Какая называется связь человеческого мозга и компьютера. Мозг — не компьютер. Как устроен наш мозг и как он учится

Илья 775

Центральный процессор или ЦПУ – центральное процессорное устройства (англ. CPU – central processing unit, или центральное обрабатывающее устройство, если дословно) – самый важный компонент любого компьютера, это мозг компьютера. Эго еще часто называют просто микропроцессором или процессором. Какую роль процессор играет в системе компьютера? Ответ на этот вопрос прост – самую главную! Именно процессор выполняет все вычисления и обработку информации.

compyou.ru

755 Р

Микропроцессоры, отличаются один от одного по таким основным характеристикам как тактовая частота, которая измеряется в (МГц и ГГц), и производительность. На сегодняшний день, как правило, используются процессоры, разработанные известными фирмами Intel и AMD.

Как и все другие компоненты компьютера, микропроцессоры тоже прошли стадию развития от самого создания и до сегодняшних дней. И этот процесс бесконечен, пока идет развитие технологий.
Давайте же коротко рассмотрим историю создания и развития микропроцессоров.Так самые первые процессоры были изобретены, еще в далеких 1940-х годах. Тогда для создания процессоров использовали вакуумные лампы, ферритовые сердечники (устройства памяти) и электромеханические реле. Такие процессоры были ненадежные, имели низкое быстродействие. Тогда в средине 1950-х 60-х стало возможно внедрения транзисторов, которые монтировались к современной на то время плате. А со временем стало использование микросхем, которые ускорили быстродействие и надежность тогдашних процессоров.

Electrozon

8 470 Р

В начале 1970-х годов благодаря стремительному развитию технологий стало возможным создание микропроцессора - микросхемы, на кристалле которой располагались все основные блоки и элементы процессора. А уже 15 ноября 1971 году фирма Intel презентовала свой первый в мире 4-разрядный микропроцессор, 4004 который использовался в микрокалькуляторах. Содержал такой процессор 2300 транзисторов, а тактовая частота составляла 92,6 кГц, и стоил он 300 долларов!

На смену уже устаревшему 4-разрядному процессору пришли более современные 8-разрядные Intel 8080 и 16-разрядный 8086 (включавший в себя 29 тысяч транзисторов и работал на частоте 4,77 МГц), заложившие основы архитектуры всех современных настольных процессоров.Первый же персональный компьютер от IBM бил оснащен 8-разрядным процессором i8088 (из 8-розрядной шиной).
В 1982 году, компания Intel представила новый i80286 с тактовой частотой (до 20МГц) и содержал уже около 134 тис. транзисторов.А далее уже починается гонка за первенство на рынке процессоров между компаниями Intel и AMD, которая и дала толчок к очень быстрому и стремительному развитию технологий. Но это уже другая история.

Рассказать друзьям

Орган, координирующий и регулирующий все жизненные функции организма и контролирующий поведение. Все наши мысли, чувства, ощущения, желания и движения связаны с работой мозга, и если он не функционирует, человек переходит в вегетативное состояние: утрачивается способность к каким-либо действиям, ощущениям или реакциям на внешние воздействия.

Компьютерная модель мозга

В Университете Манчестера приступили к постройке первого компьютера нового типа, конструкция которого имитирует устройство человеческого мозга, передает BBC . Стоимость модели составит 1 миллион фунтов .

Компьютер, построенный по биологическим принципам, считает профессор Стив Фёрбер (Steve Furber), должен демонстрировать значительную устойчивость в работе. «Наш мозг продолжает функционировать, несмотря на постоянные отказы нейронов , из которых состоит нервная ткань, говорит Фёрбер. – Это свойство представляет громадный интерес для конструкторов, которые заинтересованы в том, чтобы сделать компьютеры более надежными».

Мозговые интерфейсы

Для того, чтобы при помощи одной только ментальной энергии поднять стакан на несколько футов , волшебникам приходилось тренироваться по несколько часов в день.
Иначе принцип рычага легко мог выдавить мозг через уши.

Терри Пратчетт, «Цвет Волшебства»

Очевидно, венцом человеко-машинного интерфейса должна стать возможность управления машиной одним только усилием мысли. А получение данных прямо в мозг - это уже вершина того, чего может достичь виртуальная реальность . Идея эта не нова и уже много лет фигурирует в самой разнообразной фантастической литературе. Тут и практически все киберпанки с прямым подключением к кибердекам и биософтами. И управление любой техникой посредством стандартного мозгового разъема (например, у Сэмюэля Дэлани в романе «Нова»), и масса всяких других интересных вещей. Но фантастика - это хорошо, а что делается в реальном мире?

Оказывается, разработка мозговых интерфейсов (BCI или BMI - brain-computer interface и brain-machine interface) идет полным ходом, хотя об этом мало кто знает. Конечно, успехи весьма далеки от того, про что пишут в фантастических романах, но, тем не менее, они вполне заметны. Сейчас работы над мозговыми и нервными интерфейсами, в основном, ведутся в рамках создания различных протезов и устройств для облегчения жизни частично или полностью парализованным людям. Все проекты можно условно поделить на интерфейсы для ввода (восстановление или замена поврежденных органов чувств) и вывода (управление протезами и другими устройствами).

Во всех случаях прямого ввода данных необходимо производить операцию по вживлению в мозг или нервы электродов. В случае вывода можно обойтись внешними датчиками для съема электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Впрочем, ЭЭГ - инструмент достаточно ненадежный, поскольку череп сильно ослабляет мозговые токи и получить можно только очень сильно обобщенную информацию. В случае вживления электродов можно снимать данные непосредственно с нужных мозговых центров (например, двигательных). Но такая операция - дело нешуточное, так что пока эксперименты ведутся только на животных.

На самом деле, человечество уже давно обладает таким «единым» компьютером. По мнению одного из основателей журнала Wired Кевина Келли, миллионы подключенных к Интернету ПК, мобильные телефоны, КПК и другие цифровые устройства,можно рассматривать, как компоненты Единого компьютера. Ее центральный процессор - это все процессоры всех подключенных устройств, ее жесткий диск - жесткие диски и флэш-накопители всего мира, а оперативная память - суммарная память всех компьютеров. Ежесекундно этот компьютер обрабатывает объем данных, равный всей информации, содержащейся в библиотеке Конгресса, а ее операционной системой является Всемирная паутина.

Вместо синапсов нервных клеток она использует функционально похожие гиперссылки. И те и другие отвечают за создание ассоциаций между узловыми точками. Каждая единица измерения мыслительного процесса, например идея, растет по мере того, как возникают все новые и новые связи с другими мыслями. Также и в сети: большее количество ссылок на определенный ресурс (узловую точку) означают большую значимость ее для Компьютера в целом. Более того, количество гиперссылок во Всемирной сети вплотную приближается к количеству синапсов в человеческом мозге. По оценкам Келли, к 2040 году общепланетарный компьютер будет располагать вычислительной мощностью, соизмеримой с коллективной мощностью мозгов всех 7 млрд. человек, которые к тому моменту будут населять Землю.

А что же, собственно человеческий мозг? Давно устаревший биологический механизм. Наше серое вещество работает со скоростью самого первого процессора Pentium, образца 1993 года. Иными словами, наш мозг работает на частоте 70 мГц. Кроме того, наши мозги действуют по аналоговому принципу, так что о сравнении с цифровым методом обработки данных и речи быть не может. Вот в этом и заключается основное отличие синапсов от гиперссылок: синапсы, реагируя на окружающую их среду и поступающую информацию, искусно изменяют организм, который никогда не имеет двух одинаковых состояний. Гиперссылка, же, напротив, всегда одинакова, в противном случае начинаются проблемы.

Тем не менее, нельзя не признавать, что наш мозг значительно превосходить по эффективности любую искусственную систему, созданную людьми. Совершенно таинственным образом все гигантские вычислительные способности мозга помещаются в нашей черепной коробке, весит чуть больше килограмма и при этом для его функционирования необходимо всего 20 Вт энергии. Сравните эти показатели с теми 377 млрд. Вт, которые сейчас, по примерным вычислениям, потребляет Единый Компьютер. Это, между прочим, целых 5% общемирового производства электроэнергии.

Один лишь факт такого чудовищного энергопотребления, никогда не позволит Единому компьютеру даже близко сравниться с человеческим мозгом по эффективности. Даже в 2040 году, когда вычислительные мощности компьютеров станут заоблачными, их энергопотребление будет неизменно возрастать.

Рецепт мозга выглядит так: 78% воды, 15% жира, а остальное - белки, гидрат калия и соль. Нет ничего более сложного во Вселенной из того, что мы знаем и что сопоставимо с мозгом вообще.

Как вы думаете, какое количество энергии потребляет мозг? 10 Ватт. Лучшие из мозгов в лучшие из своих креативных мгновений потребляют, скажем, 30 Ватт. Суперкомпьютеру нужны мегаватты. Из этого следует, что мозг работает каким-то совершенно другим способом, нежели компьютер.

В человеческом мозгу большинство процессов идет параллельно, в то время как компьютеры имеют модули и работают сериально, просто компьютер очень быстро переходит с одной задачи на другую.

