Книги по психологии

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
О - Об интеллекте

В

январе 1986 года я приступил к учебе в аспирантуре. Прежде всего я решил составить обзор теорий разума и функций мозга. Я перечитал сотни работ анатомов, физиологов, лингвистов, фи­лософов, психологов, а также ученых-кибернетиков. В каждой из пере­численных сфер деятельности предлагалась своя терминология и осо­бый взгляд на функционирование мозга. Все описания показались мне достаточно поверхностными и неопределенными. Лингвисты писали о разуме в терминах синтаксиса[5] и семантики[6], утверждая, что мозг и, соответственно, интеллект, можно полностью исследовать посредством языка. Изучавшие зрительное восприятие писали о двухмерном и трех­мерном измерениях. Они полагали, что основой разума и функциони­рования мозга служит визуальное распознавание объектов окружаю­щей среды. Компьютерщики писали о схемах и структурах — понятиях, специально введенных для описания информации, но не утруждали себя изучением живого разума. С другой стороны, анатомы и нейрофи­зиологи очень подробно описывали строение мозга и функционирова­ние нейронов, но при этом даже и не пытались создать единую всеохва­тывающую теорию. Упорядочить это невероятное количество подходов и подкрепляющих их экспериментальных данных представлялось не­мыслимым.

И вот в сфере разработки искусственного интеллекта появилось но­вое многообещающее направление, а именно — нейронные сети, о ко­торых заговорили еще в начале шестидесятых годов XX века. В умах руководителей организаций, осуществляющих финансирование иссле­дований, нейронные сети и искусственный интеллект занимали кон­курирующие позиции. Причем 800-фунтовой гориллой, которая легко вытесняла соперника с ринга, был искусственный интеллект. Иссле­дования нейронных сетей финансировались плохо и на несколько лет были даже занесены в черный список. Но это не остановило немного­численных энтузиастов, не перестававших заниматься нейронными сетями. Их счастливая звезда взошла в середине 1980-х годов. Трудно сказать наверняка, чем именно был вызван внезапный интерес к ней­ронным сетям, но, вне всякого сомнения, свою роль сыграла череда не­удачных попыток создания искусственного интеллекта. Начался поиск альтернатив, и выбор пал на нейронные сети.

Создатели нейронных сетей (НС) оказались далеко впереди сво­их коллег, бившихся над разработкой искусственного интеллекта. НС были построены, хоть и весьма приблизительно, по принципу биоло­гической нервной системы. Вместо того чтобы заниматься программи­рованием, исследователи нейронных сетей, так называемые коннекцио - нисты[7], сосредоточились на изучении того, какие типы поведения гене­рируют различные нейронные комбинации. Мозг состоит из нейронов, стало быть, мозг — это нейронная сеть. Задачи коннекционистов состо­яли в том, чтобы изучить неуловимые свойства разума путем изучения взаимодействия нейронов. Они рассчитывали, правильно воссоздав связи между группами нейронов, тем самым приблизиться к решению задач, которых не смог одолеть искусственный интеллект. Нейронные сети отличаются от компьютеров тем, что у них нет центрального мик­ропроцессора и они не сохраняют информацию в центральном блоке памяти. Информация, занесенная в память нейронной сети, сосредото­чена в связях — точно так же, как и в головном мозге человека.

На первый взгляд, разработка нейронных сетей полностью соот­ветствовала сфере моих научных интересов. Однако на тот момент я четко видел три фактора, критических для понимания работы мозга.

Во-первых, в исследования мозга следует включать временной крите­рий, ведь скорость обработки потока информации чрезвычайно высока. Данные, поступающие в мозг и исходящие из него, никогда не пребы­вают в статическом состоянии. Во-вторых, мозг насквозь пронизан об­ратными связями. Например, обмен между неокортексом и таламусом, главным подкорковым центром, направляющим импульсы всех видов чувствительности (температурной, болевой и др.) к стволу мозга, под­корковым узлам и коре больших полушарий, построен таким образом, что количество обратных связей превышает количество исходящих почти в десять раз! Это значит, что на каждое волокно, подающее ин­формацию в неокортекс, приходится десять волокон, отправляющих об­ратную информацию к органам чувств. Обратная связь также является превалирующей формой связи между нейронами внутри неокортекса. Роль обратной связи пока что до конца не изучена, но с уверенностью можно сказать, что эта связь вездесуща. Для нас это очень важно.

