№7-8(52)/2002 "Магия ПК"

Компьютер  и   мозг.   Гонка лебедя и щуки.

"Мозг использует свои возможности только на 5%!  Непорядок!

  Даешь 100% использования! У человека такой запас в мыслительной деятельности, а он...

Да мы такое можем!..."

Такой подход к оценке дея­тельности мозга зародился во времена становления ки­бернетики и ЭВМ.   Мозг и ЭВМ сравнивают давно, и сравнение, увы, не в пользу ЭВМ.    Мозг   имеет   около 14 млрд. нейронов, а сколько логи­ческих элементов у компьютера? Но это — как сравнивать.  Если вместе с внешней памятью, то уже вполне можно.  А результат все тот же! В чем же дело?

А что, собственно, мы сравнива­ем? Чаще всего — интеллектуальные способности. И пытаемся создать Искусственный Интеллект.  Давайте подойдем с другой стороны. Сколь­ко нужно компьютерной памяти для записи фильма длиною в жизнь? Как ни упаковывай — никакой памяти не хватит. Но, мы же свою жизнь по­мним? Значит, дело не только в коли­честве ячеек памяти, но и в том, что в них хранить и в каком виде.  Вот это можно и нужно сравнить.

Только сначала вспомним, для чего создавался компьютер. Для вы­числений. Конечно, сегодня он стал уже не тот, что был в 50-х годах 20 века. Возросли и скорость обработ­ки данных, и математические спо­собности, уменьшились размеры. Но в сущности, как был он автоматом для вычислений, так им и остался. Выросла управляющая надстройка — программное обеспечение. Это она сделала его тем, что он есть сейчас.  А чем он отличается от швейной машинки с программным управлением?

Человека мыслящим сделала тоже интеллектуальная надстройка, но сравнивать компьютер с мозгом надо очень осторожно.  Слишком они разные. Мы можем сравнить только способы обработки и хранения ин­формации. И отношение к ошибкам.

Мозг — это моделирующая сис­тема, и она постоянно находится в процессе моделирования.  Модели­руются, как поступающая информа­ция, так и возможные решения и действия этой системы, любая ис­полнительная команда подконтроль­ному организму. Если некая модель часто повторяется, она становится постоянной и выполняется автома­тически. Подобные модели являются кирпичиками в построении более сложной модели, то есть примитива­ми и хранятся в памяти, как состав­ляющая общей базы данных этой системы. Модель строится на осно­ве примитивов, узловых точек и свя­зей между ними.  При построении модели используется весь имею­щийся в базе данных запас прими­тивов. Если его недостаточно, на основе внешней информации стро­ятся новые примитивы и связи. Они доводят внутреннюю модель до ка­чества оригинала.

Вот эти новые построения и вхо­дят в арсенал памяти.  Остальная поступающая информация не фик­сируется, если она не может быть смоделирована, то и не восприни­мается. Поступающая информация вообще не принимается целиком и в первозданном виде. Она сразу мо­делируется и сравнивается с ориги­налом.  Мозг запоминает не первич­ную информацию, а модель, постро­енную на основе этой информации. Согласитесь, в этом существенное отличие от способа хранения ин­формации в компьютере.

Мозг сразу формировался в ус­ловиях жесткого ограничения ре­сурсов памяти и обеспечил соб­ственную работоспособность при допустимых ошибках, как в инфор­мации, так и в управлении чего не скажешь о компьютере. Но, если брать равные условия, то при одних и тех же объемах мозг на порядок опережает любой компьютер в эко­номичности размещения и хране­ния информации.

Приведу пример.  Смотря на кар­тину, мы на самом деле видим не ее, а модель картины,  построенную нашей моделирующей системой. Эта система исправляет естественные дефекты, присущие человеческому глазу (перевернутое изображение, слепое пятно, астигматизм и т. д.) и выдает на "внутренний экран" уже ис­правленное изображение, которое мы принимаем за реальное. Точно так же происходит со слухом, обоня­нием, осязанием и т. д. Эмоции — это тоже модель, но другого типа. Моделируются реакции на объект возбуждения. Модель начнет стро­иться, если мы обратим внимание на картину. Только в этом случае мозг начнет строить рабочую мо­дель и сравнивать с оригина­лом. Результат, то есть модель, у всех будет разной как по форме, так и по содержанию. Если мы начнем вспоминать, то сможем вспомнить что-то, чего не замечали раньше. А что мы делаем, вспоминая? Повторяем построение моде­ли. Если чаще будем вспоми­нать, то это построение будет происходить уже автоматичес­ки: знакомая ситуация.