Кратковременная память у человека организована не так, как в компьютере. В компьютере есть «железо» и «софт», а в мозгу hardware и software нераздельны, это какая-то смесь. Можно, конечно, решить, что hardware мозга - это генетика. Но те программы, которые наш мозг качает и устанавливает в себя всю жизнь, через некоторое время становятся «железом». То, чему вы научились, начинает влиять на гены.

Память человека организована семантически, в отличие от компьютера. Например - информация о собаке вовсе не лежит в том месте, где собрана наша память о животных. Вчера пес опрокинул чашку кофе на мою желтую юбку - и навсегда у меня собака этой породы будет ассоциироваться с желтой юбкой.

У человека больше ста миллиардов нейронов. У каждого из нейронов, в зависимости от типа, может быть до 50 тысяч связей с другими частями мозга. Квадриллион комбинаций, больше чем число звезд во вселенной. Мозг - это не просто нейронная сеть, это - сеть сетей сетей. В мозге 5,5 петабайт информации - это три миллиона часов видеоматериала. Триста лет непрерывного просмотра! Это - пульсирующие нейронные сети. Там нет «мест», где отдельно работает что-то одно. Поэтому даже если бы мы нашли в мозгу зоны жертвенности, любви, совести, это нам никак не облегчило бы жизнь.

Да был романтический период в истории науки изучения мозга, когда еще казалось, что мозг можно описать по качествам и адресам. Когда думали, что есть разделы, которые занимаются нежной дружбой, привязанностью и т. д. Это делалось на основании чего-то. Был период, когда начали действительно открывать связь между умениями людей и определенными отделами в мозгу, которые якобы за это отвечают. Якобы – потому что это и, правда, и неправда. Мы ведь знаем, что у человека есть речевые зоны. И если с ними что-то случится, речь исчезнет. С другой стороны, мы знаем массу примеров, когда у человека вообще удален левый мозг. И там физически нет ни одной речевой зоны. А речь возможна. Как это происходит? Вопрос с локализацией функций – вопрос очень подвешенный. В мозгу одновременно все локализовано - и не локализовано. Память имеет адрес. И одновременно не имеет.

Конечно, в мозгу есть функциональные блоки, есть какая-то локализация функций. И мы думаем, как дурачки, что если мы делаем языковую работу, то в мозгу будут активированы зоны, которые заняты речью. Так вот нет, не будут. То есть они будут задействованы, но остальные участки мозга тоже будут принимать в этом участие. Внимание и память в этот момент будут работать.

Если задание зрительное, значит, зрительная кора тоже будет работать, если слуховое - то слуховая. Ассоциативные процессы тоже всегда будут работать. Одним словом, во время выполнения какой-либо задачи в мозге не активируется какой-то отдельный участок - мозг всегда работает весь. То есть участки, которые за что-то отвечают, вроде бы есть, и в то же время их как бы нет

Если мы ставим карандашом точку на листе – то это точка. А если мы смотрим на нее через лупу, то она уже становится какой-то шершавой. А если мы возьмем электронный микроскоп, то даже непонятно, что мы там увидим. Это ситуация, в которой мы сейчас оказались. Еще полшага - и нам удастся описывать мозг с точностью до одного нейрона.

И что? - Мы оказываемся в ситуации, когда есть огромные горы фактов и миллиметры объяснений. Если признать, что сознание – это в первую очередь осознание, то мы наталкиваемся на огромный разрыв между относительно хорошо изученными психофизиологическими процессами и фактически неизученным осознанием и пониманием. Мы даже не можем сказать, что это такое.

Вот, например, с чего вы взяли, что с использованием больших данных, big data, вы будете предсказывать мое поведение? Мое поведение не предсказывается ни Декартом, ни Аристотелем, никем. Оно может быть истерическим. Например, нобелевский лауреат по экономике, психолог Даниел Канеман описывал, как человек принимает решения, и пришел к выводу, что решения принимаются ПРОСТО ТАК. «А я вот так пойду, и все - хочу потому что». Как вы собираетесь это предсказать?

Я могу проанализировать ситуацию и решить вести себя определенным образом, а потом в четыре секунды все ломается. Это говорит о серьезной вещи: насколько мы не хозяева себе. Действительно пугающая мысль - а кто на самом деле в доме хозяин? Их слишком много: геном, психосоматический тип, масса других вещей, включая рецепторы. Хотелось бы знать, кто это существо, принимающее решения? Про подсознание вообще никто ничего не знает, лучше эту тему сразу закрыть.

Мозг может морочить нам голову. Есть реальные работы, в которых об этом говорится. Например, «The mind’s best trick: How we experience conscious will» Даниэля Вегнера. Он пишет, что мозг все делает сам. Вообще все! После этого посылает нам сигнал: «Не волнуйтесь, все хорошо, это ты принял решение»

Я часто привожу пример с пальцем, чтобы показать, как работает наш мозг. Сейчас я решаю согнуть указательный палец на правой руке, но на самом деле я ничего не сгибаю. Т.е. это просто решение. А вот теперь я его сгибаю (сгибает палец).

Как это получилось? Ответы, которые я получаю на этот вопрос, всегда бьют мимо цели. Мне говорят, что это мозг послал сигнал на рецепторы..Но это же смешно. Я доктор биологических наук, мне это все известно. Если бы правда все было так, я бы не задавала этот вопрос. Меня интересует именно то, что происходит в промежутке времени между тем, как я об этом подумала, и как мозг послал сигнал. Почему мозг стал посылать сигнал? Получается, это был скачок из области нематериального - т.е. из области моей мысли, к области материальной, когда палец начал сгибаться.

Поэтому центральный вопрос, который никуда не уходит, звучит так: «Что есть наш мозг - реализация множества всех множеств, не являющихся членами самих себя или самодостаточный шедевр, находящийся в рекурсивных отношениях с допускаемой в него личностью, в теле которой он размещен?»

Мозг не живет, как голова профессора Доуэля, на тарелке. У него есть тело - уши, руки, ноги, кожа, потому он помнит вкус губной помады, помнит, что значит «чешется пятка». Тело является его непосредственной частью. У компьютера этого тела нет.

Сейчас все больше людей интересуются тем, как устроен мозг. Конечно, это мода. Но вторая причина не менее важная – мы кардинально зависим от мозга. Наши глаза, уши, наши органы чувств поставляют информацию туда. Смотреть – это одно, а видеть – это другое. Картина мира находится в мозгу. Но вопрос – можем ли мы ему доверять? Если взять пациента, у которого галлюцинации, и сделать ему магнитно-резонансную томографию, то она покажет, что во время видений его мозг действительно обрабатывает зрительные или слуховые сигналы.

Если мозг настолько самодостаточен, что сам делает все, то какова наша роль? Или мы просто вместилище для этого монстра? Поэтому вопрос о свободе воли очень серьезно стоит в нейронауке, психологии и философии. Мы свободны в своих решениях или нет? Или мозг сам принимает решение, а потом посылает нам утешительный сигнал: «Ни о чем не тревожься, это решение принял ты

Гештальтное восприятие, все искусство, творчество, наука, которая не только счетом занимается, - этого компьютеры не могут делать. Пока это все наше, у нас есть шансы.

До сих пор не очень понятно, каким образом в мозге хранятся языки, слова, их значения. При этом есть патологии, когда люди не помнят существительные, но помнят глаголы. И наоборот.

В общем, и сознание - это мозг, и память - мозг, и язык - тоже. Бродский говорил, что «поэзия - высшая форма языка, особый ускоритель сознания и наша видовая цель». То есть мы как вид умеем больше, чем эти железные счетоводы, которые единицы и ноли гоняют. Мы делаем нечто совсем другое.

Мы знаем, конечно, что есть функциональные блоки в мозгу. Скажем, эта часть занимается языком, эта занимается зрительными образами, есть зоны, которые особенно заняты памятью, но если всерьез, то весь мозг занят всем. Эти зоны есть, и мы о них знаем, потому что, если кирпич упадет на зону Брока, то человек перестанет говорить, и это факт. Но обратный ход неправильный. Нельзя сказать, что речью управляет такая-то зона. Речью, как и сознанием, памятью, всем управляет весь мозг.

Беда в том, что, смотря в мозг, вы ничего там не видите. Какой бы совершенной ни была ваша аппаратура, дальше возникает этап интерпретации. А она зависит уже от философской позиции. Это круг. Сейчас есть большой скепсис по поводу того, имеет ли смысл вообще все это изучать. Ведь мы не знаем, что с этим делать. Здесь есть и еще одна неприятность. Страшная разница в индивидуальных результатах. Если мы будем даже исследовать одного и того же человека, а не складывать вместе академиков, алкоголиков и т. д., результат все равно будет специфическим. 33 раза был повторен один и тот же опыт с одним человеком. Это просто разные картины. Есть провал в объяснительной базе. Мы можем сказать так: «Мы думаем, что …» - и приложить картинку из его мозга.

