Джеф Хокинс - Об интеллекте

Этот вид замечательной гибкости человеческого мозга дает мне надежду, что мы воссоздадим технологии, подсмотренные у мозга. Когда я думаю о построении интеллектуальных машин, я удивляюсь, зачем их привязывать к обычным органам чувств? Как только мы сможем расшифровать неокортикальный алгоритм и создать науку о паттернах, мы сможем применить его к любой системе, которую мы захотим сделать интеллектуальной. И одним из замечательных свойств схемы, подсмотренной в неокортексе, является то, что нам не нужно будет специально хитро программировать ее. Также, как слуховой кортекс стал визуальным кортексом у «перекоммутированого хорька», также, как визуальный кортекс находит альтернативное применение у слепых людей, точно также система, работающая на неокортикальном алгоритме, будет интеллектуальной независимо от того, какие типы паттернов мы выберем для нее. Нам все еще надо будет поломать голову над настройкой различных параметров системы, и нам необходимо будет натренировать и обучить ее. Но миллиарды нейронных деталей, дающих мозгу возможность быть сложным, создающим мысли, позаботятся сами о себе таким же естественным образом, как это происходит у наших детей.

В конечном счете, идея, что паттерны это фундаментальная валюта интеллекта, ведет к одному интересному философскому вопросу. Когда я сижу в комнате с моими друзьями, откуда я знаю, что они там или даже что они реальны? Мой мозг получает паттерны, которые согласуются с паттернами, которые я получил в прошлом. Эти паттерны соответствуют людям, которых я знаю, их лицам, их голосам, их обычному поведению, и всем видам фактов о них. Я научился ожидать, что эти паттерны возникают вместе определенным образом. Но когда вы переходите к ним, это всего лишь модель. Все наши знания о мире — это модель, основанная на паттернах. Уверены ли мы, что мир реален? Весело и необычно размышлять об этом. Некоторые фантастические книги и фильмы исследуют эту тему. Это не для того, чтоб сказать, что люди или объекты не реальны. Они реальны. Но наша уверенность в существовании мира базируется на соответствии паттернов и том, как мы их интерпретируем. Нет такой вещи, как непосредственное восприятие. У нас нет сенсоров «человека». Вспомните, мозг находится в темной и тихой коробке, и не знает ни о чем, кроме распределенных во времени паттернов, поступающих по входным волокнам. Ваше восприятие мира создано из этих паттернов, больше ничего. Существование может быть объективным, но пространственно-временные паттерны, текущие по связкам аксонов в наших мозгах, это все, с чем мы должны работать.

Эта дискуссия освещает иногда поднимаемые вопросы отношений между галлюцинациями и реальностью. Если мы можем воспринимать галлюцинации прикосновений, исходящие от резиновой руки и мы можем «видеть» симуляцией прикосновений к поверхности языка, «обманываемся» ли мы точно также, когда ощущаем прикосновения к собственной руке или видим своими собственными глазами? Можем ли мы верить, что мир таков, как кажется? Да. Мир действительно существует в абсолютной форме, близкой к той, в кокой мы его воспринимаем. Однако, наш мозг не может знать напрямую об абсолютном мире.

Мозг знает о мире через множество чувств, которые детектируют только часть абсолютного мира. Чувства создают паттерны, которые посылаются в кортекс и обрабатываются одними и теми же кортикальными алгоритмами для создания модели мира. Таким способом устная и письменная речь воспринимаются удивительно похоже, несмотря на то, что они совершенно различны на сенсорном уровне. Так же, модель мира Хелен Келлер близка к вашей и моей, несмотря на то, что у нее сильно сокращенный набор чувств. Через эти паттерны мозг создает модель мира, которая близка к реальным вещам, и затем, удивительно, держит ее в памяти. Память — вот что происходит с паттернами после того, как они попадают в кортекс — что мы и обсудим в следующей главе.

Когда вы читаете эту книгу, идете по переполненной улице, слушаете симфонию, успокаиваете плачущего ребенка, ваш мозг набит пространственными и временными паттернами от всех ваших органов чувств. Мир это океан постоянно меняющихся паттернов, которые приходят, захватывая и врезаясь в ваш мозг. Почему вы ощущаете этот натиск? Паттерны приходят, проходят через различные структуры старого мозга, и, в конечном счете, попадают в неокортекс. Но что происходит с ними, когда они попадают в кортекс?

