" Наш мозг в 10 биллионов раз менее
эффективен энергетически, чем теоретически
он мог бы быть, и его клетки реагируют в ты-
сячи раз медленнее, чем ячейки цифрового ком-
пьютера, и тем не менее он продолжает нахо-
диться под нарциссическим впечатлением от
своей собственной работы, обычно относя все
недостатки на счет своей огромной сложнос-
ти. В 1968 году мозг Джона Кемени, заметив,
что между ним самим и машиной нет суще-
ственной разницы, сделал утверждение, пока-
завшееся в то время здравым. "Даже на базе
транзисторов... конструктивные трудности едва
ли позволят сделать машину более, чем из мил-
лиона частей. Так что мы можем свободно
сказать, что человеческий мозг надолго оста-
нется примерно в 10000 раз более сложным,
чем самые сложные машины."
С тех пор компьютеры развились неверо-
ятно. Но мозг по генетическим причинам зас-
трял на обочине интеллектуальной дороги, по-
скольку он мутирует медленно. К счастью, наши
когнитивные способности не застряли вместе с
ним. Каждый день мы встраиваем в компьюте-
ры новые мутации, и, навязывая им наше соб-
ственное направление естественного отбора, раз-
виваем "мыслительную" силу человека.
Как может компьютер практически конку-
рировать с нами? Лучше сначала спросить, а
смог бы компьютер хранить и обрабатывать
то количество информации, какое мы сами вос-
принимаем. Насколько это много? Информа-
цию, воспринимаемую нами за одно мгнове-
ние текущей зрительной сцены, можно оце-
нить, исходя из интенсивности, с которой этот
мир стимулирует каждую из ваших 250,000,000
палочек и колбочек. При наличии 100 возмож-
ных уровней интенсивности стимуляции каж-
дой из них мы получим достаточно верное
повторение воспринимаемого мира, так что для
каждой колбочки или палочки нам пришлось
бы записать по две цифры. Это составило бы
2х250,000,000 единиц информации - т.е. сред-
няя ванная комната, заполненная перфокар-
тами. Обновляя стимульную зрительную сце-
ну 100 раз в секунду на протяжении ста лет
жизни, мы бы оказались затопленными в та-
ком количестве зрительной информации, ка-
кого хватило бы, чтобы заполнить перфокар-
тами куб с ребром в 34 километра. Компью-
терная память такого объема оказалась бы без-
надежной, как это случилось в 1968 году, но
тусклый свет надежды идет к нам из 1926 года,
когда Эмануэль Голдберг смог записать на мик-
рофильме буквы величиной в один микрон;
такая плотность означает, что на большой по-
чтовой марке можно расположить 50 Библий.
При такой записи информацию наш столет-
ний опыт зрительного восприятия уместился
бы в кубе из марок с ребром в 20 метров.
Объемные голограммы имеют более легкий до-
ступ и гораздо большую плотность. Но если
бы мы могли хранить информацию так, как
это делает природа, "ваш зрительный опыт за
100 лет смог бы уместиться в кубике с ребром
в 1мм - с булавочную головку. Генетическая
информация, необходимая для воссоздания лю-
бого человека, живущего в Соединенных Шта-
тах, и хранимая в виде 4-битового РНК-кода
уместилась бы в слое над одним ногтем.
В таком случае хранение информации, пре-
вышающей по объему все, что когда-либо мог
собрать мозг, кажется легким, но как быть с
обработкой, воспроизведением и передачей?
Такие компоненты, как макромолекулярные
транзисторы и оптические компьютеры на
трансфазерах и технология производства оп-
тики с сопряжением фазы скоро превзойдут
все, что имеется сегодня. Компьютеры будут
более плотными, и в них, возможно, не будет
проводов, а только световые лучи, которые
могут проходить друг сквозь друга. И они бу-
дут способны обрабатывать целые поля опти-
ческой информации и мгновенно формировать
с ней ассоциации, избегая в некотором смыс-
ле необходимости в интерактивных соедини-
телях, имеющихся в мозге. Такие компьютеры
легко" превзойдут мозг.
Как насчет передачи информации? Новые
оптические зеркала с сопряжением фазы по-
зволят нам посылать трехмерные набитые ин-
формацией голограммы по отдельным стеклян-
ным волокнам. Физики говорят, что по одно-
му стеклянному волокну теоретически возмож-
но транслировать продолжительный зрительный
входной сигнал от примерно 10000 абонентов.
Видимо, в неполноценности мозга нет со-
мнений. Даже по сравнению с существующи-
ми машинами он по многим параметрам выг-
лядит, как игрушка. Нам только нужно поболь-
ше людей (и компьютеров), чтобы писать гиб-
кие и тщательно разработанные программы,
или сделать специальные компьютеры, кото-
рые сами были бы своей программой.
Поэтому спросим, а хорошо ли умеет мозг
думать? Если мы нарисуем длинную ось, от-
меряющую сложность мышления, то похоже,
что мы все-таки сможем поместить себя на
ней хоть на бит повыше абака. Может ли абак
мыслить? Наверно, нам лучше думать, что да.