Есть еще вот такая прелестная вещь, о которой, кстати говоря, всем не вредно бы знать,- у нас есть в мозгу так называемые «Зеркальные системы» Это системы, которые открыл Джакомо Резолатти, замечательный ученый, кстати, наш почетный профессор Петербургского университета, я это организовывала, между прочим, и он к нам приезжал, лекции читал, вообще, прелестный дядька. И он открыл эти зеркальные системы. Они представляют собой вот что:они включаются не тогда, когда вы сами что-то делаете, а когда вы наблюдаете за тем, как это делает другой. Слово «Другой» с большой буквы. Вообще, любой Другой. Это основа для коммуникации, основа, вообще для любого обучения. И основа языка, и самое главное, я повторяю - это основа коммуникации. Потому что люди, у которых диагноз «Аутизм» или «Шизофрения» - уже доказано это, что у них поломаны эти системы. Они живут в своем собственном мире, совершенно не имея никакой возможности из него выйти и посмотреть на ситуацию другими глазами.

Человек – это животное?

Важными отличиями человека от других животных является язык и сознание.

Мы постоянно имеем дело не только с самими объектами, но и с символами. Вот, допустим, на столе стоит стакан. Зачем его называть «стаканом»? Зачем его рисовать? Кажется, у человека есть то, что можно назвать «страсть к дублированию мира».

Важно понять, что мы зависим от нашего мозга на все 100%. Да, мы смотрим на мир «своими глазами», что-то слышим, что-то ощущаем, но то, как мы понимаем это все, зависит только от мозга. Он сам решает, что нам показывать и как. По сути, мы вообще не знаем, что такое реальность на самом деле. Или как видит и ощущает мир другой человек? А мышь? А как видели мир шумеры?

У ворон, а точнее даже у врановых в целом, мозг довольно похож на мозг приматов по уровню развития. Вороны узнают свое отражение.

Обезьяны успевают заметить порядок чисел и быстро в правильном порядке нажимать квадратики, под которыми числа скрываются. Более того, даже мы с вами не можем в этом с ними состязаться.

Если вы влезете и наберете что-то насчет интеллектуальных задач, которые дают обезьянам, там есть просто фильмы, вы можете посмотреть онлайн, как это происходит: ей показывают на короткое время какие-то цифры и убирают, а после этого начинают мелькать эти цифры, и она должна пальцем тыкать в те, которые она видела. Абсолютно не возможная для меня задача. Не только с такой скоростью, а вообще, я даже не могу подумать. Она это делает с космической скоростью, что вы видите просто. Так что не стоит про себя слишком много думать.

Мозг дельфинов тоже мощно развит. Еще неизвестно у кого лучше - у нас или у них. Говорит, что часто в ответ доносится «Но они же не построили цивилизацию!». Но какая разница, когда они могут спать, отключая только одно полушарие и продолжая бодрствовать, обладают иронией, своим языком, живут счастливыми жизнями, всегда сыты, не имеют совсем опасных врагов и далее по списку. Понимаете, они пляшут и поют, у них бесконечное количество еды - весь океан, экология прекрасная, плыви куда хочешь. Только поют, играют, любовью занимаются и все, а чего больше, что они должны сделать? Стройку коммунизма устроить там, на Фиджи или что? Что они должны сделать, чтобы мы были довольны?

И еще был знаменитый попугай Алекс. Он знал порядка 150 слов, отвечал на простые вопросы.

По моему глубочайшему убеждению, наука занимается тем, что пытается узнать в меру своих слабых сил, как Господь устроил мир. Чем больше ты в научном смысле знаешь, тем больше ты видишь немыслимую сложность того, что произошло, и одновременно четкость и универсальность этих законов во Вселенной, - это наводит на мысль, что все не случайно…

P.S.

Вы думаете это я, Tim_duke, вывод написал? Нет, это вот кто:

Черниговская Татьяна Владимировна – родилась в 1947 г. в городе Ленинграде. Занимается проблемами психолингвистики, нейронаук и теорией сознания. Является доктором биологических наук, профессором, залуженным деятелем науки РФ, по ее инициативе в двухтысячном году по ее инициативе создана ученая специализация «Психолингвистика». До 1998 г. работала в « Институте эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова РАН, в лабораториях биоакустики, функциональной асимметрии мозга человека и сравнительной физиологии сенсорных систем (ведущий научный сотрудник).

Перечислять все регалии Татьяны Владимировны наверно не имеет смысла, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по нейролингвистике, регулярно приглашаемый лектор в университетах США и Европы, президент Межрегиональной ассоциации когнитивных исследований. В 2010 г. указом президента РФ ей было присвоено звание «Заслуженный деятель науки РФ». В 2017 г. номинирована РАН на Золотую медаль за выдающиеся достижения в области пропаганды научных знаний член различных российских и международных сообществ (лингвистическое, ассоциации искусственного интеллекта, физиологического общества, International Neuropsychological Society , International Society of Applied Psycholinguistics и других.

Мозг и компьютер

Сейчас многие проводят аналогии между работой мозга и ЭВМ. В упрощенном виде такие воззрения полагают, что мозг – это биологический компьютер, самообучающаяся нейронная сеть, спроектированная эволюцией. В этой статье автор попытается показать слабые места этих воззрений.
Наш мозг может решать многие задачи, которые компьютер теоретически решить тоже может, но реализовать это в искусственных ЭВМ крайне сложно. Возьмём, к примеру, распознавание изображений. Чтобы распознать изображение с сетчатки глаза, нужно “попиксельно” просканировать это изображение, преобразовать 2d в 3d, сравнить с некой базой данных и найти там соответствие, и пересчитать положение объекта в пространстве. На данный момент лучшие программисты пытаются решить эту задачу и добиваются достаточно ограниченного успеха. Далее, для распознавания звука нужна другая программа, для распознавания запахов – ещё одна программа; для каждой отдельной мыслительной задачи тоже нужна своя программа: например, чтобы предсказать, куда упадёт летящий мяч, нужно решить систему дифференциальных уравнений, чтобы говорить – нужна ещё одна программа, чтобы разработать теорию относительности – ещё одна программа и т.д. Автор хочет этим сказать, что человеческое мышление слишком универсально , чтобы объяснить его простым сравнением с компьютером.
На эти аргументы часто приходится слышать возражение, что мозг – это не ЭВМ с его принципами работы, а самообучающаяся нейронная сеть. На это можно возразить несколькими доводами:

1) Нейронные сети также неизмеримо менее универсальны, чем человеческий разум. Можно построить, например, нейронную сеть для игры в Го и научить её играть в эту игру лучше человека. Но эта нейронная сеть никогда не научится играть в шахматы, или выполнять любую другую задачу, отличную от игры в Го.

2) Не являясь специалистом в нейронных сетях, автор полагает, что они в принципе не могут научиться сложным мыслительным операциям, таким как перевод текста. Это связано с тем, что для таких операций требуется сложная дискретная логика (см. ниже).

3) Если даже нейронные сети и научатся хорошо переводить, разговаривать как человек, автор полагает, что обучение этих сетей будет не менее сложным процессом, чем написание компьютерных алгоритмов и программ для сходных задач.

4) Если наш мозг - это самообучающаяся нейронная сеть, кто проводит обучение (тренировку) этой сети? Ведь чтобу обучить ту же нейронную сеть для игры в Го, необходимо заставить её миллионы раз играть с самой собой. Для человека в ходе его взросления никаких подобных условий не создаётся.
Сказанное не означает, что создать искуственный интеллект с существующими технологиями в принципе невозможно. Скорее наоборот, рано или поздно что-то похожее на думающую машину будет создано; но работа этой думающей машины будет основываться на совершенно других принципах, чем человеческое мышление. При этом во многих аспектах эта машина будет неизмеримо "умнее" человека. Ведь уже сейчас, например, переводчик Google переводит тексты хоть и менее качественнно, чем живой переводчик, зато в тысячу раз быстрее.

Но главное - эта "думающая машина" будет настолько сложной системой, что можно полностью исключить появление подобной сложности в ходе естественного отбора (см. ниже).

Цифровые и аналоговые устройства
Все компьютеры можно условно разделить на два больших “царства” – цифровые и аналоговые. Аналоговые ЭВМ сейчас почти полностью вытеснены цифровыми, поскольку последние легче запрограммировать на конкретную задачу.

