Глава вторая

Путь к сверхразуму

На сегодняшний день, если брать уровень общего интеллектуального развития, машины абсолютно уступают людям. Но однажды — по нашему предположению — разум машины превзойдет разум человека. Каков будет наш путь от нынешнего момента до того, который нас ожидает? В этой главе описаны несколько возможных технологических вариантов. Сначала мы рассмотрим такие темы, как искусственный интеллект, полная эмуляция головного мозга, усовершенствование когнитивных способностей человека, нейрокомпьютерный интерфейс, сети и организации. Затем оценим перечисленные аспекты с точки зрения вероятности, смогут ли они служить ступенями восхождения к сверхразуму. При нескольких вариантах пути шанс когда-нибудь достигнуть места назначения явно повышается.

Предварительно определим понятие сверхразума. Это любой интеллект, значительно превосходящий когнитивные возможности человека фактически в любых областях. В следующей главе мы более подробно обсудим, что такое сверхразум, разложим его на составляющие и дифференцируем все возможные его воплощения. Но сейчас позволим себе ограничиться такой общей и поверхностной характеристикой. Заметьте, в данном описании не нашлось места ни претворению сверхразума в жизнь, ни его квалиа, то есть будет ли он наделен субъективными переживаниями и опытом сознания. А ведь в определенном смысле, особенно этическом, вопрос весьма немаловажный. Однако сейчас, оставив в стороне интеллектуальную метафизику, мы уделим внимание двум вопросам: предпосылкам возникновения сверхразума и последствиям этого явления.

Согласно нашему определению, шахматная программа Deep Fritz не является сверхинтеллектуальной, поскольку «сильна» лишь в очень узкой — игра в шахматы — области. И тем не менее очень важно, чтобы сверхразум имел свои предметные специализации. Поэтому каждый раз, когда речь зайдет о том или ином сверхинтеллектуальном поведении, ограниченном предметной областью, я буду отдельно оговаривать его конкретную сферу деятельности. Например, искусственный интеллект, значительно превышающий умственные способности человека в сферах программирования и конструирования, получит название инженерного сверхинтеллекта. Но для обозначения систем, в целом превосходящих общий уровень человеческого интеллекта — если не указано иное, — остается термин сверхразум.

Как мы достигнем того времени, когда окажется возможным его появление? Какой путь выберем? Давайте рассмотрим некоторые возможные варианты.

Искусственный интеллект

Дорогой читатель, не стоит ожидать от этой главы концептуальной разработки вопроса, как создать универсальный, или сильный, искусственный интеллект. Проекта по его программированию просто не существует. Но даже будь я счастливым обладателем такого плана, то, безусловно, не стал бы обнародовать его в своей книге. (Если причины этого пока не очевидны, надеюсь, в последующих главах мне удастся недвусмысленно разъяснить собственную позицию.)

Однако уже сегодня можно распознать некоторые обязательные характеристики, присущие подобной интеллектуальной системе. Совершенно очевидно, что способность к обучению как неотъемлемое свойство ядра системы должна закладываться при проектировании, а не добавляться в качестве запоздалого соображения позднее в виде расширения. То же самое касается способности эффективно работать с неопределенной и вероятностной информациями. Скорее всего, среди основных модулей современного ИИ должны быть средства извлечения полезной информации из данных от внешних и внутренних датчиков и преобразования полученных концепций в гибкие комбинаторные представления для дальнейшего использования в мыслительных процессах, основанных на логике и интуиции.

Первые системы классического искусственного интеллекта по преимуществу не были нацелены на обучение, работу в условиях неопределенности и формирование концепций — вероятно, из-за того, что в те времена были недостаточно развиты соответствующие методы анализа. Нельзя сказать, что все базовые идеи ИИ являются принципиально новаторскими. Например, мысль использовать обучение как средство развития простой системы и доведения ее до человеческого уровня была высказана еще Аланом Тьюрингом в 1950 году в статье «Вычислительная техника и интеллект», где он изложил свою концепцию «машина-ребенок»:

Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? Ведь если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека .

Тьюринг предвидел, что для создания «машины-ребенка» потребуется итеративный процесс:

Вряд ли нам удастся получить хорошую «машину-ребенка» с первой же попытки. Надо провести эксперимент по обучению какой-либо из машин такого рода и выяснить, как она поддается научению. Затем провести тот же эксперимент с другой машиной и установить, какая из двух машин лучше. Существует очевидная связь между этим процессом и эволюцией в живой природе…

Тем не менее можно надеяться, что этот процесс будет протекать быстрее, чем эволюция. Выживание наиболее приспособленных является слишком медленным способом оценки преимуществ. Экспериментатор, применяя силу интеллекта, может ускорить процесс оценки. В равной степени важно и то, что он не ограничен использованием только случайных мутаций. Если экспериментатор может проследить причину некоторого недостатка, он, вероятно, в состоянии придумать и такого рода мутацию, которая приведет к необходимому улучшению .

