Читать онлайн «Эволюция разума». Страница 38

Но интереснее то, что мы можем поставить перед нашим новым мозгом более амбициозную задачу, такую как создание лучшего мира. Конечно, на этом пути возникает множество вопросов: лучшего для кого? в каком плане? для людей как биологического вида? для всех сознательных существ? если так, то кого можно считать сознательным существом?

Если небиологический мозг получит такую же способность изменять мир, как биологический мозг (на самом деле значительно большую способность, чем невооруженный биологический мозг), нам необходимо предусмотреть его морально нравственное воспитание. Начать можно с золотого правила нравственности, установленного нашими религиозными традициями.

Уже с момента появления первых компьютеров в середине XX века начались дебаты не только относительно предела их возможностей, но и относительно того, можно ли рассматривать человеческий мозг в качестве формы компьютера. Общепринятое мнение по последнему вопросу изменилось кардинально от идеи о том, что эти два обрабатывающих информацию «устройства» принципиально не различаются, к идее об их принципиальном различии. Итак, является ли наш мозг компьютером?

Когда в 1940-х гг. компьютеры впервые привлекли к себе внимание общественности, их тут же стали воспринимать в качестве мыслящих машин. Первый компьютер ENIAC[119], о создании которого было объявлено в 1946 г., пресса назвала «гигантским мозгом». По мере роста доступности компьютеров в последующие десятилетия их постоянно сравнивали с мозгом, который может делать то, чего не может обыкновенный биологический мозг.

Компьютерные программы быстро научили машины действовать в соответствии с этими рекламными заявлениями. «Общая программа для решения задач», созданная в 1959 г. Гербертом Саймоном, Дж. Клиффом Шоу и Алленом Ньюэллом в Университете Карнеги — Меллон, смогла доказать теорему, с которой не справились Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед в своей знаменитой работе 1913 г. Principia Mathematica[120]. В последующие десятилетия стало ясно, что компьютеры значительно превосходят невооруженный человеческий мозг по способности решать математические задачи, диагностировать заболевания и играть в шахматы, однако робота трудно научить завязывать шнурки или понимать разговорную человеческую речь, которую запросто понимает пятилетний ребенок. С такими задачами компьютеры начинают справляться только в наши дни. Забавно, что эволюция компьютерного разума происходит в обратном направлении в сравнении с созреванием человеческого разума.

Реклама 1957 года, отражающая популярное видение компьютера как гигантского мозга.

Вопрос о том, являются ли человеческий мозг и компьютер эквивалентными на каком-то уровне, до сих пор остается открытым. Во введении я писал о том, что в Интернете можно найти миллионы ссылок, относящихся к сложности человеческого мозга. Аналогичным образом, если в Google запустить поиск на тему «мозг — не компьютер», вы тоже обнаружите миллионы ссылок. На мой взгляд, подобные формулировки аналогичны формулировке «яблочное пюре — не яблоко». Технически утверждение верно, но из яблока можно сделать яблочное пюре. Возможно, правильнее сказать: «Компьютеры — не текстовые процессоры». Правда, что компьютеры и текстовые процессоры существуют на разном понятийном уровне, но компьютер может стать текстовым процессором, если обладает соответствующей программой. Аналогичным образом, компьютер может стать мозгом, если снабжен программами мозга. Именно это и пытаются сделать такие ученые, как я.

Таким образом, вопрос заключается в следующем: сможем ли мы найти алгоритм, который превратит компьютер в эквивалент человеческого мозга? В конце концов, ввиду своей универсальности (ограниченной только мощностью) компьютер может следовать любому созданному нами алгоритму. Напротив, человеческий мозг действует лишь по специфическим алгоритмам. Эти методы разумны, так как обеспечивают значительную пластичность и возможность реструктуризации внутренних связей на основе пережитого опыта, но все эти функции можно имитировать с помощью компьютерных программ.

Идея об универсальности компьютерных вычислительных методов (идея о том, что компьютер общего назначения может использовать любой алгоритм) возникла одновременно с появлением первых настоящих компьютеров. Я назову четыре основных принципа, лежащих в основе универсальности и осуществимости компьютерных вычислений и их применимости к описанию нашего мышления. Эти принципы стоит упомянуть еще и по той причине, что человеческий мозг тоже их использует. Первый принцип заключается в способности передавать, запоминать и обрабатывать информацию. В 1940-х гг. под словом «компьютер» люди понимали аналоговую машину, в которой числовые данные представлялись в виде аналоговых физических переменных, таких как напряжение, а специализированные элементы могли выполнять арифметические действия, такие как сложение или умножение. Однако серьезным ограничением аналоговых компьютеров является недостаточная точность. Данные могут быть представлены с точностью около одного процента, а по мере увеличения числа арифметических операций точность данных еще больше снижается. При проведении большого числа вычислений результат становится столь неточным, что вообще теряет смысл.

Всякий, кто помнит попытки записывать музыку с помощью аналоговых устройств, знает об этом эффекте. Первая копия была значительно хуже оригинала по уровню шума (вспомним, что «шум» представляет собой случайные несовпадения). Копия первой копии была еще хуже, а десятая копия представляла собой один только шум. Считалось, что зарождавшийся мир цифровых компьютеров будет поражен той же болезнью. Это беспокойство понятно, если речь идет о передаче цифровой информации по каналу. Идеальных каналов не бывает, каждый характеризуется определенным уровнем ошибки. Допустим, у нас есть канал, который правильно проводит каждый байт информации с вероятностью 0,9. Если я передаю сообщение размером один бит, вероятность точной передачи по этому каналу составляет 0,9. Если объем информации составляет два бита, точность передачи равняется 0,92 = 0,81. А если мне нужно передать один байт (8 бит)? Вероятность безошибочной передачи этой информации меньше 50 % (0,43, если быть точным). Вероятность безошибочной передачи пяти байт информации составляет примерно 1 %.

Очевидный путь решения проблемы состоит в повышении качества каналов. Допустим, при прохождении по каналу миллиона бит информации возникает лишь одна ошибка. Но если я пересылаю файл, содержащий полмиллиона байт (это размер небольшой программы или базы данных), вероятность правильной передачи будет менее 2 %, даже при таком высоком качестве канала. Учитывая, что ошибка всего в одном байте информации может полностью обесценить компьютерную программу или любые другие данные, ситуация является неприемлемой. Таким образом, вне зависимости от качества канала, поскольку вероятность ошибки передачи данных быстро растет с увеличением объема передаваемой информации, это ограничение кажется непреодолимым.

Создатели аналоговых компьютеров подошли к решению проблемы путем постепенного снижения требований (то есть позволяли решать только такие задачи, в которых допустима небольшая погрешность), и, если ограничиваться определенными вычислениями, эти компьютеры могли быть полезными. С другой стороны, цифровые компьютеры нуждаются в постоянном обмене информацией — не только между компьютерами, но и внутри самого компьютера. Это обмен информацией между модулем памяти и центральным процессором. Внутри центрального процессора осуществляется связь между регистрами и вычислительными регистрами. И даже в вычислительных регистрах происходит обмен между битовыми регистрами. Таким образом, обмен информацией идет буквально на всех уровнях. Если учесть, что количество ошибок быстро возрастает с усилением информационного обмена и что ошибка в одном байте информации может нарушить весь процесс, цифровые вычислительные методы, как казалось, были обречены на провал.