Про цифровые и аналоговые устройства, и про параллели с живыми системами можно почитать в статье Анатолия Протопопова "Мозг экономичный":

Процитируем часть этой статьи:

В чём главное отличие этих типов? Рукотворный цифровой компьютер состоит из, в общем и среднем, таких же полупроводниковых элементов, что и электронный аналоговый - разве что работают они обычно в несколько других режимах. Тем не менее, они фундаментально различаются в главном - самом подходе к решению задач; и это отражается на общем плане их построения.
Цифровой компьютер оперирует абстрактными сущностями - числами. В привычных нам цифровых компьютерах числа задаются в одной из позиционных систем счисления; технически наиболее удобна двоичная. Узлы такого компьютера, хранящие или преобразующие эти числа, состоят из некоторого количества так называемых "разрядов" - однотипных структур, каждая из которых, хранит или обрабатывает, одну из "цифр" числа - обычно это ноль или единица. Эту структуру можно наглядно представить себе в виде разграфлённого бланка, где отдельные цифры числа могут быть записаны только в графах, но никак не между, и не за пределами их. Количество этих разрядов (граф), наряду с другими особенностями, характеризует вычислительную мощь цифровой системы - в цифровых системах обычно бывает не менее четырёх двоичных разрядов, иначе обработка информации оказывается слишком грубой. В свете нашей темы на это обстоятельство следует обратить внимание, ибо оно показывает наличие минимального порога сложности цифровой системы: оперировать только одноразрядными двоичными числами, могущими принимать только два значения ("да-нет", "чёрное-белое") смысла не слишком много. Впрочем, "чёрно-белое" мышление некоторых людей наводит на определённые параллели... Разумеется, этим сложность цифровой системы далеко не ограничивается, а пожалуй, только начинается.
Цифровые компьютеры были разработаны для решения абстрактных задач, изначально заданных в численной форме. Если же мы хотим приспособить цифровой компьютер к решению задач реагирования на события реального мира, мы должны сначала представить для него этот мир в численном виде, а уж затем что-то с этими числами делать - складывать, вычитать, интегрировать, производить прочие манипуляции, причём строго согласные с математическими законами преобразования чисел. Чисел, обратите внимание! Ну и далее преобразовывать результат этой обработки (некое итоговое число) в степень активности исполнительных узлов, такой, как например, скорость вращения электродвигателя, приводящего в действие наше устройство.
В аналоговой системе никаких чисел нет. И соответственно - нет никаких "разрядов". Есть натуральные величины - в виде силы электрического тока, давления газа или жидкости, концентрации тех или иных веществ, как-то пропорциональные чему-то в окружающем мире. "Серьёзные" аналоговые компьютеры - это довольно сложные устройства, содержащие узлы, позволяющие сравнивать, складывать, интегрировать, и производить прочие преобразования электрических токов, давлений жидкостей, и других величин, отражающих состояние реального мира. Важно, что преобразуются сами величины, а не числа, их описывающие.
Но аналоговая система обработки информации может быть и крайне простой - например, такой системой можно полагать устройство, поддерживающее постоянный уровень воды в сливном бачке унитаза (да простит меня уважаемый читатель за, возможно, не слишком импозантный образ). Информация об уровне воды, посредством датчика (поплавка) чисто механически передаётся в исполнительный клапан, являющийся одновременно устройством, задающим порог срабатывания.
Привычный же нам фон Неймановский цифровой компьютер просто обязан иметь в своём составе некий минимальный, причём, достаточно обширный, набор узлов, строго определённым образом соединённых между собой, - даже если эта задача крайне проста. Но это ещё не всё.
Практически все компьютеры, с которыми приходится сталкиваться нашему уважаемому читателю (да и не менее уважаемому автору) обладают архитектурой, предложенной Джоном фон Нейманом с соавторами в 1946 году. Такой компьютер обязательно содержит в своём составе 1) арифметическое устройство, осуществляющее различные манипуляции с числами, 2) устройство управления, обычно объединённое с арифметическим под общим названием "процессор", и управляющее ходом преобразований и 3) память для хранения чисел, над которыми производятся действия, а также для хранения программ; причём память состоит из однородных ячеек. Также, практически всегда в состав такого компьютера входят устройства, осуществляющие взаимодействие с окружающим данный компьютер миром (устройства ввода-вывода), но эти устройства не являются неотъемлемой частью архитектуры фон Неймана. Программа (описание того, как эту задачу надлежит решать; программой можно назвать, например, кулинарный рецепт) для такого компьютера должна быть составлена заранее, представлена в виде последовательности простых, и чётко-однозначных команд, и в форме условных чисел записана в его память. Сложность решаемой фон Неймановским компьютером задачи ограничена лишь объёмом его памяти, и квалификацией составителя программы её решения, но, вообще говоря, не сложностью устройства данного конкретного компьютера.

Допустим, нам нужно построить на основе вышеописанного цифрового компьютера систему, обладающую фототаксисом (стремлением к свету). Мы бы включили в эту систему датчики освещённости (два или больше, разделённые чем-то светопоглощающим), преобразователь сигнала, поступающего с датчиков, в цифровую форму, память, где бы хранилось числа, отражающие значения освещённости в каких-то единицах, и прочие числа, имеющие отношение к нашей задаче. Также в памяти (не обязательно - той же самой) хранилась бы программа - набор особых чисел - условных кодов пошаговых инструкций, побуждающий нашу систему функционировать именно так, как требует наша задача, и никак не иначе.
Уровень сигнала об освещённости преобразовывался бы в числа, и помещался бы в память. Далее, цифровая система, повинуясь заложенным в её память кодам (реализующим нужный нам алгоритм работы), помещала бы эти два (или больше) числа в регистры процессора, процессор бы производил достаточно замысловатую процедуру вычитания этих чисел, формировал бы число со знаком - их разность, и далее эта разность, через обратный преобразователь поступала бы в исполнительный узел, обеспечивающий должное положение "руля", и должную активность "двигателя". В качестве последних можно представить себе, если это механическое устройство - буквально руль и электродвигатель с гребным винтом, или, например, жгутики одноклеточного организма, ориентированные в определённом направлении, и вращающиеся с определённой скоростью, если это живой организм. В итоге, подвергнутым таким воздействиям движитель переместит наш организм (живой или механический) на более освещённое место.
В аналоговом компьютере всё иначе. Логика его работы была бы задана схемой межсоединений его составных частей, а не кодам программы в его памяти. В рассматриваемом случае эта схема была бы упрощена до предела, не сильно отличающегося от примера со сливным бачком унитаза - простой (из одной-двух "деталек") аналоговый компаратор сравнивал бы сигналы непосредственно с датчиков (в каких-то, пропорциональных освещённости натуральных величинах), и выдавал бы результат сразу на исполнительные модули.

Аналогичная цифровая система была бы намного сложнее, потребляла бы больше энергии, срабатывала бы медленнее аналоговой. Важно также, что логика работы цифровой системы должна быть так или иначе заложена в неё каким-то достаточно разумным существом - не менее разумным, чем сама создаваемая система. Способности системы к самообучению принципиально дела не меняют - логику самообучения всё равно должен в неё закладывать кто-то разумный.
"Компьютеры", встроенные в живые организмы, их нервные системы, гораздо более схожи именно с аналоговыми компьютерами (в чём-то подобными вышеописанному регулятору), хотя некоторое сходство с цифровыми у них имеет место быть.
В живой нервной системе отдельно взятый нейрон тоже немного похож на цифровой переключатель, правда, его состояние лучше сравнивать не с двоичной, а с троичной цифрой. Он может находиться только в одном из трёх дискретных состояний: возбуждён-заторможен-пассивен, но на этом всё сходство, пожалуй, и заканчивается. В остальном он более похож на многовходовый интегрирующий усилитель аналогового компьютера: поступающие по дендритам входящие сигналы суммируются (каждый со своим знаком и весом, которые, кстати, могут изменяться "по ходу пьесы") и интегрируются по времени. Если результат этого интегрирования достаточен для возбуждения нейрона, он выдаёт импульс возбуждения на свою выходную линию - аксон. Импульсы возбуждения могут следовать по аксону с разной частотой и фазой, кодируя тем какие-то плавно меняющиеся величины. Дискретный характер межнейронного взаимодействия не превращает мозг в цифровую систему: числами он не оперирует. Интересно, что контакт между нейронами - синаптическая щель - тоже участвует в обработке информации, пропуская или не пропуская через себя импульсы возбуждения. В мире рукотворных компьютеров такое своенравное поведение контактов обычно считается недопустимым, и рассматривается как неисправность, здесь же - это норма, и фактическое участие в обработке информации... Впрочем, говорить про отдельные нейроны мы здесь практически не будем, ибо это частности.

Перед живыми существами на арене эволюции никогда не стояли задачи научно-математических расчётов, но всегда стояли задачи сугубо прикладного и конкретного характера - того же фототаксиса. И всегда очень остро стоял вопрос экономичности строения и потребления ресурсов, что для цифровых компьютеров очень долго было неактуально. Но главным ограничителем в построении системы управления живым организмом была неразумность "творца" - эволюции. Этот "творец" не умеет предвидеть, строить планы и схемы; он может только слегка модифицировать то, что уже существует и работает. Особенно проблематично в этом смысле самое начало построения. Но аналоговый вариант нашей системы был бы настолько прост, что его самопроизвольное возникновение посредством отбора из незначительных модификаций (мутаций) изначальных простейших сущностей не выглядит невозможным - в отличие от цифрового. Логарифмическая линейка - один из простейших вариантов аналогового компьютера, вполне может - в грубом и неказистом, разумеется, варианте - возникнуть в результате хаотичного перемешивания дощечек, веточек, и щепочек, если этим заниматься достаточно долго.
Минимальный уровень сложности работоспособного цифрового компьютера гораздо выше, и практически исключает шансы на самопроизвольное спонтанное рождение из чего-то более простого. Конечно, такой примитивный вариант цифрового компьютера, как счёты, тоже может возникнуть в результате хаотичного перемешивания камешков, но такой "компьютер" не может быть использован с утилитарными целями без достаточно разумного "устройства ввода-вывода и управления" - чего-то или кого-то, что бы преобразовывало исходные сущности в расположение камешков (в числа), а также, строго в соответствии с математическими законами преобразования чисел, передвигало бы их для получения результата. И было бы способно утилитарно интерпретировать этот результат! Представим себе цифровой регулятор уровня воды в бачке унитаза: надо этот уровень выразить в числе (комбинации камешков) проделать математически корректное преобразование этих чисел (поразрядное вычитание этого числа из другого числа (порогового значения)), и в зависимости от знака результата, открывать или закрывать клапан. Ползунки же логарифмической линейки вполне могли бы быть органически сросшимися непосредственно с двигательными или чувствительными частями тела организма, возможно - полностью лишённого разума.

