Ваш мозг — не компьютер. Почему наш мозг – не компьютер
Согласитесь, большую часть своей жизни большинство из нас проводит у монитора или экрана какого-нибудь . Карикатуристы даже грустно шутят о тихих семейных вечерах, где каждый из членов семьи вместо общения с живыми родственниками предпочитает уткнуться в свой экран и чатиться с малознакомыми «друзьями» в социальных сетях. Причем с друзьями, большинства из которых и в глаза не видел.
Чем опасен компьютер?
Не будем говорить об излучении, проблемах с позвоночником, с кожей, глазами, лишним весом от малоподвижного образа жизни, к которому приговаривают нас современные гаджеты. Поговорим о более коварном факторе риска – воздействии компьютера на человеческий мозг.Действительно ли от пользования интернетом мы приобретаем синдром компьютерного слабоумия?
Давайте попробуем разобраться, как компьютер постепенно превращает нас в зависимых и одиноких дураков.
1. Он дает готовые ответы
. Их не надо искать, не нужно напрягать мозг, лишь правильно сформулировать вопрос.
2. Он создает иллюзию знаний
(ответы, которые дают поисковые системы, воспринимаются человеком как часть его собственного мозга, и он не старается запомнить информацию).
3. Убивает социализацию человека.
Отсутствие живого общения ведет к усложнению . У него тысячи виртуальных друзей, но отсутствуют реальные. Человек постепенно превращается в беспомощного и замкнутого аутиста, который не умеет строить социальные связи, общаться, любить и дружить. Он живет в мире иллюзий и собственных фантазий, которые скроены из случайных отрывков готовой пережеванной информации, клипов, лайков, видео, постов, слоганов и т.д.
4. Делает нас уязвимыми, открытыми до предела. С одной стороны, погружаясь в интернет, мы теряем социальные связи. С другой стороны, нам необходимы эти связи, так как мы являемся социальными существами. Интернет предоставляет нам иллюзию общения. И мы с готовностью раскрываемся ему, не задумываясь о последствиях открытости. Например, бросили фото в инстаграм. Там у нас есть тысяча друзей, которых мы в глаза не видели, но нам обязательно хочется получить от них одобрение. Мы ждем этих пресловутых лайков, считаем их и думаем, что таким образом человек проявляет к нам внимание. Но это лишь иллюзия внимания. Кто-то лайкает от нечего делать, кто-то в надежде, что лайкнут ему в ответ. На самом деле, большинству людей нет до вас никакого дела. И вы, к сожалению, об этом догадываетесь где-то в глубине души. Порой нам бывает так одиноко, что мы готовы выложить на всеобщее обозрение самые сокровенные страницы своей личной жизни, которые могут быть использованы недоброжелателями.
5. Мы попадаем в сети . Мы так привыкли уже к интернету, что в его отсутствии, испытываем настоящую информационную ломку. Нам резко не хватает иллюзорного виртуального мира, в котором можно общаться или без зазрения совести промолчать на заданный вопрос, не думая о выражении своего лица.
В интернете легко получить быструю, практически мгновенную информацию обо всем на свете. Впрочем, ее обилие и разнообразие отнюдь не стимулирует мозг к запоминанию. Более того, постоянно работая с компьютером, человек получает искомое, как будто мимоходом, совмещая с другими занятиями. Создается впечатление, что он выхватывает кусочки, разрозненные, не связанные друг с другом факты, и они тут же забываются, если он вовремя не скопирует ссылки или отрывки текстов. Это не дает ему возможности сформировать глубокие собственные умозаключения. Информационное кусочничанье и надежда на то, что в любой момент ты можешь получить любую информацию без малейших усилий, кажется, избаловывают мозг. Заставляет его работать не в полную силу.
А когда не используются ресурсы мозга, он атрофируется, те участки, которые могли бы развиваться, если бы человек глубоко вникал в информацию, анализировал ее, изучал, не развиваются. Мозг будто бы «усыхает». Отсюда и возникновение всевозможных возрастных болезней, и «отупение» молодых.
Традиционно считается, что, по возможности, надо как можно меньше контактировать с компьютером, особенно детям, пока они учатся и получают информацию о мире. Надо заставлять работать свой мозг в усиленном режиме, в каком бы возрасте вы ни находились. «Век живи, век учись» – прекрасная формула для профилактики болезни Альцгеймера.
А что, если компьютер выводит мозг на новый этап развития?
