Глава 28. Программные биоморфы
Теперь у нас есть намного более реалистичная модель эволюции, чем обезьяна, печатающая Шекспира. Но модель биоморфов все еще несовершенна. Она демонстрирует мощность нарастающего отбора для генерации почти бесконечно разнообразных квазибиологических форм, но использует искусственный, а не естественный отбор. Отбор выполняет человек. А нельзя ли обойтись без человека и поручить дело отбора самому компьютеру – на основе некоторых биологически реалистичных критериев? Это труднее, чем может показаться.
Р. Докинз.
Слепой часовщик
Замечательный английский биолог и популяризатор науки Ричард Докинз создал оригинальную компьютерную программу, которая позволяет моделировать эволюцию животного и растительного мира, придумывая и графически изображая свои собственные формы жизни, абстрактные организмы – биоморфы. Эта программа наглядно показывает абсурдность критики религиозными мракобесами дарвиновской теории эволюции. Церковники часто задают вопрос: каким образом нечто такое сложное, как «машина жизни», может возникнуть просто в результате стечения случайных событий?
Процесс начинается с очень простого образования в центре экрана, который делится на большие клетки. Предположим, к примеру, что центральная клетка содержит маленькое дерево с несколькими ветвями. Программа порождает деревья – вариации исходного, которые заполняют соседние клетки на экране. У одних деревьев становится больше веток, у других меньше, одни выше, другие ниже. Они представляют собой те видоизменения, которые возможны в популяции на данный момент.
Программа Докинза слишком длинна и сложна, и я не смогу ее здесь описать прежде всего потому, что в ней осуществляется выбор большого количества различных режимов и параметров, и каждую процедуру выбора можно считать отдельной программой. Например, в программе можно выбрать режим конструирования. Пользователь знакомится с комментарием, прилагаемым к программе, чтобы научиться непосредственно манипулировать генами, с целью получить те или иные конкретные биоморфы. Среди других режимов есть и так называемая «история ископаемых останков». В этом режиме эволюционные ветви хранятся в виде отложений различных исторических эпох. Есть также режим «в поисках чудовища», в котором происходит случайный отбор потомства в каждом поколении. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не появится какая-нибудь интересная форма, может быть, действительно чудовище.
Биоморфы Ричарда Докинза
Следующий шаг в развитии программ виртуальной эволюции сделал другой известный американский схемотехник и научный обозреватель А. К. Дьюдни. Он составил оригинальную программу – игру для двух виртуальных организмов: растение «шипофит» и животное «гнутозавр». Гнутозавр не может жить без сочных листьев, растущих на верхушке шипофита, но, у основания шипофит окружен ошейником из колючих ядовитых шипов. Однако гнутозавр имеет в своем теле изгиб, позволяющий ему избегать смертельных уколов колючек шипофита, когда он пытается достать листья.
Гнутозавры могут быть различной высоты и иметь шеи разной длины. Колючки шипофита все одинаковой длины у одного и того же растения, но их длина может быть неодинаковой у разных растений. Высота шипофита также подвержена небольшим случайным изменениям.
Учебники информатики часто иллюстрируют мощность того, что они называют «рекурсивным» программированием, простыми процедурами рисования деревьев. Компьютер начинает рисовать одну вертикальную линию. Затем линия разветвляется на две ветки, после чего каждая из ветвей разделяется еще на две субветки. Затем каждая из субветвей подразделяется на субсубветки и так далее. Метод называется «рекурсивным» потому, что одно и то же правило (в нашем случае – правило ветвления) локально применяется на всем растущем дереве. Дерево может быть сколь угодно велико, ибо одно и то же правило разветвления применяется в кончиках всех его веток.
Р. Докинз. Слепой часовщик
Эмбриональное развитие в рекурсивном программировании
Компьютерная программа поочередно предоставляет возможность обоим биоморфам изменять свои генные параметры. Каким образом программа решает, какой из потомков каждого биоморфа выживет? Критерий заключается в величине, называемой дистанцией кормления. Она измеряет расстояние между головой гнутозавра и ароматными листьями шипофита. Шипофит стремится эволюционировать так, чтобы максимально увеличить дистанцию кормления. Задача гнутозавра, наоборот, заключается в том, чтобы сделать это расстояние минимальным.
Нерешенная задача кибернетики по созданию программ, которые заставили бы буквально ожить мертвые машины, связана с разработкой сверхпроизводительных микропроцессоров и сопутствующих электронных компонент. Таким образом, именно нанотехнологии позволяют делать значительные успехи в алгоритмическом моделировании искусственного интеллекта.
