Ваш мозг — не компьютер. Око планеты информационно-аналитический портал. Вашему мозгу не достает кислорода
Согласитесь, большую часть своей жизни большинство из нас проводит у монитора или экрана какого-нибудь . Карикатуристы даже грустно шутят о тихих семейных вечерах, где каждый из членов семьи вместо общения с живыми родственниками предпочитает уткнуться в свой экран и чатиться с малознакомыми «друзьями» в социальных сетях. Причем с друзьями, большинства из которых и в глаза не видел.
Чем опасен компьютер?
Не будем говорить об излучении, проблемах с позвоночником, с кожей, глазами, лишним весом от малоподвижного образа жизни, к которому приговаривают нас современные гаджеты. Поговорим о более коварном факторе риска – воздействии компьютера на человеческий мозг.Действительно ли от пользования интернетом мы приобретаем синдром компьютерного слабоумия?
Давайте попробуем разобраться, как компьютер постепенно превращает нас в зависимых и одиноких дураков.
1. Он дает готовые ответы
. Их не надо искать, не нужно напрягать мозг, лишь правильно сформулировать вопрос.
2. Он создает иллюзию знаний
(ответы, которые дают поисковые системы, воспринимаются человеком как часть его собственного мозга, и он не старается запомнить информацию).
3. Убивает социализацию человека.
Отсутствие живого общения ведет к усложнению . У него тысячи виртуальных друзей, но отсутствуют реальные. Человек постепенно превращается в беспомощного и замкнутого аутиста, который не умеет строить социальные связи, общаться, любить и дружить. Он живет в мире иллюзий и собственных фантазий, которые скроены из случайных отрывков готовой пережеванной информации, клипов, лайков, видео, постов, слоганов и т.д.
4. Делает нас уязвимыми, открытыми до предела. С одной стороны, погружаясь в интернет, мы теряем социальные связи. С другой стороны, нам необходимы эти связи, так как мы являемся социальными существами. Интернет предоставляет нам иллюзию общения. И мы с готовностью раскрываемся ему, не задумываясь о последствиях открытости. Например, бросили фото в инстаграм. Там у нас есть тысяча друзей, которых мы в глаза не видели, но нам обязательно хочется получить от них одобрение. Мы ждем этих пресловутых лайков, считаем их и думаем, что таким образом человек проявляет к нам внимание. Но это лишь иллюзия внимания. Кто-то лайкает от нечего делать, кто-то в надежде, что лайкнут ему в ответ. На самом деле, большинству людей нет до вас никакого дела. И вы, к сожалению, об этом догадываетесь где-то в глубине души. Порой нам бывает так одиноко, что мы готовы выложить на всеобщее обозрение самые сокровенные страницы своей личной жизни, которые могут быть использованы недоброжелателями.
5. Мы попадаем в сети . Мы так привыкли уже к интернету, что в его отсутствии, испытываем настоящую информационную ломку. Нам резко не хватает иллюзорного виртуального мира, в котором можно общаться или без зазрения совести промолчать на заданный вопрос, не думая о выражении своего лица.
В интернете легко получить быструю, практически мгновенную информацию обо всем на свете. Впрочем, ее обилие и разнообразие отнюдь не стимулирует мозг к запоминанию. Более того, постоянно работая с компьютером, человек получает искомое, как будто мимоходом, совмещая с другими занятиями. Создается впечатление, что он выхватывает кусочки, разрозненные, не связанные друг с другом факты, и они тут же забываются, если он вовремя не скопирует ссылки или отрывки текстов. Это не дает ему возможности сформировать глубокие собственные умозаключения. Информационное кусочничанье и надежда на то, что в любой момент ты можешь получить любую информацию без малейших усилий, кажется, избаловывают мозг. Заставляет его работать не в полную силу.
А когда не используются ресурсы мозга, он атрофируется, те участки, которые могли бы развиваться, если бы человек глубоко вникал в информацию, анализировал ее, изучал, не развиваются. Мозг будто бы «усыхает». Отсюда и возникновение всевозможных возрастных болезней, и «отупение» молодых.
Традиционно считается, что, по возможности, надо как можно меньше контактировать с компьютером, особенно детям, пока они учатся и получают информацию о мире. Надо заставлять работать свой мозг в усиленном режиме, в каком бы возрасте вы ни находились. «Век живи, век учись» – прекрасная формула для профилактики болезни Альцгеймера.
А что, если компьютер выводит мозг на новый этап развития?
С вредным воздействием интернета на мозг и социализацию человека можно поспорить и даже опровергнуть. Компьютеры стали естественной частью нашей жизни, и наш мозг невольно приспосабливается к ним, развиваясь в еще неизвестном нам направлении. Это не значит, что мы стали глупее и большую часть работы выполняет за нас машина. Просто работа нашего мозга настолько изменилась, что нам кажется, он вообще не работает.