Наконец, в-третьих, любая модель (или теория мозга) должна со­ответствовать биологическому строению живого мозга. У неокортекса очень сложное строение, которое, как мы увидим позже, представляет собой повторяющуюся иерархию. Любая нейронная сеть, не имеющая таковой, не сможет воссоздать работу мозга.

Первые нейронные сети представляли собой крайне упрощенные модели, которые не удовлетворяли ни одному из трех описанных выше требований. Большинство из них были трехслойными. Входной слой нейронов служил для ввода значений входных переменных. Нейроны этого слоя были связаны с нейронами промежуточного слоя, так на­зываемыми скрытыми элементами. Скрытые элементы были связаны с последним слоем нейронов — элементами выхода. Связи между ней­ронами имели переменную силу Это означало, что активность внутри одного нейрона могла усилить активность внутри второго и ослабить активность внутри третьего — в зависимости от силы связей. Изменяя силу связей, можно было “обучить” нейронную сеть соотношению вхо­дящих данных с исходящими.

Простейшие нейронные сети были предназначены для обработ­ки статических данных, в них не была задействована обратная связь, и они не имели ничего общего с живым мозгом. Типичный пример нейронной сети — сеть с прямой передачей сигнала, в которой элемен­ты выхода транслируют сигнал об ошибке, и этот сигнал подается на элементы входа. Может показаться, что трансляция ошибок является обратной связью, но на самом деле это не так. Обратная трансляция ошибок происходила только на стадии обучения, а в процессе собст­венно функционирования нейронной сети потоки информации всегда передавались одним и тем же способом. Никакой обратной связи меж­ду элементами входа и выхода не наблюдалось. Кроме того, модель не учитывала временной фактор. Статические входящие сигналы пре­вращались в статические исходящие сигналы — и ничего более. Потом подавался следующий сигнал, и все повторялось сначала. Нейронная сеть не сохраняла никаких данных о произошедших событиях, даже о тех, что случились совсем недавно. Структура нейронных сетей не шла ни в какое сравнение со сложным иерархическим строением че­ловеческого мозга.

Я рассчитывал, что разработчики нейронных сетей в будущем пере­йдут от простых моделей к более совершенным и реалистичным, одна­ко этого не произошло. Складывалось впечатление, что из-за подтверж­денной функциональности простейших нейронных сетей все исследо­ватели на долгие годы готовы остановится на достигнутом уровне. Был найден новый и очень занятный инструмент; тысячи ученых, инжене­ров и студентов получали гранты, защищали диссертации; издавали книги о нейронных сетях. При помощи нейронных сетей составлялись прогнозы для фондового рынка, проводилась обработка документации для кредитования, осуществлялись графологические экспертизы и сот­ни других операций. Кто знает, возможно цели изобретателей нейрон­ных сетей были гораздо более широкими, но в конечном счете эту сферу оккупировали те, кто меньше всего интересовался пониманием работы мозга и устройством человеческого разума.

Различия между нейронными сетями и работой мозга вопиющим образом нивелировались средствами массовой информации. В газетах, журналах, научных телепередачах нейронные сети называли “подобны­ми мозгу человека” или “функционирующими совершенно по такому же принципу, что и человеческий мозг”. В отличие от программируемо­го искусственного интеллекта нейронные сети обучались на примерах, и на основании этого их считали носителями разума. В качестве наибо­лее яркого примера могу привести №1:Та1к — нейронную сеть, способ­ную переводить последовательности буквенных символов в звуки чело­веческой речи. Обученная работать с печатным текстом, нейронная сеть обрела компьютерный голос, Читающий слова, и в федеральных ново­стях ее тут же окрестили “читающей машиной”. В действительности ме­ханизм ее действия очень прост: она соотносит буквенные комбинации с предопределенными речевыми сигналами.

Попробую объяснить, используя аналогию, насколько далеки ней­ронные сети от настоящего мозга. Представьте себе, что, вместо того чтобы разбираться в работе мозга, мы решили исследовать цифровой компьютер. Потратив на это годы, мы придем к выводу, что компьютер состоит из сотен миллионов транзисторов, которые связаны между со­бой в очень точную и сложную схему. В то же время мы не поймем, ни как работает компьютер, ни почему транзисторы собраны именно в та­кую схему. И, если однажды мы соберем несколько транзисторов в одну схему, чтобы понять, как они работают, окажется, что три транзистора, собранные в определенную схему, преобразуются в усилитель. Слабый на одном конце сигнал многократно усиливается на другом. Такие уси­лители сейчас используются в радиоприемниках и телевизорах. Это важное открытие в свое время произвело фурор. Начался промышлен­ный выпуск транзисторных радиоприемников, телевизоров и другой электроники с использованием усилителей Транзисторного типа. Все это, конечно, замечательно, но не вносит ясности в понимание устройст­ва компьютера. Усилитель и компьютер состоят из транзисторов, но, тем не менее, у них нет практически ничего общего. Точно так же человечес­кий мозг и простейшая нейронная сеть состоят из нейронов — и это все, что их объединяет.

