Сможет ли человек мыслить?

Материал из synset
Версия от 15:22, 4 марта 2010; WikiSysop (обсуждение | вклад) (Параметры железа)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Новейшая эволюция

Появление и развитие компьютеров - принципиально новый этап развития Человечества и Природы. Дело не в их полезности (паровоз был не менее полезен), а в том, что впервые руками человека Природа создала неорганические объекты, по своей сложности (числу возможных состояний и реакций на внешний мир) приближающиеся к живым существам. Более того, по всей видимости, наступит момент, когда неорганика станет сложнее человека.

Первые компьютеры появились лет шестьдесят назад. За ничтожный по масштабам Природы срок они увеличили свою память, быстродействие и уменьшили размеры на много порядков. Такие темпы никогда не реализовывались в живой природе. В 1950г. Тьюринг оценивал число состояний вычислительной машины в 216500 (20 kb), что было в миллион раз меньше, чем число состояний нейронов мозга. Всего за 50 лет мы прошли эти шесть порядков структурного усложнения! Примечательно также и то, что Тьюринг правильно численно оценил темпы этой эволюции. Первый процессор компании Intel (1971) имел тактовую частоту 108 кГц. Спустя 19 лет мы имеем в серийном производстве процессоры более 1ГГц, то есть эволюцию быстродействия более, чем на четыре порядка! Производительность суперкомпьютеров превышает производительность персональных еще на 4-5 порядков.

Безусловно, современные темпы роста производительности компьютеров могут замедлиться. Существуют физические ограничения на повышение плотности транзисторов. Однако существуют также значительные резервы, связанные с новыми технологиями, такими как оптическая память, квантовые компьютеры и многое другое. Возможности повышения производительности дают и многопроцессорные системы. Таким образом, сложность компьютерных систем непрерывно экспоненциально возрастает, и в ближайшее время мы можем стать свидетелями превращения количества в качество - появления созданий, которые окажутся (вместе с их информационным наполнением) сложнее человеческого мозга.

Параметры железа

К оценке емкости мозга можно подходить с разных сторон. Хорошо известен комбинаторный подход, подход со стороны психологии, энергетики мозга и т.п. Самая оптимистичная оценка емкости человеческого мозга порядка 1 Тб. Реальная емкость памяти мозга, по-видимому, значительно меньше верхней границы. По-видимому, оценка сделанная еще Тьюрингом ( бит =1Gb), достаточно близка к реальным возможностям мозга. Возможно, эту цифру необходимо увеличить примерно на порядок. Это вполне реализуемо даже на уровне оперативной памяти современных персональных компьютеров, не говоря уже о дисковой памяти. Даже верхняя граница в 1 Тб вполне реалистична для реализации. Подчеркнем еще раз, что речь идет не о количестве памяти, необходимой компьютеру для моделирования мозга, а о сравнении потенциальных возможностей мозга и компьютера сохранять информацию без учета способов и эффективности реализации такого хранения.

Быстродействие мозга или компьютера определяется, в конечном счете, временем их реакции на те или иные воздействия. Не зная алгоритма, по которому реализуется эта реакция, сложно сравнивать их быстродействие. Калькулятор способен на невероятное, в сравнении с мозгом, быстродействие. К тому же, быстродействие не является ключевым параметром. Тугодум ИИ или нет - неважно с принципиальной точки зрения, хотя несомненно важно с точки зрения практической. В отличие от памяти, разброс в различных оценках быстродействия мозга заметно больше. Она лежит в пределах, операций в секунду. Можно принять "тактовую частоту мозга" = 100 ТГц (или ста тысяч 1ГГц процессоров). Это не реализуемо пока даже на суперкомпьютерах.

Алгоритмы Искусственного Интеллекта

Таким образом, мы видим, что если по емкости памяти компьютер уже практически догнал мозг, то по быстродействию к нему приближаются пока только суперкомпьютеры. Тьюринг полагал, что главная проблема в ИИ - это память и алгоритм. И вот мы имеем, по-видимому, достаточную память, но ИИ в тьюринговском понимании пока нет. Нам не хватает в первую очередь алгоритма, и сейчас это, возможно, даже важнее, чем дальнейший прогресс "железа".

Обычно исследования в области ИИ идут по двум направлениям:

   * Разработка алгоритмов решения интеллектуальных задач.
   * Построение черного ящика (ЧЯ) для среды-носителя ИИ. 

Примеры алгоритмов ИИ - это системы вывода формул, разработка экспертных систем, программы игры в шахматы и т.п.[10]. Т.е., это алгоритмы, направленные на решение конкретной интеллектуальной задачи и содержащие в себе полный список фиксированных правил поведения программы. Часто говорят, что как только задача алгоритмизована, она уходит из области ИИ. Так, калькулятор не назовут ИИ. Более того, говорят, что алгоритм чужд человеческому мышлению, которое "недетерминировано", "интуитивно" и "неформально". Вряд ли это верно. Незнание алгоритмов мышления не говорит об их отсутствии, а недетерминированность элементарно можно включить даже в простейший алгоритм.

