Книги по психологии

СЕНСОРНЫЕ СИСТЕМЫ
О - Об интеллекте

Люди познают мир посредством органов чувств. Ощущения, которые мы испытываем, обусловлены генами, строением наших тел и соедине­ниями под корой головного мозга. Мы не можем изменить их. Иногда мы используем технологические достижения, позволяющие сделать наши ощущения более острыми. Например, приборы ночного видения, радары и космические телескопы представляют собой устройства, оп­тимизирующие передачу данных, но не обеспечивающие нам новых способов восприятия. Они конвертируют информацию, недоступную для нас в ее первозданном виде, в визуальные или звуковые сигналы, поддающиеся нашему восприятию. И все равно, в том, что мы можем взглянуть на экран радара и идентифицировать изображение, заслуга невероятной гибкости нашего мозга.

Многие виды животных обладают поразительными ощущениями, совершенно несвойственными человеку. В качестве примеров можно привести эхолокатор у дельфинов и летающих мышей, способность пчел видеть поляризованное и ультрафиолетовое излучения, воспри­ятие электрического поля некоторыми видами рыб.

Разумные машины смогли бы воспринимать мир посредством всех видов ощущений, существующих в природе, а также изобретенных че­ловеком. Данные об окружающей среде, получаемые с помощью гид­ролокатора, радара и приборов ультрафиолетового видения, являются очевидными примерами несвойственных человеку ощущений, которые мы, возможно, хотели бы воссоздать в разумной машине. И это всего лишь начало.

Намного более интересными являются способы восприятия, кото­рые нам неизвестны и чужды. Как мы уже выяснили, алгоритм коры го­ловного мозга в первую очередь сосредоточен на поиске сигналов внеш­него мира. У него нет никаких приоритетов относительно физических истоков этих сигналов. Если входные сигналы не носят произвольный характер и обладают определенным богатством, а также статистической структурой, разумная машина будет формировать систему воспомина­ний о них и прогнозы на их основе. Не существует причин, по которым входные сигналы должны иметь аналогию с физическими ощущениями или вообще иметь что-либо общее с реальным миром. Я полагаю, что именно в сфере экзотических ощущений скрыты перспективы револю­ционного применения разумных машин.

Например, вообразите сенсорную систему, покрывающую планету. Представьте себе сенсоры, расположенные на расстоянии каждых пяти­десяти миль по всем континентам. Эти сенсоры имитировали бы клетки сетчатки глаза. Каждое мгновение два смежных сенсора погоды имели бы высокую корреляцию активности, подобно высокой корреляции двух смежных клеток сетчатки. Существуют крупные погодные явле­ния — например, штормы и фронтальные циклоны, — которые передви­гаются в пространстве и меняются со временем точно так же, как и все объекты, которые меняются и перемещаются. Привязав этот сенсорный ряд к системе памяти, работающей по принципу коры головного моз­га, мы бы обучили указанную систему прогнозировать погоду, подобно тому, как люди учатся распознавать объекты окружающей среды и про­гнозировать траекторию их передвижения. Такая система предсказыва­ла бы погодные условия на ближайшее время, а также формировала бы долгосрочные метеопрогнозы. Разместив сенсоры рядом друг с другом в какой-то области, мы бы создали своеобразный эквивалент ямки гла­за, которая позволяла бы нашей системе понимать и прогнозировать микроклимат. Наш “погодный мозг” размышлял и понимал бы глобаль­ные погодные системы точно так же, как мы с вами понимаем объекты и людей. Метеорологи пытаются создать нечто подобное в наши дни. На основе данных, собранных в разных частях Земли, используя сверх­мощные компьютеры, ученые симулируют текущие погодные условия и прогнозируют будущие. Однако данный подход фундаментально от­личается от принципов работы разумных машин. Он больше сродни компьютеру, играющему в шахматы, а разумная система, сконструиро­ванная по принципам работы неокортекса, скорее, напоминает челове­ка, играющего в шахматы. Она делает это вдумчиво и с пониманием. Разумная машина-“синоптик” учла бы те сигналы, которых человек распознать не может. Она смогла бы распознать множество новых по­годных феноменов (скажем, такое погодное явление, как ураганы Эль - Ниньйо было открыто лишь в шестидесятых годах XX века). Она бы прогнозировала появление торнадо и муссонов намного точнее, чем че­ловек. Человеку не под силу сохранять в памяти и анализировать мно­жество метеоданных искусственный интеллект компьютера-“синоп­тика”, напротив, был бы способен ощущать и воспринимать погодные условия непосредственно.