Итак, Протопопов достаточно резонно пишет, что эволюция может "изобретать" только аналоговые устройства. Здесь уместна ещё одна цитата из книги Гари Маркуса "Несовершенный человек":

Эволюция часто происходит путем наваливания новых систем на крышу старых. Прекрасно описал эту аналогию нейрофизиолог Джон Оллман. Как-то он посетил электростанцию, где одновременно сосуществовали по меньшей мере три поколения технологий, прилаженных друг к другу. Новейшая компьютерная технология работала не сама по себе, а на службе у электронных ламп (наверное, образца 1940 года), которые в свою очередь управляли еще более старыми пневматическими механизмами, приводимыми в действие сжатым газом. Если бы инженеры станции могли позволить себе роскошь приостановить работу всей системы, без сомнения, они начали бы с нуля и избавились от устаревших систем разом. Но постоянная потребность в энергии препятствует такой решительной реконструкции.
Подобным образом живые существа постоянно должны выживать и воспроизводиться, что часто мешает эволюции строить по-настоящему оптимальные системы; эволюция не может "приостановить" жизнедеятельность своих созданий, как не могут этого сделать люди-инженеры, и в результате получаются такие нелепые конструкции, когда новую технологию наваливают на старую. Средний мозг человека, например, существует буквально поверх более древнего заднего мозга, а передний мозг надстроен на вершине их обоих.

Позволим себе частично повторить тезисы Протопопова, на простом примере проиллюстрировав разницу между аналоговыми и цифровыми устройствами. Предположим, нам нужна ЭВМ, перемножающая два числа. Аналоговое устройство произведёт некое преобразование входящих сигналов:

Цифровое же устройство будет работать совсем иначе: сначала исходные данные переводятся в определённый формат записи, например двоичный, и далее с ними производятся операции по чёткому алгоритму:

11011010.01001
* 111011.01110
_____________
..............

Чтобы выполнить операцию умножения, цифровому устройству требуется поразрядно выполнить определённые операции. В итоге, результат работы аналогового устройства будет точным, но не абсолютно; результат работы цифрового устройства будет абсолютно точным, при условии что в ходе работы алгоритма не произойдут сбои (если же они произойдут, результат будет совершенно неточным). Аналоговое устройство работает с вещественными числами, а цифровое – с целыми.
Теперь перейдём к человеческому мышлению. Один из главных компонентов нашего мышления – логика. Приведём классический пример силлогизма – “Все люди смертны, Сократ человек, следовательно Сократ тоже смертен”. Это очень простая мыслительная операция, её можно запрограммировать на компьютере, но при этом важно не потерять ни одного бита данных. Это значит, что выполнить такую операцию может только цифровое, а не аналоговое устройство. То же можно сказать про такую мыслительную операцию, как перевод текста: для перевода нужно, например, разделить все слова на части речи (существительные, прилагательные, глаголы, причастия и т.д.), и если хотя бы в одном месте перепутать существительное с глаголом, перевод будет совершенно неверен.
Итак, мы пришли к противоречию: мозг – это, по всей видимости, аналоговое устройство, но за логику, речь и другие подобные мыслительные операции должно отвечать цифровое устройство.

Является ли мозг сложным “устройством”?
Если мы считаем, что мозг – это аналог ЭВМ, то мы должны полагать, что он является чем-то очень сложным, поскольку даже самый примитивный компьютер – это очень сложное устройство. Теперь приведём аргументы в пользу того, что мозг – довольно примитивная система:
1) Уязвимость к микроповреждениям. Чем сложнее устройство, тем легче нарушить его работы, повредив отдельные его участки. Чтобы сердце перестало биться, надо изъять, вероятно, около 10% его массы; двигатель внутреннего сгорания – система более сложная, и чтобы его сломать, нужно изъять, я полагаю, около 2%. ЭВМ – крайне сложное устройство, и достаточно нанести микроповреждение в его платах или исказить один байт кода, чтобы вся система “зависла”. Что касается мозга, то можно наносить ему довольно большие повреждения, протыкать его проводами без серьёзного нарушения его работы.
2) Вариации проектировки. Все устройства, создаваемые человеком, имеют строго заданный чертёж; если одна деталь устройства окажется на миллиметр больше чертежа, собрать устройство не получится. С мозгом всё иначе: у разных людей он может быть разных размеров и формы. Это ещё один признак того, что мозг не является сложным устройством.
К этому аргументу можно добавить перемешивание генов. Как известно, наш геном – это своего рода программа. Как же получается, что при перемешивании этих программ от отца и матери рождается вполне жизнеспособный ребёнок? Представьте себе, что программист написал две программы и перемешал у них случайные участки кода – получится что-нибудь работающее? Или, например, если взять две соковыжималки разных моделей, случайным образом перемешать их составные части и попробовали из этих частей собрать новую соковыжималку – что из этого получится? А ведь мы хорошо знаем, что при браках людей с очень разной конституцией рождаются вполне здоровые дети, как и при браках африканцев с европейцами рождаются здоровые мулаты. Очевидно, такое перемешивание “чертежей” организмов может быть не вредным только в том случае, если эти “чертежи” достаточно примитивны. Добавим, что безвредность перемешивания генов всё-таки имеет свои границы: автор слышал, что при браках африканцев с индейцами с повышенной вероятностью может родиться инвалид, видимо из-за того что негроидная и индейская раса относительно сильно расходятся генетически.

Универсальный аргумент про колесо, метатальное оружите и т.п. звучит так: среди бесчисленного многообразия экологических ниш безусловно есть такие, в которых было бы полезно и колесо, и метательное оружие, и многое другое. Значит, эволюция просто не смогла "изобрести" эти приспособления.

Станислав Лем много писал про неэффективность эволюции как конструктора. Приведём цитату из "Суммы технологии":

Эволюция не может отыскать решение путем постепенных изменений,если каждое из таких изменений не оказывается полезным немедленно , в данном поколении. Аналогично этому она не может решать задачи, требующие не мелких изменений, а радикальной реконструкции.

В этом смысле Эволюция проявляет "оппортунизм" и "близорукость". Очень многие системы живого отличаются из-за этого сложностью, которой можно было бы избежать. Мы говорим здесь не о той "излишней сложности", о которой шла речь во втором пункте, ибо там мы критиковали избыток сложности на пути к достижению конечного
состояния (яйцеклетка - плод - зрелый организм), и не о том, о чем мы говорили в третьем пункте, указывая на вредность излишней биохимической сложности. Сейчас, все более впадая в иконоборчество, мы критикуем уже основной замысел отдельных решений, касающихся всего организма. Эволюция
не могла, например, сформировать механических устройств типа колеса, поскольку колесо с самого начала должно быть самим собой, то есть иметь ось вращения, ступицу, диск и т.д. Оно должно бы было, таким образом, возникнуть скачкообразно, ибо даже самое маленькое колесо есть уже сразу готовое колесо, а не какая-то "переходная" форма. И хотя, по правде говоря, у организмов никогда не было большой потребности именно в таком механическом устройстве, этот пример убедительно показывает, задачи какого типа не в состоянии решать Эволюция. Многие механические элементы организма можно заменить немеханическими. Так, например, в основу кровообращения мог бы лечь принцип электромагнитного насоса, при этом сердце было бы электрическим органом, который создает соответствующим образом меняющиеся поля, а кровяные тельца были бы диполями или имели бы
значительные ферромагнитные вкрапления. Такой насос поддерживал бы кровообращение более равномерно, с меньшей затратой энергии, независимо от степени эластичности стенок сосудов, которые должны компенсировать колебания давления при поступлении очередного ударного объема крови в
аорту.
...
5. Далее, Эволюция как конструктор хаотична и нелогична. Это видно, например, из способа распределения ею регенерационных потенций среди видов. Организм построен не по принципу сменных макроскопических частей, свойственному человеческой технике. Инженер проектирует так, чтобы можно
было заменять целые блоки устройств. Эволюция же осуществляет принцип "микроскопических сменных частей"; этот принцип проявляется непрестанно, так как клетки органов (клетки кожи, волос, мышц, крови и т.п., за исключением немногочисленных категорий клеток, например нейронов) все
время заменяются путем деления; дочерние клетки и являются "сменными частями". Это был бы отличный принцип, лучше инженерного, если бы практика не противоречила ему так часто, как обычно случается.