Летом 1987 года произошел случай, еще больше охладивший мой пыл в отношении нейронных сетей. Я участвовал в работе конферен­ции, посвященной нейронным сетям, и побывал на презентации компа­нии Nestor. Целью презентации была продажа приложения, созданно­го на основе нейронных сетей и предназначенного для распознавания рукописного текста. Стоимость продукта, безусловно, завоевавшего мое внимание, составляла 3 млн. долл. Хотя Nestor представляла при­ложение к нейронным сетям как значительно усложненное и модер­низированное и говорила о нем как о блестящем научном открытии, я чувствовал, что проблема распознания рукописного текста может быть решена не столь изощренным, а более традиционным способом. В тот день я вернулся домой, непрестанно раздумывая над полученны­ми впечатлениями. Два дня спустя я создал устройство для распозна­ния рукописного текста — быстродействующее, небольшое по размеру и функциональное. В моем изобретении не использовались нейронные сети, да и принцип его работы не был имитацией функционирования головного мозга человека. И, хотя та конференция пробудила во мне интерес к созданию компьютеров с интерфейсом, включающим пишу­щий элемент (что в конечном счете спустя десятилетие привело к со­зданию PalmPilot), я убедился в том, что традиционные методы ни в чем не уступают нейронным сетям.

Система распознавания рукописного текста, созданная мною, в конце концов стала основой для системы ввода текста, получившей на­звание Graffiti (последняя применялась в первых версиях “палмов”). А компания Nestor, насколько мне известно, просуществовала недолго.

Море внимания столь простому явлению, как нейронные сети! Боль­шинство их возможностей легко воспроизводятся при помощи иных методов. И вот, наконец, вся эта шумиха вокруг НС потихоньку начи­нает спадать. Надо отдать должное изобретателям и исследователям нейронных сетей — они хотя бы не утверждали, что их детищу присущ интеллект. Первые нейронные сети были весьма простыми устройства­ми и значительно уступали программам, базирующимся на искусствен­ном интеллекте. (Я вовсе не хочу, чтобы у вас сложилось впечатление, будто нейронные сети представляют собой упрощенную трехслойную структуру.) Ряд исследователей продолжили изучать нейронные сети различных модификаций. В настоящее время термин нейронные сети применяется для описания широкого диапазона моделей, в разной сте­пени соответствующих биологическому “шаблону”. Но не было пред­принято даже малейших попыток воспроизвести общий принцип функ­ционирования и архитектуру неокортекса.

По моему мнению, фундаментальной проблемой большинства ней­ронных сетей является следующая их особенность, присущая также программам, основывающимся на принципе искусственного интеллек­та. И программы, базирующиеся на принципах искусственного интел­лекта, и нейронные сети отягощены акцентом на поведении. Называют ли его “ответами”, “моделями” или “выходными сигналами”, предпола­гается, что именно в поведении, моделируемом НС или ИИ, заключа­ется их “разумность”. Об успешности компьютерной программы или нейронной сети судят по тому, выдает она правильный или желаемый выходной сигнал. Со времен Алана Тьюринга между интеллектом и по­ведением ставят знак равенства.

Но интеллект — это не просто разумный способ действий или ра­зумное поведение. Действительно, поведение является проявлением интеллекта, но ни в коем случае не его ключевой характеристикой и не основным аспектом определения данного понятия. Это легко доказать в одно мгновение: вы остаетесь разумным, лежа в полной темноте, раз­мышляя и осознавая себя самого и окружающий мир. Отрицая важность того, что происходит у вас в голове, и сосредоточиваясь, наоборот, на видимом поведении, ученые создали себе непреодолимое препятствие на пути познания человеческого интеллекта и создания по-настоящему разумных машин.

** * * *

Прежде чем мы сформулируем новое определение интеллекта, я хочу рассказать вам о другом, коннекционистском, подходе, последователи которого подошли к пониманию работы мозга гораздо ближе. Основная проблема состоит в том, что важность указанного направления позна­ния осознают лишь немногие ученые.

