Искусственный интеллект

Физиология мозга и проблема искусственного интеллекта

Встает вопрос, в какой мере знания о механизмах мышления и сознания человека могут быть использованы при создании искусственного интеллекта. Ведь, в принципе, создание искусственного разума возможно и без использования принципов работы мозга, как, например, конструкция автомобиля не имитирует естественные методы передвижения человека в виде ходьбы или бега. Есть, однако, причина, по которой использование принципов работы мозга может оказаться полезным. Дело в том, что мозг по многим важным параметрам превосходит искусственные вычислительные устройства: он более надежен, экономичен и легко обучаем. Главное же различие, по мнению известного британского физика и математика Р.Пенроуза, состоит в том, что мозг обладает «пониманием», которого лишен, компьютер. Можно предполагать, что простое усовершенствование уже имеющихся искусственных систем не может, очевидно, достичь поставленных целей, так как принципы работы мозга во многом отличаются от тех, на которых построен современный компьютер. Мозг отличает от компьютера то, что он не имеет центрального процессора, который в компьютере оперирует четкими сигналами и который обрабатывает эти сигналы по заданным программам. Напротив, мозг получает, как правило, недостаточно определенные сигналы, оценка которых во многом зависит от контекста, и сам создает программы в результате обучения. Наряду с жесткими связями, мозг использует и гибкие связи, которые образуются на основе синхронизации ритмов деятельности нейронных ансамблей. Благодаря этому, мозг осуществляет эффективный поиск хранящейся в памяти информации, актуальной для выполнения определенной функции. Этот поиск включает в себя и элементы эвристики, неожиданных, но полезных решений.

Надежность мозга при наличии таких, в общем, несовершенных систем анализа сигналов обеспечивается их многократным дублированием. Важной находкой эволюции является также принцип возврата информации к местам первоначальных проекций. Благодаря этому новая информация в мозге постоянно сопоставляется с той, которая хранится в памяти. При мышлении механизм информационного синтеза получает наибольшее развитие. Как уже говорилось, при этом в коре возникают центры связей - фокусы взаимодействия, принимающие информацию из других отделов мозга и осуществляющие ее синтез. Данное положение важно с той точки зрения, что оно указывает на существенный и не неиспользуемый в большинстве искусственных нейросетей прием: нейронные сети мозга не гомогенны, а построены по иерархическому принципу.

Высшие функции мозга возникают, таким образом, на основе высокой степени интеграции специализированных звеньев в единую систему. Эта система представляет собой более высокий уровень организации и обладает поэтому иной логикой и закономерностями саморазвития. Эти законы могут в порядке нисходящей детерминации влиять на протекание процессов, входящих в состав системы и образующих ее. Так логика и грамматика речи могут управлять движением нервных импульсов, определяющих артикуляцию. По мысли Д.И. Дубровского, отсутствие такой нисходящей детерминации является существенным отличием компьютера от живого мозга. По существу, видением общей задачи вычисления обладает лишь программист, но не центральный процессор.

Перейдем к самому, пожалуй, таинственному отличию мозга от компьютера. По мнению РПенроуза, сознание не может быть сведено к вычислениям, так как живой мозг отличается от компьютера тем, что обладает способностью к пониманию. На вопрос, что такое понимание и каковы его мозговые механизмы, ответ должен дать физиолог. Почему же животное, например кошка, понимает, а компьютер - совершенное создание высокого интеллекта - нет. Представляется, что понимание возникает в результате подкрепления, то есть на основе такого фундаментального принципа работы мозга, как условный рефлекс, который связывает внешний стимул и ответные действия субъекта с удовлетворением определенной потребности. Понимание, таким образом, имеет глубокие эволюционные корни и высокий жизненный смысл. В естественных условиях животное научается производить определенные действия, чтобы удовлетворить ту или иную потребность, то есть начинает понимать связь внешних событий, своего поведения и достижение желаемого результата. На этом же основана и дрессировка: чтобы научить собаку выполнять, то есть понимать, определенные команды, дрессировщик использует подкрепление в виде пиши или наказания. По существу, все это изначально относится и к человеку. Так, хороший работник имеет более высокую зарплату, а нерадивого работника штрафуют, герой получает награду, а преступника сажают в тюрьму, чтобы он понял, что нельзя нарушать закон. Но это, конечно, крайние случаи. Практически же все поведение основано на тех же принципах.

Для обоснования своих взглядов РЛенроуз использует теорему Гёделя о том, что нельзя доказать вычислением правильность основных действий арифметики, например, что 1+1=2. Но живое существо в этом убеждается, когда получает два банана или двух врагов, добавляя в результате тех или иных действий к первому объекту (или субъекту) второй (или второго). При этом понимание сущности удвоения (или сложения вообще) возникает в эволюции раньше, чем умение считать. Описан, например, случай, когда коренной житель севера не знал, сколько у него оленей, но легко мог перечислить каждого из них по признакам. Ребенок также может перебрать в памяти всех окружающих его людей или свои игрушки, хотя еще не знает счета.

Подкрепление показывает, является ли поведение верным или ошибочным. В стохастической машине, какой является мозг, такое указание может быть решающим фактором. При этом собственно информационная составляющая в виде вычислений и показатель ее правильности, как правило, поступают по разным каналам и являются, в известной степени, ортогональными. Два компонента «понимания» могут быть представлены сенсорным сигналом и импульсами из мотивационных центров, которые, как говорилось выше, необходимо присутствуют при переходе чисто физиологического процесса в его психический эквивалент. Импульсы из центров мотивации первично непосредственно сигнализируют об удовлетворении потребности. Впоследствии они также могут быть включать систему вычислений. которая оценивает успешность продвижения к цели и выдает команду, когда достигается приемлемая в данной ситуации вероятность получения полезного результата. При этом мотивационная составляющая выступает как аксиома и завершает вычисления. Аксио-матичность подкрепления базируется на знаковой оценке полезности или вреда, которая воспринимается как не требующие доказательств. Мозг вынужден действовать по методу проб и ошибок и учиться на них, так как реальные жизненные условия настолько сложны, что их практически невозможно просчитать до конца.