Элхонон Голдберг - Креативный мозг [Как рождаются идеи, меняющие мир] [litres]

Как индивидуальная способность к решению проблем соотносится с креативным результатом команды? Возможно ли, что при определенном составе команды, отдельные члены которой сообразительные и знающие, но не выдающиеся, вроде моих неймановских автоматов, получится исключительно инновационный продукт? Такие исследования, направляемые концепцией группового познания, распределенного между индивидуумами, могут принести весьма нелинейные результаты, где «целое больше суммы частей». Последствия подобных открытий для общества могут быть колоссальными, поскольку общество больше не будет зависеть от Матери-Природы в порождении гениев. (Мы все еще не знаем, как получать или воспитывать их административным путем, и, вероятно, никогда не будем это делать.) Вместо этого из относительно обычных индивидуумов, которые всегда есть в обществе в достаточном количестве, будет составлена «команда-гений». Как эти соображения относительно распределения мозговой энергии можно применить к различным типам инноваций и в различных культурных контекстах?

Эти и мириады других вопросов ждут своих ответов, для которых потребуется вся мощь передовой нейробиологии. Чтобы сохранить значение для меняющейся реальности инновационных процессов в обществе, «нейробиологии креативности» понадобится сместить акцент от изучения индивидуумов на новую территорию групповой креативности и распределенного познания. Эти проблемы поддаются решению, и для нового поколения специалистов в области когнитивной нейробиологии процесс создания инновационных парадигм и методологий, как экспериментальных, так и вычислительных, будет обогащен захватывающими возможностями, беспрецедентными упражнениями в научном творчестве и научной смелостью.

Если искусственный интеллект (ИИ) возможен, почему не может быть искусственной креативности? Мысль о том, что машина может быть креативной, появилась уже давно, и не в последнюю очередь благодаря работе Аллена Ньюэлла Герберта Саймона 30. Каким бы оскорбительным ни показалось это предположение сторонникам человеческой исключительности, давайте будем последовательны. Если критерием творческого произведения является слияние двух неотъемлемых свойств, (1) реальной новизны и (2) значительной пользы, то происхождение продукции не должно иметь значения. Полученный на компьютере результат, расцененный экспертами-людьми как «креативный», существует в музыке, изобразительном искусстве и в других формах традиционно человеческой деятельности. Один из аргументов, представленных презрительно настроенными противниками искусственного интеллекта, заключается в следующем: ИИ может делать только то, что заложил в него конструктор-человек. Следовательно, продолжают они, результат будет по определению производным и не может быть расценен как креативный. Но это не аргумент, а ловкость рук, поскольку то же самое можно сказать и о человеческой креативности. Даже самые неортодоксальные творческие личности представляют собой продукт своего времени, и они опираются на ранее накопленные знания, открытия и традиции. Тогда любая творческая продукция, порожденная этим индивидуумом, не важно, насколько он яркая личность, тоже будет производным в широком смысле. Хотя большинство производных не считаются креативными, все креативное является производным, что начисто опровергает этот аргумент.

Производные или нет, но устройства ИИ могут порождать произведения, расцениваемые людьми как особенные и ценные. Харольд Коэн, художник, инженер и первопроходец в области компьютерного искусства, называл созданную им программу для создания живописи AARON своим «партнером». По словам сына художника, Пола, «Коэн считал AARON своим сотрудником. Во время их совместной деятельности, которая продолжалась десятилетия, иногда AARON становился вполне автономным, сам составлял композиции, подбирал цвета и отвечал за другие аспекты работы» 31. В том же духе трудились EMI («Эксперименты по созданию музыкального интеллекта») и Эмили Хауэлл, компьютерные программы для сочинения музыки, созданные Дэвидом Коупом, профессором музыки в Калифорнийском университете Санта-Крус. Эти программы сочиняли музыку в стиле Бетховена, Вивальди и Баха, а также и других композиторов. Произведения были оценены слушателями-людьми как прекрасные. Я наслаждаюсь исполнением альбома Эмили Хауэлл под названием «Свет из Тьмы» прямо сейчас, когда пишу эту главу 32. Совсем недавно стало известно о нескольких музыкальных проектах с участием ИИ с такими вызывающими названиями, как Jukedeck («Музыкальный автомат») и Flow Machines («Машина для непрерывного производства музыки»).

Могут ли в будущем нейробиологические исследования человеческой креативности внести свой вклад в дизайн креативных систем ИИ? И достигнем ли мы переломного момента, когда действительно наступит такое междисциплинарное взаимодействие? Ответ – «может быть», по крайней мере стоит попробовать.

Нельзя сказать, что между ИИ и нейробиологией не существует взаимодействия, но оно ослабевало в течение десятилетий. С самого начала, с классических работ Уоррена Маккаллока и Уолтера Питтса 33, сама идея ИИ была навеяна аналогией с человеческим мозгом. Эта аналогия лежала в основе формальных нейронных сетей, подобных мозгу комплектов основных узлов («нейронов»), многократно и сложно взаимосвязанных. Как и в биологическом мозге, в результате обучения в нейронной сети могут возникнуть сложные функциональные свойства, даже если они не были прямо встроены в ее конструкцию. Но позднее формальные нейронные сети перестали использоваться для создания ИИ и были заменены на «символические» единицы более высокого уровня, позволяющие отобразить более сложные когнитивные модели. Это пришло на смену изучению возникающих свойств очень больших комплектов интенсивно взаимосвязанных небольших единиц («нейронов») 34. Недавно нейронные сети вернулись в качестве инструмента для моделирования мозга. Это связано с взаимодействием более крупных единиц, которые лучше сравнивать с нейронной структурой, чем с отдельным нейроном. Некоторые такие модели учитывают функциональную нейроанатомию с целью воспроизведения истинных взаимоотношений особых мозговых структур 35. В другом исследовании был использован сочетанный подход, когнитивно-нейронный, который иногда называют «семантической нейронной сетью» 36. Здесь узел представляет концепцию, а не нейрон. Также активно возрождаются многослойные нейронные сети, в частности способные к «глубокому обучению».

В принципе, нейронные сети могут быть составлены из узлов различной молярности, от простых «нейронов» до сложных «концепций», «идей» или «действий». В последнем случае сам узел будет сокращением, обозначающим сеть, состоящую из низкомолярных узлов, и в результате получится рекурсивная иерархия. Это похоже на то, что предлагал Хоакин Фастер в своей книге «Нейробиология свободы и креативность», где он называл репрезентации высокого порядка «когнитами» 37. В результате смещения от нейрона к когниту в качестве базовой единицы модели более современная структура ИИ основывалась в основном на когнитивной науке, хотя и взяла от нее довольно мало. Но основные работы по созданию ИИ велись до начала исследований креативного мозга методами нейровизуализации и нейрохимии, или, по крайней мере, строение ИИ не учитывало эти исследования.