С времен начала индустриальной революции люди рассматривали мозг как некоторый тип машины. Они знали, что в голове нет шестерней и зубьев, но это было лучшей метафорой, которая у них была. Каким-то образом информация приходит в мозг и мозг-машина определяет, как должно реагировать тело. В компьютерную эру мозг стал рассматриваться как особый тип машины, программируемый компьютер. И как мы увидели в главе 1, исследователи ИИ уткнулись в эту точку зрения, аргументируя отсутствие прогресса тем, что компьютеры слишком слабы и медленны по сравнению с человеческим мозгом. Они говорят, что современный компьютер может быть эквивалентен только мозгу таракана, но когда мы сделаем компьютеры мощнее и быстрее, они станут такими же интеллектуальными, как люди.

С этой аналогией мозг — компьютер существует повсеместно игнорируемая проблема. Нейроны гораздо медленнее транзисторов в компьютере. Нейрон собирает информацию со своих синапсов и комбинирует эту информацию, чтоб решить, когда сгенерировать спайк для других нейронов. Обычный нейрон может сделать это и сбросить себя миллисекунд на пять, то есть примерно 200 раз в секунду. Это может показаться быстрым, но современные кремниевые компьютеры могут выполнять миллиард операций в секунду. Это означает, что базовая компьютерная операция в пять миллионов раз быстрее базовой операции вашего мозга. Это очень, очень большая разница. Так как же может быть, что мозг быстрее и мощнее, чем самые быстродействующие современные компьютеры? «Без проблем», говорят люди, поддерживающие аналогию «мозг это компьютер». «Мозг это параллельный компьютер. В нем миллиарды клеток, работающих одновременно. Этот параллелизм значительно увеличивает вычислительную мощь биологического мозга».

Я всегда чувствовал, что такой аргумент был хитростью, и простой мысленный эксперимент показывает почему. Это называется «правило в сто шагов». Человек может выполнять значительные задачи меньше чем за секунду. Например, я мог бы показать вам фотографию и попросить определить, изображена ли на ней кошка. Вашей задачей было бы нажать на кнопку, если там кошка, но не медведь или бородавочник или репа. Эта задача для компьютера сложная или невозможная на сегодняшний день, тогда как человек может решить ее достоверно за полсекунды или меньше. Но нейроны медленны, так что за полсекунды информация, поступающая в мозг, может пройтись только по цепочке длиной в сто нейронов. То есть, «компьютерное» решение подобной проблемы мозгом может быть в сто шагов или меньше, несмотря на то, сколько всего нейронов задействовано. С момента, когда свет попал в ваш глаз, до момента нажатия кнопки может быть задействована цепочка не длиннее ста нейронов. Цифровой компьютер, пытающийся решить ту же самую задачу, сделал бы миллиарды операций или шагов. Одной сотни компьютерных команд хватит только на то, чтоб переместить единичный символ на дисплей, не говоря о том, чтоб сделать что-то интересное.

Но если у меня есть миллионы нейронов, работающих совместно, не похоже ли это на параллельный компьютер? Конечно нет. И мозг и параллельный компьютер оперируют параллельно, но это все, что между ними общего. Параллельные компьютеры комбинируют множество скоростных компьютеров для работы над большой задачей, типа прогноза погоды на завтра. Чтоб предсказать погоду, вы должны вычислить физические условия во множестве точек планеты. Каждый компьютер может работать над отдельным местом в одно и то же время. Но даже если сотни или тысячи компьютеров будут работать параллельно, единичный компьютер все равно выполнит миллиарды или триллионы операций, прежде чем завершит задачу. Самый большой мыслимый параллельный компьютер не может сделать ничего полезного за сто шагов, не важно, насколько он большой или быстрый.

Вот аналогия. Предположим, я попрошу вас перенести одну сотню блоков через пустыню. Вы можете переносить только один камень одновременно, и пересечение пустыни потребует миллион шагов. Вы понимаете, что это займет у вас много времени, если действовать в одиночку, поэтому вы нанимаете сотню работников, которые будут работать параллельно. Теперь задача решается в сто раз быстрее, но она все также требует как минимум миллион шагов на пересечение пустыни. Наем еще большего количества рабочих — даже тысячи — не даст никакого выигрыша. Не важно, сколько рабочих вы наняли, задача не может быть решена за меньшее время, чем потребуется на миллион шагов. То же самое верно и для параллельных компьютеров. С некоторого момента, добавление новых компьютеров ничего не изменит. Компьютер, не важно, сколько в нем процессоров и как быстро они работают, не может «вычислить» ответ на сложную задачу за сотню операций.