Глава 29. Нейросети
Если довольно очевидно, что мозговые процессы порождают психические явления, то возникает вопрос: а как вообще возникла эта путаница? Кому могло прийти в голову, что компьютерное моделирование мыслительного процесса полностью ему идентично? В конце концов, весь смысл моделей заключается в том, что они улавливают лишь какую-то часть моделируемого явления и не затрагивают остального. Ведь никто не думает, что мы захотим поплавать в бассейне, наполненном шариками для пинг-понга, моделирующими молекулы воды. Можно ли тогда считать, что компьютерная модель мыслительных процессов действительно способна мыслить?
Д. Сирл.
Разум мозга – компьютерная программа?
Уже сегодня широкое применение нашли вычислительные системы с использованием аппарата нейронных сетей, позволяющих с успехом заменить интуицию высококвалифицированных специалистов; экспертные системы способны строить сложнейшие умозаключения, основанные на законах и правилах формальной логики. Такие системы автоматизированного управления вполне справляются со сверхсложными задачами, например, встречающимися при выборе оптимальной траектории в режиме реального времени у низколетящих крылатых ракет.
Сама по себе тема выбора оптимального направления дальнейшего развития искусственного интеллекта актуальна не меньше, чем дискуссии по поводу определения самого термина. Здесь можно выделить три основных подхода.
Во-первых, нейрокибернетический, основанный на анализе работы мозга и построении его биофизической модели на основе нейрокомпьютерного интерфейса. Во-вторых, программный, с ключевым тезисом о том, что человеческий мозг слишком сложен и до его познания далеко; наиболее прямой путь к искусственному интеллекту – изучение и компьютерное моделирование поведения человека. В-третьих, эвристический мозговой штурм с применением метафоры колеса: колеса в природе нет, но оно эффективнее способов передвижения живых организмов; трудно представить, на какой стадии развития застряло бы человечество, если бы вместо колеса попыталось имитировать ногу, а ведь мозг на много порядков сложнее.
Последние два направления ориентируются на решение сложных задач с использованием знаний и легли в основу противоположного нейрокибернетике принципа «черного ящика»: не имеет значения, как устроен человеческий мозг, главное, чтобы создаваемый искусственный интеллект обладал его способностями.
Модельная схема произвольной нейросети
Теория знаний, которая стала здесь ключевой, развивается на пересечении философии, лингвистики, математики и психологии. И сам прогресс в области искусственного интеллекта превращается в продуктивный диалог этих наук, ориентирующийся как на решение проблем прикладного характера, так и на поиски ответов, на вопросы фундаментального уровня.
Серьезные успехи кибернетики связаны с программами машинного перевода, анализа и синтеза человеческой речи. Однако история машинного перевода показывает, что возможности компьютерной лингвистики вначале существенно переоценивались. Ведь любому профессиональному переводчику известно, что для настоящего перевода (даже технического) мало словаря и грамматики, нужны еще знания в той области, к которой относится текст. А эти знания и есть ядро искусственного интеллекта, без которого никакой серьезной интеллектуализации не получается.
В стратегии развития научно-технического прогресса создание искусственного интеллекта является задачей глобального масштаба, для решения которой надо узнать все о себе и научиться находить аналогичные технические решения. Здесь необходимо на новом уровне исследовать последние достижения физико-математических наук, как это получилось в случае создания кибернетической квантовой информатики: от решения конкретных задач ко все более широкому обобщению экспериментальных достижений.
Недалек тот день, когда чипы не будут уступать коре головного мозга человека и даже превзойдут ее по количеству элементов, но как обращаться с миллиардами транзисторов на квадратном сантиметре кремния? Чтобы конструировать такие наночипы по обычной методике, потребуются тысячи инженеров. До сих пор увеличение количества транзисторов в процессорах в десять тысяч раз сопровождалось стократным увеличением штата инженеров-конструкторов. В то же время простое удвоение количества генов у мух позволило эволюции создать человеческие мозги, в которых в десять миллионов раз больше нейронов. Более сложные процессы развития на основе относительно простого рецепта сделали возможным увеличение сложности мозга.
Нейрокомпьютер – сейчас это в основном не аппаратное, а скорее программное понятие. Оно в корне меняет весь процесс программирования и делает его похожим на процесс нашего мышления (хотя, признаться, вокруг того, как мы мыслим, тоже идут споры). Толчком к развитию нейрокомпьютинга послужили биологические исследования.
С появлением искусственных нейросетей проблема искусственного сознания становится более интригующей, потому что нейросети копируют основное электрическое поведение мозга и обеспечивают соответствующую поддержку для исполнения решений, принятых мозгом.
