Диалог мозга и компьютера.

Появление и развитие «умных машин».Если вершиной развития техники является машина, то венцом машин признается компьютер, т.е. машина, совершающая умственно-подобные действия. Компьютер возник на пересечении технического прогресса и развития научной информатики. Выделим узловые этапы технического прогресса компьютеризации. Англичанин Ч. Баббидж в 1840-е гг. сконструировал механическое устройство с перфокартами (твердые бумажные куски с отверстиями). В 1941 г. немец К. Цузе изобрел электромеханическое реле, а в 1943 г. американцы Дж. Могли и П. Экерт создают электронную лампу. В 1948 г. на свет появляется транзистор, а в 1959 г. Р. Нойс изобретает интегральную схему или чип (на одной пластинке кремния много транзисторов). В 1968 г. появился первый компьютер на интегральных схемах. В 1970 г. М. Хофф придал интегральной схеме вид микропроцессора и открыл эру персональных компьютеров.

Тест Тьюринга.Английский ученый А. Тьюринг (1913 - 1954) был убежден в том, что со временем совершенствование техники наделит машину всеми признаками человеческого интеллекта. Для определения такого состояния он придумал следующее испытание. В изолированных друг от друга комнатах находятся человек и компьютер, и человек не знает о том, что его собеседником является машина. Средством их общения выступает печатающее устройство, по которому можно задавать вопросы и отсылать ответы. Если человек будет получать от компьютера вполне разумные ответы и признает своего собеседника человеком, то это означает одно – компьютер достиг уровня человеческого интеллекта.

Контраргумент «китайская комната». Против теста Тьюринга было выдвинуто несколько аргументов, самый значимый – «китайская комната». Дж. Сёрл предложил следующий мысленный эксперимент. Англичанин помещен в комнату, куда может поступать только контролируемая информация. Ему дается текст на китайском языке, которого он не знает. В комнату поступает новый китайский текст с сопроводительным набором правил (на английском языке), объясняющих как соотнести этот текст с первым текстом. Правила позволяют соотнести оба текста чисто формально, без их понимания. Затем предлагается третий китайский текст с правилами, позволяющими соотнести его с первыми двумя текстами. Кроме того, правила объясняют, как можно ответить китайскими символами на символы всех трех текстов. Испытуемый за определенное время натренируется в работе с символами и составлению текстов по правилам и его ответы будут неотличимы от ответов знатоков китайского языка. Данный англичанин чисто формально оперирует китайскими иероглифами, у него нет содержательного понимания и он подобен компьютеру. Такое правильное по форме языковое поведение без понимания частенько демонстрируют ученики, воспроизводящие учебные тексты («зубрилки»). Любое совершенствование техники не способно вывести компьютер из состояния синтаксического запоминания, лишенного понимания. Машина способна искусно манипулировать символами, создавая иллюзию знания, но она принципиально не может иметь смыслы. Здесь существует только синтаксис без семантики. Вот почему тест Тьюринга несостоятелен.

Далеко не все согласны с мнением Сёрла. Так, Д. Деннет и Д. Хофштадтер (США) разделяют оптимизм Тьюринга, внося в него осторожную умеренность, и выдвигают свои аргументы. Они полагают, что Сёрл игнорирует различия человека и компьютера, заставляя человека «вручную» имитировать машинную программу, что является типичной подменой одного другим. Если у Сёрла понимание соотносится только с человеком, то его оппоненты признают и соотношение «понимание – (человек - программа)».