В то время как нейронные сети попали в центр внимания исследо­вателей, небольшая отколовшаяся группа теоретиков разработала НС, положив в ее основу не поведение. Изобретение, названное автоассо - циативной памятью, также состояло из простых “нейронов”, сообща­ющихся друг с другом и генерирующих возбуждение при достижении определенного порога. В отличие от нейронных сетей предыдущих по­колений (в которых информация проходила только в одном направле­нии) нейроны автоасссоциативной памяти были соединены большим числом обратных связей. Каждый выходящий сигнал в таких сетях пре­образовывался в исходящий — как в телефонном разговоре. Благодаря этой цепи обратных связей ученые получили возможность наблюдать ряд интересных моментов.

Усвоив определенную модель активности, искусственные нейро­ны запомнили ее. Автоассоциативная сеть ассоциировала модели сами с собой, отсюда ее название — автоассоциативная память.

Результат подобной связи, на первый взгляд, может показаться сме­хотворным. Для воспроизведения модели, сохраненной в такой памяти, следовало предоставить указанную модель. Проиллюстрирую данный вывод наглядным примером. Допустим, вы пришли в магазин с наме­рением купить связку бананов. Когда продавец просит вас оплатить по­купку, вы говорите ему, что расплатитесь... бананами. “Что же ценного тогда в этом открытии?” — спросите вы. А то, что автоассоциативная память обладает несколькими важными особенностями, присущими го­ловному мозгу человека. Самая важная из них такова: нет необходимос­ти предъявлять системе целую модель, которую вы желаете получить от нее, — достаточно ее фрагмента или видоизмененной по сравнению с желаемой модели. Автоассоциативная память способна воспроизвес­ти сохраненную модель в неизмененном виде, даже если все, что у вас есть в наличии, — ее искаженный вариант.

Вернемся к нашему примеру Представьте, что вы приходите в мага­зин с несколькими надкушенными бананами и получаете взамен целую связку. Или обращаетесь в банк с просьбой обменять надорванный и ис­порченный чек, и ваше желание удовлетворяют: вы получаете новень­кий, хрустящий документ.

В отличие от большинства нейронных сетей автоассоциативная па­мять может быть разработана таким образом, что будет сохранять це­лые последовательности моделей, или временные паттерны. Такая ее особенность достигается путем добавления временной задержки к об­ратной связи. Благодаря этой задержке вы можете предоставлять авто - ассоциативной памяти последовательности моделей (что подобно зву­чанию мелодии), и она будет сохранять их.

Таким образом, я могу предоставить автоассоциативной памяти пер­вые несколько нот песни Twinkle Twinkle Little Star, а система воспро­изведет ее целиком. Имея в наличии лишь часть усвоенной последова­тельности, автоассоциативная память воссоздаст ее всю.

Как мы увидим ниже, именно таким способом обучаются люди — усваивая последовательности паттернов. И я предполагаю, что мозг ис­пользует эти цепи подобно тому, как это происходит в автоассоциатив­ной памяти.

Принцип действия автоассоциативной памяти навел нас на мысль о потенциальном значении обратной связи и изменяющихся во време­ни входящих сигналов. Но в подавляющем большинстве машин, обла­дающих искусственным интеллектом, и в нейронных сетях фактору времени и обратной связи не придается должного значения. Подобную ошибку допускают и специалисты, практикующие в области когнитив­ной психологии.

Немногим отличаются от них ученые, занимающиеся проблемами головного мозга (нейробиологи, нейрологи). Они знают о том, что су­ществует обратная связь (ведь они сами ее и открыли), но не предла­гают теории, которая бы шла дальше неопределенных высказываний о “фазах” и “модуляциях” и которая бы демонстрировала существенную роль данного феномена в функционировании головного мозга в целом. Они склонны описывать мозг в терминах локализации тех или иных процессов, но почти не касаются того, в каких случаях и каким образом нейроны взаимодействуют друг с другом.

Это упущение частично объясняется ограниченностью существу­ющих в данное время экспериментальных техник. Одной из наиболее предпочитаемых техник 1990-х годов (как вы помните, “Десятилетия мозга”) была техника функционального изображения. Соответствую­щие механизмы строили изображения мозговой активности у людей. Однако они не были высокочувствительными — не выделяли быстрых изменений. Тогда ученые предложили участникам эксперимента сосре­доточиться на единственной задаче: на протяжении довольно длитель­ного времени их просили замереть, как перед объективом фотокамеры, но фиксировалось не изображение их внешности, а мыслей. В результа­те мы собрали много информации о том, где именно в мозге локализуют­ся зоны, ответственные за решение разных задач, но очень мало знаем о том, какой путь в головном мозге проходят входящие сигналы, отра­жающие реальность и изменяющиеся во времени.