Всё сказанное выше подтверждает тезис, что мозг не является чем-то сложным, поскольку для эволюции слишком затруднительно “разрабатывать” сложные устройства.

Немного фантазии
Итак, мозг – это простое “устройство” на аналоговой основе, а для логического мышления необходимо сложное и цифровое устройство. Как разрешить это противоречие? Здесь автор хочет подать идею, внешне бредовую, но которую, на его взгляд, стоит обсуждать: наше мышление работает по схеме “клиент-сервер”, где мозг – это клиент. Для эволюции было достаточно несложно создать простой клиент, работающий по принципам самообучающейся нейронной сети. Клиент является аналоговым, а Сервер цифровым. При повреждении клиента появляются сбои в мышлении.
Конечно, очень трудно поверить, что существует некий Сервер в виде сложного механизма (главный вопрос – кто создал этот сервер?). Если продолжать генерацию таких буйных идей, можно подать ещё одну: Сервер создадут в будущем представители земной цивилизации (или других цивилизаций), которые перенесут его в прошлое, т.е. получится замкнутый цикл “причина-следствие”. Другая идея, тоже бредовая, заключается в том, что Сервер – это совокупность неких крайне сложных законов природы. Существование таких законов можно объяснить антропным принципом, согласно которому законы природы в нашей Вселенной таковы, что они позволяют существовать разумной жизни. Подробнее об антропном принципе можно почитать, например, у Ричарда Докинза в книге “Бог как иллюзия”.

Представьте себе такую картину: через миллион лет инженеры Земли создадут искусственного Бога, абсолютно всемогущего, который заново создаст всю нашу вселенную, точнее окажется, что эта вселенная уже им создана. Эта идея внешне абсурдна, но автор полагает, что это довольно удачная аналогия, помогающая приблизиться к пониманию реальности.
В Википедии упоминается интересный факт про квантовые компьютеры: это устройства аналоговой природы, но цифровые по сути. На данный момент автору неизвестно что-то большее на эту тему. Предположение, что в нашем мозгу тоже используются квантовые эффекты, высказывается довольно давно; быть может, мозг – это сложный квантовый компьютер, причём цифровой.

Людям, совмещающим в себе религиозность и склонность к научному мировоззрению, изложенная идея может понравиться, поскольку из неё получается, что у человека есть бессмертная душа - "учётная запись" на Сервере. Ближе всего это к идеям реинкарнации из восточных религий.
Сам автор относится к этим идеям достаточно серьёзно, поскольку он не являюется атеистом и не отрицает реальность паранормальных и сверхъестественных явлений. При этом он полагает, что рано или поздно этим явлениям будет дано научное объяснение.

Как бы они ни старались, нейрофизиологи и когнитивные психологи никогда не найдут в мозгу копию пятой симфонии Бетховена или копии слов, изображений, грамматических правил или любых других внешних раздражителей. Человеческий мозг, конечно, пуст не в буквальном смысле. Но он не содержит большинство вещей, которые, по мнению людей, должен — в нем нет даже таких простых объектов, как «воспоминания».

Наше ложное представление о мозге имеет глубокие исторические корни, но изобретение компьютера в сороковых годах прошлого века особенно запутало нас. Вот уже больше полувека психологи, лингвисты, нейрофизиологи и другие исследователи человеческого поведения заявляют: человеческий мозг работает подобно компьютеру.

Чтобы понять всю поверхностность этой идеи, давайте представим, что мозг — это младенец. Благодаря эволюции новорожденные люди, как и новорожденные любого другого вида млекопитающих, входят в этот мир готовыми к эффективному с ним взаимодействию. Зрение ребенка расплывчато, но он уделяет особое внимание лицам и быстро может распознать лицо матери среди других. Он предпочитает звук голоса другим звукам, он может отличить один базовый речевой звук от другого. Мы, без сомнения, построены с оглядкой на социальное взаимодействие.

Здоровый новорожденный обладает более чем десятком рефлексов — готовых реакций на определенные раздражители; они нужны для выживания. Ребенок поворачивает голову в направлении того, что щекочет ему щеку, и сосет все, что попадает в рот. Он задерживает дыхание, когда погружается в воду. Он хватает вещи, которые попадают ему в руки, так сильно, что почти повисает на них. Возможно, самое важное заключается в том, что младенцы появляются в этом мире с весьма мощными механизмами обучения, которые позволяют им стремительно изменяться так, чтобы они могли взаимодействовать с миром с возрастающей эффективностью, даже если этот мир и не похож на тот, с которым сталкивались их дальние предки.

Чувства, рефлексы и механизмы обучения — все то, с чем мы начинаем, и по правде говоря, этих вещей довольно много, если задуматься. Если бы у нас не было одной из этих возможностей с рождения, нам было бы значительно труднее выжить.

Но есть и то, с чем мы не родились: информация, данные, правила, программное обеспечение, знания, лексикон, представления, алгоритмы, программы, модели, воспоминания, образы, обработка, подпрограммы, кодеры и декодеры, символы и буферы — дизайнерские элементы, которые позволяют цифровым компьютерам вести себя таким образом, который несколько напоминает разумный. Мы не просто не рождаемся с этим — мы это в себе не развиваем. Никогда.

Мы не храним слова или правила, сообщающие нам, как их использовать. Мы не создаем визуальные проекции раздражителей, не храним их в буфере кратковременной памяти, а после этого не передаем их в хранилище памяти долговременной. Мы не извлекаем информацию или образы и слова из реестров памяти. Этим занимаются компьютеры, но не организмы.

Компьютеры в буквальном смысле слова обрабатывают информацию — числа, буквы, слова, формулы, изображения. Информация изначально должна быть закодирована в формат, которым могут пользоваться компьютеры, а значит, она должна быть представлена в виде единиц и нулей («битов»), которые собраны в маленькие блоки («байты»). На моем компьютере, где каждый байт содержит 8 бит, некоторые из них обозначают букву «К», другие — «О», третьи — «Т». Таким образом все эти байты образуют слово «КОТ». Одно единственное изображение — скажем, фотография моего кота Генри на рабочем столе — представлена особенным рисунком миллиона таких байтов («один мегабайт»), определенных специальными символами, которые сообщают компьютеру, что это фотография, а не слово.

Компьютеры в буквальном смысле перемещают эти рисунки с места на место в различных отсеках физического хранилища, выделенных внутри электронных компонентов. Иногда они копируют рисунки, а иногда изменяют их самыми разнообразными способами — скажем, когда мы исправляем ошибку в документе или ретушируем фотографию. Правила, которым следует компьютер для перемещения, копирования или оперирования этими слоями данных также хранятся внутри компьютера. Собранные воедино наборы правил называются «программами» или «алгоритмами». Группа алгоритмов, которые работают совместно для помощи нам в чем-то (например, при покупке акций или поиске данных онлайн) называется «приложением».

Прошу меня простить за это введение в мир компьютеров, но мне нужно, чтобы вам было все предельно ясно: компьютеры в действительности работают над той стороной нашего мира, которая состоит из символов. Они действительно хранят и извлекают. Они действительно обрабатывают. У них действительно есть физические воспоминания. Они действительно управляются алгоритмами во всем, что делают, без каких-либо исключений.

С другой стороны, люди так не делают — никогда не делали и делать не будут. Учитывая это, хочется спросить: почему же так много ученых рассуждают о нашем психическом здоровье так, будто бы мы и есть компьютеры?

В своей книге «По нашему собственному образу» (In Our Own Image, 2015) эксперт в области искусственного интеллекта Джордж Заркадакис (George Zarkadakis) описывает шесть различных метафор, которые люди использовали в течение двух последних тысячелетий, пытаясь описать человеческий интеллект.

В самой первой, библейской, люди были созданы из глины и грязи, которую затем разумный Бог наделил своей душой, «объясняя» наш интеллект — по крайней мере, грамматически.

Изобретение гидравлической техники в 3 веке до н.э. привело к популяризации гидравлических моделей человеческого интеллекта, идеи о том, что различные жидкости нашего тела — т.н. «телесные жидкости» — имеют отношение как к физическому, так и к психическому функционированию. Метафора сохранялась более 16-ти столетий и все это время применялась в медицинской практике.

К 16-му веку были разработаны автоматические механизмы, приводимые в движение пружинами и шестеренками; они наконец вдохновили ведущих мыслителей того времени, таких как Рене Декарт, на гипотезу о том, что люди представляют собой сложные машины. В 17-м веке британский философ Томас Гоббс предположил, что мышление возникло из-за механических колебаний в мозге. К началу 18-го века открытия в области электричества и химии привели к новым теориям человеческого интеллекта — и они опять же, имели метафорический характер. В середине того же столетия немецкий физик Герман фон Гельмгольц, вдохновленный достижениями в области связи, сравнил мозг с телеграфом.