Компьютер пытается со­хранить информацию для пос­ледующего воспроизведения, а мозг моделирует информа­цию, пытаясь сразу воспроизвести и сравнить, а потом фрагментирует ее на примитивы и работает только с элементами построения. Отсюда и различные способы вос­произведения информации. Компью­тер воспроизводит ее в первоначаль­ном варианте, а мозг восстанавлива­ет способом функционального моде­лирования.

Ошибка воспроизведения ин­формации компьютером может при­вести к потере работоспособности, а ошибки восстановления информа­ции мозгом приводят к новым вари­антам моделирования и входят в комплекс обработки как допустимая составная часть. И не просто допус­тимая, а необходимая. Именно ошибки моделирования дают много­образие моделей, как информацион­ных, так и исполнительных. Только не надо думать, что мозг часто ошиба­ется. Тогда никакая эволюция не спасла бы нас от вымирания.

А компьютер? Этот с ошибками борется всеми доступными сред­ствами и программами. У него таких средств много, поскольку для него любые ошибки в работе — большая неприятность. Но мозг все же оши­бается меньше. Пример? Пожалуй­ста! Сколько раз за последние года два-три вам приходилось переуста­навливать на своем любимце опе­рационную систему после какого-нибудь фатального сбоя? Вспомни­ли? А мозг... Впрочем, если вспом­нили, значит, все в порядке. Вот вам и разница в надежности.

Под ошибками моделирования чаще всего понимают вариантные ошибки, когда текущее состояние организма не соответствует тому, что было при формировании моде­ли. Допустим, вы смотрели на тарел­ку с бифштексом голодными глаза­ми, а вспоминаете на сытый желу­док. Вот и видите вы, на сей раз не то, что видели и запомнили раньше. Ес­тественно, мозг начинает дорабаты­вать модель уже под ваше сытое со­стояние. Возникает комбинационная модель, может быть, и из нескольких разных моделей. От основной моде­ли остается только форма, осталь­ное дополняется примитивами. По­том и форма конкретного бифштек­са становится усредненной, то есть примитивом. Теперь при упоминании о бифштексе вы автоматически вспомните какой-то вид и какой-то запах, но не тот, конкретный. Это мозг поработал над ошибками.

Почему же мозг и компьютер так упорно сравнивают, если различие в работе с информацией такое, что их и сравнить-то трудно? Объяснение очень простое. Потому что компью­тер с самого своего рождения про­тивопоставлялся мозгу, рассматри­вался как средство увеличения мо­гущества человека, способное ре­шать задачи, непосильные для чело­веческого мозга. И это противосто­яние поддерживается и усиливается с каждой новой победой компьюте­ра на поле обработки информации. Но вот ведь какая незадача: похоже, что не по силам компьютеру такая гонка. Он ее проиграл уже на старте. Проиграл пото­му, что не так задуман...

Компьютер так и останется автоматическим вычислителем, как бы быстро ни работал его процессор. Нейронные сети из компьютеров могут стать Искус­ственным Интеллектом, а вот компьютер, по крайней мере в нынешнем виде, — никогда. Для полноценного соревнования с мозгом компьютер должен иметь примерно такую же орга­низацию и обладать теми же возможностями саморазвития, какими обладает мозг. Про­граммно эту задачу решить трудно, а может быть, и невозможно. Мешать будет все — и внутренняя организация памяти и кодирования информации, и даже двоичный счет, прекрасно подходящий для вычисле­ний. Даже архитектура процессора может стать тормозом. Оптимисты могут возразить: "Ну, сейчас мы ему такую программу придумаем... Он у нас так саморазвиваться начнет!...". Нет, не начнет. Не для того он созда­вался. Сегодня многие разработчики компьютерной техники заняты этой проблемой. Решение обязательно найдется. Но какое и когда?

