Читалка - Об интеллекте

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

мышление. Это знание, необходимое для построения интеллектуальных машин. Если это верная модель, прогресс может вскоре продолжиться.

Так что хотя я не могу точно предсказать, когда эра интеллектуальных машин станет реальность, я думаю, что если достаточное количество людей возьмутся за решение проблемы сегодня, мы сможем создать полезный прототип и эмулятор кортекса всего за несколько лет. В течение десяти лет, я надеюсь, интеллектуальные машины станут одной из самых горячих областей технологии и науки. Я не хочу уточнять, потому что я знаю, как легко недооценить время, требуемое для того, чтоб произошло что-то важное. Так почему же я столь оптимистичен в оценке скорости прогресса в понимании мозга и построении интеллектуальных машин? Моя вера коренится в основном на том, что я потратил уже довольно много времени на работу по проблеме интеллекта. Когда я впервые увлекся изучением мозга, я почувствовал, что решение этой головоломки может наступить при моей жизни. В течение многих лет я тщательно наблюдал спад ИИ, восхождение и падение нейронных сетей, и Декаду Мозга в 90-х годах. Я видел, как эволюционировали отношение к теоретической биологии и в особенности теоретической нейронауке. Я видел, как идеи предсказания, иерархического представления и время вползали в лексикон нейронауки. Я видел прогресс в моем собственном понимании и понимании у моих коллег. Я загорелся  ролью предсказания 18 лет назад и с тех пор несколькими способами проверял ее. Поскольку я был погружен в нейронауку и компьютерную область свыше двух десятилетий, возможно мой мозг построил высокоуровневую модель того, как возникают технологические и научные изменения, и что модель предсказывает быстрый прогресс. Сейчас поворотный момент.

---

Эпилог

Астроном Карл Саган любил говорить, что понимание чего-либо не уменьшает его интересность и загадочность. Множество людей боятся, что научное понимание повлечет за собой компромисс с удивительностью, как если бы знание высасывало бы вкус и цвет жизни