С вредным воздействием интернета на мозг и социализацию человека можно поспорить и даже опровергнуть. Компьютеры стали естественной частью нашей жизни, и наш мозг невольно приспосабливается к ним, развиваясь в еще неизвестном нам направлении. Это не значит, что мы стали глупее и большую часть работы выполняет за нас машина. Просто работа нашего мозга настолько изменилась, что нам кажется, он вообще не работает.
Это раньше, чтобы получить информацию, мы должны были перелопатить множество литературы, отыскать факты, сопоставить их, выбрать наиболее подходящие для нас. Мозг усиленно работал, дым шел из ушей! Но при этом он засорялся огромным количеством второстепенной информации, которая замедляла получение результата. Теперь все происходит значительно быстрее, и нам кажется, что мозг работает не в полную силу. А кто это сказал?
А что, если мозг не филонит, а, напротив, работает в еще более усиленном, но непривычном для нас режиме? Работает выборочно. Только с той информацией, которая нам нужна в данный момент. Зачастую информационный поток содержит в себе массу мусора, грязи, откровенной ерунды. Пока дочерпаешь до чистой истины, можно потратить полжизни. К тому же в интернете есть множество отвлекающих моментов, которые погружают нас в сеть игр, игрушек и картинок, и мы безнадежно теряем время, отдаляясь от цели.
А что, если, одновременно погружая и освобождая нас от лишнего информационного мусора, ненужных повторений, перелопачивания давно известного, но уже неактуального контента, мозг приспосабливается к темпам нашей жизни и помогает вычленить в потоке информации самое важное.
А, может, это не отупение, а освобождение от ненужного? А наш вечно работающий мозг помогает нам расслабиться и освободиться для чистого творчества, ведь выдержать тот мощный информационный прессинг, который обрушивается на нас ежедневно, нам не под силу и отвлекает от главного? В чем главное для нас, живущих в мире цифровых технологий?
Условие развития мозга – творчество
Исследуя уровень IQ современных людей по сравнению с IQ людей пятидесятых годов, Ричард Линн, психолог Университета Ольстера, отметил значительное . В 2014 году IQ упал на 3 пункта по сравнению с показателями 1950 года. И если оглупление населения планеты будет продолжаться такими же темпами, считает Линн, то в 2110 году IQ человечества станет ниже на 84 пункта.Получается, что вся планета стремительно глупеет, и нас ждет, полная деградация и вырождение?
Многие считают, что мозг спасёт запоминание. Советуют развивать долговременную память, изучать языки, разгадывать кроссворды, заучивать стихи. Однако простое механическое запоминание развивает память, но не развивает мозг.
Действительно, может показаться, что поисковики и Википедия сделали нас глупее, ослабили нашу долговременную память. Если бы нас вдруг сорвали со стула и забрали гаджеты, отключили интернет и стали бы разговаривать с нами на интеллектуальные темы, мы, наверняка, сели бы в лужу. Надеясь на google, мы не запоминаем теперь даже элементарных вещей. Без компьютера мы становимся практически беспомощными, в какой-то степени даже беззащитными.
Но давайте попробуем посмотреть на проблему иначе. Согласитесь, современные дети, даже без инструкций легко могут справиться с компьютерной техникой, будто она им давно известна. Откуда в них это знание? Может они и обо всем остальном знают? Тогда зачем им изучать и запоминать то, что уже и так есть в их мозгу. Вся история человечества, все накопленные им знания уже содержаться в том грандиозном банке данных, который представляет собой наш мозг. Количество нейронов его исчисляется даже не тысячами, а триллионами. Нам трудно представить себе эти цифры. Но любой человеческий мозг намного мощнее любого, даже самого мощного компьютера. И он лучше нас знает, что необходимо нам на этом этапе развития человечества.
Так может быть стоит ему довериться? И не думать о том, что все мы катастрофически тупеем, хотя этого, по определению, произойти не может. Мы тупеем с точки зрения старой науки, старых методов образования, старых интеллектуальных теорий. А к новым – пока только подступаем. Современный человек владеет априори гораздо большим объемом информации по сравнению с людьми, скажем, в 19 веке. И снижение способностей к традиционному фундаментальному образованию может быть не отрицательной, а положительной тенденцией развития его мозга.
А что, если на данном этапе развития человечества ему не нужны знания из области орфографии, пунктуации, физики, математики и других наук, которым учат в школе, на том уровне, который был нормальным и привычным пятьдесят лет назад. Они кажутся лишними для людей постиндустриального общества, когда цифровые технологии плотно проникли в нашу жизнь, облегчают ее и освобождают человека от необходимости бороться за свое существование и напрягать вопросами выживания свой вечно работающий мозг.