Мы знаем, что слепые эволюционные процессы способны привести к появлению общего интеллекта человеческого уровня — по крайней мере один раз это уже случилось. Вследствие прогнозирования эволюционных процессов — то есть генетического программирования, когда алгоритмы разрабатываются и управляются разумным человеком-программистом, — мы должны получить аналогичные результаты с гораздо большей эффективностью­. Именно на это положение опираются многие ученые, среди которых философ Дэвид Чалмерс и исследователь Ханс Моравек, утверждающие, что ИИЧУ не только теоретически возможен, но и практически осуществим уже в XXI столетии. По их мнению, в деле создания интеллекта, оценивая относительные возможности эволюции и человеческой инженерной мысли, мы обнаружим, что последняя во многих областях значительно превосходит эволюцию и, скорее всего, довольно скоро обгонит ее в оставшихся. Таким образом, если в результате эволюционных процессов когда-то появился естественный интеллект, то из этого следует, что человеческие замыслы в области проектирования и разработок вскоре смогут привести нас к искусственному интеллекту. Например, Моравек писал еще в 1976 году:

Существование нескольких примеров интеллекта, появившегося в условиях такого рода ограничений, должно вселять в нас уверенность, что очень скоро мы сможем достичь того же. Ситуация аналогична истории создания машин, которые могут летать, хотя они тяжелее воздуха: птицы, летучие мыши и насекомые продемонстрировали эту возможность явно задолго до того, как человек сделал летательные аппараты.

Впрочем, следует быть осторожнее с выводами, построенными на подобной цепочке рассуждений. Конечно, нет сомнений, что полет нечеловеческих живых существ, которые тяжелее воздуха, стал возможен в результате эволюции намного раньше того, как в этом преуспели люди — правда, преуспели при помощи механизмов. В поддержку этого можно вспомнить и другие примеры: гидролокационные системы; магнитометрические системы навигации; химические средства ведения войны; фотодатчики и прочие приспособления, обладающие механическими и кинетическими характеристиками эффективности. Однако с таким же успехом мы перечислим области, в которых результативность человеческих усилий еще очень далека от эффективности эволюционных процессов: морфогенез; механизмы самовосстановления; иммунная защита. Таким образом, аргументация Моравека все-таки не «вселяет в нас уверенность», что ИИУЧ будет создан «очень скоро». В лучшем случае верхним пределом сложности создания интеллекта может служить эволюция разумной жизни на Земле. Но этот уровень пока недосягаем для нынешних технологических возможностей человечества.

Еще один довод в пользу развития искусственного интеллекта по модели эволюционного процесса — это возможность запускать генетические алгоритмы на довольно мощных процессорах и в итоге добиться результатов, соизмеримых с теми, которые получились в ходе биологической эволюции. Таким образом, эта версия аргументации предполагает усовершенствовать ИИ посредством определенного метода.

Насколько справедливо утверждение, что довольно скоро в нашем распоряжении окажутся вычислительные ресурсы, достаточные для воспроизведения соответствующих эволюционных процессов, вследствие которых образовался человеческий интеллект? Ответ зависит от следующих условий: во-первых, будет ли в течение следующих десятилетий достигнут значимый прогресс компьютерных технологий; во-вторых, какая потребуется вычислительная мощность, чтобы механизмы запуска генетических алгоритмов были аналогичны естественному отбору, приведшему к появлению человека. Надо сказать, что выводы, к которым мы приходим по цепочке наших рассуждений, крайне неопределенны; но, несмотря на такой обескураживающий факт, все-таки представляется уместным попробовать дать хотя бы приблизительную оценку этой версии (см. врезку 3). За неимением других возможностей даже ориентировочные расчеты привлекут внимание к некоторым любопытным неизвестным величинам.

Суть в том, что вычислительная мощность, требуемая лишь для воспроизведения нужных эволюционных процессов, приведших к появлению человеческого интеллекта, практически недостижима и надолго останется таковой, даже если закон Мура будет действовать еще целое столетие (см. рис. 3 ниже). Однако существует вполне приемлемый выход: мы очень сильно повлияем на эффективность, когда вместо прямолинейного повторения естественных эволюционных процессов разработаем поисковый механизм, ориентированный на создание интеллекта, задействуя самые разные очевидные преимущества по сравнению с естественным отбором. Безусловно, оценить количественно полученный выигрыш в эффективности сейчас очень трудно. Мы даже не знаем, о каких порядках величины идет речь — пяти или двадцати пяти. Следовательно, если построенная на эволюционной модели аргументация не будет разработана должным образом, мы не сможем удовлетворить свои ожидания и никогда не узнаем, насколько сложны дороги к искусственному интеллекту человеческого уровня и как долго нам ожидать его появления.

ВРЕЗКА 3. ОЦЕНКА УСИЛИЙ ПО ВОСПРОИЗВЕДЕНИЮ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПРОЦЕССА

Не все достижения антропогенеза, имеющие отношение к человеческому разуму, имеют ценность для современных специалистов, работающих над проблемой эволюционного развития искусственного интеллекта. В дело идет лишь незначительная часть того, что получилось в итоге естественного отбора на Земле. Например, проблемы, которые люди не могут не принимать во внимание, являются результатом лишь незначительных эволюционных усилий. В частности, поскольку мы можем питать наши компьютеры электричеством, у нас нет необходимости заново изобретать молекулы системы клеточной энергетической экономики для создания разумных машин — а ведь на молекулярную эволюцию метаболического механизма, вполне возможно, потребовалась значительная часть общего расхода мощности естественного отбора, находившейся в распоряжении эволюции на протяжении истории Земли.

