Венец творения в интерьере мироздания

И то и другое — математика: чтобы построить функцию, нужно раз за разом подставлять в формулу разные значения X. Почему бы сразу не подставить нужное, зачем лишний ход — функцию рисовать?…

А представьте себе ситуацию, когда у нас нет формулы, но есть график. Ну, например, нарисуйте на миллиметровке профиль своей любимой девушки. Вы замучаетесь искать функцию (точнее, целый набор функций), который описывает этот профиль. А профиль — вот он!

Так вот, процесс обучения нейросети, например воспитание человека, является своего рода построением готового графика. Ребенку формируют поведенческие стереотипы, учат, как поступать в разных ситуациях, — дают готовый график. Сталкиваясь с необычным и экстраполируя этот поведенческий график в разные стороны, ребенок понимает, как поступать в незнакомых, но схожих ситуациях.

Вашему головному нейрокомпьютеру родители сообщают готовые результаты — какое Y₁ при X₁. Вы ставите в уме точку. Вам дают вторую пару чисел — X₂, Y₂, вы ставите вторую точку… Если у вас много-много точек, вы размещаете их в системе координат, соединяете ближайшие, и таким образом у вас оформляется замечательная кривая поведения. Теперь вы можете по любому X выявить Y, не зная никаких формул. Просто бросив взгляд на рисунок.

Интуиция, между прочим, работает так же. Нейросеть у нас в голове обобщает опыт, массив знаний, строит график и по нему выдает готовый результат. Выдает, порой даже минуя сознание; ответ всплывает будто бы ниоткуда, а на самом деле — из подкорковых глубин. Об интуиции мы еще поговорим чуть ниже, а пока нужно разобраться, чем нейросети прогрессивнее тьюринговых (фон-неймановских) машин.

Для работы с машиной Тьюринга всякую задачу нужно формализовать (силуэт любимой превратить в набор функций: прямой нос будет описан линейной функцией, а округлый лоб — гиперболой и так далее). При этом если с винчестером фон-неймановской машины случится какая-нибудь неприятность и хотя бы одна из формул будет повреждена, неверным окажется и конечный результат. В фон-неймановской машине ошибка фатальна.

А вот для графика потеря части данных не играет решающей роли. Если вы нарисовали профиль любимой карандашом и потом какой-то подлец стер резинкой у нее нос или часть лба, вы всегда можете восстановить утраченное, продолжив оставшиеся линии. Так работает природная нейросеть — мозг. По тому же пути идут и ученые. Сейчас они обучают нейросети не только искать закономерности в массивах данных, но и формируют в них ассоциативную память! В нейрокомпьютере каждому слову отводится свое персональное «место». Если слова относятся к одной теме, они близко расположены друг к другу. И компьютер, при задании ему какого-нибудь слова, ассоциативно «вспоминает» слова, ближайшие по смыслу к данному, и таким образом генерирует ассоциации. Это еще один шаг на пути к «нормальному мышлению».

Человеческий мозг — пример хорошей ассоциативной нейросети. В истории было немало случаев, когда какая-нибудь задача решалась человеком во сне, то есть нейросеть сама, без участия сознания выявляла закономерность. Ярчайший пример — Менделеев. Когда он писал учебник «Основы химии», у него имелась большая база данных — все известные на тот момент химические элементы, их свойства, валентность и атомная масса. Менделеев уснул, и было ему видение — периодическая таблица.

Антропологи утверждают, что во время сна мозг потребляет на 10% больше энергии, чем когда мы бодрствуем (мощность мозга около 25 Вт, частота 100 Гц). Связано это с тем, что нейросеть в нашей голове в фазе парадоксального сна выполняет очень важную работу — обрабатывает накопленную днем информацию.

Между прочим, для нынешних нейрокомпьютеров открытие периодической системы при том объеме информации, который был накоплен к 1869 году, — простейшая задача! Любой нейросетевой симулятор из ныне существующих открыл бы сей закон за считанные секунды! Согласитесь, это уже способность мыслить, а когда она перерастет в полноценный разум — вопрос времени.

