Читалка - Об интеллекте

паттерны, связанные с человеческим поведением, но я так не думаю. Мы не родились с набором культурных, религиозных ценностей; мы обучились им. И точно также, как я могу научиться понимать мотивацию людей с ценностями, отличными от моих, интеллектуальная машина могла бы постичь человеческие мотивации и эмоции, даже если сама по себе машина не имеет эмоций.

Мы могли бы изучать структуру бытия. Теоретически возможно сделать сенсоры, которые могли бы представлять паттерны в клетках или больших молекулах. Например, важная проблема сегодня – это понять, как форма молекулы белка может быть предсказана из последовательности аминокислот, составляющих этот белок. Умея предсказывать процесс свертывания и взаимодействия белков ускорило бы развитие медицины и вылечило бы многие болезни. Инженеры и ученые создают трехмерные визуальные модели белков, пытаясь предсказать, как поведут себя эти сложные молекулы. Но это слишком сложно. С другой стороны, супер интеллектуальная машина с набором сенсоров, специально подобранных для этой задачи, могла бы ответить на такие вопросы. Если это кажется слишком неестественным, вспомните, что мы не удивились бы, если человек смог бы решить эту проблему. Наша неспособность ухватить всю суть может быть базируется, в основном, на несоответствии между человеческими органами чувств и физическим феноменом, который мы хотим понять. Интеллектуальные машины могли бы иметь различные органы чувств и память, больше чем у человека, позволяющие им решать те проблемы, которые мы не можем решить.

С правильным набором чувств и слегка реструктурированной кортикальной памятью интеллектуальные машины могли бы жить и размышлять в виртуальных мирах, используемых в математике и физике. Например, большинство попыток в математике и науке требуют понимания того, как ведут себя объекты в мире, в котором больше чем три измерения. Теория струн, которая изучает структуру самого пространства, представляет Вселенную, как имеющую десять или более измерений. Для людей представляет

большую сложность думать о математических проблемах в четырех или более измерений. Возможно интеллектуальная машина соответствующего дизайна могла бы понять многомерные пространства таким же образом, как мы понимаем трехмерные пространства, и, следовательно, была бы экспертом в предсказании того, как они себя поведут.

В конце концов мы могли бы использовать связку интеллектуальных машин в большой иерархии, точно так же как наш кортекс объединяет слух, осязание и зрение в высокоуровневую иерархию. Такая система автоматически училась бы моделировать и предсказывать мыслительные паттерны в популяции интеллектуальных машин. С распределенными системами передачи данных, такие как Интернет, отдельные интеллектуальные машины могли бы быть распределены по земному шару. Большая иерархия изучала бы более глубокие паттерны и видеть более сложные аналогии.

Цель этих размышлений показать, что есть множество способов, которыми мозгоподобные машины могли бы опередить наши способности. Они могли бы думать и учиться в миллион раз быстрее, чем можем мы, помнить огромное количество детальной информации или видеть невероятно абстрактные паттерны. У них могли бы быть более чувствительные сенсоры, чем у нас, или более распределенные сенсоры, или сенсоры для очень микроскопических феноменов. Они могли бы думать в трех, четырех или большем количестве измерений. Ни одна из этих интересных возможностей не зависит от того, что интеллектуальные машины подражают или действуют подобно людям, и они не требуют сложной робототехники.

Теперь мы можем полностью увидеть, как Тест Тьюринга сравнивая интеллект с человеческим поведением, ограничил наше видение возможного. Поняв в первую очередь, что такое интеллект, мы можем построить интеллектуальные машины, которые будут гораздо более ценны, чем простое копирование человеческого поведения. Интеллектуальные машины будут поразительным инструментом и сильно расширят наши знания о Вселенной.

* * *

Когда сбудется что-либо из этого? Построим мы интеллектуальные

машины через пятьдесят лет, через двадцать или через пять? В мире высоких технологий есть высказывание, что изменения идут дольше, чем вы ожидаете в краткосрочной перспективе, но возникают быстрее, чем вы ожидаете в долгосрочной перспективе. Я видел это много раз. Кто-то выскакивает на конференции, объявляет новую технологию и заявляет, что она будет в каждом доме через четыре года. Оказывается, что он ошибался. Четыре года превращаются в восемь, и люди начинают думать, что это никогда не произойдет. Спустя некоторое время, когда всем кажется, что идея совсем умерла, она начинает возрождаться и становится большой сенсацией. Что-то подобное должно произойти с интеллектуальными машинами. Поначалу прогресс кажется медленным, но потом начинает быстро набирать обороты.

На конференциях нейроученых мне нравится обходить зал и просить каждого высказать свое мнение о том, когда у нас будет работающая теория кортекса. Некоторые люди – меньше 5 процентов – говорят «никогда» или «у нас она уже есть» (неожиданный ответ). Другие 5 процентов говорят «через 10 лет». Половина оставшихся говорят от 10 до 50 лет, или «в течение моей жизни». Оставшиеся говорят от 50 до 200 лет, или «уже после моей жизни». Я на стороне оптимистов. Мы в течение десятилетий жили в «медленном» периоде, так что многим людям кажется, что прогресс в теоретической нейронауке и интеллектуальных машинах окончательно застрял. Опираясь на прогресс последних 50 лет естественно предположить, что мы никогда не приблизимся к ответу. Но я верю, что мы на поворотной точке и прогресс тронется с места.

Возможно ускорить будущее, чтобы приблизить поворотную точку. Одна из целей этой книги убедить вас, что при наличии корректных теоретических основ мы можем добиться ускоренного прогресса в понимании кортекса – что с моделью «память-предсказание» в качестве руководства мы можем дешифровать детали того, как работает мозг и наше