№12(78)/2004 «Магия ПК»

А.В.Никитин

А каким он должен быть, современный компьютер?

«Не нравится мне современный компьютер…» - так называлась моя статья в «Магии ПК» №9/ 2004. Естественно, возникает вопрос, вынесенный в заголовок этой статьи. Вопрос, в принци­пе, очень сложный, но все же по­пытаемся хоть в чем-то разоб­раться.

Вы о чем?

Сегодня новые разработки в об­ласти компьютерной техники и техно­логии представляют собой настолько разнонаправленные шаги что един­ственный вывод который можно сде­лать не знаем мы каким он должен быть. Надо увеличить объемы перера­ботки информации - растут скорос­ти и количество процессоров, вводят­ся программы коллективной обработ­ки. Надо увеличить вычислительные способности - появляются новые су­перкомпьютеры, в которых число представлено уже матрицей, возмож­но многомерной. Надо увеличить ло­гические способности — вводим в действие нейрокомпьютеры после­днего поколения.

Странно, но человек почему-то сопротивляется такому прогрессу компьютера. На развитие сетевых тех­нологий он отвечает виртуозными ви­русами. На рост возможностей обра­ботки информации отвечает ростом применения простейших игр, которые заставляют этот шедевр техники ра­ботать на предельно низкой загрузке – тетрис, шарики, чтобы не думать, а действовать. Нам уже противен его современно умный вид и мы превра­щаем его во что угодно, только не в то, что он есть. В аквариум, цветому­зыку, игрушку… Дорогую, красивую, многофункциональную, но игрушку. Вот и играем, кто во что горазд. Кто сам играет, а кто заставляет играть других в его игру. А кто-то все силы бросает на то, чтобы помешать чужой игре.

Мы любим свою игрушку и всячес­ки прихорашиваем ее. И в то же вре­мя ненавидим. Почему? Потому что компьютер лишен индивидуальности и самостоятельности. Он — только сред­ство реализации наших возможностей. Или желаний. А желаний у нас… И мы снова и снова «наворачиваем» свою игрушку.

Но в глубине души нам очень хочет­ся чтобы он ожил. Хочется иметь дру­га, покладистого или строптивого, но только не «тупую железяку». Мы ищем в нем душу. И пытаемся наделить его умом или хотя бы умишком. Не про­граммой имитации, а именно умом.

Вот тут и начинаются проблемы. Не умеет вычислительная машина думать.  Не приспособлена она для этого. В нее не заложен принцип саморазви­тия. Не может она устанавливать новые связи между событиями. Не может даже условные рефлексы отработать. Память-то есть, но без команды – никуда.

Это и понятно, ведь компьютер – машина, ориентированная на внешнее управление, будь то программа или прямое вмешательство человека - все равно, извне. Это не машина думает, это мы за нее думаем, а она исполняет.

Компьютер и Искусственный Интеллект.

В очень грубом приближении искусственный интеллект — это способность машины подходить к логической задаче с человеческими мерками и решениями. Требуются не отдельные решения специализированных задач с помощью программ, а именно универсальный подход ко всем решениям. За образец взят естественно человек.

Почти сразу в подходе к ИИ произошло первое разделение на нейротехнологии, реализующие схемы подобия связей нейронов человеческого мозга, и кибернетику «черного ящика», воспроизводящую их функции на основе других электронных систем. Теория «черного ящика» уже более века применяется в электронике, технике и пр.  Это теория выяснения внутреннего устройства закрытого объема по его внешним проявле ниям На основе первого направле­ния появились «нейросети» и «нейро­компьютеры», а на основе второго — несколько основных моделей и про­граммных систем.

Для кибернетики «черного ящика» основной стала модель лабиринтного поиска, а из программных систем мож­но отметить прогнозирующие, экспер­тные, генетические, агентские и эв­ристику, как способ выбора решения.

Оба направления ИИ в полной мере испытали и радость побед, и го­речь поражений.  Постепенно они об­росли различными направлениями, переплелись в практических разработ­ках, и сейчас уже говорят об их слия­нии в одну общую программу Искусст­венного Интеллекта.

И все было бы прекрасно, но успехи реализации специальных про­грамм еще не говорят об общем успе­хе. Красивое название «нейросети» скрывает тривиальные распределен­ные вычисления, а нейрокомпьютеры — это всего лишь многопроцессорные системы. Название с приставкой «нейро» почти перестало означать принад­лежность к ИИ. Оно стало товаром, рекламной завлекалочкой.

А проблемы остались. И логичес­кие задачи, для решения которых и предполагалось использовать систе­мы ИИ, тоже остались.

Начнем с начала

Давайте вспомним самое начало ИИ.  Все начиналось с философии. С философского представления, обра­за.  Философский образ отражает ка­кую-то научную концепцию или теорию.  Существует несколько таких образных представлений решения логической задачи — «черный ящик», «лабиринт»,  «дерево решений» и др. Приведу два примера.