Этот спор далек от завершения, и некоторые, видимо, находят опреде-
ленную ценность в его философской глубине. Однако, для меня этот спор
не разрешен (на самом деле, он, вероятно, неразрешим!). Кроме того, оба
лагеря ужесточили свои позиции и выдвигают скорее аргументы веры,
чем разума. Для такой книги, как эта, его важность двояка: во-первых, он
заставляет читателя глубоко задуматься о том "человеческом", что зак-
лючено в человеческом познании. Во-вторых, в связи с этим спором вста-
ет вопрос, до какого предела ИИ может имитировать человеческий интел-
лект. Страсти, разгоревшиеся вокруг "теста Тюринга" и "китайской ком-
наты" у обеих сторон, отражают сильную заинтересованность современ-
ных философов и специалистов по ИИ в отношении электронного джина,
выпущенного из бутылки.
Какого рода компьютером является человек?
Более функциональный подход, помещающий ИИ на когнитивную почву,
предложил Ирл Хант (Earl Hunt, 1971); он поставил вопрос: "Какого рода
компьютером является человек?" Исходя из того, что между обработкой
информации человеком и компьютерной системой действительно суще-
ствует аналогия, Хант предпринял грандиозную задачу описать компью-
терную систему, которая "мыслит как человек". Фундаментальное поло-
жение его системы, названной им моделью распределенной памяти, гла-
сит, что мозг имеет несколько зон памяти, назначение которых - регули-
ровать поток информации из окружения так, чтобы информация могла
кодироваться в терминах прошлого опыта. В основной структуре этой
модели, изображенной (в модифицированном виде) на Рис. 15.1, информа-
ция из окружения проходит через ряд буферных памятей и поступает в
КП, или сознательную память.
Как показано на рисунке, одновременно может обрабатываться более,
чем один сенсорный канал. Буфферная обработка служит для преобразо-
вания сообщений в постепенно более значимые единицы. Это можно про-
иллюстрировать на примере чтения, где сначала различаются признаки (в
ранних буферах), затем буквы и, наконец, слова; единственный сознатель-
ный процесс (у опытного читателя) - это собственно чтение слов. Цент-
ральная роль в этом процессе принадлежит ДП, в которой информация
хранится постоянно. Кодирование сырой информации и ее перекодирова-
ние на более высоких уровнях происходит под управлением КП. Вербаль-
ная информация, достигающая КП, интерпретируется в значимый семан-
тический код, хранимый в промежуточной памяти (ПП).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185
эффективен энергетически, чем теоретически
он мог бы быть, и его клетки реагируют в ты-
сячи раз медленнее, чем ячейки цифрового ком-
пьютера, и тем не менее он продолжает нахо-
диться под нарциссическим впечатлением от
своей собственной работы, обычно относя все
недостатки на счет своей огромной сложнос-
ти. В 1968 году мозг Джона Кемени, заметив,
что между ним самим и машиной нет суще-
ственной разницы, сделал утверждение, пока-
завшееся в то время здравым. "Даже на базе
транзисторов... конструктивные трудности едва
ли позволят сделать машину более, чем из мил-
лиона частей. Так что мы можем свободно
сказать, что человеческий мозг надолго оста-
нется примерно в 10000 раз более сложным,
чем самые сложные машины."
С тех пор компьютеры развились неверо-
ятно. Но мозг по генетическим причинам зас-
трял на обочине интеллектуальной дороги, по-
скольку он мутирует медленно. К счастью, наши
когнитивные способности не застряли вместе с
ним. Каждый день мы встраиваем в компьюте-
ры новые мутации, и, навязывая им наше соб-
ственное направление естественного отбора, раз-
виваем "мыслительную" силу человека.
Как может компьютер практически конку-
рировать с нами? Лучше сначала спросить, а
смог бы компьютер хранить и обрабатывать
то количество информации, какое мы сами вос-
принимаем. Насколько это много? Информа-
цию, воспринимаемую нами за одно мгнове-
ние текущей зрительной сцены, можно оце-
нить, исходя из интенсивности, с которой этот
мир стимулирует каждую из ваших 250,000,000
палочек и колбочек. При наличии 100 возмож-
ных уровней интенсивности стимуляции каж-
дой из них мы получим достаточно верное
повторение воспринимаемого мира, так что для
каждой колбочки или палочки нам пришлось
бы записать по две цифры. Это составило бы
2х250,000,000 единиц информации - т.е. сред-
няя ванная комната, заполненная перфокар-
тами. Обновляя стимульную зрительную сце-
ну 100 раз в секунду на протяжении ста лет
жизни, мы бы оказались затопленными в та-
ком количестве зрительной информации, ка-
кого хватило бы, чтобы заполнить перфокар-
тами куб с ребром в 34 километра. Компью-
терная память такого объема оказалась бы без-
надежной, как это случилось в 1968 году, но
тусклый свет надежды идет к нам из 1926 года,
когда Эмануэль Голдберг смог записать на мик-
рофильме буквы величиной в один микрон;
такая плотность означает, что на большой по-
чтовой марке можно расположить 50 Библий.