Типичный нейрокомпьютер состоит из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов (нейронов). Элементы связаны между собой, образуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления. А большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивает высокое быстродействие. Хотя компьютер, основанный на классических принципах обработки информации, никогда не может стать сознательным, можем ли мы сказать то же самое и о нейросети? Если убрать структурное различие между биологическим и искусственным мозгом, проблема искусственного сознания может стать только философской. Другими словами, если мы полагаем, что человеческое сознание – электрическая нейронная структура, спонтанно появляющаяся в мозгу, то возможность создания искусственного сознательного существа остается открытой.
Понятие нейросетей тесно связано с будущим самой грандиозной современной системы глобальной передачи информации – Интернета. Предыстория Интернета началась в проекте развивавшегося в середине 70-х годов под эгидой американских военных с целью разработки архитектуры компьютерных сетей, обладающих повышенной живучестью в условиях массированного ядерного удара. Цель достигалась организацией взаимодействия в сети без единого управляющего центра, когда каждому компьютеру присваивается адрес, а пересылаемые данные дробятся на пакеты, каждый из которых содержит адрес компьютера-получателя.
Топологически Интернет представляет собой сеть, в узлах которой находятся маршрутизаторы – специализированные компьютеры, занимающиеся пересылкой пакетов информации по направлениям, соответствующим адресам пакетов с учетом текущего состояния сети. Таким образом, информационные пакеты пересылаются через сеть по маршрутам, которые не определяются жестко заранее. Выход из строя того или иного маршрутизатора или физического канала в Интернете не приводит к утере возможности передачи данных, а лишь изменяет маршрут пересылки (естественно, кроме случаев, когда неработоспособны маршрутизаторы, к которым непосредственно подключены отправитель или получатель информации).
Собственно понятие «Интернет» появилось в 1984 году в значении инструмента обмена данными в цифровом виде между американскими университетами. Быстрое развитие технологий и сервисов Интернета стало возможным благодаря поддержке этого проекта со стороны правительственных фондов в условиях отсутствия коммуникационных затрат для конечных пользователей, в основном пользовавшихся для доступа в Интернет модемами и обычными телефонными линиями.
В настоящее время Интернет приобретает свойства базовой информационной среды всемирного масштаба, служащей универсальным носителем для передачи информации любого типа (телефония, радио, телевидение и т. п.).
Подход киборгизации в рамках идеи глобального копирования структуры человеческого мозга на подходящий носитель информации, который допускал бы его функционирование и возможность исследования, не годится. В настоящее время люди не располагают подходящими носителями: память наших компьютеров оказывается слишком мала для сколько-нибудь полного и подробного представления структуры мозга, а наши сверхскоростные процессоры – слишком медленными. На сегодняшний день мы можем копировать лишь структуру отдельных тканей. Например, моделирование минутной деятельности нейронов ушной улитки заняло у группы американских исследователей около двух дней непрерывной работы на суперкомпьютере.
Тем не менее многие ученые признают подход в рамках киборгизации достаточно перспективным, поскольку необходимые вычислительные мощности – дело очень недалекого будущего. Кроме того, метод позволил бы создать и исследовать интеллект не только полностью идентичный человеческому, но и легко совмещаемый с человеческим мозгом. Это дает возможность исследования сверху вниз – от общей структуры к физической реализации, что было бы гораздо удобнее.
Считается, что сам термин «киборг» был впервые введен американскими учеными Манфредом Клайнсом и Натаном Клином в их работах, связанных с концепцией расширения возможностей человека для выживания вне Земли. Эта концепция являлась результатом размышлений на тему возможности симбиоза (совместного существования) между человеком и машиной, по мере того как космические исследования становятся реальностью.
Кроме традиционных киборгов, или органических киберов, появились идеи о том, что альтернативу киборгам в будущем могут составить «трансгены» – генетически модифицированные люди, или сигомы. В произведениях американского фантаста Брюса Стерлинга в качестве альтернативных киборгов фигурируют т. н. «омары», а между киборгами (механистами) и трансгенами (шейперами) идут войны.
Наиболее полно отношение к кибернизации общественного мнения описывает Айзек Азимов в философском эссе «Двухсотлетний человек». В нем с научной точки зрения исследуются концепции возможного развития кибернетики человеческого организма. Центральный персонаж – робот, который модифицирует себя с помощью биологических компонент. Его исследования ведут к прорыву в медицине в области искусственных органов и протезов. К концу истории не останется значительных различий между телом робота и человека.
Возрастание зависимости человека от механизмов, а также замена органов механическими приспособлениями – протезами и имплантатами – создает условия для постепенного превращения человека в киборга. Если изначально киборг воспринимался как инвалид – человек на механических протезах, то сейчас киборгизация – имплантация искусственных органов – рассматривается как обычный способ расширения человеческих возможностей, так же как применение контактных линз, слуховых аппаратов и мобильных телефонов.