Вода в каналах

Мы строим каналы, устраиваем плотины и шлюзы, а потом пускаем воду в эту систему.  Решение задачи сводит­ся к продвижению воды от входа на нужный выход.  В нужных местах мы от­крываем или закрываем задвижки, ре­гулируем уровень и постепенными дей­ствиями доводим поток в нужную точку, обеспечивая нужное решение.

Вода, в данном случае, является средством решения и никакими логи­ческими функциями не обладает.  Кана­лы, плотины, задвижки и пр.  — тоже.  Это мы крутим крантики и управляем движением воды по системе.

Мышь в лабиринте.

Строим лабиринт и запускаем в него мышь. Мышка бежит по лабиринту и выходит из него на каком-либо выхо­де.  Это и считается решением задачи.

Здесь средством решения являет­ся мышь.  И не важно, знаем мы, как устроен лабиринт, или нет, решение о своем направлении движения прини­мает мышка. Мы можем повлиять на результат, но весьма ограниченно: на­пример, поставить приманку на нужный нам выход, но решает задачу мышка. Мы - только зрители.

Во всех логических машинах и про­граммах человек использует принцип «вода в каналах». И в компьютерах — тоже.  Однако наш мозг реализует «ла­биринт». Как он это делает, пока еще непонятно.

Лабиринт образуют изменяемые условия задачи. В нем что-то должно двигаться. независимо от внешних факторов и что-то должно отражать это движение, фиксируя пройденный путь. Если «мышкой» будет электрический импульс, то как обеспечить его само­стоятельность движения в электронной схеме лабиринта?

Эту задачу пытались решить много раз, но вразумительного решения нет до сих пор.

 Даже настоящую мышь в настоящий лабиринт загоняли, пыта­ясь понять ее принцип выбора. А вся­ких моделей с механическими и элек­тронными мышками и черепашками на колесиках и без, двигающихся в лаби­ринте,— не счесть.  «Лабиринтную» модель, то вытаски­вают на свет, как единственно пра­вильную, то снова прячут, не справив­шись с ней.  Главные факторы такого способа решения задачи — самосто­ятельность выбора и независимость от внешнего управления — так и остают­ся неразгаданными до конца.  Теорий много, а применить их в полной мере так и не могут.

Компьютер принципиально другой конструкции?  Да, пожалуй.  На основе различных философских, логических и математических концепций и теорий строилось множество логических ма­шин. И в славном городе Питере, и в других местах. И все пошли в утиль. Причина банальна: нельзя построить автомат, сопоставимый по способно­стям с человеческим мозгом, не пони­мая, как работает мозг. Объемы пере­работки информации уже не являются тормозом в постройке такого агрегата, а вот способы, … не понимаем мы, как он это делает.

В этом тупике мы оказались еще лет тридцать назад.  Возвращаться к проблеме стали только сейчас. Но проблема стоит, и решения пока не найдено.  Японские разработчики ин­теллектуальных роботов попытались решить ее внешним усилением. Один компьютер, плюс еще и еще,… а потом «нейрокомпьютер», и еще один,… а решения пока нет.

Проблема поиска основы для эво­люционной электронной модели моз­га и проста, и сложна.  Чем проще ана­лог нейрона, тем проще из него сде­лать что-то электронное, но чтобы по­лучилось еще и «умное», нужны связи.  Тут уже простотой и не пахнет. Вот, для справки:

Мозг человека — это 10⁵-10²⁰ ней­ронов, каждый нейрон связан с 1000-10000 соседей, объем — 1,5 куб. дм, вес около 1,2кг, потребляемая мощ­ность — 1 -25 Вт, период полураспада памяти полдня, но та же память успеш­но восстанавливает следы информа­ции в течение 60 лет

Полный запас информации по воп­росу средней сложности -10⁹ бит Че­ловек без технических средств спосо­бен перерабатывать 45 бит в секунду или 5* 10⁸-5* 10⁹ бит за сознательную жизнь.

Сложность впечатляет.  И сразу рушатся все модели «электронного ней­рона». Повторить невозможно. Можно только разработать все на новой ос­нове. И поиски продолжаются.

Ну не понимаем мы принципов работы мозга и ладно. Можно другие применить. Но не хватает динамики — эволюции модели. И нет таких знаний, одни «белые пятна». Нет ни основы — «электронного нейрона», ни его мо­дельного заменителя, на коих можно строить эволюционную модель разви­тия, а уже на ней наращивать слож­ность до способностей человеческо­го мозга. Потому, мы даже мозг мухи смоделировать и сделать не можем. А, уж до Искусственного Интеллекта нам еще ох как далеко.