«Способен ли компьютер обрести человеческий интеллект?» - философские альтернативы.Историческим фактом стало то, что компьютер Deep Blue обыграл в шахматы Г. Каспарова. В ноябре-декабре 2006 г. абсолютный чемпион мира по шахматам В. Крамник проиграл новой программе со счетом 2:4. Казалось бы, все точки над «и» проставлены. Шахматы – это интеллектуальная игра, и если компьютер победил, то его интеллект оказался даже выше человеческого. И все же такой определенный ответ преждевременен. Надо учитывать то обстоятельство, что в тени компьютера всегда стоят определенные лица – составители программы, они вложили в память все типичные варианты шахматных ходов. Сам компьютер за счет быстродействия (200 млн. ходов просматривается в одну секунду) выбирает оптимальный ход, который соответствует сложившейся на доске ситуации. Есть ли тут у компьютера понимание, данный вопрос остается открытым и предполагает положительный (Тьюринг) и отрицательный (Серл) ответы. За каждым из них скрывается определенная философская позиция.

Оптимизм Тьюринга («машина способна мыслить») основан на материалистическом натурализме. Субстратный носитель разума несущественен, главное – продуцирование разумных продуктов. Как раз на такую функцию и способен компьютер, созданный из искусственных материалов. Этот функционализм поддерживают Деннет и Хофштадтер, но полагают, что понимающий разум присущ системе «человек - машина». Здесь налицо явный уход от натурализма. Радикальный социологизм демонстрирует позиция «машина неспособна мыслить и обладать разумом». Она может сочетаться с самыми разными философскими сценариями, за исключением натурализма – религиозной философией, объективным и субъективным идеализмом и историческим материализмом. Дж. Сёрл тяготеет к некоторому варианту «социологического материализма». В рамках такого подхода все выражения типа «компьютер мыслит, решает задачи, играет в шахматы» и т.п. расцениваются метафорами. На эти разумные действия способен только человек как биосоциальное существо.

Если компьютер способен только вычислять, то человек умеет понимать. С мнением Сёрла солидарен Д. Пенроуз (США). Он считает, что в связи с развитием когнитивных наук был создан миф с идеей вычисления. Его содержание – два тезиса: 1) всякое сознание есть вычисление; 2) разум можно полностью моделировать вычислительными компьютерами. Но так ли все на самом деле? Реальные вычисления, осуществляемые компьютером, сводятся к: а) численным расчетам; б) алгебраическим преобразованиям; б) автоматическим доказательствам теорем. Все это объединяется чисто формальным применением простых правил и реализацией логических операций. Но даже для математики одних вычислений недостаточно. Они начинаются с постановки задачи (что и для чего вычислять), что лежит за пределами вычислительного интеллекта и принадлежит понимающему разуму. Он же и дает интуитивную идею для решения, в ней он может ошибиться, но как раз в этом и состоит превосходство разума над вычислительным интеллектом, который вообще не способен догадываться. Разум незаменим и тогда, когда надо оценить полученный результат (сравнение с целевой установкой). Когда компьютерная программа попадает в вычислительную петлю (бесконечное повторение одних и тех же операций), ее оценку производит понимающий разум человека-программиста. Стало быть, вычисление – это самая простая и малая часть программирования, которую берет на себя компьютер. Все самое сложное выполняет понимающий разум человека.

Квантовый компьютер. В настоящее время на стыке квантовой физики и теории информации формируется экзотический симбиоз – квантовая информатика. Здесь наряду с квантами материи и энергии признаются кванты информации – квантовые биты или кубиты. Речь идет о состояниях суперпозиции, где в определенной пропорции сосуществует 0 и 1. Модель кубита – это сфера, у которой северный полюс соответствует 1, а южный полюс – 0. И к этому добавляются все точки на сфере как возможные состояния, отличающиеся свободой перемещения кубитов по сфере.

Имея квантовые свойства, физический микрообъект действует точно так же, как и логический элемент компьютера. У частицы есть спин («ось»), который может указывать в одном из двух направлений, кодируя таким образом один бит. Спин может менять направление на обратное, производя другое кодирование. Все это и является простейшим вычислительным действием. Для изменения значения бита требуется минимальный временной промежуток, определяемый теоремой Марголуса – Левитина: t >=h/4E/; h – постоянная Планка; E - энергия системы.

