Рэймонд Курцвейл - Эволюция разума

Прежде чем мы продолжим исследовать структуру новой коры, хочу заметить, что чрезвычайно важно осуществлять моделирование поведения сложных систем на правильно выбранном уровне. Хотя химия теоретически основана на физике и может быть выведена из законов физики, на практике сделать это невозможно, поэтому химия создала собственные законы и модели. Аналогичным образом из законов физики можно вывести законы термодинамики, но, если у нас имеется достаточное количество частиц, чтобы мы могли назвать их скопление газом, решение физических уравнений для взаимодействий всех частиц становится безнадежным делом, а вот законы термодинамики отлично работают. Точно так же биология создала свои собственные законы и модели. Единственная клетка поджелудочной железы чрезвычайно сложна, особенно если мы рассматриваем ее поведение на уровне молекул; значительно проще осуществить моделирование функций клеток поджелудочной железы в регуляции уровня инсулина и пищеварительных ферментов.

Тот же принцип применим к моделированию и изучению функций мозга. Безусловно, важной и необходимой задачей для проектирования мозга является создание моделей взаимодействий на межмолекулярном уровне, однако цель всего процесса главным образом заключается в уточнении модели, которая описывает, каким образом мозг перерабатывает информацию, превращая ее в знания.

Американский ученый Герберт А. Саймон (1916–2001), которого считают одним из отцов теории искусственного интеллекта, очень красочно выразился по поводу того, насколько важно выбрать правильный уровень абстракции для анализа сложных систем. В 1973 г. по поводу созданной им программы искусственного интеллекта ЕРАМ (elementary perceiver and memorizer) Саймон писал следующее: «Представьте себе, что вы хотите понять имеющуюся у меня загадочную программу ЕРАМ. Я могу дать вам две версии этой программы. Первая версия — это та, в которой программа была исходно написана, — со всеми составляющими ее компонентами и подпрограммами… Вторая — полностью трансформированная версия ЕРАМ, переведенная на машинный язык… Я думаю, не стоит долго объяснять, какая версия представляет более краткое, значимое и понятное описание… Третью я вам предлагать не стану, поскольку это окажется даже не программа, а электромагнитные уравнения и граничные условия, которым компьютер как физическая система должен подчиняться. И это будет кульминация сокращения и непостижимости» [34].

В новой коре человека содержится около полумиллиона кортикальных колонок, каждая из которых составляет около 2 мм в высоту и 0,5 мм в ширину и содержит около 60 тыс. нейронов (таким образом, в сумме в новой коре содержится около 30 млрд нейронов). В общем, каждый распознающий модуль кортикальной колонки содержит около 100 нейронов, а всего в новой коре имеется порядка 300 млн распознающих модулей.

Теперь мы обратимся к рассмотрению механизмов работы распознающих модулей, однако должен заметить, что, честно говоря, совершенно непонятно, с чего же следует начинать. В новой коре все происходит одновременно, так что в этих процессах нет ни начала, ни конца. Мне часто придется упоминать явления, которые я еще не объяснил, а только собираюсь объяснить, так что прошу вас запастись терпением.

Человек лишь в небольшой степени способен к логическим размышлениям, зато прекрасно умеет распознавать образы. Для логического мышления нам приходится использовать новую кору, которая и является большим распознающим модулем. Это далеко не идеальный механизм для осуществления логических преобразований, но другого у нас нет. Сравним, к примеру, как играют в шахматы человек и специальная компьютерная программа. В 1997 г. компьютер DeepBlue, обыгравший чемпиона мира среди людей Гарри Каспарова, был способен за секунду логически анализировать последствия 200 млн комбинаций на доске (то есть последовательностей ходов и ответных ходов). Сейчас на такое способны некоторые персональные компьютеры. Каспаров в ответ на вопрос, сколько комбинаций он может анализировать за секунду, ответил, что менее одной. Как же в таком случае он вообще мог сражаться против DeepBlue? Ответ заключается в исключительной способности человека распознавать образы. Однако эту способность нужно тренировать — вот почему не каждый из нас мастерски играет в шахматы.

Каспаров знал примерно 100 тыс. шахматных комбинаций. Это реальное число — по нашим расчетам, специалист в какой-либо сфере деятельности должен уметь оперировать примерно 100 тыс. «элементами» знаний. В пьесах Шекспира использовано около 100 тыс. предложений (в которых задействовано около 29 тыс. слов, но большинство из них использовано разными способами). Анализ медицинской экспертной системы, созданной для воспроизведения знаний обычного врача, показал, что врач оперирует примерно 100 тыс. понятий в своей области. Распознавание «элемента» знаний из такого хранилища информации является далеко не простой задачей, поскольку все элементы слегка изменяются при каждом новом обращении к ним.

Вооруженный этими знаниями, Каспаров смотрит на шахматную доску и сравнивает каждую конкретную комбинацию со всеми знакомыми ему 100 тыс. комбинаций, причем все 100 тыс. сравнений он производит одновременно. В этом вопросе наблюдается полный консенсус: все наши нейроны одновременно участвуют в обработке изображения. Это не означает, что все они одновременно возбуждаются (в такой ситуации мы, возможно, не могли бы удержаться на ногах), но выполнение их функции подразумевает возможность возбуждения.

Сколько образов может хранить новая кора? Здесь необходимо учесть явление избыточности. Например, лицо любимого человека хранится не в виде единого образа, а записано тысячи раз. Некоторые из этих повторов представляют собой изображения практически одного и того же лица, тогда как другие показывают его в разных ракурсах, при разном освещении, с разным выражением и т. д. Никакие из этих повторяющихся образов не хранятся в виде истинных рисунков (то есть в виде двумерного набора пикселов). Скорее, они хранятся в виде списков признаков, в которых составные элементы образа сами являются образами. Чуть позже мы подробнее поговорим о том, как устроена эта иерархия признаков.

Если принять, что база знаний специалиста в какой-либо области состоит из 100 тыс. «единиц» знания (то есть образов) при избыточности примерно 100:1, получается, что мозг хранит около 10 млн образов. Эти специфические знания основаны на более общих знаниях и дополняются более глубокими и узкоспециальными знаниями, так что общее число образов повышается до 30 или 50 млн. Однако наши «бытовые» знания, которые мы используем в каждодневной жизни, еще шире; знание «законов улицы» требует от нашей новой коры значительно больше, чем «книжное знание». Если учесть эти бытовые знания и упомянутый выше фактор избыточности, мы получим, что общее число образов, хранящихся в нашей новой коре, превышает 100 млн. Отметим, что фактор избыточности не постоянная величина — часто используемые образы могут повторяться тысячи раз, а новые явления имеют фактор избыточности менее десяти.