Другие распространенные большие сенсорные системы могли бы дать нам возможность создать разумные машины, понимающие и про­гнозирующие миграцию животных, демографические изменения и рас­пространение инфекционных болезней. Представьте себе сенсоры, раз­мещенные в сети электрического тока некой страны. Разумная машина, присоединенная к этим сенсорам, наблюдала бы за спадами и подъема­ми потребления электроэнергии точно так же, как мы с вами наблюда­ем большее или меньшее количество транспортных средств на трассе или потоки передвижения пассажиров в аэропорту. Посредством пов­торных наблюдений люди учатся прогнозировать подобные сигналы. (Можете спросить у тех, кто каждый день ездит на работу на автомо­биле или охранника в аэропорту.) Точно так же наша разумная система сможет прогнозировать повышенное напряжение или опасные ситуа­ции, которые могут вызвать сбои в подаче электричества, лучше, чем человек. Мы могли бы сочетать погодные и демографические сенсоры, чтобы спрогнозировать вспышки политического недовольства, голо­да или болезней. Подобно гениальному дипломату, разумные машины могли бы сглаживать конфликты и уменьшать человеческие страдания. Вы можете подумать: для того чтобы предвидеть сигналы, включающие человеческое поведение, разумным машинам непременно нужны эмо­ции. Я так не считаю. Мы не рождены с заданной культурой, заданными ценностями и заданной религией, мы приобрели их в процессе жизнен­ного опыта, иными словами — обучились им. Точно так же, как я могу изучить мотивацию людей с ценностями, отличающимися от моих, ра­зумные машины могут понять человеческие мотивы и эмоции, сами та­ковыми не обладая.

Мы могли бы создать сверхтонкие ощущения. Теоретически воз­можно иметь сенсоры, регистрирующие сигналы клеток или больших молекул. Например, перед нынешними биологами стоит серьезная за­дача — разобраться, как можно спрогнозировать форму молекулы про­теина, зная последовательность аминокислот, формирующих протеин. Способность прогнозировать расщепление и взаимодействие протеи­нов ускорила бы развитие медицины и разработку многих лекарствен­ных препаратов. Инженеры и ученые создали трехмерные визуальные модели протеинов с тем, чтобы прогнозировать, как эти сложные мо­лекулы будут себя вести. Но, как бы мы ни старались, на сегодняшний день эта задача слишком сложна. С другой стороны, машина, обладаю­щая суперинтеллектом и набором ощущений, специально настроенных на данную проблему, могла бы ответить на поставленный вопрос. Быть может, эта идея представляется вам чересчур надуманной, но ведь нас бы не удивило, если бы человек смог решить такую проблему. Возмож­но, наша неспособность разрешить проблему связана в первую очередь с несоответствием масштабов человеческих ощущений и изучаемого физического явления. Разумные же машины смогут обладать выбороч­ными ощущениями и памятью большей емкости, чем человеческая, ко­торая позволит им решать задачи, людям неподвластные.

При наличии соответствующих ощущений и небольшом структурном изменении памяти коры головного мозга разумные машины будущего смогли бы жить и мыслить в виртуальном мире математики и физики. Многие математические проблемы, например, касаются поведения объ­ектов в мире с более, чем тремя измерениями. Ученые, изучающие при­роду пространства, размышляют о Вселенной как сущности, имеющей десять и более измерений. Но даже с восприятием четырехмерного про­странства у людей возникают немалые трудности. Возможно, разумная машина с соответствующими функциями сможет понять многомерные пространства, как вы и я понимаем трехмерное, и сможет спрогнозиро­вать поведение находящихся в них объектов.

И наконец, мы смогли бы объединить несколько разумных систем в большую иерархию, подобно тому, как наша кора сочетает осязание, слуховое и зрительное восприятия в высших областях иерархии коры головного мозга. Такая система автоматически научилась бы моделиро­вать и прогнозировать сигналы в популяциях разумных машин. С по­мощью средств коммуникации, таких как Интернет, разумные машины могли бы объединиться в сеть, охватывающую весь Земной шар. Боль­шие иерархии способны регистрировать более глубокие сигналы и бо­лее сложные аналогии.

Цель изложенных мной размышлений состоит в том, чтобы показать, что существует очень много сфер, в которых мозгоподобные машины могли бы намного превзойти наши способности. Они смогли бы мыс­лить и обучатся в миллионы раз быстрее, чем мы с вами, запоминать огромные массивы подробной информации и улавливать практически сигналы. Они могут обладать ощущениями более чувствительными, чем наши, или ощущениями для восприятия очень специфических фе­номенов. Они без труда могут размышлять в терминах многомерных пространств. Ни одно из перечисленных любопытных свойств не зави­сит от внешнего сходства разумных машин с человеком, и эти машины также не требуют сложной робототехники.

