, modelele sunt adesea simplificate (aici puteți vedea analogia cu un computer). Pentru a înțelege cum funcționează un tranzistor, trebuie să înțelegeți în detaliu fizica materialelor semiconductoare, iar funcțiile unui tranzistor real sunt descrise prin ecuații complexe. Un circuit digital care înmulțește două numere conține sute de tranzistori, dar una sau două formule sunt suficiente pentru a crea un model al unui astfel de circuit. Un întreg computer de miliarde de tranzistori poate fi modelat cu un set de instrucțiuni și o descriere a unui registru pe mai multe pagini de text folosind mai multe formule. Programele pentru sisteme de operare, compilatoare de limbi sau asamblare sunt destul de complexe, dar modelarea unui program privat (de exemplu, un program de recunoaștere a limbii bazat pe modele Markov ierarhice ascunse) se reduce și la câteva pagini de formule. Și nicăieri în astfel de programe nu veți găsi o descriere detaliată a proprietăților fizice ale semiconductorilor sau chiar arhitecturii computerelor.

Un principiu similar este valabil și pentru modelarea creierului. Un modul specific de recunoaștere neocorticală care detectează anumite imagini vizuale invariante (de exemplu, fețe), filtrează frecvențele audio (restrânge semnalul de intrare la un anumit interval de frecvență) sau estimează proximitatea temporală a două evenimente poate fi descris folosind mult mai puține detalii specifice decât cele reale.interacțiuni fizice și chimice care controlează funcțiile neurotransmițătorilor, canalelor ionice și ale altor elemente ale neuronilor implicați în transmiterea impulsurilor nervoase. Deși toate aceste detalii trebuie luate în considerare cu atenție înainte de a trece la următorul nivel de complexitate, multe pot fi simplificate atunci când se modelează principiile de funcționare ale creierului.

Proteze care sunt controlate de puterea gândirii, comunicarea directă cu computerele fără ajutorul mușchilor, iar pe termen lung - un corp artificial pentru o persoană paralizată și antrenamentul funcțiilor cognitive - gândire, memorie și atenție. Toate acestea sunt deja în afara domeniului science fiction-ului. Momentul neuroștiințelor a sosit deja, spune Sergey Shishkin, candidat la științe biologice, șef al departamentului de tehnologii neurocognitive de la Institutul Kurchatov. El a vorbit despre cele mai recente rezultate ale cercetării asupra creierului la Centrul de Educație Sirius. „Lenta.ru” oferă principalele teze ale discursului său.

Primii pași în terra incognita

Rezultatele cercetării fizice stau la baza a tot ceea ce ne înconjoară. Orice ne uităm - clădiri, haine, computere, smartphone-uri - toate acestea sunt cumva legate de tehnologii bazate pe legile fizicii. Dar contribuția științei creierului la viața noastră este incomparabil mai mică.

De ce? Până de curând, neuroștiința a evoluat foarte lent. La mijlocul secolului al XIX-lea, tocmai au început să înțeleagă că creierul este format din celule nervoase - neuroni, dar apoi a fost extrem de greu să le vezi și să le izolezi. Cercetătorii moderni au găsit modalități de a studia neuronii mai profund și de a observa munca lor - de exemplu, ei injectează coloranți fluorescenți care strălucesc atunci când celula este activată.

Noile metode fac posibilă observarea funcționării creierului uman fără intervenție chirurgicală folosind tehnologia rezonanței magnetice nucleare. Începem să înțelegem mai bine structura creierului și să creăm noi tehnologii bazate pe aceste cunoștințe. Una dintre cele mai impresionante este interfața creier-calculator.

Interfață creier-calculator

Această tehnologie vă permite să controlați un computer cu puterea gândirii, mai exact se numește „tehnologie pentru transmiterea comenzilor de la creier la un computer fără ajutorul mușchilor și nervilor periferici” (aceasta este definiția adoptată în literatura științifică) . Scopul principal al interfețelor creier-calculator este de a ajuta persoanele cu dizabilități, în special acele persoane care nu au mușchi sau sistemul lor de control. Acest lucru se poate datora diferitelor motive - de exemplu, un accident de mașină atunci când măduva spinării unei persoane este întreruptă.

O persoană sănătoasă are nevoie de un canal suplimentar de comunicare cu un computer? Unii oameni de știință cred că o astfel de interfață poate accelera foarte mult munca cu echipamente de calcul, deoarece o persoană nu va fi „încetinită” de mâinile sale: va trimite direct informații către un computer. Există, de asemenea, o presupunere mai realistă: cu ajutorul acestor interfețe, puteți antrena funcțiile cognitive ale creierului - gândire, memorie, atenție... Cum să nu vă amintiți filmul „Mașina de tuns iarba”, în care personajul principal folosește virtualul realitatea i-a „pompat” creierul astfel încât a devenit de fapt un supraom.

În centrul acestor dorințe se află visul de a extinde capacitățile creierului. Acest lucru este de înțeles: suntem aproape întotdeauna nemulțumiți de oportunitățile pe care le avem. Visul de a extinde capacitățile creierului le spune oamenilor de știință o direcție de lucru aparent fantastică, dar din ce în ce mai reală: să încerce să conecteze creierul și computerul cât mai strâns posibil. La urma urmei, programele de calculator au un mare dezavantaj - aproape totul în ele este construit pe reguli stricte, iar intuiția unei persoane funcționează, deși nu poate calcula opțiunile aproape instantaneu. Deci, acest tip de combinație a punctelor forte ale creierului și ale computerului ar fi foarte benefică.