Техника функционального изображения позволяет нам понять, где именно в головном мозге происходят текущие процессы, но не предо­ставляет возможность осознать, каким образом мозговая активность меняется на протяжении времени. Ученые хотели бы получить такие данные, но у них нет подходящих методов.

Итак, многие ведущие нейробиологи впадают в так называемое за­блуждение входа-выхода. Вы предоставляете системе входящий сигнал и смотрите, что получите на выходе. Диаграммы прохождения инфор­мационных потоков в головном мозге показывают, как потоки сигна­лов поступают вначале в первичные сенсорные зоны мозга (восприни­мающие визуальные, звуковые, тактильные, обонятельные и вкусовые сигналы), а затем, посредством обратной связи, отправляют команды к мышцам. Вы чувствуете — и действуете.

Я не утверждаю, что никто из исследователей не уделял внимания факторам времени и обратной связи. В столь обширной сфере прак­тически каждая идея имеет своих приверженцев. В последнее время интерес к проблемам обратной связи, временного фактора и прогнос­тической функции мозга растет. Но акцент на разработке моделей ис­кусственного интеллекта и нейронных сетей привел к тому, что другие подходы обесценились — им уделялось гораздо меньше внимания, чем они того заслуживают.

** * * *

Не трудно понять, почему люди — как специалисты, так и непрофес­сионалы — считают, что поведение определяет интеллект.

Как минимум, на протяжении двух столетий люди проводили анало­гии между работой головного мозга и часовым механизмом, затем на­сосом, трубопроводом, паровым двигателем и, наконец, компьютером.

Многие десятилетия научная фантастика купалась в идеях искусствен­ного интеллекта — от законов роботехники Айзека Азимова до “Звезд­ных войн”.

Идея разумных машин, которые осуществляют действия, прочно уко­ренилась в нашем сознании. Все механизмы, созданные людьми или су­ществующие всего лишь в воображении, разработаны для выполнения каких-либо функций. У нас нет механизмов, которые думают, но есть та­кие, которые действуют. Даже наблюдая за другими людьми, мы обраща­ем внимание прежде всего на их поведение, а не на скрытые мысли.

Казалось бы, мысль о том, что именно поведение должно служить мерилом интеллекта, вполне разумна. Однако, оглядываясь на исто­рию развития науки, мы приходим к выводу, что мнение, лежащее на поверхности, — именно то, что чаще всего мешает увидеть правду. На­учные рамки понимания зачастую сложны, поскольку интуитивные, но неверные предположения затрудняют поиск правильного ответа.

Астрономы, предшественники Н. Коперника (1473-1543), ошибоч­но полагали, что Земля неподвижна и расположена в центре Вселенной. Ведь они чувствовали, что земля под ногами никуда не движется, поэто­му им казалось, будто они находятся в центре Вселенной. Им казалось очевидным, что звезды являются частью гигантской вращающейся сфе­ры с Землей в центре. Того, кто осмелился бы предположить, что Земля вращается вокруг своей оси и движется вокруг Солнца со скоростью приблизительно 30 километров в секунду (это почти в 100 раз быстрее скорости звука), не говоря уже о том, что звезды расположены за трил­лионы миль от нас, назвали бы сумасшедшим.

Но именно эти еретические рамки познания были правильными. То, что интуитивно казалось очевидным, на самом деле было ошибочным.

До Ч. Дарвина (1809-1882) казалось очевидным, что дифференциа­ция живых видов жесткая и неизменная. Представление о том, что виды эволюционируют, противоречила не только религиозным учениям, но и здравому смыслу, ведь, принимая концепцию эволюции, нам следует согласиться с тем, что мы, люди, имеем общих родственников со всеми живыми существами на планете, включая червей и комнатные расте­ния, цветущие на подоконнике.

Я привел все эти примеры, поскольку убежден в том, что созданию разумных машин мешает ряд интуитивных предположений, в действи­тельности затрудняющих поиск. Когда вы задаете себе вопрос: “Что должна делать система, обладающая искусственным интеллектом?”, то интуитивно ищете ответ на него в поведенческих терминах. Мы про­являем человеческий интеллект посредством устной речи, владения письменной речью и действий, не так ли? Да, но только в определенной степени. Интеллект — нечто, происходящее в нашей голове. Разумное поведение — это не обязательная составляющая. Данный факт нельзя назвать очевидным, но, с другой стороны, его не так трудно признать.