В одном из прототипов квантового компьютера биты кодируются ориентацией протонов, для ее изменения используется магнитное поле. Введено понятие гипотетического вычислительного устройства– «предельный ноутбук». Речь идет об одном килограмме вещества, занимающего объем в один литр. Источником питания выступает вещество, преобразуемое в энергию (E=mc²). Если всю энергию направить на управление битами, то такой компьютер способен делать 10⁵¹ операций в секунду. На языке программирования физические частицы становятся переменными, их взаимодействия – арифметическими операциями. Состояние каждого бита может изменяться 10²³ раз в секунду, что эквивалентно частоте процессора в 100 гигагигагерц (гига - миллиард). Если обычный компьютер имеет один процессор, где 10 битов переключаются 10⁹ раз в секунду, то предельный ноутбук действует как система из миллиардов процессоров, работающих независимо и обменивающихся результатами своих вычислений. Предполагается, что предельный ноутбук будет действовать где-то в середине XXIII века.

Черная дыра как сингулярный компьютер. Традиционно считалось, что внутри черной дыры происходят только разрушительные энтропийные процессы. Дж. Уиллер (США) и ряд других ученых это мнение опровергают, полагая, что внутри черной дыры идут специфические информационные процессы. Черную дыру можно представить компьютером, сжатым до минимальных размеров. Если внутри черной дыры информация исчезает, то она сохраняется в излучении Хокинга, которое испускается вовне. Предложен такой сценарий. Данные надо закодировать в виде вещества или энергии и сбросить в дыру. Частицы внутри черной дыры провзаимодействуют, произведут вычисления за конечное время и в центре дыры они перестанут существовать (1 кг черной дыры исчезает за 10^-21 сек.). Сами результаты вычислений способны сохраниться и выйти с излучением Хокинга, которое можно расшифровать особым детектором. Основное преимущество черной дыры – производство вычислений с максимально возможной скоростью. На каждый бит приходится больше энергии и каждая команда выполняется за 10^-35 сек. За это время сигнал успевает пересечь дыру и попасть в излучение Хокинга. В последнем есть не только шум, но и результаты переработки информации.

В 2003 г. Г. Хоровиц и Х. Малдасена выдвинули гипотезу о том, что информацию в излучении Хокинга обеспечивает квантовая сцепленность состояний, где свойства двух или нескольких систем остаются коррелированными, несмотря на их удаленность в пространстве – времени. Такая сцепленность допускает квантовую телепортацию, при которой информация передается от одной частицы к другой с высокой точностью и со скоростью света. Допустим, что два фотона провзаимодействовали и разлетелись в разные участки пространства. Один из них попал в сингулярность (дискретная ячейка размером 10^{-35 м.) и осуществил квантовые вычисления. Эта информация передается путем квантовой телепортации другому фотону, как бы далеко он ни был.}

Принцип вычислений некоторые ученые применяют ко всей нашей Вселенной, которая бесконечна в пространстве, но конечна во времени. За 14 млрд. лет ею могло быть выполнено не более, чем 10¹²³ действий. Оказывается, что Вселенная вычисляет свои объекты, благодаря чему они и существуют.

Когнитивные науки должны изучать субъективную реальность.Одним из самых радикальных критиков когнитивных наук является Дж. Сёрл. Он полагает, что они заражены идеями материализма и потому изучают только объективно наблюдаемое поведение человека от третьего лица. Такая стратегия существенно обедняет исследование, ибо сознанию присуща неустранимая субъективность. Речь идет о субъективной онтологии, ментальные состояния которой выражаются от первого лица. Поведение через телесные движения и язык здесь вовсе не необходимо. Паралитик не дает такой деятельности, но его Я существует: он чувствует, переживает, думает и размышляет. По мнению Сёрла, субъективный опыт следует изучать, развивая новую эпистемологию, для которой выражения «я чувствую боль», «я полагаю» и т.п. вполне законны.