Может быть, современному человеку нужны сегодня какие-то другие знания? И наш мозг пытается до нас это донести, снижая привычные показатели формальной образованности.
Мне кажется, что он призывает нас освободиться от лишних знаний, чтобы снова стать творцами. Творчество возможно только при полном освобождении от информационного мусора. Сказать что-то новое можно только тогда, когда мозг чист и светел.
По-настоящему развивает мозги только творчество, то есть та деятельность, в результате которой рождается что-то новое (в любой сфере нашей жизни). А творчество невозможно, когда мозг засорен чужими идеями и неактуальной информацией. Его надо очистить. Так называемое состояние просветления приходит тогда, когда мы полностью освобождаем мозг от лишней информации. Отчасти мы освобождаем его и тогда, когда бездумно листаем посты в фейсбуке, выхватываем поверхностные, на первый взгляд, клочки и осколки информации из интернета. В этот момент мы как раз и расслабляем мозг. И не подозреваем, что он при этом усиленно работает, сравнивает, анализирует, фильтрует, чтоб из клочков собрать для нас целостную картину мира.
Мозг заставляет нас развивать другие способности
Мы не знаем до конца, на что он способен. Возможно, он может намного больше того, что нам кажется. И эта осколочная информация, благодаря уже накопленным нами знаниям, а также ассоциативным связям между явлениями и предметами, дает возможность мозгу из осколков сложить самый точный слепок реальности, чтобы заставить нас понять, куда нам двигаться дальше.Картина получается более целостная, чем если бы мы погружались бы в каждый отдельный информационный блок, то есть углублялись бы в ту или иную науку. В том случае мы получали бы информацию, ограниченную только данной сферой, в первом случае, мы получаем более широкую картину действительности, видя ее с разных точек зрения.
На первый взгляд, это ничего не значащие, не связанные между собой куски информации, на самом деле, они, как пиксели на экране, которые мы видим не каждый в отдельности, а в целостности картинки.
Возможно, наш мозг настолько гибок, что адаптируется к такому своеобразному способу нашего существования сегодня и дает нам возможность развиваться каким-то иным способом, незнакомым нам ранее. Дарит шанс развивать не память, не интеллект, а какие-то другие свои способности, которые мы давным-давно запустили и никак не развиваем. Какие? На то он и мозг, чтобы заставлять нас думать об этом.
|
|||||||||||||||||||||
|
Головной мозг часто сравнивают с компьютером, в котором выделяют блоки, отвечающие за определённые функции. Несмотря на популярность и распространённость этой метафоры, от неё следует отказаться, чтобы продвинуться в изучении принципов работы мозга, считает научный сотрудник Института психологии РАН Ольга Сварник.
Справка STRF.ru:
Сварник О.Е.
Сварник Ольга Евгеньевна, научный сотрудник лаборатории системной психофизиологии им. В. Б. Швыркова Института психологии РАН, кандидат психологических наук. Сфера научных интересов: психофизиологические проблемы - изучение взаимосвязи между работой мозга и психикой
Схема мозга
Компьютерная метафора возникла не на пустом месте. В мозге действительно можно рассмотреть явно вырисовывающиеся блоки. Разные исследователи приписывают им разные функции. Считается, что мозжечок, например, отвечает за моторику, а гипоталамус - за навигацию, ориентацию в пространстве. Более развитое левое полушарие - за логическое мышление, а правое - за абстрактное. Существуют предположения, что и каждая извилина имеет какую-то свою функцию. Некоторые учёные убеждены, что
достаточно определить, какой блок за что отвечает, как они между собой взаимодействуют, и тогда будет разгадана загадка мозга.
Этот путь исследований мозга не приведёт ни к каким результатам, он тупиковый, уверена Ольга Сварник. Свою точку зрения она постаралась обосновать в НИЯУ МИФИ на публичной лекции в рамках цикла семинаров по актуальным вопросам нейробиологии, нейроинформатики и когнитивных исследований (см. статью «Чтение мыслей станет реальностью»).
«В мозге нет блоков с закреплёнными за каждым из них функциями, - говорит Ольга Сварник. - Для сравнения: если мы возьмём лампочку, то она как единое устройство может либо гореть, либо не гореть. Рассматривая какую-нибудь извилину, мы не можем сказать, что она активна или нет, так как сотни тысяч её нейронов в разные отрезки времени могут вести себя совершенно по-разному. Надо сосредоточиться на изучении нейрона - как единицы, которая может функционировать наподобие лампочки - гореть или не гореть».