Каждая метафора отражала самые передовые идеи эпохи, которая ее породила. Как и следовало того ожидать, почти на заре компьютерных технологий, в 40-х годах прошлого века, мозг по принципу работы был сравнен с компьютером, при этом роль хранилища была отдана самому мозгу, а роль программного обеспечения — нашим мыслям. Знаковым событием, с которого началось то, что сейчас называется «когнитивистикой», стала публикация книги психолога Джорджа Миллера «Язык и общение» (1951). Миллер предположил, что ментальный мир можно изучать с помощью концепций информационной, вычислительной и лингвистической теорий.

Такой образ мыслей получил свое окончательное выражение в небольшой книге «Компьютер и мозг» (1958), в которой математик Джон фон Нейман категорично заявил: функция нервной системы человека является «в первую очередь цифровой». Хотя он признал, что тогда в самом деле было очень мало известно о той роли, которую мозг играет в мышлении и памяти, он проводил параллели за параллелями между компонентами ЭВМ того времени и компонентами человеческого мозга.

Контекст

Тайны мозга раскроют компьютеры

Твой мозг делает тебя тем, кто ты есть

Я перепрограммировала свой мозг

Метафора человеческого мозга, построенная на обработке информации (здесь и далее IP-метафора, от Information Processing — прим. Newoчём ), в наши дни доминирует в умах людей, как среди обывателей, так и в среде ученых. По факту не существует дискурса по поводу разумного человеческого поведения, который бы проходил без применения этой метафоры, равно как и то, что подобные дискурсы не могли возникать в определенные эпохи и внутри определенной культуры без отсылок к духам и божествам. Справедливость метафоры об обработке информации в современном мире, как правило, подтверждается без каких-либо проблем.

Однако IP-метафора — только одна из многих, это лишь история, которую мы рассказываем, чтобы придать смысл чему-то, чего мы сами не понимаем. И, как и все предшествующие метафоры, эта, безусловно, в какой-то момент будет отброшена — заменена или очередной метафорой, или истинным знанием.

Чуть больше года назад при посещении одного из самых престижных исследовательских институтов я бросил вызов ученым: объяснить разумное человеческое поведение без отсылок к любому из аспектов IP-метафоры об обработке информации. Они этого сделать не смогли, а когда я снова вежливо поднял вопрос об этом в последующей электронной переписке, спустя месяцы они так ничего и не смогли предложить. Они понимали, в чем проблема, не открестились от задачи. Но они не могли предложить альтернативу. Другими словами, IP-метафора «прилипла» к нам. Она обременяет наше мышление словами и идеями, настолько серьезными, что у нас возникают проблемы при попытке их понять.

Ложная логика IP-метафоры достаточно проста в формулировке. Она основывается на ложном аргументе с двумя разумными предположениями и единственным ложным выводом. Разумное предположение № 1: все компьютеры способны вести себя разумно. Разумное предположение № 2: все компьютеры есть информационные процессоры. Ложный вывод: все объекты, способные на разумную деятельность, являются информационными процессорами.

Если отбросить формальную терминологию, идея того, что люди являются информационными процессорами лишь потому, что компьютеры являются таковыми, звучит глупо, а когда однажды IP-метафора в конце концов изживет себя, когда от нее окончательно откажутся, она почти наверняка будет рассматриваться историками именно так, как мы сейчас смотрим на высказывания о гидравлической или механической природе человека.

Если эта метафора так глупа, почему она все еще правит нашими умами? Что удерживает нас от того, чтобы отбросить ее в сторону как ненужную, так же, как мы отбрасываем ветку, которая преграждает нам путь? Существует ли способ понять человеческий интеллект, не опираясь на выдуманные костыли? И какой ценой нам обойдется столь долгое использование этой опоры? Данная метафора, в конце концов, вдохновила писателей и мыслителей на огромное количество исследований в самых разных областях науки на протяжении десятилетий. Какой ценой?

В аудитории на занятии, которое я проводил за эти годы уже множество раз, я начинаю с выбора добровольца, которому говорю нарисовать купюру в один доллар на доске. «Побольше деталей», — говорю я. Когда он заканчивает, я закрываю рисунок листом бумаги, достаю купюру из кошелька, приклеиваю ее к доске и прошу студента повторить задание. Когда он или она заканчивает, я убираю лист бумаги с первого рисунка и тогда класс комментирует различия.

Возможно, вы никогда не видели подобной демонстрации, или, быть может, у вас могут возникнуть проблемы с тем, чтобы представить результат, поэтому я попросил Джинни Хён, одну из интернов в институте, где я провожу свои исследования, сделать два рисунка. Вот рисунок «по памяти» (обратите внимание на метафору).

А вот рисунок , который она сделала с использованием банкноты.

Джинни была так же удивлена исходом дела, как, возможно, удивлены и вы, но в этом нет ничего необычного. Как вы видите, рисунок, выполненный без опоры на купюру, ужасен в сравнении с тем, что был срисован с образца, несмотря на то, что Джинни видела долларовую купюру тысячи раз.

Так в чем дело? Разве у нас нет «загруженного» в мозговой «регистр памяти» «представления» о том, как выглядит долларовая банкнота? Неужели мы не можем просто-напросто «извлечь» его оттуда и использовать при создании нашего рисунка?

Конечно, нет, и даже тысячи лет исследования в области неврологии не помогут обнаружить представление о виде долларовой банкноты, сохраненное в человеческом мозге, просто потому, что его там нет.

Значительный объем исследований мозга показывает, что в действительности многочисленные и иногда обширные участки мозга зачастую вовлечены в, казалось бы, самые банальные задачи по запоминанию информации. Когда человек испытывает сильные эмоции, в мозгу могут активизироваться миллионы нейронов. В 2016 году нейрофизиолог из Университета Торонто Брайан Левин с коллегами провел исследование, в котором приняли участие люди, выжившие в авиакатастрофе, позволившее прийти к выводу, что события аварии способствовали росту нейронной активности в «мозжечковой миндалине, медиальной височной доле, передней и задней срединной линии, а также в зрительной коре пассажиров».

Выдвинутая рядом ученых идея о том, что специфические воспоминания каким-то образом сохраняются в отдельных нейронах, абсурдна; если уж на то пошло, это предположение лишь возводит вопрос памяти на еще более сложный уровень: как и где, в конечном счете, память записана в клетку?

Итак, что происходит, когда Джинни рисует долларовую банкноту, не пользуясь образцом? Если Джинни никогда прежде не видела купюру, ее первый рисунок, вероятно, ни в коей мере не будет похож на второй. Тот факт, что она видела долларовые банкноты прежде, каким-то образом изменил ее. Собственно, ее мозг был изменен так, что она смогла наглядно представить себе банкноту — что, в сущности, эквивалентно — по крайней мере, отчасти — тому, чтобы заново переживать ощущение зрительного контакта с купюрой.

Различие между двумя набросками напоминает нам, что визуализация чего-либо (что представляет собой процесс воссоздания зрительного контакта с тем, что больше не находится у нас перед глазами) намного менее точна, чем если бы мы по-настоящему видели что-либо. Именно поэтому нам намного лучше удается узнавать, нежели вспоминать. Когда мы ре-продуцируем что-то в памяти (От латинского re — «снова», и produce — «создавать»), мы должны попробовать снова пережить столкновение с предметом или явлением; однако когда мы узнаем что-то, мы всего лишь должны отдавать себе отчет в том, что ранее у нас уже был опыт субъективного восприятия этого объекта или явления.

Возможно, у вас есть что возразить на это доказательство. Джинни видела долларовые банкноты и раньше, однако она не предпринимала осознанных усилий к тому, чтобы «запомнить» детали. Вы можете заявить, что, если бы она так поступила, она, возможно, смогла бы нарисовать второе изображение, не пользуясь образцом долларовой купюры. Однако даже в этом случае никакое изображение банкноты не было никоим образом «сохранено» в мозгу Джинни. У нее просто возросла степень подготовленности к тому, чтобы нарисовать ее с соблюдением деталей, так же, как, посредством практики, пианист становится искуснее в исполнении фортепианных концертов, при этом не загружая в себя копию нот.

Исходя из этого простого эксперимента, мы можем начать выстраивать основу свободной от метафор теории интеллектуального поведения человека — одну из тех теорий, согласно которым мозг не полностью пуст, однако по меньшей мере свободен от груза IP-метафор.

По мере того, как мы движемся по жизни, мы подвергаемся воздействию множества происходящих с нами событий. Следует особо отметить три типа опыта: 1) мы наблюдаем за тем, что происходит вокруг нас (как ведут себя другие люди, звуки музыки, адресованные нам указания, слова на страницах, изображения на экранах); 2) мы подвержены сочетанию незначительных стимулов (к примеру, сирены) и важных стимулов (появление полицейских машин); 3) мы бываем наказаны или вознаграждены за то, что ведем себя определенным образом.

Мы становимся эффективнее, если меняемся сообразно этому опыту — если теперь мы можем рассказать стихотворение или спеть песню, если мы способны следовать данным нам указаниям, если мы реагируем на незначительные стимулы так же, как и на важные, если мы стараемся не вести себя так, чтобы нас наказали, и чаще ведем себя таким образом, чтобы получить награду.