Существует концепция, что ключом к созданию ИИ является структура нервной системы, появившаяся меньше миллиарда лет назад. Если мы примем данное положение, количество «экспериментов», необходимых для эволюции, значительно сократится. Сегодня в мире существует приблизительно (4–6) × 10³⁰ прокариотов, но лишь 10¹⁹ насекомых и меньше 10¹⁰ представителей человеческого рода (кстати, численность населения накануне неолитической революции была на порядки меньше). Согласитесь, эти цифры не столь пугающи.

Однако для эволюционных алгоритмов требуется не только разнообразие вариантов, но и оценка приспособленности каждого из вариантов — обычно наиболее затратный компонент с точки зрения вычислительных ресурсов. В случае эволюции искусственного интеллекта для оценки приспособленности требуется, по всей видимости, моделирование нейронного развития, а также способности к обучению и познанию. Поэтому лучше не смотреть на общее число организмов со сложной нервной системой, а оценить количество нейронов в биологических организмах, которые нам, возможно, придется моделировать для расчета целевой функции эволюции. Грубую оценку можно сделать, обратившись к насекомым, которые доминируют в наземной биомассе (на долю одних только муравьев приходится 15–20%). Объем головного мозга насекомых зависит от многих факторов. Чем насекомое крупнее и социальнее (то есть ведет общественный образ жизни), тем больше его мозг; например, у пчелы чуть меньше 10⁶ нейронов, у дрозофилы — 10⁵ нейронов, муравей со своими 250 тысячами нейронов находится между ними. Мозг большинства более мелких насекомых содержит всего несколько тысяч нейронов. Предлагаю с предельной осторожностью остановиться на усредненном значении (10⁵) и приравнять к дрозофилам всех насекомых (которых всего в мире — 10¹⁹), тогда суммарное число их нейронов составит 10²⁴. Добавим еще порядок величины за счет ракообразных, птиц, рептилий, млекопитающих и т. д. — и получим 10²⁵. (Сравним это с тем, что до возникновения сельского хозяйства на планете было меньше 10⁷ человек, причем на каждого приходилось примерно 10¹¹ нейронов — то есть в общей сложности сумма всех нейронов составляла­ меньше чем 10¹⁸, хотя человеческий мозг содержал — и содержит — намного больше синапсов.)

Вычислительные затраты на моделирование одного нейрона зависят от необходимой степени детализации модели. Для крайне простой модели нейрона, работающей в режиме реального времени, требуется примерно 1000 операций с плавающей запятой в секунду (далее — FLOPS). Для электро- и физиологически реалистичной модели Ходжкина–Хаксли нужно 1 200 000 FLOPS. Более сложная мультикомпонентная модель нейрона добавила бы два-три порядка величины, а модель более высокого уровня, оперирующая системами нейронов, требует на два-три порядка меньше операций на один нейрон, чем простые модели. Если нам нужно смоделировать 10²⁵ нейронов на протяжении миллиарда лет эволюции (это больше, чем срок существования нервных систем в их нынешнем виде) и мы позволим компьютерам работать над этой задачей в течение года, то требования к их вычислительной мощности попадут в диапазон 10³¹–10⁴⁴ FLOPS. Для сравнения, самый сверхмощный компьютер в мире китайский Tianhe-2 (на сентябрь 2013 года) способен выдавать всего 3,39 × 10¹⁶ FLOPS. В последние десятилетия обычные компьютеры увеличивали свою производительность на порядок примерно раз в 6,7 года. Даже если вычислительная мощность станет расти по закону Мура в течение целого столетия, то это окажется недостаточным, чтобы преодолеть существующий разрыв. Использование более специализированных вычислительных систем или увеличение времени вычислений способны снизить требования к мощности всего на несколько порядков.

Оценка количества нейронов носит условный характер еще по одной причине. Природа, создавая человеческий разум, вряд ли ставила перед собой какую-то определенную задачу. Иными словами, целевая функция эволюционной системы отбирала организмы не только ради развития у них интеллекта или его предшественника — «конкретного мышления». Даже если организмы с лучшими способностями к обработке информации при определенных условиях извлекали дополнительные выгоды, то это обстоятельство не являлось главным фактором отбора особи, поскольку развитое мышление могло означать (и часто означало) возникновение дополнительных издержек: затрату большего количества энергии или более медленное созревание, — что перевешивало преимущества разумного поведения. Высокая смертность также снижала ценность интеллекта — чем короче средняя продолжительность жизни, тем меньше времени для того, чтобы «окупились» повышенные способности к обучению. Сниженное давление отбора замедляло распространение инноваций, основанных на интеллекте, и, как следствие, уменьшало возможность отбора последующих инноваций. Более того, эволюция могла тормозиться в локальных оптимумах, которые исследователи в состоянии заметить и обойти за счет изменения баланса между поиском и памятью или за счет плавного повышения сложности тестов на интеллект. Как уже говорилось ранее, эволюция тратит значительную часть мощности отбора на свойства, не имеющие отношения к интеллекту, — скажем, на эволюционную конкуренцию между иммунной системой и паразитами, названную «гонка Черной королевы». Эволюция продолжает растрачивать ресурсы на заведомо обреченные мутации и неспособна принимать во внимание статистическое сходство различных мутаций. Приведенные здесь примеры не должны отпугивать специалистов, разрабатывающих эволюционные алгоритмы для создания интеллектуальных программ, так как неэффективность естественного отбора (с точки зрения развития интеллекта) довольно легко преодолима.