Нейрон, который генерирует потенциал действия, является связующим звеном между физиологией и психологией. Работы по изучению этой взаимосвязи начались в 1970-х годах, когда появилась возможность регистрировать активность нейронов. Выдающийся российский нейрофизиолог Вячеслав Швырков (его имя носит лаборатория системной психофизиологии Института психологии РАН, где работает Ольга Сварник) экспериментально установил, что активные нейроны в бодрствующем мозге строго специализированы. Причём соседние клетки могут иметь абсолютно разные специализации. Многочисленные физиологические исследования последних лет доказали, что именно так и происходит.
«В нашей лаборатории проводился эксперимент с кроликами, которые были обучены нажимать на педаль для получения пищи в кормушку, - рассказывает Ольга Сварник. - В результате удалось выявить нейроны, которые активизируются в момент нажатия кроликом на педаль. И неважно, как он это делает - передней лапой, задней, садится на неё. Есть нейроны, которые связаны именно с действием нажатия на педаль».
При этом активность нейронов не связана со стимулами, которые предъявляются животному. Например, кроликов тренировали в двух режимах: загорается свет - даётся пища; и загорается свет - происходит удар током. Кролик попеременно «работал» то в одном, то в другом режиме. В ходе опыта выяснилось, что в разных экспериментах активизируются разные нейроны. Активность тех или иных нейронов вообще может быть не связана с наличием стимулов, предполагает Ольга Сварник.
Изучение активности нейронов позволяет заглянуть в субъективный мир животного или человека.
В 1991 году Keith Kendrick с соавторами опубликовали статью, в которой привели результаты эксперимента с овцой. Животному показывали изображения сородичей из её стада, из соседних (с которыми она не была знакома), а также фото человека, свиньи, собаки. Оказалось, что овца способна различать «своих»: был обнаружен нейрон, который проявлял активность только в тот момент, когда ей показывали овец из её стада. На другие картинки этот нейрон не отвечал. А кроме того выяснилось, что есть нейрон, который активизируется при просмотре картинок человека и собаки, то есть для овцы они попадают в одну категорию. Таким образом, регистрация нейронов даёт представление о том, как овца воспринимает этот мир.
Схема строения нейрона
У человека нейроны также специализированы. Об этом, в частности, можно судить по следующему эксперименту. Пациентам по клиническим показаниям (тяжёлые формы эпилепсии) вживляли в мозг электроды из золота или платины диаметром всего 50 микрон. Такая процедура помогала определить последующую тактику лечения, а также параллельно проводить интересные исследования. К примеру, пациенту показывали множество различных фотографий известных личностей (актёров, музыкантов, политиков). Каждый нейрон реагировал только на определённый образ, в частности, один из них проявлял активность при просмотре снимков актрисы Дженнифер Энистон. Интересно, что этот нейрон не давал никакого потенциала действия, когда актриса была на фото вместе с Брэдом Питом. Эти работы, опубликованные в 2005 году, получили широкий резонанс. Эксперимент продемонстрировал, что исследования активности нейронов открывают доступ к очень тонким деталям субъективной реальности.
Совокупность нейронов составляет нашу сущность, определяет особенности личности, отмечает Ольга Сварник. Можно предположить, что у тех, кто занят орнитологией, большое количество нейронов, которые способны различать огромное разнообразие птиц.
Если мы знаем, что существует нейрон определённой поведенческой специализации, то можно вызвать это поведение путём активизации тех или иных нейронов. И такие эксперименты проводились. Были определены нейроны, связанные с таким действием, как копание. Путём их стимуляции учёные добивались того, что животное начинало всё время копать.
Все приведённые примеры - забавные феномены, которые свидетельствуют, что активность нейронов связана с определённым поведением. Даёт ли это основание считать, что мы знаем о принципах работы мозга? Вряд ли. Надо сказать, что даже о феномене специализации нейронов, который на сегодняшний день широко экспериментально продемонстрирован, мы знаем мало.
Неизвестно, откуда берутся эти нейроны? Каковы условия формирования специализации нейронов?
Есть предположение, что они возникают в процессе обучения. Например, выучился человек на орнитолога, научился отличать воробья от зяблика, и появились у него соответствующие нейроны. Существует гипотеза, что в организме есть молчащие клетки, и в тот момент, когда мы узнаём что-то новое, нейрон, который всё это время ждал своего часа, обретает специализацию.