Информационное моделирование эволюционных процессов.Американский философ Т. Нагель написал статью «Каково быть летучей мышью?» Здесь он пришел к выводу о том, что истоки человеческой субъективности лежат в поведении животных. Та же летучая мышь имеет орган «эхолот - сонар», которого у человека нет и это создает специфичность чувственных модальностей мыши. С мнением Нагеля согласен российский исследователь К. В. Анохин. Он полагает, что вся глобальная программа искусственного интеллекта (ИИ) уже перешла от классического этапа к эволюционной стадии. Такой поворот начался в 1986 г., когда Р. Брукс заявил: «слоны не играют в шахматы». Если раньше стремились моделировать только интеллектуальные игры человека, то ныне пришло понимание, что интеллект сформировался задолго до нас в виде адаптивного поведения животных.

В 1990-е годы Д. Терзопулос (Канада) создал виртуальный трехмерный подводный мир, где виртуальные рыбки эволюционировали: учились плавать. Сначала у «новорожденных» тигровых акул были беспорядочные движения. Через несколько часов работы суперкомпьютера одна из рыб нашла из возможностей своей нервной системы комбинацию импульсов, позволяющих совершать поступательные движения. Спустя несколько дней все акулята научились плавать и затем охотиться. Виртуальная популяция рыб через серию проб и ошибок научилась плавать косяком. Электронный скат даже умудрился найти новый и эффективный способ движения, которого нет в природе.

Опыты Терзопулоса открыли эру создания особого вида искусственных организмов – «аниматов». Схемы поведения в них не закладываются, они формируются самопроизвольно в ходе адаптивного поведения. В качестве программы закладываются неалгоритмические правила. Так, К. Рейнольдс в своих аниматов вложил всего три правила: а) не слишком приближаться к другим; б) двигаться туда, куда все; в) держаться середины группы. Руководствуясь ими, аниматы сами вырабатывают когнитивную карту среды и ведут себя более или менее эффективно. Семейство эволюционных аниматов уже весьма разнообразно: насекомоподобные, рыбоподобные, крысоподобные и обезьяноподобные. Перспектива развития связана с моделированием более сложных форм разумного поведения, которые открыты этологами у животных. Опыты показали, что голуби способны к некоторому абстрактному восприятию. Им предлагались цветные слайды с деревьями и без деревьев. Корм птицам давали тогда, когда они клевали слайды с деревьями. Голуби легко научились такому выбору, что говорит об их способности отвлечения от несущественного. В опытах З. А. Зориной (МГУ) вороны овладели счетом. Чтобы понять и воспроизвести такую деятельность, нужно исходить из того, что отдельные зоны мозга организуются в функциональные системы. Они и вызывают к жизни динамические интеллектуальные технологии, где на основе наличной информации складываются новые когниции, что ведет к перестройке старых познавательных структур.

Итак, нейронауки показывают, что архитектура мозга животных и человека весьма дифференцирована, но на любом уровне жизни она действует системно и целостно. Более полувека идет моделирование работы мозга в рамках стратегии искусственного интеллекта (ИИ). В свете когнитивных наук выявляется эволюционная природа интеллекта. В животном мире генеральным направлением активности всех информационных структур является адаптивное поведение. Этой стратегии человек придал смысл культуры, где возникла практика, духовные ценности и наука. Изменилась нейронная сеть мозга, но главным стало ее информационное содержание – социальные когниции. Они сделали возможным прогресс интеллектуальной техники от счета на пальцах до современных компьютеров. Союз мозга и знаний привел к появлению информационного общества.

Задания.

1. Если вы признаете информацию более существенным ресурсом природы, чем вещество и энергия, то какими доводами обосновывается эта позиция?

2. Почему целесообразное управление требует замкнутых потоков информации?

3. Укажите на основные признаки генетического кода?

4. Какими причинами можно объяснить такое огромное множество нейронов и синапсов человеческого мозга?

5. Каков основной смысл «машины Тьюринга»?