Теперь, я надеюсь, вы понимаете, насколько тест Тьюринга, в кото­ром между интеллектом и человеческим поведением ставился знак ра­венства, ограничил наше видение потенциальных возможностей разум­ных машин. Глубоко познав интеллект, мы сможем создавать разумные машины, которые будут представлять намного большую ценность, чем простое воспроизведение человеческого поведения. Наши разумные машины станут отличным инструментом, позволяющим значительно обогатить наши познания о Вселенной, наши способности и опыт.

** * * *

Как много воды утечет прежде, чем мы достигнем такого уровня? Создадим ли мы по-настоящему разумные машины через пятьдесят, двадцать или пять лет? В мире высоких технологий любят повторять: кратковременные изменения длятся дольше, чем это предполагалось, а долгосрочные перемены происходят намного быстрее, чем прогнозиро­валось. Я много раз убеждался в справедливости этого высказывания. Кто-то поднимется во время конференции и скажет, что новая техноло­гия появится в каждом доме уже через четыре года. А потом окажется, что он ошибся. Четыре года проходят, восемь лет, все начинают думать, что этого уже никогда не произойдет. И вот как раз в тот момент, когда кажется, что сама идея зашла в тупик, она вдруг оживает и становится величайшей сенсацией. Скорее всего, что-то подобное произойдет и с индустрией разумных машин. Сначала прогресс будет малозаметным, но затем резко пойдет в гору.

На конференциях по нейробиологии я люблю задавать присутствую­щим вопрос: “Как вы думаете, сколько еще времени пройдет до тех пор, пока у нас появится рабочая теория коры головного мозга?” Некоторые слушатели (порядка 5%) отвечают: никогда, или она уже существует (интересный вариант ответа, учитывая профессию, благодаря которой они зарабатывают на жизнь). Еще примерно 5% считают, что понадобит­ся порядка пяти-десяти лет. Половина оставшихся считает, что ждать остается от десяти до пятидесяти лет или отвечают: “Еще при нашей жизни”. Остальные утверждают, что речь идет о пятидесяти-двухстах годах (или “не при нашей жизни”). Лично я оптимист. Мы долгие годы находились “в фазе затишья”, поэтому многим кажется, что прогресс в теоретической нейробиологии и разработке разумных машин зашел в полный тупик. Если строить выводы на основе последних тридцати лет, то вполне естественно считать, что мы не очень близки ответу. Но я по­лагаю, что как раз сейчас мы находимся в поворотном пункте, и вскоре наша область знаний начнет развиваться стремительными темпами.

Можно приблизить момент, которого мы так ждем. Одна из целей данной книги — убедить вас в том, что при наличии соответствующих теоретических рамок мы сможем значительно продвинуться вперед в понимании коры головного мозга. Другими словами, при помощи за - поминающе-прогностических рамок мы сможем разгадать особенности работы мозга и мышления. Эти знания нужны нам для создания разум­ных машин. Если мы попадем в точку, модель окажется корректной, и прогресс будет происходить очень быстро.

Я и не берусь давать точный прогноз, когда наступит эра разумных машин, тем не менее я полагаю, что если достаточно много людей по­святят себя решению этой проблемы сегодня, то, возможно, мы смо­жем создать полезные прототипы и симуляции коры головного мозга в пределах ближайших нескольких лет. Через десять лет, как я надеюсь, разумные машины станут одной из наиболее “горячих” тем в области науки и технологии. Мне не хотелось бы составлять более подробные прогнозы, поскольку я знаю, как трудно оценить время, требующееся для важных открытий. Так почему же я столь оптимистически настроен относительно теории мозга и создания разумных машин? Моя уверен­ность во многом обусловлена количеством времени, потраченным мною на изучение работы разума. Когда в 1979 году я впервые всерьез заин­тересовался мозгом, я почувствовал, что эта головоломка может быть разгадана еще при моей жизни. Годами я наблюдал за неуклонным спа­дом в сфере разработки искусственного интеллекта, подъемами и па­дениями в области создания нейронных сетей, а также был свидетелем “Десятилетия мозга” в 1990-х годах. Я видел, как менялось отношение к теоретической биологии в целом и нейробиологии в частности. Я был свидетелем того, как понятия прогноза, иерархических представлений и фактора времени прочно укоренились в арсенале нейробиологов. Я от­мечал изменения в своем понимании проблемы искусственного интел­лекта и наблюдал соответствующие перемены у своих коллег. Гипотеза о роли прогнозирования в работе мозга увлекла меня еще восемнадцать лет назад, и с тех пор я постоянно проверял ее. Поскольку я был пог­лощен нейробиологией и сферой компьютерных наук на протяжении более двух десятилетий, возможно, мой мозг создал модель высшего по­рядка, которая описывает, как происходят технологические и научные изменения, и эта модель прогнозирует быстрые темпы развития. Как раз сейчас наступил поворотный момент.