В мозге - 10 12 нейронов. Чтобы понять, как работает мозг, надо выяснить, как вместе взаимодействуют все эти нейроны в процессе психической деятельности. Если мы поймём, каким образом из активности нейронов возникает нечто, что может быть названо психической деятельностью - мышление, воображение, сознание и прочее, - то можно сказать, что это и есть основной принцип работы мозга.
По активности нейронов можно изучить психическую деятельность какого-либо организма, в том числе человека. Надо выяснить, как эти клетки своей активностью создают субъективную реальность. Однако важно изучать не отдельные нейроны, а то, как они совокупно работают. Проблема в том, что технически в настоящее время можно зарегистрировать одновременно 700-800 нейронов. Учёные пытаются найти возможности для регистрации большего количества.
На данный момент мы не знаем, что такое мышление, сознание, воображение, разум, резюмирует Ольга Сварник. Но именно сейчас у нас есть возможность исследовать эти процессы путём регистрации активности нейронов.
Марина Σ Муравьёва
Центральная идея работ знаменитого Рэя Курцвейла - искусственный интеллект, который со временем будет властвовать во всех сферах жизни людей. В своей новой книге «Эволюция разума» Курцвейл раскрывает бесконечный потенциал возможностей в сфере обратного проектирования человеческого мозга.
В той же статье Тьюринг поведал о другом неожиданном открытии, касающемся неразрешимых задач. Неразрешимые задачи - это те, что хорошо описываются единственным решением (которое, как можно показать, существует), но (как тоже можно показать) не могут быть решены никакой машиной Тьюринга (то есть вообще никакой машиной). Представление о существовании таких задач в корне противоречит сформировавшейся к началу XX в. догме о том, что все проблемы, которые можно сформулировать, являются решаемыми. Тьюринг показал, что число неразрешимых задач не меньше числа разрешимых задач. В 1931 г. к такому же выводу пришел Курт Гедель, сформулировавший «теорему о неполноте». Такая странная ситуация: мы можем сформулировать задачу, можем доказать, что у нее существует единственное решение, но при этом знаем, что никогда не сможем это решение найти.
Тьюринг показал, что вычислительные машины действуют на основании очень простого механизма. Поскольку машина Тьюринга (и, следовательно, любой компьютер) может определять свою дальнейшую функцию на основе полученных ею ранее результатов, она способна принимать решения и создавать иерархические информационные структуры любой сложности.
В 1939 г. Тьюринг сконструировал электронный калькулятор Bombe, который помогал дешифровать сообщения, составленные немцами на кодирующей машине Enigma. К 1943 г. группа инженеров при участии Тьюринга закончила создание машины Colossus, которую иногда называют первым в истории компьютером. Это позволило союзникам расшифровывать сообщения, созданные более сложной версией Enigma. Машины Bombe и Colossus были сконструированы для решения единственной задачи и не могли перепрограммироваться. Но свою функцию они выполняли блестяще. Считается, что отчасти благодаря им союзники могли предвидеть тактику немцев на протяжении всей войны, а Королевские военно-воздушные силы Великобритании в Битве за Британию смогли одолеть втрое превосходящие их по численности силы Люфтваффе.
Именно на этой основе Джон фон Нейман создал компьютер современной архитектуры, отражающей третью из четырех важнейших идей теории информации. На протяжении прошедших с тех пор почти семидесяти лет основное ядро этой машины, названной «машиной фон Неймана», практически не изменилось - как в микроконтроллере в вашей стиральной машине, так и в самом крупном суперкомпьютере. В статье, опубликованной 30 июня 1945 г. и озаглавленной «Первый проект отчета о EDVAC», фон Нейман изложил основные идеи, которые с тех пор направляли развитие информатики . В машине фон Неймана присутствует центральный процессор, где выполняются арифметические и логические операции, модуль памяти, в котором хранятся программы и данные, массовая память, программный счетчик и входные/выходные каналы. Хотя статья предназначалась для внутреннего пользования в рамках выполнения проекта, для создателей компьютеров она стала Библией. Вот так иногда обычный рутинный отчет может изменить мир.