Sarcini practice

Dar, în primul rând, neuroștiințele se confruntă cu sarcini destul de practice. De exemplu, ajutați oamenii cu o boală numită scleroză laterală amiotrofică. Sunt puțini pacienți cu un astfel de diagnostic, dar aceasta este o boală foarte gravă. Pacientul poate gândi destul de normal și poate percepe informații din lumea exterioară, dar este incapabil să se miște și chiar să spună ceva. Din păcate, atâta timp cât această boală rămâne incurabilă, iar pacienții până la sfârșitul vieții nu pot comunica cu ceilalți.

Primele încercări de a crea o interfață creier-calculator au fost făcute încă din anii 1960, dar interesul serios pentru această tehnologie a apărut abia după ce savantul german Niels Birbaumer și colegii săi au dezvoltat un așa-numit „dispozitiv de transmisie a gândirii” la sfârșitul anilor 1990 și au început pentru a preda folosirea ei paraliza pacientii.

Unii pacienți, datorită acestui dispozitiv, au putut comunica cu rudele și cercetătorii. Unul dintre ei a scris o scrisoare mare cu ajutorul unui „dispozitiv de transmitere a gândurilor”, în care a descris modul în care tastează literele. Acest text, pe care pacientul l-a scris timp de șase luni, a fost publicat într-una dintre revistele științifice.

Lucrul cu sistemul Birbaumer nu poate fi numit simplu. Pacientul trebuie să selecteze mai întâi una dintre jumătățile alfabetului afișat pe ecran, schimbând potențialele electrice care vin din creier fie pozitiv, fie negativ. Astfel, el cam spune mental „da” sau „nu”. Potențialul electric este înregistrat direct pe suprafața scalpului, introdus în computer, iar computerul determină care dintre jumătățile alfabetului trebuie selectată. Apoi persoana merge mai adânc în alfabet și alege o anumită literă. Este incomod și consumatoare de timp, dar metoda nu necesită implantarea de electrozi în creier.

Metodele invazive, în care electrozii sunt introduși direct în creier, au mai mult succes. Impulsul dezvoltării acestei direcții a fost dat de războiul din Irak. Mulți militari au devenit apoi invalidi, iar oamenii de știință americani au încercat să descopere cum, folosind interfața creier-calculator, astfel de oameni ar putea controla protezele mecanice. Primele experimente au fost efectuate pe maimuțe, iar apoi electrozii au fost implantați la persoane paralizate. Drept urmare, persoana a putut să participe activ la procesul de stăpânire a tehnicii de gestionare a protezei.

În 2012, echipa lui Andrew Schwartz din Pittsburgh a antrenat o femeie paralizată să controleze un braț mecanic atât de precis încât a putut să ridice diverse obiecte cu el și chiar să strângă mâna cu gazda unui program de televiziune popular. Adevărat, nu toate mișcările au fost efectuate impecabil, dar, desigur, sistemul este îmbunătățit.

Cum ai reușit să faci asta? A fost dezvoltată o abordare care vă permite să determinați direcția dorită de mișcare din mers folosind semnale codificate în neuroni. Pentru a face acest lucru, electrozi mici trebuie să fie implantați în cortexul motor al creierului - ei elimină semnalele de la neuroni care sunt transmise la un computer.

Apare imediat întrebarea: dacă o persoană mișcă un braț mecanic, este posibil să se facă un dublu mecanic - un avatar care va reproduce toate mișcările unei persoane? Un astfel de corp mecanic va fi controlat printr-o interfață creier-calculator. Există o mulțime de fantezii în acest sens, uneori oamenii de știință chiar oferă niște planuri reale. Până acum, experții serioși consideră acest lucru ca ficțiune, dar în viitorul îndepărtat acest lucru este posibil.

Controlul privirii

În laboratorul de tehnologii cognitive „Institutul Kurchatov” acum lucrează nu numai la interfețele „creier – computer”, ci și „ochi – creier – computer”. Strict vorbind, aceasta nu este cu adevărat o interfață creier-calculator, deoarece folosește mușchii ochilor. Controlul prin înregistrarea direcției privirii este de asemenea foarte important, deoarece există persoane cu dizabilități cu deficiențe motorii ai căror mușchi oculari continuă să funcționeze. Există sisteme gata făcute cu care o persoană poate introduce text dintr-o privire.

Cu toate acestea, problemele apar în afara sarcinii de tastare. De exemplu, este dificil să înveți interfața să nu emită comenzi atunci când o persoană se uită la un buton de control doar pentru că se gândește și și-a oprit privirea.

Pentru a rezolva această problemă, Institutul Kurchatov a decis să creeze o tehnologie combinată. Participanții la experimente joacă un joc pe calculator, făcând mișcări doar cu ajutorul unor întârzieri scurte ale privirii. În acest timp, cercetătorii înregistrează semnale electrice de la creierul lor pe suprafața scalpului.

S-a dovedit că atunci când un participant la experiment își ține privirea pentru a face o mișcare, în semnalele creierului său apar markeri speciali, care nu există atunci când privirea este ținută așa. Pe baza acestor observații se creează interfața „ochi – creier – computer”. Utilizatorul său va trebui doar să se uite la un buton sau un link de pe ecranul computerului, să dorească să facă clic pe el, - sistemul va recunoaște această dorință, iar clicul se va întâmpla de la sine.

În viitor, vor apărea noi metode care vor permite conectarea creierului la un computer fără a utiliza operațiuni riscante și foarte costisitoare. Asistăm acum la apariția acestor tehnologii și în curând le vom putea încerca.