Бельгийский ученый Хьюго де Гари полагает, что через 50-100 лет искусственный интеллект сможет производить мыслительные операции в 10 000 000 000 раз быстрее человека. В таком «мозге» каждый атом будет являться нейроном. А главное, размеры черепной коробки не мешают искусственному мозгу наращивать объемы памяти и вычислительные способности. Можно сделать нейрокомпьютер, превосходящий по всем техническим характеристикам человеческий мозг, хоть с дом!

Сейчас во всем мире идут работы над квантовыми компьютерами. Нобелевский лауреат Фейнман в 1986 году опубликовал статью о перспективах таких компьютеров, и с тех пор ученые начали гонку в этом направлении. Что такое квантовый компьютер? В нем элементарным вычислительным устройством процессора является не радиолампа, не транзистор, а один-единственный атом, например, атом фосфора-31. По законам квантовой механики атом меняет свое энергетическое состояние скачком, и происходит это со скоростью света. Штука как раз для компьютера — невозбужденное состояние — ноль, возбужденное — единица. И здесь открываются потрясающие возможности не только и не столько для дальнейшей миниатюризации компьютеров, сколько для фантастического повышения их быстродействия.

Например, в 1994 году американский исследователь Питер Шон подсчитал, что квантовый компьютер вычислит факториал тысячезначного числа всего за несколько часов. В то время как несколько сотен обычных компьютеров потратили бы на эту задачу 10²⁵ лет. Для справки: возраст Вселенной — 10¹⁰ лет.

Рано или поздно количество перейдет в качество, и вычислительная система приобретет свойства, присмотревшись к которым, мы, оставаясь честными, не сможем не назвать их разумом.

Химически точные чувства

«Ну и что! — воскликнут шестидесятники и сценаристы голливудских антиутопий. — Зато машина не может чувствовать, обладать интуицией и вообще…»

Что касается «вообще» — это вопрос к сказочникам и теологам, а вот по поводу эмоций и интуиции нужно разобраться, конечно.

Что такое эмоции — положительные и отрицательные — любовь, ненависть, страх, ярость, радость, печаль и так далее? Для чего они возникли в результате эволюции? Очень просто. Эмоции — это кнут и пряник для организма. Обратная связь, как говорят кибернетики. Стимулы, как говорят психологи и биологи. Единственные наши стимулы в этой жизни, других нет. Человек, как свободная, самостоятельно принимающая решения система, перемещается по жизни, а эмоции направляют его движение, как стенки коридорчика направляют таракана на тараканьих бегах.

Эмоции, чувства — одно из следствий общефизических законов сохранения на уровне биологии и биохимии. Если зверь занимается сексом, значит, его действия направлены на сохранение вида и за это ему приятно — это положительный эмоциональный стимул. Если зверь ранен, ему за это больно, боль — просто сигнал о каких-то разрушениях в системе. Не зря медики называют боль сторожевым псом организма.

Мы давно уже не скачем по веткам, но биохимия в организме осталась прежней, и потому цели организма те же — любить и быть любимыми (потому что половое размножение), лидировать в иерархии (потому что стадное животное), вкусно есть и сладко спать… Только у разумных животных все их животные устремления прикрыты легким флером социальности. То есть слов. О долге, чести, работе, смысле жизни…

Конечно, чувств и эмоций у искусственного интеллекта не будет. Просто потому, что у машины другое устройство, не биохимическое. Ведь чувства и эмоции — не более чем сложный комплекс сложных веществ, растворенный в крови. У искусственного интеллекта будет не биохимическая обратная связь с миром. У нее будут другие внутренние стимулы — электронные сигналы. Не менее значимые для машины, чем для нас — наш адреналин. Вот вам и ответ на рассуждения о том, что машина не может чувствовать. Биохимически не может, но электронная обратная связь с миром у искусственного интеллекта, конечно, будет.