Об интеллекте - Блейксли Сандра (книги онлайн без регистрации полностью txt) 📗

Весной 1980 года я перешел на работу в Бостонский офис компании Intel, поскольку хотел быть поближе к своей будущей жене, поступившей в то время в аспирантуру. В Бостоне я занимался обучением клиентов и сотрудников компании созданию систем на базе микропроцессоров. Но я не оставлял своей заветной идеи. Инженер внутри меня понимал, что, лишь познав работу мозга, мы сможем его воссоздать, а естественный путь создания искусственного мозга будет найден в кремнии. Я работал в компании, которая создала микропроцессор и интегральную микросхему памяти. Возможно, она заинтересуется моим предложением? Тогда я смог бы часть своего времени посвятить исследованиям разума и созданию интегральных микросхем памяти, которые по своей структуре были бы подобны человеческому мозгу. Однажды я обратился к главе правления компании Гордону Муру. В сокращенном варианте мое письмо выглядело так:

Мур познакомил меня с главным научным сотрудником Intel Тэдом Хоффом, который в то время был известен благодаря двум вещам. Об одной я знал – Хофф работал в группе, которая изобрела первый микропроцессор. А вот вторая, о которой я даже не подозревал, состояла в том, что в свое время он занимался теорией нейронных сетей. Хофф не понаслышке знал об искусственных нейронах и о перспективах их применения. К такому я был совершенно не готов. Выслушав мое предложение, он сказал, что, по его мнению, принципы работы мозга не будут раскрыты в ближайшем будущем, таким образом, для Intel не представляет интереса финансирование моего проекта. В бизнесе фактор времени – это все. Моему разочарованию не было предела.

От природы мне свойственно искать самые простые пути для достижения поставленных целей. Работать над вопросами мозга в Intel было бы путем наименьшего сопротивления. После отказа Хоффа такой вариант отпал, поэтому я взялся за следующий, который пришел мне в голову. Итак, я решил поступить в Массачусетсский технологический институт, известный благодаря проводившимся в нем исследованиям в сфере искусственного интеллекта, к тому же добираться до него тоже было недалеко. Чего еще можно пожелать? У меня была очень хорошая подготовка в области информационных технологий – это плюс. Я мечтал создавать разумные механизмы – еще один плюс. Я хотел изучать мозг для того, чтобы понять, как должны работать эти механизмы… Вот тут и возникала проблема. По представлениям ученых, работающих в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетсского института, данная цель не могла считаться научно обоснованной.

Мои усилия были сравнимы с ударами головы о каменную стену. Массачусетсский институт был колыбелью искусственного интеллекта. Когда я подавал документы, он был пристанищем для десятков одаренных исследователей, которые были одержимы идеей программирования компьютеров, способных мыслить подобно человеку. С точки зрения этих ученых, визуальное восприятие, дар речи, робототехника и математика были попросту задачами программирования. Компьютер мог воспроизвести абсолютно все, что создает мозг, и даже больше, так зачем тогда усложнять себе жизнь, пытаясь постичь компьютер биологический? Изучение мозга только создаст дополнительные ограничения для исследователей, отвлечет их от насущных задач. Таким образом, священная миссия кибернетиков состоит в том, чтобы разрабатывать компьютерные программы, которые вначале будут имитировать, а потом и превзойдут человеческие возможности. Одним словом, маститые ученые придерживались принципа «Цель оправдывает средства» и совершенно не интересовались тем, как работает настоящий мозг. Некоторые из них даже кичились тем, что ни в грош не ставят нейробиологию.

Я интуитивно считал такой подход вопиюще неправильным, по сути – ведущим в никуда. Фундаментальные принципы работы компьютера и функционирования человеческого разума в корне различны. Основой первой является программирование, а второго – процесс самообучения. Компьютер, которым управляет центральный микропроцессор, предназначен для максимально точного исполнения заданных функций, а живой ум, у которого отсутствует единый центр контроля, наделен гибкостью и устойчивостью к возможным неудачам. Список различий не исчерпывается указанными особенностями. Я понял, что основной причиной, препятствующей созданию разумных механизмов, является их транзисторная структура. Именно осознание последнего вселило в меня глубокую уверенность в том, что мозг и компьютер – фундаментально различны. Не имея доказательств, на подсознательном уровне я испытывал непоколебимую уверенность. В конце концов я пришел к выводу, что хотя искусственный интеллект не поможет создать разумный компьютер, зато он вполне пригоден для изобретения других полезных устройств.

С готовностью принимая вызов, брошенный Фрэнсисом Криком, я желал досконально изучить анатомию и психофизиологию мозга и разработать, наконец, единую теорию разума. Мой исследовательский интерес был прикован к неокортексу – большой части головного мозга, развившейся у млекопитающих в процессе эволюции позже всего и отвечающей, как предполагается, за высшие интеллектуальные функции, такие как речь, обучение, память и мышление, одним словом – за умственную деятельность.

К сожалению, преподаватели и студенты Массачусетсского института не поддержали меня в этих стремлениях. Мне прямо сообщили, что в сфере создания искусственного интеллекта нет места изучению живого мозга. В 1981 году мои документы были отклонены приемной комиссией.

Согласно распространенному мнению, искусственный интеллект давно существует, и единственная загвоздка в том, что современным механизмам не хватает мощности для его эффективной работы. Кибернетики, работающие в сфере искусственного интеллекта, убеждены в том, что смогут создать мыслящий компьютер, увеличив объем его памяти и ресурсов для обработки данных. Но не тут-то было. Ключевой недостаток искусственного интеллекта – отсутствие зоны, отвечающей за понимание. Чтобы понять, на какой стадии произошло отклонение от правильного пути, давайте обратимся к истории создания искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект как подход зародился вместе с появлением цифровых компьютеров. Английский математик Алан Тьюринг, которого считают одним из пионеров идеи искусственного интеллекта, утверждал, что, несмотря на различия, все вычислительные машины по сути своей одинаковы. Как часть доказательства он предлагал представить компьютер на основе всего лишь трех составляющих: устройства для обработки данных, бумажной ленты и прибора, выполняющего функции считывания и записи на ленту по мере ее продвижения. Бумажная лента предназначалась для записи данных в двузначной системе исчисления (знаменитые 0 и 1 в современных компьютерных кодах). Замечу, что события происходили задолго до изобретения чипов памяти или дисководов, поэтому для хранения данных Тьюринг предложил использовать бумажную ленту (машина Тьюринга являет собой «предельный» случай компьютера, когда сняты ограничения на размеры памяти, ведь лента бесконечна). Устройство для обработки данных (в наши дни его заменил центральный микропроцессор) подчиняется набору определенных правил по считыванию и редактированию данных на бумажной ленте. Тьюринг математически доказал, что если выбрать верный набор правил для центрального микропроцессора и вставить бесконечно длинную бумажную ленту, то процессор сможет выполнить любой заданный набор операций. Это был один из прототипов вычислительных машин, которые впоследствии получили название универсальные машины Тьюринга. Независимо от постановки задачи – будь то вычисление квадратного корня, траектории полета пули, участия в играх, редактирования визуального изображения, осуществления банковских операций, – все операции кодировались с помощью нуля и единицы. Последнее в свою очередь означало, что любая машина Тьюринга может быть спрограммирована для выполнения таких операций. Информационная обработка – это информационная обработка данных, которая представляет собой информационную обработку данных, т. е. все цифровые компьютеры логически равны друг другу.