А что надо компьютеру, чтобы стать таким же, как мозг? Для начала давайте задумаемся, что представ­ляет собой мозг, конечно, функцио­нально. По сути, это адаптивная са­моразвивающаяся система автома­тического управления, реагирующая и на внешние, и на внутренние усло­вия и их изменения. Причем реагирует система так, как сама считает нужным.  Делает ошибки, исправля­ет, учится на них и набирается опы­та.  Становится чуть умнее и продол­жает управление организмом до следующего урока жизни.  От этих уроков мозг не становится больше в размерах, у него не добавляется ячеек памяти.  Он лишь чуть пере­страивает свою работу в том или ином канале управления или спосо­бе принятия решения.  Это и есть саморазвитие.  Безусловно, что-то заложено изначально при рожде­нии, какая-то "операционная систе­ма ".  А дальше уж — сам!  И никто не поможет,  совета  не даст.    Цена ошибки простая — жизнь.

Скорость движения электричес­кого импульса по нервным каналам измеряется метрами в секунду, а он умудряется делать те же миллионы операций в секунду, что и компьютер.   И решение принимать в доли секун­ды там, где компьютеру иногда нужны минуты.  Почему? Организация рабо­ты другая, правильно организована отработка информации и обратная связь.  Подобными системами зани­мается кибернетика.  Но и там, в ки­бернетических системах, в качестве анализирующего и исполнительного центра управления сегодня приме­няется компьютер, как самый ум­ный среди автоматов. Может,  в со­ставе киберсистемы можно органи­зовать его саморазвитие?  Навер­ное, можно,   но,  в японском танцу­ющем роботе применен не самый плохой компьютер, а двигается ро­бот не очень-то шустро.  Видимо, слишком много параметров надо одновременно контролировать — компьютер не успевает.  А, если надо еще и запахи, звуки, изображение анализировать, да еще думать не только о том, кто перед тобой, а как бы в лужу не угодить.

За 30 лет существования микропроцессоров ми­нимальный размер элементов процессора умень­шился в 17 раз, тогда как количество тран­зисторов увеличилось в 18.000 раз, а такто­вая частота возросла в 14.000 раз. Нынешняя технология производства процессоров настоль­ко совершенна, что размеры транзистора со­поставимы с молекулой, а в будущем будут иметь ширину нескольких атомных слоев. В соответствии с законом Мура, в 2020 году компьютеры достигнут мощности человечес­кого мозга, так как смогут выполнять 20 квадриллионов (20.000.000миллиардов) опера­ций в секунду, а к 2060 году, как считают некоторые футурологи, компьютер сравняется по силе разума со всем человечеством.   Из пресс-релиза корпорации Intel

Так что же надо компьютеру, что­бы стать таким же, как мозг, или еще лучше? Самое простое и очевидное — заставить его работать с инфор­мацией по тем же критериям, что и мозг.  Пока не очень получается, но сегодня моделирование — едва ли не самое модное направление в программировании.  Когда-нибудь придется подвинуть центральный процессор со своего пьедестала и заменить его в задачах обработки информации на кучу меньших, но ра­ботающих в независимых режимах. И, сделать отдельный логический блок обработки и синхронизации работ — это как раз для саморазви­тия.  А, в связи со всем этим изменить систему памяти, правил доступа, ко­дирования.  Дальше — больше.  Что­бы число имело не только информа­ционное или кодовое значение, а было еще и исполнительной коман­дой, рано или поздно придется пе­рейти на иррациональную систему счета. Сейчас, чтобы выработать ис­полнительную команду хотя бы в один импульс, надо что-то с чем-то сравнить. Только потом начинается выработка исполнительного импуль­са или другой команды. А на деле все это получается намного сложнее. Теряются время, память, энер­гия.  Иррациональная система счета позволит эту задачу решить.

И последнее.  Придется изна­чально переориентировать получен­ный аппарат с вычисления как глав­ной задачи на саморазвитие при вы­полнении задач.

И самое последнее.  Зачем и ради чего нужны такие огромные за­траты? Да и нужны ли? Сложный во­прос.  Вряд ли он имеет однозначный ответ. Это зависит от того, что мы хотим получить завтра — умную швейную машинку или Искусствен­ный Интеллект размером с Землю.