Вполне вероятно, что устранение такого рода неэффективности поможет сэкономить несколько порядков требуемой мощности в 10³¹–10⁴⁴ FLOPS, рассчитанной ранее. К сожалению, трудно сказать, сколько именно. Трудно дать даже приблизительную оценку — можно только гадать, будет ли это пять порядков, десять или двадцать пять.

Есть еще одно осложнение, связанное с эволюционными факторами, выдвигаемыми в качестве последнего аргумента. Проблема заключается в том, что мы не в состоянии вычислить — даже очень приблизительно — верхнюю границу трудности получения интеллекта эволюционным путем. Да, на Земле когда-то появилась разумная жизнь, но из этого факта еще не следует, будто процессы эволюции с высокой степенью вероятности приводят к возникновению интеллекта. Подобное заключение было бы в корне ошибочным, поскольку не учитывается так называемый эффект наблюдения при отборе, подразумевающий, что все наблюдатели находятся на планете, где зародилась разумная жизнь, независимо от того, насколько вероятно или невероятно такое событие на любой другой планете. Предположим, для появления разумной жизни, помимо систематических погрешностей естественного отбора, требуется огромное количество удачных совпадений — настолько большое, что разумная жизнь появилась всего лишь на одной из 10³⁰ планет, где существуют простые гены-репликаторы. В таком случае исследователи, запуская генетические алгоритмы в попытке воспроизвести созданное эволюцией, могут столкнуться с тем, что понадобится сделать примерно 10³⁰ итераций, прежде чем они найдут комбинацию, в которой все элементы сложатся правильно. Кажется, это вполне согласуется с нашим наблюдением, что жизнь зародилась и развивалась здесь, на Земле. Обойти данный гносеологический барьер отчасти можно путем тщательных и до некоторой степени громоздких логических ходов — анализируя случаи конвергентной эволюции характеристик, имеющих отношение к интеллекту, и принимая во внимание эффект наблюдения при отборе. Если ученые не возьмут на себя труд провести такой анализ, то в дальнейшем уже никому из них не придется оценивать максимальное значение и выяснить, насколько предполагаемая верхняя граница необходимой вычислительной мощности для воспроизведения эволюции интеллекта (см. врезку 3) может оказаться ниже тридцатого порядка (или какой-то другой столь же большой величины).

Перейдем к следующему варианту достижения нашей цели: аргументом в пользу осуществимости эволюции искусственного интеллекта служит деятельность головного мозга человека, на которую ссылаются как на базовую модель для ИИ. Различные версии такого подхода отличаются лишь степенью воспроизведения — насколько точно предлагается имитировать функции биологического мозга. На одном полюсе, представляющем собой своеобразную «игру в имитацию», мы имеем концепцию полной эмуляции мозга, то есть полномасштабного имитационного моделирования головного мозга (к этому мы вернемся немного позже). На другом полюсе находятся технологии, в соответствии с которыми функциональность мозга служит лишь стартовой точкой, но разработка низкоуровневого моделирования не планируется. В конечном счете мы приблизимся к пониманию общей идеи деятельности мозга, чему способствуют успехи в нейробиологии и когнитивной психологии, а также постоянное совершенствование инструментальных и аппаратных средств. Новые знания, несомненно, станут ориентиром в дальнейшей работе с ИИ. Нам уже известен пример ИИ, появившегося в результате моделирования работы мозга, — это нейронные сети. Еще одна идея, взятая из нейробиологии и перенесенная на машинное обучение, — иерархическая организация восприятия. Изучение обучения с подкреплением было обусловлено (по крайней мере частично) той важной ролью, которую эта тема играет в психологических теориях, описывающих поведение и мышление животных, а также техники обучения с подкреплением (например, TD-алгоритм). Сегодня обучение с подкреплением широко применяется в системах ИИ. В будущем подобных примеров, безусловно, будет больше. Поскольку набор базовых механизмов функционирования мозга весьма ограничен — на самом деле их очень небольшое количество, — все эти механизмы рано или поздно будут открыты благодаря постоянным успехам нейробиологии. Однако возможен вариант, что еще раньше придет к финишу некий гибридный подход, сочетающий модели, разработанные, с одной стороны, на основе деятельности головного мозга человека, с другой — исключительно на основе технологий искусственного интеллекта. Совсем не обязательно, что полученная в результате система должна во всем напоминать головной мозг, даже если при ее создании и будут использованы некоторые принципы его деятельности.

Деятельность головного мозга человека в качестве базовой модели представляет собой сильный аргумент в пользу осуществимости создания и дальнейшего развития искусственного интеллекта. Однако ни один даже самый мощный довод не приблизит нас к пониманию будущих сроков, поскольку трудно предсказать, когда произойдет то или иное открытие в нейробиологии. Можно сказать только одно: чем глубже в будущее мы заглядываем, тем больше вероятность, что секреты функционирования мозга будут раскрыты достаточно полно для воплощения систем искусственного интеллекта.

Исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, придерживаются разных точек зрения относительно того, насколько многообещающим является нейроморфный подход сравнительно с технологиями, основанными на полностью композиционных подходах. Полет птиц демонстрировал физическую возможность появления летающих механизмов тяжелее­ воздуха, что в итоге привело к строительству летательных аппаратов. Однако даже первые поднявшиеся в воздух аэропланы не взмахивали крыльями. По какому пути пойдет разработка искусственного интеллекта? Вопрос остается открытым: по принципу ли закона аэродинамики, удерживающего в воздухе тяжелые железные механизмы, — то есть учась у живой природы, но не подражая ей напрямую; по принципу ли устройства двигателя внутреннего сгорания — то есть непосредственно копируя действия природных сил.

Концепция Тьюринга о разработке программы, получающей большую часть знаний за счет обучения, а не в результате задания исходных данных, применима и к созданию искусственного интеллекта — как к нейроморфному, так и композиционному подходам.

Вариацией тьюринговой концепции «машины-ребенка» стала идея зародыша ИИ. Однако если «машине-ребенку», как это представлял Тьюринг, полагалось иметь относительно фиксированную архитектуру и развивать свой потенциал за счет накопления контента, зародыш ИИ будет более сложной системой, самосовершенствующей собственную архитектуру. На ранних стадиях существования зародыш ИИ развивается в основном за счет сбора информации, действуя методом проб и ошибок не без помощи программиста. «Повзрослев», он должен научиться самостоятельно разбираться в принципах своей работы, чтобы уметь проектировать новые алгоритмы и вычислительные структуры, повышающие его когнитивную эффективность. Требуемое понимание возможно лишь в тех случаях, когда зародыш ИИ или во многих областях достиг довольно высокого общего уровня интеллектуального развития, или в отдельных предметных областях — скажем, кибернетике и математике — преодолел некий интеллектуальный порог.

Это подводит нас к еще одной важной концепции, получившей название «рекурсивное самосовершенствование». Успешный зародыш ИИ должен быть способен к постоянному саморазвитию: первая версия создает улучшенную версию самой себя, которая намного умнее оригинальной; улучшенная версия, в свою очередь, трудится над еще более улучшенной версией и так далее. При некоторых условиях процесс рекурсивного самосовершенствования может продолжаться довольно долго и в конце концов привести к взрывному развитию искусственного интеллекта. Имеется в виду событие, в ходе которого за короткий период времени общий интеллект системы вырастает со сравнительно скромного уровня (возможно, во многих аспектах, кроме программирования и исследований в области ИИ, даже ниже человеческого) до сверхразумного, радикально превосходящего уровень человека. В четвертой главе мы вернемся к этой перспективе, весьма важной по своему значению, и подробнее проанализируем динамику развития событий.

Обратите внимание, что такая модель развития предполагает возможность сюрпризов. Попытки создать универсальный искусственный интеллект могут, с одной стороны, закончиться полной неудачей, а с другой — привести к последнему недостающему критическому элементу — после чего зародыш ИИ станет способен на устойчивое рекурсивное самосовершенствование.

Прежде чем закончить этот раздел главы, хотелось бы подчеркнуть еще одну вещь: совсем не обязательно, чтобы искусственный интеллект был уподоблен человеческому разуму. Вполне допускаю, что ИИ станет совершенно «чужим» — скорее всего, так и случится. Можно ожидать, что когнитивная архитектура ИИ будет резко отличаться от когнитивной системы человека; например, на ранних стадиях когнитивная архитектура будет иметь совсем другие сильные и слабые признаки (хотя, как мы увидим далее, ИИ удастся преодолеть исходные недостатки). Помимо всего, целе­устремленные системы ИИ могут не иметь ничего общего с системой целеустрем­лений человечества. Нет оснований утверждать, что ИИ среднего уровня начнет руководствоваться человеческими чувствами, такими как любовь, ненависть, гордость, — для такой сложной адаптации потребуется огромный объем дорогостоящих работ, более того, к появлению подобной возможности у ИИ следует отнестись очень осмотрительно. Это одновременно и большая проблема, и большие возможности. Мы вернемся к мотивации ИИ в дальнейших главах, но эта идея настолько важна для книги, что ее стоит держать в голове постоянно.

Полная эмуляция головного мозга человека

В процессе полномасштабного имитационного моделирования головного мозга, который мы называем «полная эмуляция мозга» или «загрузка разума­», искусственный интеллект создается путем сканирования и точного воспроизведения вычислительной структуры биологического мозга. Таким образом, приходится всецело черпать вдохновение у природы — крайний случай неприкрытого плагиата. Чтобы полная эмуляция мозга прошла успешно, требуется выполнить ряд определенных шагов.

Первый этап. Делается довольно подробное сканирование человеческого мозга. Это может включать фиксацию мозга умершего человека методом витрификации, или стеклования (в результате ткани становятся твердыми, как стекло). Затем одним аппаратом с ткани делаются тонкие срезы, которые пропускают через другой аппарат для сканирования, возможно, при помощи электронных микроскопов. На этой стадии применяется окраска материала специальными красителями, чтобы выявить его структурные и химические свойства. При этом параллельно работают множество сканирующих аппаратов, одновременно обрабатывающих различные срезы ткани.