Построение ЧЯ подразумевает создание некоторой системы, которая имела бы достаточно простые правила функционирования своих составных частей, однако при этом в целом обладала бы сложным поведением и универсальными способностями учиться и решать различные интеллектуальные задачи. Наиболее очевидный пример - нейронные сети, моделирующие систему, аналогичную мозгу. Разработка ЧЯ происходит обычно от бессилия создать алгоритм: "построим что-нибудь сложное, и пусть оно само думает и создает эти алгоритмы". Построение ЧЯ, конечно, происходит на алгоритмической основе. Однако алгоритм направлен не на решение какой-то конкретной интеллектуальной задачи, а на правила функционирования частей системы. При этом алгоритм функционирования частей системы может оказаться значительно проще, чем поведение этой системы в целом. Заметим, что ЧЯ подразумевает определенную неконтролируемость ИИ. Три закона робототехники Азимова можно заложить только в алгоритмические ИИ, так что бунт машин неизбежен.

Проще всего начать копировать Природу. Нейронная сеть моделирует нервную систему, и если сделать ее ОЧЕНЬ большой, то ... Сейчас в этом направлении бум, но ИИ пока не получилась. Мы знаем (или думаем, что знаем) как работает отдельный нейрон и простая сеть нейронов. Но мы не знаем структуры НС всего мозга. Мы не знаем как и почему происходит ее рост и обучение. Таким образом, адекватное моделирование требует от нейробиологов ответов еще на слишком много вопросов.

Вообще говоря, копирование мозга, по-видимому, не является оптимальным путем. Архитектура мозга и ЭВМ принципиально различны. То, что хорошо работает в одной системе, совсем необязательно должно хорошо работать в другой. Например, реализация памяти методами нейронных сетей требует значительно больше компьютерных ресурсов, чем при традиционных методах.

В конечном счете, интеллект есть сложный отклик человека на внешние стимулы. В принципе, любая сложная нелинейная система могла бы стать ИИ, но далеко не каждую такую систему мы сможем понять. Таким образом, нам необходимо построить систему, которая хотя бы в части своих поведенческих свойств пересекалась бы с поведением человека. По-видимому, создание полноценного ИИ будет идти в направлении интеграции обоих направлений. С одной стороны, вряд ли реализуем универсальный алгоритм, с другой - глупо (хотя интересно) создавать нейронную сеть для решения арифметических задач: она, по определению, будет работать медленнее.

Таким образом, ИИ ближайшего будущего - это сложная нелинейная система (ЧЯ), осуществляющая целевую, поведенческую функцию, дополненная большим числом эффективных алгоритмов решения конкретных задач.

Человек - тупиковая ветвь эволюции.

То, что мы называем высшей нервной деятельностью, является процессом, который может протекать в различных носителях. Неорганика хороша тем, что может легко заменяться и наращиваться. По сути, это реальный путь к бессмертию конкретного "Я" и наиболее захватывающая перспектива ИИ. Кроме того, общественное сознание в настоящее время состоит из достаточно изолированных "Я". Тенденции последнего десятилетия говорят о том, что по-видимому, в будущем, произойдет постепенная интеграция отдельных ИИ в единый распределенный "супер-ИИ".

Органика эволюционирует очень медленно и ограничена физиологическими пределами, тогда как успехи кибернетики последних пятидесяти лет показывают с какой колоссальной скоростью возможно неорганическое усложнение. Если цель Природы состоит в создании все более совершенных (сложных) существ, то очевидно, что человек в его нынешнем облике только временно находится на вершине иерархии этих существ. Природа была вынуждена экспериментировать с таким "несовершенным" материалом как органика по той причине, что кремний нельзя было заставить мутировать и собираться в микросхемы. В качестве промежуточного звена необходимо было создать "биологического робота", который был бы способен целенаправленно заняться усложнением неорганической материи. Так что, скорее всего, мы являемся промежуточным звеном на пути усложнения неорганики.

Часто полагают, что построение ИИ приведет к воспроизведению интеллекта человека. Если это и произойдет, то это будет краткий миг на пути его дальнейшей эволюции. Рано или поздно, но неорганические творения станут значительно сложнее человека. Построение ИИ - вопрос только времени. Когда это произойдет, человек окажется в крайне непростой психологической ситуации. Зачем биться над решением математической проблемы или мучаться, создавая новую музыку, если ИИ делает это быстрее и лучше. Более того, со временем человек просто перестанет понимать, что делает ИИ. Возможно ли такое сосуществование человека и ИИ?

Трудно удержаться и от теологического соображения. Если Бог вселяет душу в наиболее развитую систему из существующих (как Он это делал до сих пор), то понятно, что как только появится еще более сложная система, Господь тут же от нас отвернется. Правда, пути Господни, как известно, неисповедимы.

По-видимому, наиболее приемлемый путь для человечества - это постепенная "киборфикация". Для этого необходимо создание гибридных (органика + неорганика) интерфейсов. Только постепенный переход будет для человечества безболезненный. Сперва добавим чип памяти для быстрого изучения иностранных языков, затем пару процессоров для регуляции нарушенных функций, а там и оглянуться не успеем, как полностью перейдем на неорганику. По крайней мере, это лучше, чем бунт машин или деградация. Одновременные, большие успехи в биологии и кибернетике последних лет позволяют, по крайней мере, надеяться на осуществление этого пути.

(c) 2000, Сергей Степанов @synset.com (sci)