Рэймонд Курцвейл - Эволюция разума

В новой коре насчитывается порядка квадрильона (10 15) связей, но при этом в геноме содержится лишь около 25 млн байт соответствующей структурной информации (после сжатия без потерь), так что эти связи не могут быть предопределены генетически. Возможно, до некоторой степени обучение является результатом «общения» новой коры со старым мозгом, но и это позволяет объяснить происхождение лишь части информации. В целом связи между модулями формируются на основании опыта («воспитание сильнее природы»).

Головной мозг не обладает достаточной гибкостью для того, чтобы каждый распознающий модуль мог просто связываться с любым другим модулем (в отличие от легко программируемого компьютера или Интернета), — требуется осуществить реальное физическое соединение с участием аксона и дендрита. Как показало исследование Ван Видена, эти связи организованы повторяющимся и в высшей степени упорядоченным образом. Окончательное связывание с ожидающими аксонами происходит в результате распознавания образов каждым соответствующим распознающим модулем. Неиспользуемые связи в итоге удаляются. Все эти связи организованы иерархическим образом, что отражает естественное иерархическое устройство реальности. В этом и заключается ключевая способность новой коры.

Основной алгоритм действия распознающих модулей одинаков как для модулей «низшего порядка», имеющих дело с самыми примитивными сенсорными образами, так и для модулей «высшего порядка», распознающих более сложные понятия. Многочисленные доказательства пластичности и взаимозаменяемости разных отделов новой коры являются лучшим подтверждением этого важного наблюдения. Участки коры в некоторой степени оптимизированы для обработки образов определенного типа, но это вторичное явление; основной алгоритм универсален.

Передача сигналов по иерархической лестнице происходит как снизу вверх, так и сверху вниз. Восходящий сигнал означает: «Я обнаружил образ». Нисходящий сигнал гласит: «Я ожидаю ваш образ» и имеет предсказательное значение. И восходящий, и нисходящий сигналы могут быть как возбуждающими, так и ингибирующими.

Каждый образ воспринимается в определенном порядке, и обратить его непросто. Даже если образ многомерный, он представляется в виде последовательности одномерных образов более низкого порядка. Образ — это упорядоченная последовательность других образов, так что процесс распознавания по своей природе является рекурсивным. Эта иерархия может иметь множество уровней.

Образы, которые мы учимся распознавать, особенно наиболее важные из них, отличаются высокой степенью избыточности. Распознавание образов (таких как обычные предметы и лица) происходит по тому же механизму, что и воспоминание, которое как раз и представляет собой воспроизведение уже знакомого образа. Воспоминания тоже хранятся в виде последовательностей образов, обычно в виде текстов. Тот же механизм используется и для обучения движениям и их воспроизведению. Избыточность образов позволяет нам распознавать предметы, людей и идеи даже в измененном виде и в разном контексте. Величина и вариабельность величины поступающих сигналов также позволяют новой коре кодировать изменения амплитуды в разных измерениях (длительность в случае звука). Один из способов кодирования этих параметров состоит в записи множества образов с различающимися входными сигналами. Например, это могут быть образы произнесенного слова steep с разными вариантами длительности звука [E], каждый из которых характеризуется параметрами значимости, указывающими, что длительность этого [E] может быть различной. Этот подход не является математическим эквивалентом точному указанию параметров величины сигнала и на практике реализуется гораздо хуже, тем не менее это одна из возможностей записи амплитуды параметра. Самое весомое доказательство важности данных параметров заключается в том, что без них системы искусственного интеллекта не могут достичь такой же эффективности распознавания, как живой человек.

Все эти выводы следуют из приведенных мной выше примеров исследований и мысленных экспериментов. Я повторяю, что представленная мной модель является единственной, которая удовлетворительным образом соответствует всем условиям, определяемым данными практическими и мысленными экспериментами.

Наконец, существует еще одно доказательство справедливости описанной модели. Созданные нами за последние десятилетия системы искусственного интеллекта для распознавания и обработки проявлений реальной жизни (таких как человеческая устная и письменная речь), а также для понимания природы языка, как выясняется, в математическом плане очень похожи на описанную мной модель. Они также являются примером теории мысленного распознавания образов. Создатели искусственного интеллекта не пытаются воспроизвести человеческий мозг в буквальном смысле, однако неизбежно приходят к тем же самым принципам.

Старый мозг — тот, который имели наши предки еще до того, как стали млекопитающими, — никуда не исчез. Он по-прежнему решает многие задачи, такие как стремление к удовольствию и уход от опасности. Однако эти задачи модулируются новой корой, которая у человека является доминирующей частью мозга как по массе, так и по активности.

Животные жили и выживали, не имея новой коры, причем не млекопитающие и сегодня без нее обходятся. Мы можем воспринимать новую кору в качестве мощного сублиматора: наше примитивное желание избежать встречи с опасным хищником сегодня трансформируется новой корой в стремление решить поставленную задачу так, чтобы угодить начальству. Охота, возможно, подменяется написанием книг (например, о мозге), а задача воспроизводства — стремлением к популярности или страстью к оформлению домашнего интерьера (впрочем, последнее обычно не скрывают).

Новая кора способна помочь нам решить эти проблемы по той причине, что прекрасно моделирует окружающий мир, отражая его истинно иерархическую природу. Но задачи перед нами ставит старый мозг. Конечно, как любой умный чиновник, новая кора часто переформулирует проблемы, прежде чем их решать. Учитывая это, давайте все же рассмотрим процессы обработки информации, происходящие в старом мозге.