*****

Весной 1986 года я дни и ночи напролет просиживал в своем кабине­те, читая научные статьи и занимаясь разработкой моей теории интел­лекта. Также я изучал существовавшие на то время теории искусствен­ного интеллекта и нейронных сетей, пока наконец не погряз в деталях. Материалов по этой теме, которые следовало бы прочесть и изучить, было великое множество. Но у меня никак не складывалась цельная картина того, как функционирует головной мозг.

Причина заключалась в том, что сама наука о головном мозге погряз­ла в деталях. Мало что изменилось и сегодня. Ежегодно публикуются тысячи отчетов о проведенных исследованиях, но они лишь добавляют путаницы вместо того, чтобы внести ясность. До сих пор не существует единой теории, позволяющей досконально разобраться, в чем именно заключается работа головного мозга и как он осуществляет ее.

Я попробовал представить себе, каким может быть решение этой за­дачи. Должно ли оно быть крайне сложным, поскольку мозг — слож­ное устройство? Придется ли описывать работу мозга с помощью со­тен страниц математических формул? Придется ли разработать сотни тысяч схем, прежде чем прийти к полезному выводу? Я так не думаю. Из истории нам известно, что лучшие научные открытия и решения просты и изящны. Хотя отдельные элементы знания могут выглядеть непостижимыми, а путь структурирования теории невероятно сложен, окончательная концепция обычно очень проста.

Без ключевого объяснения, которым можно было бы руководство­ваться в поиске, ученые-нейробиологи не смогут связать отдельные факты и имеющиеся данные в цельную картину. Мозг — невероятно сложное, обширное образование. На первый взгляд, он напоминает кастрюлю, наполненную вареными спагетти. Можно его назвать и ночным кошмаром электрика, но при ближайшем рассмотрении мы обнаруживаем, что устройство мозга не столь беспорядочное, как клубок спутанных между собой проводов. Мозг имеет свою структу­ру, но она слишком сложна, чтобы рассчитывать понять ее на интуи­тивном уровне.

Мы терпим неудачу за неудачей не только потому, что нам не хва­тает данных или умения их сопоставить; больше всего на данном этапе мы нуждаемся в изменении перспективы. Сформулировав правиль­ные рамки познания, мы убедимся, что непонятные ранее подробнос­ти легко складываются в цельную картину, подобно тому как разно­цветные кусочки стекляшек в калейдоскопе образуют поразительной красоты узор.

Ниже я привожу еще одну аналогию, благодаря которой вы осозна­ете смысл моих слов.

Представьте, что спустя тысячелетия человеческая раса вымрет. И однажды с другой планеты, на которой обитает высокоразвитая ци­вилизация, прибудут исследователи, которые захотят изучить, как жили люди. Наибольшее изумление у них вызвала бы наша сеть дорог. Для чего может быть нужна такая забавная система? Задавшись целью узнать ответ, инопланетяне начали бы скрупулезное изучение земно­го рельефа, подключив также изображения, получаемые со спутников. Будучи искусными археологами, инопланетные исследователи изучи­ли бы каждый фрагмент асфальтового покрытия, каждый дорожный указатель, упавший и частично разрушившийся, каждую мелочь, остав­шуюся от человеческой цивилизации. Они обратили бы внимание, что сети дорог отличаются друг от друга. Некоторые из них — извилистые, узкие и, похоже, расположены хаотично (вероятно, возникли сами по себе). Другие образуют строгую сетку, а на некоторых участках, стано­вясь широкими и ровными, буквально разрезают пустыни.

Так инопланетные исследователи собрали бы множество сведений

О дорогах, но все эти данные ровным счетом ничего для них не значили бы. Не теряя надежды, они продолжали бы собирать все новые и новые факты в надежде, что вот-вот найдут разгадку Но все напрасно. Так про­должалось бы до тех пор, пока один из исследователей не воскликнул бы: “Эврика! Кажется, я понял. Эти существа не могли передвигаться с помощью телеПортации, как мы с вами. Им приходилось передвигать­ся в буквальном смысле с места на место, возможно, на забавных под­вижных платформах”. Теперь, на фоне сделанного открытия, многое стало бы на свои места. Исследователи поняли бы, что узкие петляю­щие улочки сохранились с древнейших времен, когда средств передви­жения было немного и они были медленными. Широкие дороги были предназначены для перемещения на большие расстояния с большими скоростями (наконец нашлось и объяснение, почему числа на знаках, расположенных на этих дорогах, были другими). Ученые начали бы различать жилые и промышленные зоны, очертили бы взаимодействие коммерческой и транспортной инфраструктур и т. д. С другой стороны, часть собранных исследователями данных оказались бы несуществен­ными. Таким образом, при том же наборе сведений инопланетным уче­ным удалось бы увидеть общую картину.

