Об интеллекте
Шрифт:
Намного более интересными являются способы восприятия, которые нам неизвестны и чужды. Как мы уже выяснили, алгоритм коры головного мозга в первую очередь сосредоточен на поиске сигналов внешнего мира. У него нет никаких приоритетов относительно физических истоков этих сигналов. Если входные сигналы не носят произвольный характер и обладают определенным богатством, а также статистической структурой, разумная машина будет формировать систему воспоминаний о них и прогнозы на их основе. Не существует причин, по которым входные сигналы должны иметь аналогию с физическими ощущениями или вообще иметь что-либо общее с реальным миром. Я полагаю, что именно в сфере экзотических ощущений скрыты перспективы революционного применения разумных машин.
Например, вообразите сенсорную систему, покрывающую планету. Представьте себе сенсоры, расположенные на расстоянии каждых пятидесяти миль по всем континентам. Эти сенсоры имитировали бы клетки
Другие распространенные большие сенсорные системы могли бы дать нам возможность создать разумные машины, понимающие и прогнозирующие миграцию животных, демографические изменения и распространение инфекционных болезней. Представьте себе сенсоры, размещенные в сети электрического тока некой страны. Разумная машина, присоединенная к этим сенсорам, наблюдала бы за спадами и подъемами потребления электроэнергии точно так же, как мы с вами наблюдаем большее или меньшее количество транспортных средств на трассе или потоки передвижения пассажиров в аэропорту. Посредством повторных наблюдений люди учатся прогнозировать подобные сигналы. (Можете спросить у тех, кто каждый день ездит на работу на автомобиле или охранника в аэропорту.) Точно так же наша разумная система сможет прогнозировать повышенное напряжение или опасные ситуации, которые могут вызвать сбои в подаче электричества, лучше, чем человек. Мы могли бы сочетать погодные и демографические сенсоры, чтобы спрогнозировать вспышки политического недовольства, голода или болезней. Подобно гениальному дипломату, разумные машины могли бы сглаживать конфликты и уменьшать человеческие страдания. Вы можете подумать: для того чтобы предвидеть сигналы, включающие человеческое поведение, разумным машинам непременно нужны эмоции. Я так не считаю. Мы не рождены с заданной культурой, заданными ценностями и заданной религией, мы приобрели их в процессе жизненного опыта, иными словами – обучились им. Точно так же, как я могу изучить мотивацию людей с ценностями, отличающимися от моих, разумные машины могут понять человеческие мотивы и эмоции, сами таковыми не обладая.
Мы могли бы создать сверхтонкие ощущения. Теоретически возможно иметь сенсоры, регистрирующие сигналы клеток или больших молекул. Например, перед нынешними биологами стоит серьезная задача – разобраться, как можно спрогнозировать форму молекулы протеина, зная последовательность аминокислот, формирующих протеин. Способность прогнозировать расщепление и взаимодействие протеинов ускорила бы развитие медицины и разработку многих лекарственных препаратов. Инженеры и ученые создали трехмерные визуальные модели протеинов с тем, чтобы прогнозировать, как эти сложные молекулы будут себя вести. Но, как бы мы ни старались, на сегодняшний день эта задача слишком сложна. С другой стороны, машина, обладающая суперинтеллектом и набором ощущений, специально настроенных на данную
При наличии соответствующих ощущений и небольшом структурном изменении памяти коры головного мозга разумные машины будущего смогли бы жить и мыслить в виртуальном мире математики и физики. Многие математические проблемы, например, касаются поведения объектов в мире с более, чем тремя измерениями. Ученые, изучающие природу пространства, размышляют о Вселенной как сущности, имеющей десять и более измерений. Но даже с восприятием четырехмерного пространства у людей возникают немалые трудности. Возможно, разумная машина с соответствующими функциями сможет понять многомерные пространства, как вы и я понимаем трехмерное, и сможет спрогнозировать поведение находящихся в них объектов.
И наконец, мы смогли бы объединить несколько разумных систем в большую иерархию, подобно тому, как наша кора сочетает осязание, слуховое и зрительное восприятия в высших областях иерархии коры головного мозга. Такая система автоматически научилась бы моделировать и прогнозировать сигналы в популяциях разумных машин. С помощью средств коммуникации, таких как Интернет, разумные машины могли бы объединиться в сеть, охватывающую весь Земной шар. Большие иерархии способны регистрировать более глубокие сигналы и более сложные аналогии.
Цель изложенных мной размышлений состоит в том, чтобы показать, что существует очень много сфер, в которых мозгоподобные машины могли бы намного превзойти наши способности. Они смогли бы мыслить и обучаться в миллионы раз быстрее, чем мы с вами, запоминать огромные массивы подробной информации и улавливать практически сигналы. Они могут обладать ощущениями более чувствительными, чем наши, или ощущениями для восприятия очень специфических феноменов. Они без труда могут размышлять в терминах многомерных пространств. Ни одно из перечисленных любопытных свойств не зависит от внешнего сходства разумных машин с человеком, и эти машины также не требуют сложной робототехники.
Теперь, я надеюсь, вы понимаете, насколько тест Тьюринга, в котором между интеллектом и человеческим поведением ставился знак равенства, ограничил наше видение потенциальных возможностей разумных машин. Глубоко познав интеллект, мы сможем создавать разумные машины, которые будут представлять намного большую ценность, чем простое воспроизведение человеческого поведения. Наши разумные машины станут отличным инструментом, позволяющим значительно обогатить наши познания о Вселенной, наши способности и опыт.
Как много воды утечет прежде, чем мы достигнем такого уровня? Создадим ли мы по-настоящему разумные машины через пятьдесят, двадцать или пять лет? В мире высоких технологий любят повторять: кратковременные изменения длятся дольше, чем это предполагалось, а долгосрочные перемены происходят намного быстрее, чем прогнозировалось. Я много раз убеждался в справедливости этого высказывания. Кто-то поднимется во время конференции и скажет, что новая технология появится в каждом доме уже через четыре года. А потом окажется, что он ошибся. Четыре года проходят, восемь лет, все начинают думать, что этого уже никогда не произойдет. И вот как раз в тот момент, когда кажется, что сама идея зашла в тупик, она вдруг оживает и становится величайшей сенсацией. Скорее всего, что-то подобное произойдет и с индустрией разумных машин. Сначала прогресс будет малозаметным, но затем резко пойдет в гору.
На конференциях по нейробиологии я люблю задавать присутствующим вопрос: «Как вы думаете, сколько еще времени пройдет до тех пор, пока у нас появится рабочая теория коры головного мозга?» Некоторые слушатели (порядка 5%) отвечают: никогда, или она уже существует (интересный вариант ответа, учитывая профессию, благодаря которой они зарабатывают на жизнь). Еще примерно 5% считают, что понадобится порядка пяти-десяти лет. Половина оставшихся считает, что ждать остается от десяти до пятидесяти лет или отвечают: «Еще при нашей жизни». Остальные утверждают, что речь идет о пятидесяти-двухстах годах (или «не при нашей жизни»). Лично я оптимист. Мы долгие годы находились «в фазе затишья», поэтому многим кажется, что прогресс в теоретической нейробиологии и разработке разумных машин зашел в полный тупик. Если строить выводы на основе последних тридцати лет, то вполне естественно считать, что мы не очень близки ответу. Но я полагаю, что как раз сейчас мы находимся в поворотном пункте, и вскоре наша область знаний начнет развиваться стремительными темпами.