Это раньше, чтобы получить информацию, мы должны были перелопатить множество литературы, отыскать факты, сопоставить их, выбрать наиболее подходящие для нас. Мозг усиленно работал, дым шел из ушей! Но при этом он засорялся огромным количеством второстепенной информации, которая замедляла получение результата. Теперь все происходит значительно быстрее, и нам кажется, что мозг работает не в полную силу. А кто это сказал?
А что, если мозг не филонит, а, напротив, работает в еще более усиленном, но непривычном для нас режиме? Работает выборочно. Только с той информацией, которая нам нужна в данный момент. Зачастую информационный поток содержит в себе массу мусора, грязи, откровенной ерунды. Пока дочерпаешь до чистой истины, можно потратить полжизни. К тому же в интернете есть множество отвлекающих моментов, которые погружают нас в сеть игр, игрушек и картинок, и мы безнадежно теряем время, отдаляясь от цели.
А что, если, одновременно погружая и освобождая нас от лишнего информационного мусора, ненужных повторений, перелопачивания давно известного, но уже неактуального контента, мозг приспосабливается к темпам нашей жизни и помогает вычленить в потоке информации самое важное.
А, может, это не отупение, а освобождение от ненужного? А наш вечно работающий мозг помогает нам расслабиться и освободиться для чистого творчества, ведь выдержать тот мощный информационный прессинг, который обрушивается на нас ежедневно, нам не под силу и отвлекает от главного? В чем главное для нас, живущих в мире цифровых технологий?
Условие развития мозга – творчество
Исследуя уровень IQ современных людей по сравнению с IQ людей пятидесятых годов, Ричард Линн, психолог Университета Ольстера, отметил значительное . В 2014 году IQ упал на 3 пункта по сравнению с показателями 1950 года. И если оглупление населения планеты будет продолжаться такими же темпами, считает Линн, то в 2110 году IQ человечества станет ниже на 84 пункта.Получается, что вся планета стремительно глупеет, и нас ждет, полная деградация и вырождение?
Многие считают, что мозг спасёт запоминание. Советуют развивать долговременную память, изучать языки, разгадывать кроссворды, заучивать стихи. Однако простое механическое запоминание развивает память, но не развивает мозг.
Действительно, может показаться, что поисковики и Википедия сделали нас глупее, ослабили нашу долговременную память. Если бы нас вдруг сорвали со стула и забрали гаджеты, отключили интернет и стали бы разговаривать с нами на интеллектуальные темы, мы, наверняка, сели бы в лужу. Надеясь на google, мы не запоминаем теперь даже элементарных вещей. Без компьютера мы становимся практически беспомощными, в какой-то степени даже беззащитными.
Но давайте попробуем посмотреть на проблему иначе. Согласитесь, современные дети, даже без инструкций легко могут справиться с компьютерной техникой, будто она им давно известна. Откуда в них это знание? Может они и обо всем остальном знают? Тогда зачем им изучать и запоминать то, что уже и так есть в их мозгу. Вся история человечества, все накопленные им знания уже содержаться в том грандиозном банке данных, который представляет собой наш мозг. Количество нейронов его исчисляется даже не тысячами, а триллионами. Нам трудно представить себе эти цифры. Но любой человеческий мозг намного мощнее любого, даже самого мощного компьютера. И он лучше нас знает, что необходимо нам на этом этапе развития человечества.
Так может быть стоит ему довериться? И не думать о том, что все мы катастрофически тупеем, хотя этого, по определению, произойти не может. Мы тупеем с точки зрения старой науки, старых методов образования, старых интеллектуальных теорий. А к новым – пока только подступаем. Современный человек владеет априори гораздо большим объемом информации по сравнению с людьми, скажем, в 19 веке. И снижение способностей к традиционному фундаментальному образованию может быть не отрицательной, а положительной тенденцией развития его мозга.
А что, если на данном этапе развития человечества ему не нужны знания из области орфографии, пунктуации, физики, математики и других наук, которым учат в школе, на том уровне, который был нормальным и привычным пятьдесят лет назад. Они кажутся лишними для людей постиндустриального общества, когда цифровые технологии плотно проникли в нашу жизнь, облегчают ее и освобождают человека от необходимости бороться за свое существование и напрягать вопросами выживания свой вечно работающий мозг.
Может быть, современному человеку нужны сегодня какие-то другие знания? И наш мозг пытается до нас это донести, снижая привычные показатели формальной образованности.
Мне кажется, что он призывает нас освободиться от лишних знаний, чтобы снова стать творцами. Творчество возможно только при полном освобождении от информационного мусора. Сказать что-то новое можно только тогда, когда мозг чист и светел.