Нет никаких сомнений в том, что подобного рода открытие позволит и нам разобраться в работе мозга и составить в цельную картину все имеющиеся о нем данные.

Ф $ $ $ $

К сожалению, не все верят в то, что мы сможем познать работу моз­га. Поразительное число людей, включая ряд нейробиологов, полага­ют, что мозг и интеллект непознаваемы по сути. А некоторые уверены, что даже если мы поймем глубинные процессы, то все равно не сумеем создать машины, которые работали бы по принципу мозга, поскольку интеллект невозможен без человеческого организма, нейронов и непо­стижимых законов физики.

Выслушивая приведенные аргументы, я представляю “интеллек­туалов” прошлого, которые возражали против исследований (скажем, пытались запретить анатомам вскрывать трупы с целью изучения того, как устроен человеческий организм). “Даже не пытайтесь познать это, все равно не получится ничего хорошего, и если даже вы разберетесь в том, как оно работает, это не принесет вам никакой пользы” — подоб­ные увещевания привели к развитию функционализма — философского направления, последней нашей остановки в этой короткой истории раз­мышлений о мышлении.

Согласно положениям функционализма, наличие интеллекта или обладание разумом — исключительно свойство организации, не име­ющее ничего общего с составными элементами. Разум присущ любой системе, составные части которой, будь то нейроны, кремниевые чипы или что-то еще, взаимодействуют друг с другом.

По правде говоря, подобный взгляд заслуживает того, чтобы его придерживался какой бы то ни было разработчик разумных машин. Только подумайте! Стала бы шахматная игра менее реальной оттого, что утерянную фигуру коня заменили бы солонкой? Очевидно, нет. Функционально солонка полностью соответствует настоящему “коню”, поскольку ее можно переставлять по клеточкам доски согласно тем же правилам, что и “коня”. Таким образом, шахматная партия остается шахматной партией, а не чем-то иным. Подумайте также, изменился бы смысл этого предложения, если бы я прошелся по нему курсором, уда­ляя, а затем восстанавливая каждый символ.

Приведу еще один пример. Известно ли вам, что каждые несколь­ко лет ваше тело полностью обновляется, вплоть до последнего атома. Несмотря на это, вы остаетесь собой, а роль атомов не меняется, хотя меняются они сами. То же самое справедливо и в отношении головно­го мозга: если бы какой-то сумасшедший ученый вздумал заменить каждый из ваших нейронов функционально эквивалентной микросхе­мой, вы остались бы сами собой и даже не ощутили бы, что нечто в вас изменилось.

Согласно изложенному принципу, искусственная система, имеющая ту же архитектуру, что и биологическая (например, построенная по об­разу и подобию живого мозга), будет по-настоящему разумной. Защит­ники идеи искусственного интеллекта, коннекционисты и я сам являем­ся функционалистами, поскольку все мы уверены в том, что интеллект обеспечивает человеку нечто отнюдь не мистическое в головном мозге.

Все мы уверены в том, что научимся когда-то создавать разумные ма­шины, возможно, не очень скоро.

Но существуют разные определения функционализма. Наряду с тем, что я только что представил вам как роковую ошибку, привед­шую к провалу идеи искусственного интеллекта и парадигмы кон - некционистов, — ошибка, основанная на последовательности “входя - щий-исходящий сигнал”, — следует назвать еще несколько причин, по которым мы на сегодняшний день не способны создавать разумные машины. Пока сторонники идеи искусственного интеллекта придер­живались подхода, определенно обреченного на провал, коннекцио­нисты, на мой взгляд, преимущественно оставались в тени. Ученые, за­нятые в сфере искусственного интеллекта, спрашивают: “Почему мы, инженеры, должны ограничивать себя решениями, которые случайно возникли в ходе эволюции?!” В некотором роде они правы. Биологи­ческие системы, такие как головной мозг и гены, неизящны. Общеиз­вестная метафора — механизм Руба Гольдберга, названный в честь вы­дающегося американского карикатуриста (инженера по образованию), лауреата Пулитцеровской премии Рэувена (Руба) Люциуса Гольдбер­га. В машинах Гольдберга (разумеется, вымышленных) соединенные причудливым образом десятки блоков, рычагов, белок в колесе, элект­рических вентиляторов, противовесов, воздушных шариков и клеток с канарейками взаимодействуют сложным образом, чтобы, например, заточить карандаш или надеть шляпу на изобретательного хозяина.