Построение нервной сети мозга, содержащей триллион (1012) нейронов, связанных 10 квадрильонами (1016) синапсов, – обескураживающая задача. Хотя человеческая ДНК содержит эквивалент миллиарда битов информации, этого недостаточно, чтобы понимать, как нейроны должны соединяться между собой. Несмотря на важность и повсеместность сетей, их структура и свойства до сих пор плохо изучены. Как взаимодействие нескольких сбойных точек в сложной генетической сети приводит к раку? Почему в социальных и информационных системах так быстро распространяются вирусы? Почему некоторые сети продолжают нормально функционировать даже после выхода из строя большинства узлов?
Нерешенная задача киборгизации человеческого организма многими учеными признается потенциально опасной даже в попытках найти лишь приблизительный ответ. Однако можно, по крайней мере, определить необходимое условие, без которого у машины не может появиться сознание. Идея основана на простом предположении: для того, чтобы сформировать сознание, нейросеть должна быть по крайней мере так же сложна, как человеческий мозг. В человеческом мозге приблизительно тысяча миллиардов нейронов, и у каждого нейрона есть приблизительно тысяча соединений (синапсов) с другими нейронами. Для моделирования такой нейросети, соответствующей целому человеческому мозгу, потребуется около восьми миллионов гигабайт памяти.
Уже сегодня все шире начинают использоваться системы для замены ампутированных человеческих конечностей. При этом значительный эффект оказывает использование разнообразных сенсоров – датчиков в виде конструктивно обособленных элементов измерительной или регулирующей системы. Такие сенсорные системы предназначены для первичного преобразования измеряемой физической величины в удобный для считывания, обработки и дальнейшего использования вид. Это наряду с использованием искусственных сердца, почек и легких можно считать одним из первых шагов к киборгизации человеческого организма.
Одной из самых важных задач кибернетики является моделирование органов зрения и создание оригинальных «электронных глаз» для многочисленных моделей роботов. Для этого ученые детально изучают строение живого глаза. Главным элементом здесь является биологическая сетчатка. Клетки сетчатки связаны сложной сетью возбуждающих и подавляющих, а также двунаправленных сигнальных связей. Такая схема вырабатывает селективные ответы нескольких типов специальных клеток, которые составляют 90 % волокон зрительного нерва, передающих зрительную информацию в мозг. В электронных моделях кремниевой сетчатки аксоны и дендриты каждой клетки (сигнальные связи) заменяются металлическими проводниками, а синапсы – транзисторами. Перестановки такой конфигурации создают возбуждающие и запрещающие взаимодействия, которые имитируют связи между нейронами. Транзисторы и соединяющие их проводники располагаются на кремниевых чипах, различные участки которых играют роль различных слоев клеток, а фототранзисторы преобразуют свет в электрические сигналы.
Обычный имплантат состоит из стеклянной капсулы, внутри которой находятся электромагнитная катушка и несколько кремниевых чипов. Все устройство имеет размер меньший, чем мелкая монета, а его длина составляет всего десятки миллиметров. Когда радиочастотный сигнал передается на имплантат, в электромагнитной катушке появляется электрический ток и передается на схему с электронными чипами, где формируется уникальный 64-битный сигнал. Специальный приемник считывает его и направляет в компьютер для дальнейшего анализа. В данном случае имплантат выступает не чем иным, как хранителем идентификационных данных, в качестве которых может выступать все что угодно, начиная от номера кредитки и заканчивая медицинской картой. Например, с помощью данного устройства можно без усилий открывать двери со специальными замками, включать свет, бытовые приборы и компьютеры. Кроме этого данное изобретение было предложено для применения в качестве замены замков автомобилей.
Самое главное в развитии приборов-имплантатов для живого организма является дальнейший прогресс современных компьютерных технологий. А в них сейчас стоит обратить внимание на развитие компьютеров, действующих на основе принципов параллельных вычислений. Такой компьютер – это набор нескольких или многих вычислительных элементов, способных совместно работать при решении вычислительных задач. Необходимость перехода к параллельным вычислениям при конструировании кибернетических организмов возникла не на пустом месте, а как растущая потребность. Ведь наращивание однопроцессорной технологии не дает такого скачка производительности, как добавление еще нескольких процессоров или процессорных блоков. Известно: одна голова хорошо, а две лучше. К тому же для человеческого организма требуются высоконадежные устройства с резервным запасом прочности.
В человеческий организм также можно имплантировать предметы (достаточно вспомнить о разнообразных силиконовых имплантатах, применяемых в пластической хирургии). Сегодня инженеры пытаются воспроизводить нейронные структуры и их функции. В скором времени мы научимся создавать вживляемые кремниевые сетчатки для слепых и звуковые процессоры для глухих, а также дешевые и эффективные визуальные, звуковые и обонятельные чипы для роботов.
