Сергей Толкачев - Активные данные. Философское программирование

компьютер → интернет → искусственный интеллект →???

Клетки являются исполнительными механизмами – машинами, которые выполняют заданные действия, под управлением внешней программы РНК. Эта программа задает правила и определяет поведение любой биологической системы. Программа может допускать варианты, вероятности, изменять реакцию в соответствии с состоянием и значением тех или иных параметров, но интерпретация программы РНК рибосомой, происходит в соответствии с алгоритмом, который заложил в нее «автор». Клетка может породить новую, модифицированную клетку, но она не может учиться и приобретать знания.

Точно также и компьютеры были созданы для того, чтобы строго исполнять последовательности инструкций. Идеи и цели, которые находились в голове у программиста при создании программы, не доступны центральному процессору, который должен получить команду и выполнить ее, в соответствии с правилами, которые заложил в него конструктор, и которые ожидает от него программист. Многие поколения классических компьютеров были построены на основе принципов, заложенных в архитектуре фон Неймана. В процессе работы над ней, фон Нейман соединил доступные для него знания физиологии нервной деятельности, с математическими формализациями и инженерными решениями. Структура его вычислительной машины состоит из трех блоков: вход, обработка и выход, по аналогии с тремя типами нейронов: сенсорные, ассоциативные и моторные. Однако если сравнить современные модели нейрона и рибосомы, то окажется, что его архитектура значительно ближе к рибосоме чем к нейрону!

В современных компьютерах оперативная память содержит множество однотипных элементов, количество которых сравнимо с количеством клеток в биологических системах, однако все эти элементы являются пассивными, и в отличие от биологических нейронов не являются функционально полными устройствами.

Первоначально фон Нейман объединил устройство управления , арифметико-логическое устройство и память в один блок, который он назвал ассоциативным нейроном или центральным процессором. На первый взгляд может показаться, что его процессор напоминает модель нейрона, однако биологический ассоциативный нейрон в отличие от пассивного запоминающего элемента обладает самостоятельной активностью. Компьютер на ассоциативных нейронах так никогда и не был реализован – вместо множества активных элементов, из которых он должен был бы состоять следуя первоначальной схеме фон Неймана, классический компьютер построен из пассивных ячеек памяти, связанных с единственным центральным процессором.

Первое поколение искусственных нейронных моделей, основанное на работе МакКалока и Питтса « A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity », было построено исходя из предположения, что нервная активность биологических систем подчиняется закону – « всё или ничего », и как следствие этого, «… нервную деятельность, нейронные события и отношения между ними можно рассматривать с помощью логики высказываний ». Искусственный нейрон, построенный по этой схеме, содержит два основных блока – сумматор и функциональный преобразователь , а сама сеть, состоящая из таких нейронов, предполагается неизменной во времени.

Ограничения архитектуры фон Неймана стали заметны, практически сразу же после появления построенных на её основе промышленных версий компьютеров и языков программирования. Джон Бэкус, был один из первых, кто проанализировав узкие места машин Тьюринга и фон Неймана, предложил принципиально новую модель – функциональное программирование, или, если применить более современную терминологию – распределенную систему функциональных объектов с динамическими связями. И хотя в его работе используется сложный математико-логический способ анализа проблемы и описания решения, если настойчивый программист с базовым математическим образованием уделит немного времени чтобы разобраться в сути его небольшой статьи: «Can programming be liberated from the von Neumann style?» , то для него станет понятной связь между моделью λ-исчислений и биологическими нейронами.

Существует глубокое заблуждение, что «нейрон прост» и представляет собой элемент с известными функциональными свойствами, которые можно формально специфицировать. При этом упускаются из вида хорошо известные факты:

– как и всякая клетка, нейрон может размножаться;

– нейрон способен инициировать соединения с другими нейронами;

– нейрон может принимать или отказываться (attraction, repulsion) от приглашений на соединение, поступающие от других клеток;

– внутри нейрона есть механизм, который реагирует на изменение электро-магнитного и биохимического состояния внешней для него среды и, соответственно, у него есть генератор ответных электрических или химических сигналов;

– нейрон имеет внутреннюю долговременную память – при помощи рибосомы он способен копировать и интерпретировать молекулы РНК, в которых могут храниться разнообразные данные.

Эти свойства нейрона, а также ещё многое, чего мы пока не знаем, позволяют утверждать, что нейрон – не прост ! Это не элемент, а сложная система, и ближайшим аналогом ему является вовсе не процессор или запоминающий элемент памяти, а целостный компьютер. Если исходить из этой аналогии, то нервная система похожа на сеть компьютеров, или – интернет нейронов .

Способность нейрона связываться с другими нейронами и с другими функциональными клетками, изменять свое состояние в соответствии с внутренними процессами и внешними сигналами, запоминать значения и генерировать выходные импульсы – является важным свойством, которое предполагает новый подход к анализу нервной деятельности, но одновременно открывает программистам пути для использования опыта биологических систем при решения принципиально нового класса задач.

Когда-то Аристотель в своих рассуждениях о природе знаний, выделил два типа поведения: подчиненное и рассудительное. Подчиненное поведение – это исполнение инструкций без необходимости или возможности понимать цель. А рассудительное – способность определить пользу действия и разработать инструкцию для исполнителя. Человек, способный понять – способен сформулировать цель и определить способ достижения. Так же и программист создает последовательности инструкций для исполнения компьютером аналогично тому, как менеджер или технолог создают процедуры для исполнителей в офисе или на производстве. В биологических системах, для того чтобы понять , используются динамические многослойные нейронные сети, способные генерировать новые ассоциации. Создание новых ассоциативных связей – это то, что отличает высшую нервную деятельность от любых, сколь угодно сложных, исполнительных механизмов или систем интерпретации программ. Нервная система червяка-нематоды принципиально отличаются от человека не только количеством нейронов, но и тем, что наш мозг постоянно создаёт новые связи, а у червяка, после этапа формирования, они остаются одними и теми же на протяжении всего периода его существования. И наверное поэтому люди все разные, а червяки – одинаковые.