Читалка - Об интеллекте

тех пор, пока мы верим, что по существу нет ничего специального или магического в мозгу, что делает его интеллектуальным. Все мы верим, что мы способны построить интеллектуальные машины как-нибудь и когда-нибудь. Но есть различные интерпретации функционализма. Тогда как я утверждаю, что я вижу центральную неудачу ИИ и коннекционистской парадигмы – ошибочность подхода «ввод-вывод» - есть более ценное высказывание насчет того, почему мы еще не способны разработать интеллектуальную машину. Пока сторонники ИИ принимают то, что я рассматриваю как  бескомпромиссное обречение на провал, коннекционисты, с моей точки зрения, в основном всего лишь застенчивы.

ИИ-исследователи спрашивают, «Почему мы, инженеры, должны быть ограничены решениями, на которые наткнулась эволюция?». В принципе, в этом есть свой резон. Биологические системы, подобные мозгу и генетическому аппарату, печально известны своей неэлегантностью. Общей метафорой является машина Руба Голдберга, названная так после «великой депрессии» карикатуристами, которые нарисовали комически сверхсложное приспособление для выполнения тривиальных задач. У разработчиков ПО есть подобный термин, клудж, для обозначения программ, которые написаны без предусмотрительности и наполнены обременительной, ненужной сложностью, часто приводящей к тому, что программа становится непонятной даже программисту, написавшему ее. Исследователи ИИ боятся, что аналогично и мозг  - беспорядочный несколько-сот-миллионолетний клудж, битком набитый неэффективным и эволюционным «наследственным кодом». Если так, удивляются они, почему бы просто не выбросить без сожаления эту кутерьму и не начать с нуля?

Большинство философов и когнитивных психологов благожелательны к этой точке зрения. Им нравится метафора разума, как программы, которая работает в мозгу, органическом аналоге компьютера. В компьютере аппаратный и программный уровни четко разделяются друг от друга. Одна и та же программа

может выполняться на любой Универсальной Машине Тьюринга. Вы можете запустить WordPerfect на PC, Макинтоше, или на суперкомпьютере Cray, например, даже если все три системы имеют различные аппаратные конфигурации. И аппаратура не имеет никакого значения для вашего обучения, если вы пытаетесь изучить WordPerfect. По аналогии, следует мысль, мозг не может научить нас чему либо о разуме.

Защитники ИИ также любят указывать на исторические ситуации, в которых инженерные решения радикально отличались от природных версий. Например, как мы преуспели в построении летающих машин? Имитацией махательных движений у крылатых животных? Нет. Мы сделали это с помощью фиксированных крыльев и пропеллеров, а затем – с помощью реактивных двигателей. Это не так, как сделано в природе, но это работает – и работает гораздо лучше, чем машущие крылья.

Аналогично, мы сделали наземные транспортные средства, которые могут обогнать гепарда, не изготовлением четырехногих гепардоподобных бегающих машин, а изобретением колеса. Колеса – великолепный способ передвигаться по плоской местности, и то, что эволюция не наткнулась на эту определенную стратегию, не значит, что это блестящий путь для нас, чтоб обойти ее. Некоторые философы разума приняли расположение к метафоре «когнитивных колес», то есть, ИИ-решению некоторых проблем, которое хотя полностью отличается от того, что делает мозг, делает это действительно хорошо. Другими словами, программа, которая воспроизводит выходные данные, подобные (или превосходящие) человеческие решения задач каким то узким, но полезным способом, действительно хороший путь делать то, что делает мозг.

Я верю, что этот род интерпретаций функционализма – цель оправдывает средства – ведет ИИ исследователей в сторону. Как показал Серл в своей Китайской Комнате, эквивалентности поведения не достаточно. Поскольку интеллект внутреннее свойство мозга, мы должны смотреть внутрь мозга, чтоб понять, что такое интеллект. В наших исследованиях

мозга, и в особенности неокортекса, нам необходимо быть осторожными в понимании того, какие детали всего лишь избыточная «замороженная случайность» эволюционного прошлого; несомненно, множество процессов в стиле Руба Голдберга перемешаны с важными свойствами. Но, как мы скоро увидим, там скрыта элегантность и великая мощь, опережающая наши лучшие компьютеры, ожидая, пока мы ее извлечем из нейронных цепей.

Коннекционисты интуитивно чувствовали, что мозг не просто компьютер, и что его секрет лежит в том, как ведут себя нейроны, соединенные вместе. Это было хорошим началом, но эта область лишь немного сдвинулась от своих ранних успехов. Хотя тысячи людей работали с трехслойными сетями, и многие продолжают, исследования над биологически-реалистичными нейронными сетями были и остаются  редкими.

За половину столетия мы вкладывали все усилия чтобы попытаться запрограммировать интеллект в компьютерах. По пути мы пришли к текстовым процессорам, базам данных, видеоиграм, Интернету, мобильным телефонам и анимировали динозавров на компьютере. Но интеллектуальных машин до сих пор нигде не видать. Чтоб добиться успеха, мы должны будем достаточно основательно подглядеть у природного механизма интеллекта, у неокортекса. Мы должны выделить интеллект из мозга. Другой дороги у нас не будет.

3. Человеческий Мозг

Итак, что делает человеческий мозг таким непохожим на программирование ИИ и нейронные сети? Что такого необычного в структуре мозга, и почему оно так значимо? Как мы увидим в следующих нескольких главах, в архитектуре мозга есть много чего, что может  сказать о том, как действительно работает мозг и почему он в корне отличается от компьютера.

Давайте начнем наше знакомство с мозгом в целом. Вообразите, что мозг лежит на столе, и мы препарируем его вместе. Первое, что вы заметите, это то, что внешняя поверхность мозга кажется весьма однородной. Розовато-серый, он похож на гладкую цветную капусту с несколькими гребнями и впадинами, называемыми извилинами