По-настоящему развивает мозги только творчество, то есть та деятельность, в результате которой рождается что-то новое (в любой сфере нашей жизни). А творчество невозможно, когда мозг засорен чужими идеями и неактуальной информацией. Его надо очистить. Так называемое состояние просветления приходит тогда, когда мы полностью освобождаем мозг от лишней информации. Отчасти мы освобождаем его и тогда, когда бездумно листаем посты в фейсбуке, выхватываем поверхностные, на первый взгляд, клочки и осколки информации из интернета. В этот момент мы как раз и расслабляем мозг. И не подозреваем, что он при этом усиленно работает, сравнивает, анализирует, фильтрует, чтоб из клочков собрать для нас целостную картину мира.
Мозг заставляет нас развивать другие способности
Мы не знаем до конца, на что он способен. Возможно, он может намного больше того, что нам кажется. И эта осколочная информация, благодаря уже накопленным нами знаниям, а также ассоциативным связям между явлениями и предметами, дает возможность мозгу из осколков сложить самый точный слепок реальности, чтобы заставить нас понять, куда нам двигаться дальше.Картина получается более целостная, чем если бы мы погружались бы в каждый отдельный информационный блок, то есть углублялись бы в ту или иную науку. В том случае мы получали бы информацию, ограниченную только данной сферой, в первом случае, мы получаем более широкую картину действительности, видя ее с разных точек зрения.
На первый взгляд, это ничего не значащие, не связанные между собой куски информации, на самом деле, они, как пиксели на экране, которые мы видим не каждый в отдельности, а в целостности картинки.
Возможно, наш мозг настолько гибок, что адаптируется к такому своеобразному способу нашего существования сегодня и дает нам возможность развиваться каким-то иным способом, незнакомым нам ранее. Дарит шанс развивать не память, не интеллект, а какие-то другие свои способности, которые мы давным-давно запустили и никак не развиваем. Какие? На то он и мозг, чтобы заставлять нас думать об этом.
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.
Альбрехт фон Галлер. Icones anatomicae
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.
Изображение: Shutterstock
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.
Кадр из фильма «Превосходство»
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.
«Превосходство»
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 .
На наших глазах разворачивается настоящая война стремительно развивающихся технологий и мозга человека. И вот мы уже слышим, что борьба «машина — человек» завершится отнюдь не в пользу последнего. Причем в ближайшее время. Насколько правомерна идея замены «несовершенного биологического компьютера более совершенным электронным» и чем отличается мозг человека от самого современного устройства? Размышляет психолог, сертифицированный тренер по методам мышления Эдварда де Боно Андрей Беспалов.
Многие думают, что с прогрессом технологий необходимость запоминать информацию сама собой отпадет. Ведь исчезла же нужда в устном счете с появлением калькуляторов! Уже сейчас любые сведения можно «нагуглить» за несколько минут, а лозунги в стиле «ваш мозг — самый мощный компьютер» теряют актуальность. Компьютер/облако/«Гугл» способны запоминать настолько лучше и больше, чем мы, что нет никакого смысла с ними соревноваться. Но действительно ли наш мозг — это ЭВМ в голове? И почему даже самая продвинутая техника не сможет сравниться с работой серого вещества человека?
Иерархия памяти
Обратимся к простому примеру. Все работающие на компьютере хорошо знают, что файл с инструкцией «как сделать оглавление в Word» выглядит примерно так: «Обозначьте в документе место, куда следует вставить оглавление, откройте вкладку “Ссылки”, нажмите кнопку “Оглавление”» — и так далее. Но в голове все это происходит иначе. В противном случае, если бы друг спросил меня по телефону о том, как сделать автооглавление, я бы сразу ответил. Но я говорю: «Подожди, сейчас программу открою», и только после того, как увижу Word перед собой, могу вспомнить, что нужно делать.
Вся загадка кроется в том, что в отличие от файлов, которые записываются и считываются линейно, воспоминания в мозгу хранятся иерархически. Что происходит, когда человек видит, например, букву Н? Изображение попадает на сетчатку, а оттуда — в первичную зрительную кору, которая занимается узнаванием простых образов: две вертикальных палочки, одна горизонтальная. Данные об этих палочках она передает во вторичную зрительную кору, которая складывает из них более сложный паттерн («Н») и передает результат в следующую зону, где буквы, полученные из разных участков вторичной зрительной коры, соединяются в слова и передаются «наверх».