Статьи по теме

Что не так с нашим мозгом

Как Pokémon Go проникает в ваш мозг

Письмо от руки благотворно воздействует на мозг

Несколько лет назад я спросил Эрика Кандела — нейролога из Колумбийского университета, получившего Нобелевскую премию за то, что он идентифицировал некоторые из химических изменений, происходящих в выходных нейтронных синапсах аплизии (морской улитки) после того, как она учится чему-то — сколько времени, по его мнению, пройдет, прежде чем мы поймем механизм функционирования человеческой памяти. Он быстро ответил: «Сотня лет». Я не додумался спросить его, считает ли он, что IP-метафора замедляет прогресс нейрологии, однако некоторые нейрологи и в самом деле начинают помышлять о немыслимом, а именно — о том, что эта метафора не так уж необходима.

Ряд когнтивистов — в частности, Энтони Чемеро из Университета Цинциннати, автор вышедшей в 2009 книги «Основное воплощение когнитивистики» (Radical Embodied Cognitive Science) — теперь абсолютно отрицают представление о том, что деятельность человеческого мозга схожа с работой компьютера. Распространенное мнение заключается в том, что мы, как и компьютеры, осмысляем мир, осуществляя вычисления над его мысленными образами, однако Чемеро и прочие ученые описывают другой способ понимая мыслительного процесса — они определяют его как прямое взаимодействие между организмами и их миром.

Мой любимый пример, иллюстрирующий огромную разницу между IP-подходом и тем, что некоторые называют «анти-репрезентативным» взглядом на функционирование человеческого организма, включает в себя два разных объяснения того, как бейсболисту удается поймать летящий мяч, приведенные Майклом Макбитом, сейчас работающим в Университете штата Аризона, и его коллегами, в статье, опубликованной в 1995 в «Science». Согласно IP-подходу, игрок должен сформулировать приблизительную оценку разнообразных изначальных условий полета мяча — силу воздействия, угол траектории и все такое прочее, — а затем создать и проанализировать внутреннюю модель траектории, которой, скорее всего, должен следовать мяч, после чего он должен воспользоваться этой моделью, чтобы непрерывно направлять и вовремя корректировать движения, направленные на перехват мяча.

Все было бы прекрасно и замечательно, если бы мы функционировали так же, как компьютеры, однако Макбит и его коллеги дали более простое объяснение: чтобы поймать мяч, игроку нужно всего лишь продолжать двигаться так, чтобы постоянно сохранять визуальную связь применительно к основной базе и окружающему пространству (технически, придерживаться «линейно-оптической траектории»). Это может показаться сложным, однако на самом деле это предельно просто и не подразумевает никаких вычислений, представлений и алгоритмов.

Два целеустремленных профессора психологии из британского Городского Университета Лидса — Эндрю Уилсон и Сабрина Голонка — причисляют пример про бейсболиста к ряду других, которые могут восприниматься вне IP-подхода. На протяжении многих лет они писали в своих блогах о том, что они сами называют «более последовательным, натурализованным подходом к научному изучению человеческого поведения… идущим вразрез с доминирующим когнитивистским нейрологическим подходом». Однако этот подход далек от того, чтобы лечь в основу отдельного движения; большинство когнитивистов по-прежнему отказываются от критики и придерживаются IP-метафоры, а некоторые из наиболее авторитетных мыслителей мира сделали грандиозные предсказания о будущем человечества, которые зависят от действительности метафоры.

Одно из предсказаний — сделанное, среди прочих, футуристом Курцвейлом, физиком Стивеном Хокингом и нейрологом Рэндаллом Коэном — гласит, что, поскольку человеческое сознание, как предполагается, действует как компьютерные программы, вскоре станет возможным загрузить человеческий разум в аппарат, вследствие чего мы станем обладать безгранично могучим интеллектом и, вполне вероятно, приобретем бессмертие. Эта теория легла в основу антиутопического фильма «Превосходство», главную роль в котором исполнил Джонни Депп, сыгравший похожего на Курцвейла ученого, разум которого был загружен в интернет — что привело к ужасающим последствиям для человечества.

К счастью, поскольку IP-метафора ни в коей мере не верна, нам никогда не придется беспокоиться о том, что человеческий разум обезумеет в киберпространстве, и мы никогда не сможем достичь бессмертия посредством загрузки его куда-либо. Причина тому — не только отсутствие сознательного программного обеспечения в мозгу; проблема глубже — давайте назовем ее проблемой уникальности — что звучит одновременно вдохновляюще и угнетающе.

Поскольку ни «банки памяти», ни «представления» стимулов в мозге не существуют, и поскольку все, что требуется от нас, чтобы функционировать в мире, это изменения мозга в результате приобретаемого нами опыта, нет оснований верить в то, что один и тот же опыт изменяет каждого из нас в одинаковой мере. Если мы с вами посетим один и тот же концерт, изменения, происходящие в моем мозгу при звуках Симфонии № 5 Бетховена будут практически наверняка отличаться от тех, что происходят в вашем мозге. Эти изменения, какими бы они ни были, создаются на основе уникальной нейронной структуры, которая уже существует, и каждая из которых развивалась на протяжении вашей жизни, наполненной уникальными переживаниями.

Как показал в своей книге «Вспоминая» (1932) сэр Фредерик Бартлетт, именно поэтому ни один из двух людей никогда не повторит услышанную ими историю одинаково, и со временем их рассказы будут все более и более отличаться друг от друга. Не создается никакой «копии» истории; скорее, каждый индивид, услышав историю, в какой-то степени меняется — достаточно для того, чтобы когда позже его спросят об этой истории (в некоторых случаях, спустя дни, месяцы или даже годы после того, как Бартлетт впервые прочел им историю) — они смогут в определенной степени вновь пережить те минуты, когда они слушали историю, хотя и не очень точно (см. первое изображение долларовой купюры выше.).

Я полагаю, это вдохновляет, потому что это значит, что каждый из нас по-настоящему уникален — не только своим генетическим кодом, но даже в том, какие изменения происходят со временем с его мозгом. Это также угнетающе, поскольку это делает грандиозную задачу нейрологии практически превосходящей воображение. Для каждого из повседневных переживаний упорядоченное изменение может включать тысячи, миллионы нейронов или даже весь мозг, поскольку процесс изменений различен для каждого отдельного мозга.

Что еще хуже, даже если бы мы обладали способностью сделать моментальный снимок всех 86 миллиардов нейронов мозга и затем симулировать состояние этих нейронов с помощью компьютера, этот пространный шаблон не сгодился бы ни на что за пределами мозга, в котором он был изначально создан. Возможно, это самый чудовищный эффект, который IP-метафора произвела на наше понимание функционирования человеческого организма. В то время, как компьютеры и в самом деле сохраняют точные копии информации — копии, которые могут оставаться неизменными на протяжении долгого времени, даже если сам компьютер был обесточен — наш мозг поддерживает интеллект только пока мы живы. У нас нет кнопок «вкл/выкл». Либо мозг продолжает свою активность, либо мы исчезаем. К тому же, как отметил невролог Стивен Роуз в своей вышедшей в 2005 году книге «Будущее мозга», моментальный снимок текущего состояния мозга также может оказаться бессмысленным, если мы не знаем полную историю жизни владельца этого мозга — возможно, даже деталисоциальной обстановки, в которой он или она вырос(-ла).

Задумайтесь, насколько сложна эта проблема. Чтобы понять хотя бы основы того, как мозг поддерживает интеллект человека, нам может потребоваться выяснить не только текущее состояние всех 86 миллиардов нейронов и 100 триллионов их пересечений, не только различающуюся силу, с которой они соединены, но также то, как ежеминутная мозговая деятельность поддерживает целостность системы. Прибавьте сюда уникальность каждого мозга, созданную отчасти благодаря уникальности жизненного пути каждого человека, и предсказание Кэндела начинает казаться чересчур оптимистичным. (В вышедшей недавно редакторской колонке The New York Times нейролог Кеннет Миллер предположил, что задача хотя бы выяснить базовую нейронную связь займет «века».)

Тем временем, огромные суммы денег выделяются на исследования мозговой активности, основывающиеся на зачастую ошибочных идеях и невыполнимых обещаниях. Наиболее вопиющий случай того, когда нейрологическое исследование пошло наперекосяк, был задокументирован в недавно выпущенном отчете Scientific American. Речь шла о сумме в 1,3 миллиарда долларов, выделенной на запущенный Европейским союзом в 2013 году проект «Человеческий мозг». Убежденные харизматичным Генри Маркрамом, что он сможет создать симуляцию человеческого мозга на суперкомпьютере к 2023 году, и что подобная модель совершит прорыв в лечении болезни Альцгеймера и других нарушений, власти ЕС профинансировали проект, не налагая буквально никаких ограничений. Спустя менее двух лет проект превратился в «заворот мозгов», и Маркрама попросили покинуть пост.

Мы живые организмы, а не компьютеры. Смиритесь с этим. Давайте продолжим попытки понять себя, но при этом избавимся от ненужного интеллектуального груза. IP-метафора просуществовала полвека, принеся мизерное количество открытий. Пришло время нажать кнопку DELETE.

Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ.