Эволюция разума, или Бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов

Курцвейл Рэй

Всем известно, что Фрейд писал о возможности понять психологию человека путем интерпретации его снов. О различных аспектах этой теории существует обширная литература, но основное положение о возможности изучения самих себя путем анализа собственных мыслей вполне осмысленно. Наши сны создаются в новой коре, поэтому отражают ее содержимое и имеющиеся в ней связи. Ослабление мыслительных запретов, действующих при бодрствовании, тоже полезно для анализа содержимого коры, к которому в противном случае мы не имели бы прямого доступа. Резонно предположить также, что образы, формирующие наши сны, важны для нас и поэтому являются ключом к пониманию наших скрытых страхов и желаний.

Суть модели

Как я уже говорил ранее, в 1980–1990-х гг. я руководил группой исследователей, пытавшихся применить метод иерархических скрытых моделей Маркова для распознавания и понимания человеческой речи. Эта работа предшествовала появлению широко распространенных сегодня коммерческих систем, распознающих и понимающих нашу речь (автомобильных навигационных систем, Сири в айфонах и многих других). Созданная нами технология строилась практически по тем же принципам, что реализуются при мысленном распознавании

образов. Она также была основана на иерархии образов, при которой каждый более высокий уровень отличался от нижестоящего уровня большей абстрактностью. Например, в системе распознавания речи основные образы звуковой частоты формировали нижние уровни, за ними следовали фонемы, затем слова и фразы (часто распознававшиеся так, как будто были словами). Некоторые системы распознавания речи могут понимать речевые команды и в таком случае включают в себя еще более высокие иерархические уровни, содержащие такие структуры, как именные и глагольные группы. Каждый распознающий модуль умеет распознавать линейную последовательность образов с нижестоящего понятийного уровня. Каждый входной сигнал характеризуется значимостью, величиной и вариабельностью величины. Существуют также и нисходящие сигналы, указывающие на ожидание образа низшего уровня. Подробнее я расскажу об этих исследованиях в седьмой главе.

В 2003 и 2004 гг. создатели карманного персонального компьютера Джеф Хокинс и Дайлип Джордж сформировали иерархическую модель коры, названную временной иерархической памятью. В соавторстве с писательницей Сандрой Блейксли Хокинс описал эту модель в книге «Об интеллекте» (On Intelligence). Хокинс доказывает универсальность алгоритма действия коры и ее иерархической организации в виде списков. Между моделью Хокинса и моделью, которую предлагаю вам я в своей книге, есть несколько существенных различий. Как следует из названия модели, Хокинс настаивает на временной (основанной на времени) природе списков. Другими словами, списки составляются всегда в одном и том же направлении – вперед во времени. Наличие временного направления у элементов двумерных образов, таких как печатная буква «А», он объясняет движением глаз. Он объясняет, что мы визуализируем изображения при помощи саккад – очень быстрых непроизвольных движений глаз. Таким образом, информация поступает в новую кору не в виде двумерных наборов данных, а скорее в виде списков организованных во времени элементов. Это правда, что наши глаза совершают очень быстрые движения, однако они не всегда видят элементы образов (таких как буква «А») в последовательном временном порядке. Например, глаза не обязательно сначала регистрируют верхний угол буквы «А», а затем ее нижнюю часть. Кроме того, мы способны распознать зрительный образ, видимый лишь на протяжении нескольких десятых миллисекунды, а за это время саккадные движения глаз просто не успевают его просканировать. Верно, что распознающий модуль новой коры сохраняет образ в виде списка и что список этот хранится в соответствии с определенным порядком, только порядок этот не обязательно временной. Он действительно может быть временным, но также может быть пространственным или понятийным, как я объяснял выше.

Но самое главное различие между моделями заключается в наборе параметров, с помощью которых я характеризую каждый сигнал, входящий в распознающий модуль, в частности параметров величины и ее вариабельности. В 1980-х гг. мы пытались распознавать человеческую речь без учета информации подобного рода. Тогда лингвисты уверяли нас, что информация о длительности сигнала не играет решающей роли. Такой подход используется в словарях, в которых произношение каждого слова передается в виде последовательности фонем. Например, слово steep записывается как последовательность звуков [s], [t], [E] и [p] без указания ожидаемой длительности каждой фонемы. В результате, если созданная нами программа, способная распознавать фонемы, встречает в речи эту специфическую последовательность четырех фонем, она сможет распознать слово. Созданная по такому принципу программа работала, но недостаточно хорошо, чтобы справляться с большим набором слов, распознавать речь нескольких говорящих или слова, произнесенные без пауз. Качество программы выросло в значительной степени, когда мы с помощью иерархических скрытых моделей Маркова ввели для каждого входного сигнала параметр распределения величины.

Глава четвертая

Биологическая новая кора

Поскольку дело серьезное, вам понадобится череп для вашего мозга, пластиковый футляр для расчески и бумажник для денег.

Джордж Костанца, персонаж американского телесериала «Сайнфилд», 1998

Теперь мы впервые наблюдаем за работой мозга в глобальном плане с такой ясностью, что сможем найти общие программы его удивительных способностей.

Дж. Тейлор, Б. Горовиц, К. Фристон [41]

41

J. G. Taylor, B. Horwitz, K. J. Friston, Neural modeling and functional brain imaging: an overview, Neural Networks, Volume 13, Nov. 2000, 829–846.

Работу мозга над полученной информацией можно в определенной степени сравнить с работой скульптора над каменной глыбой. В том смысле, что статуя всегда находилась внутри камня. Однако кроме нее в камне хранились еще тысячи других, и только благодаря скульптору из него была извлечена именно эта. Так же и мир каждого из нас, как бы по-разному мы его ни воспринимали, погружен в изначальный хаос ощущений, который всем нам дает одинаковую материю для размышлений. Если захотим, мы можем мысленно повернуть время вспять к той черной и единой бесконечности пространства и движущихся и роящихся атомов, какую наука называет единственным реальным миром. Но все-таки мир, который мы воспринимаем и в котором живем, такой, какой наши предки и мы сами постепенно высекали из этого

первозданного пространства, просто отделяя определенные фрагменты. Другой скульптор – другая статуя из того же камня! Другой разум – другой мир из того же самого монотонного и невыразительного хаоса! Мой мир – лишь один из похожих вкрапленных миров, столь же реальных для тех, кто умеет абстрагироваться. Сколь другим, должно быть, является мир в сознании муравья, каракатицы или краба!

Уильям Джемс [42]

42

Уильям Джемс (или Джеймс; 1842–1910) – американский философ и психолог, один из основателей прагматизма.

Является ли разум главной целью или лишь одной из целей биологической эволюции? Стивен Пинкер [43] пишет: «Мы рассматриваем свой мозг в качестве вершины эволюции [44] … но это [мнение] неоправданно… поскольку естественный отбор не имеет никакого отношения к развитию интеллекта. Этот процесс определяется различием в выживаемости и воспроизводстве организмов в специфических условиях окружающей среды. Со временем организмы приобретают черты, позволяющие им адаптироваться к жизни и воспроизводству в данных конкретных условиях; ничто, кроме их успешного процветания здесь и сейчас, не движет их развитием ни в каком направлении». Далее Пинкер заключает: «Жизнь похожа на густой и ветвистый куст, а не на линейку или лестницу, и живые организмы располагаются на концах ветвей, а не у их основания».

43

Стивен Пинкер – канадско-американский ученый, психолог, популяризатор науки.

44

Steven Pinker, How the Mind Works, Norton Press, 1997, 152–153.

В отношении человеческого мозга он задается вопросом, насколько «преимущества превышают затраты». К затратам он относит «большой объем мозга. Таз женщины едва вмещает в себя голову ребенка. Такое компромиссное строение является причиной гибели множества женщин в момент деторождения и объясняет раскачивающуюся походку женщин, из-за которой по биомеханическим причинам женщины перемещаются менее эффективно, чем мужчины. Кроме того, болтающаяся на шее тяжелая голова повышает вероятность смертельных повреждений при таких несчастных случаях, как падения». Он продолжает список недостатков, среди которых большой расход энергии мозгом, медленные реакции и медленное обучение.

В принципе, все эти утверждения точны (хотя многие знакомые мне женщины ходят гораздо легче, чем я), однако Пинкеру не хватает обобщений. Это верно, что биологическая эволюция не имеет специфического направления. Скорее она ищет пути среди «густых и ветвистых кустов» природы. Так же верно, что эволюционные изменения не обязательно происходят в направлении повышения интеллекта – они идут по всем направлениям. Можно привести множество примеров успешных организмов, которые практически не изменились за миллионы лет (скажем, аллигаторы появились 200 млн лет назад, а многие микроорганизмы – еще раньше). Однако в процессе последовательного развития мириад эволюционных ветвей одно из направлений действительно ведет к повышению интеллекта. И именно этот факт является предметом нашей дискуссии.

Схема расположения ключевых отделов мозга человека.

Новая кора некоторых млекопитающих

Предположим, у нас есть банка с синим газом. Когда мы открываем крышку, к молекулам газа не поступает никакого сигнала типа «эй, ребята, крышка открыта, путь свободен!» Молекулы просто продолжают делать то же, что обычно, то есть движутся во всех направлениях без какого-либо предпочтения. Но при этом те из них, которые находятся в верхней части банки, действительно выходят наружу, и со временем большинство молекул покинет банку. Однажды биологическая эволюция создала механизм иерархического обучения, и он оказался чрезвычайно полезным для реализации одной из ее задач – выживания видов. Преимущество обладания новой корой становится совершенно очевидным в тех ситуациях, когда быстро меняющиеся обстоятельства благоприятствуют быстрому обучению. Самые разные виды организмов – и растения, и животные – учатся адаптироваться к изменяющимся условиям, однако за неимением новой коры им приходится использовать процесс генетической эволюции. Для обучения новым стратегиям поведения (или другим адаптационным стратегиям в случае растений) организмам, не имеющим новой коры, требуются тысячи лет (множество поколений). Выдающимся преимуществом организмов с новой корой является возможность обучения на протяжении нескольких дней. Если вид попадает в ситуацию, характеризующуюся драматическими изменениями внешних условий и один из представителей вида изобретает, открывает или просто случайно обнаруживает (все эти три метода являются вариантами инноваций) путь адаптации к этим изменениям, другие представители вида замечают, усваивают и копируют этот метод, который в результате быстро, как вирус, распространяется во всей популяции. Мел-палеогеновое вымирание, произошедшее около 65 млн лет назад, стало причиной исчезновения многих видов организмов, которые не имели новой коры и не смогли достаточно быстро адаптироваться к резким изменениям окружающей среды. Это был поворотный момент в развитии млекопитающих, занявших освободившиеся экологические ниши. Так биологическая эволюция «обнаружила», что способность новой коры к иерархическому обучению настолько ценное приобретение, что данная область головного мозга продолжала увеличиваться и теперь составляет основную часть мозга Homo sapiens.