Второй этап. Исходные данные со сканеров загружают в компьютер для автоматической обработки изображений, чтобы реконструировать трехмерную нейронную сеть, отвечающую за познание в биологическом мозгу. Дабы сократить количество снимков в высоком разрешении, которые необходимо хранить в буфере, этот этап может выполняться одновременно с первым. Полученную карту комбинируют с библиотекой нейровычислительных моделей на нейронах разного типа или на различных нейронных элементах (например, могут отличаться синапсы). Некоторые результаты сканирования и обработки изображений с применением современной технологии показаны на рис. 4.

Третий этап. Нейросетевая вычислительная структура, полученная на предыдущем этапе, загружается в довольно мощный компьютер. В случае полного успеха результат станет цифровой копией исходного интеллекта с неповрежденной памятью и нетронутым типом личности. Эмуляция человеческого разума теперь существует в виде программного обеспечения на компьютере. Разум может как обитать в виртуальном пространстве, так и взаимодействовать с реальным миром при помощи роботизированных конечностей.

Работа над полной эмуляцией мозга не предполагает, что исследователи должны разбираться в процессе познания или программировании искусственного интеллекта. Им нужно лишь быть высокими профессионалами в таком вопросе, как низкоуровневые функциональные характеристики базовых вычислительных элементов мозга. Для успешно проведенной эмуляции не потребуются ни фундаментальные концепции, ни теоретические открытия.

Без применения самых передовых технологий полная эмуляция головного мозга практически неосуществима. Прежде всего нужно, имея в наличии необходимое оборудование и соблюдая все условия, провести три главные манипуляции:

1)-сканирование — высокопроизводительные микроскопы с хорошим разрешением, дающие возможность обнаружить нужные свойства;

2)-трансляция — автоматизированный анализ изображений для перевода исходных данных сканирования в связанную трехмерную модель из релевантных вычислительных элементов;

3)-моделирование — компьютер, достаточно мощный для обработки полученной оцифрованной структуры.

По сравнению с перечисленными этапами, связанными с довольно напряженным и высокоточным трудом (см. табл. 4), покажется относительно незамысловатым делом разработать базовую виртуальную реальность или роботизированную внешность с аудиовизуальным каналом для ввода данных и каким-нибудь простым каналом для их вывода. Отвечающие минимальным требованиям простые системы ввода и вывода, похоже, можно получить, даже с помощью имеющихся под рукой технологий и оборудования.

Таблица 4. Технологии, необходимые для полной эмуляции мозга человека

Ска­ни­ро­ва­ние	Предварительная обработка/фиксация		Подготовка тканей, сохранение их микроструктуры и состояния
	Физические манипуляции		Методы манипуляции тканями мозга и их срезами до, во время и после сканирования
	Получение изображения	Объем	Возможность сканировать весь объем мозга в приемлемые сроки и с приемлемыми издержками
		Разрешение	Разрешение должно быть соответствующим для реконструкции
		Функциональная информация	Возможность обнаружить все функционально значимые свойства ткани
Транс­ля­ция	Обработка изображений	Коррекция пропорций	Устранение диспропорций из-за несовершенства сканирования
		Интерполяция данных	Восполнение утерянных данных
		Устранение помех	Повышение качества изображения
		Трассировка данных	Определение структуры и ее обработка для получения цельной трехмерной модели ткани
	Интерпретация изображения	Идентификация типа клетки	Идентификация типа клетки
		Идентификация синапса	Идентификация синапсов и видов синаптических контактов
		Оценка параметров	Оценка функционально значимых параметров клеток, синапсов и прочих объектов
		Создание базы данных	Создание эффективного хранилища полученной информации
	Модель нейронной системы	Математическая модель	Модель совокупности объектов и их поведения
		Эффективная реализация	Реализация модели
Мо­де­ли­ро­ва­ние	Хранение		Хранение оригинальной модели и ее текущего состояния
	Пропускная способность		Эффективная межпроцессорная связь
	Микропроцессор		Мощность процессора, достаточная для запуска модели
	Моделирование организма		Моделирование организма, способного существовать в виртуальной среде и взаимодействовать с внешним миром посредством роботизированных механизмов
	Моделирование взаимодействия со средой		Виртуальная среда для виртуального организма

Мы неслучайно надеемся, что необходимые инновационные технологии пусть не в ближайшем будущем, но когда-нибудь станут достижимыми. У нас уже существуют более или менее точные компьютерные модели многих типов биологических нейронов и нейронных процессов. Разработано программное обеспечение для распознавания образов, способное отследить аксоны и дендриты в стопке двумерных изображений (хотя их точность еще предстоит повысить). Имеются средства съемки с нужным разрешением — с помощью сканирующего туннельного микроскопа можно «увидеть» отдельные атомы, причем с разрешением гораздо выше необходимого. Полная эмуляция головного мозга человека потребует весьма мощного технологического прорыва — и это отлично понимают все исследователи; однако имеющийся на сегодняшний день багаж знаний и возможностей дает все основания полагать, что нет никакого непреодолимого барьера для появления нужных технологий. Например, необязательно иметь микроскопы с высочайшим разрешением — должны быть просто очень мощные микроскопы. Слишком затратно по времени и стоимости использовать для съемки исследуемого материала туннельные сканирующие микроскопы с атомным разрешением. Наверное, более оправданным стало бы применение электронных микроскопов с меньшим разрешением, что, естественно, потребует лучшего обеспечения видимости важных элементов, скажем, синаптической микроструктуры, — в свою очередь, это повлечет разработку новых методов подготовки и окраски кортикальной ткани. Уже пора задуматься над такими вопросами, как расширение нейровычислительных библиотек, усовершенствование автоматизированной обработки образов и интерпретации результатов сканирования.

Осуществимость полной эмуляции головного мозга человека не зависит от теоретических разработок так сильно, как, скажем, создание искусственного интеллекта; загрузка разума в основном возлагается на технологические возможности. Требования к технологиям определяются лишь уровнем абстракции, на котором происходит эмулирование. В этом смысле придется искать баланс между теорией и технологией. С одной стороны, чем слабее наше сканирующее оборудование, чем менее производительны компьютеры, тем меньше мы можем рассчитывать на низкоуровневое имитационное моделирование физико-химических процессов головного мозга и тем больше потребуется теоретического понимания вычислительной архитектуры, которую мы стремимся моделировать, чтобы создать более абстрактные представления значимой функциональности. С другой стороны, при достаточном количестве и качестве передовой сканирующей техники и сверхмощных вычислительных средств нам вряд ли понадобятся сильная теоретическая подготовка и профессиональные знания о происходящих в мозгу процессах — ведь при условии «технологического изобилия» мы сможем решить задачу моделирования методом простого перебора — то есть элементарно «в лоб». Правда, есть третий вариант: давайте проведем эмуляцию мозга на уровне элементарных частиц, то есть отнесемся к мозгу как к квантовомеханической системе и решим нашу проблему с помощью уравнения Шрёдингера. В этом случае — совсем крайнем по своей маловероятности — нам придется вовсе абстрагироваться от биологической модели и опираться исключительно на существующие знания физики. Но все размышления на тему элементарных частиц умозрительны, поскольку сразу возникает вопрос о требованиях, которые будут предъявляться к вычислительной мощности и обработке данных, — условия для нас совершенно невыполнимые. Гораздо более правдоподобным вариантом могла бы стать эмуляция отдельных нейронов и их матрицы смежности с построением структуры их дендритных деревьев и, возможно, каких-то статических переменных, описывающих индивидуальные синапсы; при этом, не трогая по отдельности молекулы-нейротрансмиттеры, возможно будет моделировать изменение их концентрации в виде грубой структуры.

Чтобы оценить осуществимость полной эмуляции головного мозга человека, необходимо определить критерии удачного завершения процесса. Вряд ли ученые стремятся создать детальную и точную модель мозга, которую можно было бы подвергать воздействию последовательности определенных стимулов, и на основании результатов точно предсказывать «поведение» биологического мозга. Безусловно, нет. Они хотят всего лишь воспроизвести вычислительные функциональные свойства мозга в таком объеме, чтобы использовать полученный эмулятор для выполнения интеллектуальных задач. При подобном целеполагании можно не принимать во внимание многие компоненты биологического мозга с его довольно сложными и запутанными структурами.

Чтобы понять, насколько удачно проведена эмуляция, следует оценить, в какой степени удалось сохранить церебральные функции обработки информации в полученном эмуляторе. Для этого придется провести более глубокий анализ. Например, можно выделить следующие виды эмуляторов мозга:

1)-высокоточная модель — сохраняет всю совокупность знаний, навыков, возможностей и ценностей биологического мозга;

2)-искаженная модель — с выраженными нечеловеческими задатками, но в основном способна выполнять ту же умственную работу, что и биологический мозг;

3)-обобщенная модель (может быть искаженной) — в некотором смысле ребенок, лишенный навыков и воспоминаний, приобретенных биологическим мозгом взрослого человека, но способный научиться большинству вещей, которым обучается среднестатистический человек.

Если мы пойдем по этому пути, то естественно предположить, что высокоточная модель мозга в конце концов будет осуществлена, но первая модель, которую нам удастся создать, по всей видимости, окажется совсем простой. Прежде чем получить нечто, идеально работающее, вероятно, придется сделать нечто, работающее пока еще несовершенно. Более того, не исключено, что выбор такого пути, как эмуляция мозга, приведет нас к созданию нейроморфного ИИ, который будет основан на обнаруженных в процессе эмулирования принципах нейровычислительной системы и композиционных подходах. Скорее всего, этот промежуточный вариант появится раньше завершения полномасштабного имитационного моделирования головного мозга. Допустимость появления побочного результата вроде нейроморфного ИИ заставляет серьезно задуматься, стоит ли ускорять развитие технологии эмулирования, — более подробно мы рассмотрим этот вопрос в одной из следующих глав.

Насколько далеки мы сегодня от построения полной компьютерной модели мозга? В одной из недавно опубликованных работ приводится технический сценарий и делается вывод — правда, с широким интервалом неопределенности, — что все необходимые условия будут созданы к середине нашего века. Основные контрольные точки этого пути показаны на рис. 5. Однако кажущаяся простота сценария может быть обманчива: нам не следует недооценивать объем предстоящей работы. Пока еще не удалось разработать ни одну компьютерную модель биологического мозга. Возьмем Caenorhabditis elegans — прозрачный круглый червь (нематода), длиной около одного миллиметра и имеющий всего 302 нейрона. Это скромное неприметное создание служит для науки модельным организмом. Его коннектом, то есть полное описание структуры связей его нейронов, известен с середины 1980-х годов. Матрица связей была составлена после тщательно проделанной работы по подготовке материала: разделение ткани на слои, исследование под электронным микроскопом и нанесение маркировки на образцы вручную. Но нам недостаточно просто видеть, как нейроны связаны друг с другом. Чтобы сконструировать компьютерную модель мозга, нужно знать, какие синапсы — возбуждающие, а какие — тормозящие; понимать устойчивость связей, а также различные динамические свойства аксонов, синапсов и дендритов. Полной информации пока нет даже в описании такой простой нервной системы, как у C. elegans (хотя сейчас это вполне доступно сделать в рамках целевого исследовательского проекта среднего размера). Успех, достигнутый при эмуляции крошечного мозга червя C. elegans, поможет лучше оценить тот путь, который нам предстоит пройти, чтобы провести эмуляцию мозга более крупных размеров.

На определенной стадии развития технологий, когда появятся методы автоматического эмулирования небольших фрагментов тканей мозга, останется решить проблему масштабирования. Обратите внимание, что символическая «лестница», изображенная на рис. 5, передает последовательность шагов, которые должны быть пройдены для достижения цели. Каждая ступень лестницы соответствует определенной стадии полной эмуляции мозга — стадии, становящейся все более сложной с точки зрения строения нервной системы организмов, например: нематода→пчела→мышь→макака-резус→человек. Поскольку разрыв между ступенями — по крайней мере после первого шага — носит характер скорее количественный, чем качественный, и определяется (в большей степени, хотя и не полностью) разницей в размерах моделируемого мозга, его можно преодолеть за счет относительно прямолинейного увеличения возможностей сканирования и моделирования.

Когда мы дойдем до последней ступени лестницы, перспектива осуществления компьютерной модели человеческого мозга станет более ясной. Как только вдруг мы услышим о высокопроизводительном сканирующем оборудовании и сверхмощных компьютерах, то есть таком аппаратном обес­печении, которого не хватало, чтобы приступить к последнему этапу моделирования в реальном масштабе, — его появление послужит для нас предупредительным сигналом, что мы готовы вступить на путь полной эмуляции головного мозга и через какое-то время, возможно, окажемся в зоне действия искусственного интеллекта человеческого уровня. Но если последним недостающим звеном станет нейромоделирование, переход от невзрачных прототипов к работающей модели головного человеческого мозга может быть более резким. Тогда представим сценарий, по которому неожиданно обнаруживается — при всем изобилии программ для сканирования и быстродействующих компьютеров, — что модели биологических нейронов довольно трудно заставить работать правильно. Конечно, мы в конце концов справимся с этим глюком, и наши абсолютно беспомощные нейромодели, до той поры будто бы пребывавшие в обморочном состоянии после большого эпилептического припадка, бодро и согласованно возьмутся за дело. В этом случае успеху не будет предшествовать долгая череда эмуляций мозга живых организмов, чьи размеры последовательно возрастают — от червя до обезьяны; а научные изыскания не будет сопровождать вереница газетных статей, шрифт которых соответственно увеличивается от петита до крупного кегля. Тем из нас, кто внимательно следит за ходом событий, будет довольно трудно заранее определить, сколько еще остается недееспособных нейромоделей и как долго придется ждать устранения дефектов; вряд ли мы сразу поймем, что этот этап уже пройден и ученые стоят на пороге решающего достижения. (Как только удастся осуществить эмуляцию головного мозга человека, последуют и другие потенциально взрывоопасные открытия, но мы отложим их обсуждение до четвертой главы.)

Итак, мы видим, что допустим самый неожиданный сценарий, даже если все исследования будут проводиться совершенно открыто. Тем не менее прогресс, связанный с полной эмуляцией мозга, вероятнее всего будет иметь вполне определенные и понятные признаки, поскольку изучение этой проблемы зависит от конкретных и доступных нашему пониманию технологий, тогда как характер развития искусственного интеллекта, от классического до универсального, базируется на теоретических разработках. Кроме того, в отличие от развития ИИ, в случае с загрузкой разума мы можем с большей уверенностью говорить, что компьютерная модель мозга вряд ли будет осуществима в ближайшем будущем (скажем, в течение пятнадцати лет) — из-за отсутствия на сегодняшний день даже исходных версий некоторых необходимых сложнейших технологических разработок. Напротив, в отношении искусственного интеллекта совсем не исключено, что, в принципе, некий человек может просто взять и написать программу зародыша ИИ для обычного современного компьютера, и соответственно не исключено — хотя и маловероятно, — что где-нибудь кто-нибудь разберется, как это сделать уже в ближайшее время.

Отправить

VICTOR

Книга достойна прочтения , т.к. позволяет оценить своё ( человеческое ) существование и предназначение в информационно-цифровом пространстве .