Сила предсказания
Кора мозга поделена на множество зон, по которым постоянно движется информация, причем не только вверх по иерархии, но и вниз. Мозг человека настолько эффективен, утверждает Джефф Хокинс в книге «Об интеллекте», что умеет предсказывать будущие события, основываясь на опыте, хранящемся в памяти. Для того чтобы произвести определенное действие (например, поймать мяч), мозг не должен долго вычислять — ему достаточно вспомнить, как он действовал раньше, и на этом основании предсказать полет мяча и скоординировать свои движения. Цепи нейронов, находящиеся в коре, образуют иерархическую структуру, в которой высшие уровни постоянно посылают информацию к нижним уровням. Это позволяет сравнивать поступающую последовательность образов с последовательностями из предыдущего опыта. Так, на основании слов «Давным-давно, много лет…» можно предсказать, что следующими словами будут «…тому назад».
Хокинс сравнивает работу нашего мозга с иерархией военных команд: «Генералы на армейской верхушке говорят: “Выдвинуть войска во Флориду на зиму”». Простая высокоуровневая команда разворачивается в более детальные по последовательности команды, спускаясь вниз по уровням иерархии. И тысячи отдельных структур выполняют десятки тысяч действий, приводящих в результате к перемещению войск. Отчеты о том, что происходит, генерируются на каждом уровне и поступают наверх до тех пор, пока генерал не получит последний доклад: «Перемещение произошло успешно». Генерал не вникает в детали.
Вспомнить все
В отличие от мозга, в компьютере за «память» отвечают два очень разных устройства: HDD (винт) и RAM (оперативка). Казалось бы, аналогия налицо: винт — кора, а оперативка — гиппокамп. Но присмотримся повнимательнее к тому, как система работает. Изначально новая информация поступает в гиппокамп через зоны коры. Если больше мы с этой информацией не столкнемся, гиппокамп постепенно забывает ее. И чем чаще мы что-то вспоминаем, тем прочнее становятся связи в коре до тех пор, пока гиппокамп не «передаст ей все полномочия» касательно этого паттерна. Этот процесс называется «консолидацией памяти» и может длиться до двух лет. Пока он не закончен, говорить о том, что информация надежно хранится в долгосрочной памяти, рановато.
Попытайтесь в унылую осень вспомнить свой отпуск: как лежали на морском пляже и смотрели на песок. Присмотритесь: вы уже различаете в нем отдельные песчинки, камушки, осколки ракушек. Очень сомнительно, что вы на самом деле это помните, — в какой-то момент в этот образ вклинивается фантазия и услужливо предоставляет нужные детали. Но в какой именно период воспоминания и фантазии сливаются в единое целое – определить невозможно.
Таким образом, любая информация, которая возвращается из долгосрочной памяти в рабочую, приводится в соответствие изменившемуся контексту и текущим задачам, а потом консолидируется в обновленном виде. И каждый раз, когда мы вспоминаем события прошлого, это уже воспоминание не о самом событии, а о последней «редакции» мозга. Варианта «открыть файл для просмотра» у нашей памяти просто нет — любое обращение к ней предполагает определенное изменение.
Память как искусство
В компьютере удалить или сохранить файл — действия противоположные, для человеческой памяти — это две стороны одной медали.
«Для нашего интеллекта забвение составляет такую же важную функцию, как и запоминание
, — писал Уильям Джеймс больше ста лет назад. — Если бы мы помнили решительно все, то были бы в таком же безвыходном положении, как если бы не помнили ничего. Припоминание некоего события требовало бы столько же времени, сколько и само это событие
».
Да, возможно, компьютер способен лучше сохранять информацию, но он не способен так же хорошо ее забывать. Мы ведь забываем далеко не случайно — воспоминание очищается от шелухи (которую, как в примере с песком, при необходимости можно будет заполнить воображением) и сохраняется лишь значимый каркас. А выявить и обозначить этот каркас нам помогает размышление.
Именно поэтому Уильям Джеймс утверждает, что «искусство помнить – это искусство мыслить». Запомнить – это значит связать новую информацию с той, которую мы уже знаем. Чем больше человек помнит, тем проще остаться в памяти новому. А лучший способ что-то запомнить — упорное размышление о поступившей информации.
Как не утонуть в море фактов
Какие же напрашиваются выводы? Мы можем только порадоваться возможностям собственного мозга. Наша память, в отличие от компьютерной, не просто склад информации, а неотъемлемая часть мышления. А это колоссальный шанс для развития.
Для восполнения знаний можно запросить в «Гугле» любую информацию, но, чтобы сделать это, необходимо понять, что конкретно вы не знаете. Это как пазл — когда вокруг недостающего кусочка картинка уже собрана, очень просто понять, что именно нужно найти. Но когда все кусочки в беспорядке, даже непонятно, с чего начать. В этом случае «Гугл» способен лишь утопить нас в море фактов, но никак не приблизить к их пониманию. И только мозг подсказывает, каких фрагментов не хватает. Таким образом, нам остается только регулярно загружать себя новыми, интересными заданиями, чтобы поддерживать мозг в прекрасной форме.
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 >>>
|
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?