Эволюционное развитие подразу­мевает саморазвитие системы — как совершенствование логики и управле­ния, так и техническое саморасшире­ние объемов Саморасширение объе­мов логического пространства — тех­нически решаемая задача. Возможно использование микророботов или ав­томатических систем высокого класса для достройки, создания новых свя­зей новых блоков, каналов и т.д. Толь­ко куда развивать в какую сторону? Как и на какой основе это делать? Эволюционные модели есть, но толку с них никакого. Они применимы к се­тевым системам, например, «нейросетям», где ячейкой системы является сам компьютер. Но, тогда мозг получа­ется размером с Землю, то есть зада­ча сводится к построению глобально­го машинного разума. Идея, которую уже многократно обсасывали писате­ли-фантасты.

С другой стороны, мы уже много знаем. Но по отдельности. Глаз скопи­ровали и получили модель перцептрон. С ухом разобрались. С голосом.

И задачи логические решаем непло­хо. С прогнозированием возможного ответа и подхода к нему или без, с выбором только наиболее вероятных решений и ответов, а это — эвристи­ческий метод. Задаем широкий поиск возможных решений (это генетичес­кие модели) или ограничиваемся только очевидными решениями и т.д. Кажется, вот он, мостик к Искусствен­ному Интеллекту.  Но, увы, пока это только кажется.

Как решает задачу компьютер понятно. А как это делаем мы? Логичес­кие задачи мы решаем очень часто, только вряд ли при этом задумываем­ся, какой моделью пользуемся в том или ином конкретном случае. Ответ мы чаще всего знаем сразу, только вот обосновать его сразу не получается. Нам важен не результат, а его обо­снование. Коренное различие, между прочим!

Мы это различие в подходах зна­ем, но почему-то забываем. Как будто машины и их логика сами по себе, а мы — в стороне. Но,  эту электронную ло­гику мы придумали.

Техническая реализация простей­ших вариантов развития и саморазви­тия структуры может привести к созда­нию логического процессора (не вы­числительного, какими являются со­временные CPU!). Нет тут ничего не­возможного. Появление логического процессора в современном компьюте­ре позволит обеспечить ту самую уни­версальность думающей машины, об отсутствии которой так сожалеют уче­ные. И не так важно, какая именно логика будет лежать в основе этого процессора. Какая подойдет. Важно, что только он, логический процессор, может определить разумность маши­ны. И способность к решению невы­числительных задач с невычисляемым ответом.

Логический процессор, по различ­ным оценкам специалистов, должен появиться в составе компьютера через 5-30 лет. Сейчас еще нет реальных разработок. Все уповают на нанотехнологии.

А нам-то, кто мешает?

Электронная логика существует только на основе математических принципов и систем. Это, кажется, уже не оспаривается. Рациональный счет и логика — рациональная. В машинах двоичный счет и логика — булева. «Да» «Нет» — 0 или 1. Машина в ре­шении идет к ответу по алгоритму. Эту логику уже отвергают, но другой пока еще нет.

Я попробовал применить совер­шенно другую основу и получил другую логику. Она не ищет ответ, она строит путь к ответу.

Счетная логика. Это один из вариантов логики поиска решений в элек­тронном пространстве. И возможная эволюция этого пространства. На ос­нове триггера и логического «И». Кон­структор для сборки большой модели. Я не утверждаю что это «панацея». Это только один из вариантов.

Вполне возможно, что это и не са­мый лучший вариант организации ло­гической системы, но есть у него и преимущества. Он достаточно прост и предсказуем. В него заложено про­гнозирование на уровне электронных схем. Математический аппарат не блещет сложностью формул их там почти и нет. Аналогов я пока не встре­чал.

В основе лежит лабиринтная мо­дель. По лабиринту что-то должно дви­гаться. От входа до выхода. И фикси­ровать свой путь. Для возможного по­вторного прохождения. Лабиринт — разрядное пространство. Путь — чис­ло. Движется разрядная единица. Математизация очевидна, но задача логическая. Управление только с ин­формационного входа в лабиринт. Дру­гих вариантов управления нет. Исполь­зовано пока только два электронных логических элемента — «И» и триггер. И несколько систем счисления: двоич­ная, единичная, коды Фибоначчи, си­стема Бергмана.

Там нет интеллекта. Есть только логика выбора и принятия решения. Разум и интеллект, это составляющие другого порядка. Но у них должна быть база рост логических связей, систе­ма целей, способы их достижения и пр.  Должна быть логическая структура и «расширяющаяся» логика.  Как фило­софски, так и технически.

Тех, кого интересуют подробности, приглашаю     по    адресу:

      http:// www.andrejnikitin.narod.ru/wisecomp.htm

 Изложены только самые основы.  Даль­ше, еще думать и думать…