При такой записи информацию наш столет-
ний опыт зрительного восприятия уместился
бы в кубе из марок с ребром в 20 метров.
Объемные голограммы имеют более легкий до-
ступ и гораздо большую плотность. Но если
бы мы могли хранить информацию так, как
это делает природа, "ваш зрительный опыт за
100 лет смог бы уместиться в кубике с ребром
в 1мм - с булавочную головку. Генетическая
информация, необходимая для воссоздания лю-
бого человека, живущего в Соединенных Шта-
тах, и хранимая в виде 4-битового РНК-кода
уместилась бы в слое над одним ногтем.
В таком случае хранение информации, пре-
вышающей по объему все, что когда-либо мог
собрать мозг, кажется легким, но как быть с
обработкой, воспроизведением и передачей?
Такие компоненты, как макромолекулярные
транзисторы и оптические компьютеры на
трансфазерах и технология производства оп-
тики с сопряжением фазы скоро превзойдут
все, что имеется сегодня. Компьютеры будут
более плотными, и в них, возможно, не будет
проводов, а только световые лучи, которые
могут проходить друг сквозь друга. И они бу-
дут способны обрабатывать целые поля опти-
ческой информации и мгновенно формировать
с ней ассоциации, избегая в некотором смыс-
ле необходимости в интерактивных соедини-
телях, имеющихся в мозге. Такие компьютеры
легко" превзойдут мозг.
Как насчет передачи информации? Новые
оптические зеркала с сопряжением фазы по-
зволят нам посылать трехмерные набитые ин-
формацией голограммы по отдельным стеклян-
ным волокнам. Физики говорят, что по одно-
му стеклянному волокну теоретически возмож-
но транслировать продолжительный зрительный
входной сигнал от примерно 10000 абонентов.
Видимо, в неполноценности мозга нет со-
мнений. Даже по сравнению с существующи-
ми машинами он по многим параметрам выг-
лядит, как игрушка. Нам только нужно поболь-
ше людей (и компьютеров), чтобы писать гиб-
кие и тщательно разработанные программы,
или сделать специальные компьютеры, кото-
рые сами были бы своей программой.
Поэтому спросим, а хорошо ли умеет мозг
думать? Если мы нарисуем длинную ось, от-
меряющую сложность мышления, то похоже,
что мы все-таки сможем поместить себя на
ней хоть на бит повыше абака. Может ли абак
мыслить? Наверно, нам лучше думать, что да.
Этот спор далек от завершения, и некоторые, видимо, находят опреде-
ленную ценность в его философской глубине. Однако, для меня этот спор
не разрешен (на самом деле, он, вероятно, неразрешим!). Кроме того, оба
лагеря ужесточили свои позиции и выдвигают скорее аргументы веры,
чем разума. Для такой книги, как эта, его важность двояка: во-первых, он
заставляет читателя глубоко задуматься о том "человеческом", что зак-
лючено в человеческом познании. Во-вторых, в связи с этим спором вста-
ет вопрос, до какого предела ИИ может имитировать человеческий интел-
лект. Страсти, разгоревшиеся вокруг "теста Тюринга" и "китайской ком-
наты" у обеих сторон, отражают сильную заинтересованность современ-
ных философов и специалистов по ИИ в отношении электронного джина,
выпущенного из бутылки.
Какого рода компьютером является человек?
Более функциональный подход, помещающий ИИ на когнитивную почву,
предложил Ирл Хант (Earl Hunt, 1971); он поставил вопрос: "Какого рода
компьютером является человек?" Исходя из того, что между обработкой
информации человеком и компьютерной системой действительно суще-
ствует аналогия, Хант предпринял грандиозную задачу описать компью-
терную систему, которая "мыслит как человек". Фундаментальное поло-
жение его системы, названной им моделью распределенной памяти, гла-
сит, что мозг имеет несколько зон памяти, назначение которых - регули-
ровать поток информации из окружения так, чтобы информация могла
кодироваться в терминах прошлого опыта. В основной структуре этой
модели, изображенной (в модифицированном виде) на Рис. 15.1, информа-
ция из окружения проходит через ряд буферных памятей и поступает в
КП, или сознательную память.
Как показано на рисунке, одновременно может обрабатываться более,
чем один сенсорный канал. Буфферная обработка служит для преобразо-
вания сообщений в постепенно более значимые единицы. Это можно про-
иллюстрировать на примере чтения, где сначала различаются признаки (в
ранних буферах), затем буквы и, наконец, слова; единственный сознатель-
ный процесс (у опытного читателя) - это собственно чтение слов. Цент-
ральная роль в этом процессе принадлежит ДП, в которой информация
хранится постоянно. Кодирование сырой информации и ее перекодирова-
ние на более высоких уровнях происходит под управлением КП. Вербаль-
ная информация, достигающая КП, интерпретируется в значимый семан-
тический код, хранимый в промежуточной памяти (ПП).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185