Существуют, однако, энтузиасты, которые строят, так сказать, настоя­щие машины Гольдберга в металле, и последние потом выставляются на всевозможных конкурсах и выставках.

Среди инженеров-разработчиков программного обеспечения рас­пространен термин клудж, которым обозначают программы, создан­ные случайным образом, содержащие массу неточностей, бесполезных, усложняющих аспектов, часто непонятных самим программистам, со­здавшим их. Ученые, работающие в сфере искусственного интеллекта, опасаются того, что мозг представляет собой такой клудж, которому уже несколько миллионов лет и который полон рудиментов. Если так, рассуждают они, то почему бы не отбросить всю ерунду и не начать сызнова?!

Многие философы и психологи, придерживающиеся когнитивной традиции, соглашаются с таким видением. Они принимают метафору, описывающую разум как программное обеспечение, “установленное” в головной мозг — органический эквивалент компьютерного “железа”. В компьютерах “железо” и программное обеспечение существуют по­рознь. Одна и та же программа может быть установлена на любой уни­версальной машине Тьюринга. В ваших силах установить WordPerfect на ПК, или на Macintosh, или на Cray supercomputer (несмотря на то, что перечислены три принципиально разные конфигурации). И кон­фигурация не имеет для вас значения, если вы осваиваете WordPerfect. Согласно нашей аналогии, мозг не может научить нас тому, что такое интеллект.

Защитники идеи искусственного интеллекта любят приводить в качестве примера исторические факты, когда научные открытия ра­дикально отличались от биологических аналогов.

Например, как нам удалось создать летательные аппараты? Не путем ли имитации летательных движений крыльев птиц? Отнюдь. Крылья самолетов неподвижны, а летит он потому, что у него есть двигатель. Рукотворная конструкция, совсем не похожая на природную, работа­ет — причем гораздо лучше, чем последняя.

И созданные нами наземные средства передвижения, способные обогнать гепарда, имеют не четыре конечности, а колеса. Несмотря на то что в процессе эволюции не было создано ничего, хотя бы от­даленно напоминающего колесо, последнее, тем не менее, является революционным изобретением, позволяющим великолепно передви­гаться по ровным поверхностям.

Философы порой обращаются к метафоре “когнитивного колеса”, отражающей возможное решение проблемы создания искусственного интеллекта, вероятно, принципиально отличное от того, как функци­онирует мозг. Другими словами, программа, благодаря которой маши­на воспроизводит (или даже превосходит) человеческое исполнение какой-либо задачи в узком, но полезном аспекте, подобна мозгу.

Я убежден, что данная интерпретация, которую можно было бы на­звать “Цель оправдывает средства”, вводит теоретиков искусственного интеллекта в глубокое заблуждение.

Как показал эксперимент Сирла “Китайская комната”, поведенчес­кого соответствия недостаточно. Поскольку интеллект изначально при­сущ головному мозгу, нам следует заглянуть внутрь, чтобы понять, что представляет собой разум.

В наших исследованиях мозга, и особенно неокортекса, нам следует соблюдать осторожность в определении того, какие особенности явля­ются всего лишь рудиментами прошлого, потому что даже в машинах Руба Гольдберга можно найти кое-что полезное. Но, как мы убедимся далее, здесь, возможно, присутствует изящество, превосходящее по мощности лучшие компьютеры, и оно ожидает того, что его обнаружат в нервной системе.

Коннекционисты интуитивно чувствовали, что мозг — не компью­тер, и разгадки его секретов не надо искать в сообщении нейронов меж­ду собой. Это хорошее начало, но обычно дело дальше не шло. Хотя тысячи разработчиков бились над созданием трехслойных нейронных сетей и продолжают заниматься этим по сей день, нам далеко до раз­работки такой их модификации, которая в полной мере отражала бы работу мозга.

На протяжении пятидесяти лет мы старались поместить интеллект в компьютер. На сегодняшний день мы имеем текстовые процессоры Word, базы данных, видеоигры, мобильные телефоны. Но до создания по-настоящему разумных машин нам еще очень далеко. Чтобы достичь успеха, нам надо отталкиваться от устройства биологического “двигате­ля” интеллекта — неокортекса. Нам надо отделить разум от мозга. Это единственно возможный путь к успеху.