Машина Тьюринга не была предназначена для практических целей. Теоремы Тьюринга не имели отношения к эффективности решения задач, а скорее описывали спектр задач, которые теоретически могут быть решены с помощью компьютера. Напротив, цель фон Неймана заключалась в создании концепции реального компьютера. Его модель заменила однобитную систему Тьюринга многобитной (обычно кратную восьми битам) системой. Машина Тьюринга имеет последовательную ленту памяти, так что программы затрачивают очень большое время на перемещение ленты вперед и назад для записи и извлечения промежуточных результатов. Напротив, в системе фон Неймана доступ к памяти осуществляется произвольным образом, что позволяет немедленно извлекать любые нужные данные.
Одной из ключевых идей фон Неймана является концепция хранимой программы, которую он развил за десять лет до создания компьютера. Суть концепции заключается в том, что программа хранится в том же модуле памяти с произвольным доступом, что и данные (а часто даже в том же блоке памяти). Это позволяет перепрограммировать компьютер для решения разных задач и создавать самомодифицирующийся код (в случае записывающих накопителей), что обеспечивает возможность рекурсии. До того времени практически все компьютеры, включая Colossus, создавались для решения конкретных задач. Концепция хранимой программы позволила компьютеру стать поистине универсальной машиной, соответствующей представлению Тьюринга об универсальности машинных вычислений.
Еще одно важное свойство машины фон Неймана заключается в том, что в каждой инструкции содержится операционный код, определяющий арифметическую или логическую операцию и адрес операнда в памяти компьютера.
Концепция фон Неймана об архитектуре компьютера отразилась в проекте EDVAC, над которым он работал совместно с Преспером Дж. Эккертом и Джоном Моучли. Компьютер EDVAC начал функционировать только в 1951 г., когда уже существовали другие компьютеры с хранимой программой, такие как Манчестерская малая экспериментальная машина, ENIAC, EDSAC и BINAC, причем все они были созданы под влиянием статьи фон Неймана и при участии Эккерта и Моучли. Фон Нейман также был причастен к появлению некоторых из этих машин, включая последнюю версию ENIAC, где использовался принцип хранимой программы.
У компьютера с архитектурой фон Неймана имелось несколько предшественников, но ни один из них - за одним неожиданным исключением - нельзя назвать истинной машиной фон Неймана. В 1944 г. Говард Эйкен выпустил Mark I, который можно было в какой-то степени перепрограммировать, но он не использовал хранимой программы. Машина считывала инструкции с перфокарты и немедленно их выполняла. В машине также не было предусмотрено условных переходов.
В 1941 г. немецкий ученый Конрад Цузе (1910–1995) создал компьютер Z-3. Он тоже считывал программу с ленты (в данном случае закодированную на пленке) и тоже не выполнял условных переходов. Интересно, что Цузе получил финансовую поддержку от Немецкого института самолетостроения, который использовал этот компьютер для изучения флаттера крыла самолета. Однако предложение Цузе о финансировании замены реле радиолампами не было поддержано нацистским правительством, которое считало развитие компьютерной технологии «не имеющим военного значения». Это, как мне кажется, в определенной степени повлияло на исход войны.
На самом деле у фон Неймана был один гениальный предшественник, причем жил он на сто лет раньше! Английский математик и изобретатель Чарльз Бэббидж (1791–1871) в 1837 г. описал свою аналитическую машину, основанную на тех же принципах , что и компьютер фон Неймана, и использовавшую хранимую программу, нанесенную на перфокарты жаккардовых ткацких машин. Память машины с произвольным доступом содержала 1000 слов по 50 десятичных знаков в каждом (что эквивалентно примерно 21 килобайту). Каждая инструкция содержала код операции и номер операнда - точно так же, как в современных компьютерных языках. Система не использовала условных переходов и циклов, так что это была настоящая машина фон Неймана. Полностью механическая, она, по-видимому, превзошла и дизайнерские, и организаторские возможности самого Бэббиджа. Он создал части машины, но так и не запустил ее.
Точно не известно, знали ли пионеры компьютеростроения XX в., включая фон Неймана, о работах Бэббиджа .
Однако создание машины Бэббиджа положило начало развитию программирования. Английская писательница Ада Байрон (1815–1852), графиня Лавлейс, единственный законный ребенок поэта лорда Байрона, стала первым в мире программистом. Она писала программы для аналитической машины Бэббиджа и отлаживала их в уме (поскольку компьютер так никогда и не заработал). Теперь программисты называют эту практику table checking. Она перевела статью итальянского математика Луиджи Менабреа об аналитической машине, добавив от себя существенные замечания и заметив, что «аналитическая машина плетет алгебраические рисунки, как ткацкий жаккардовый станок плетет цветы и листья». Возможно, она первой упомянула о возможности создания искусственного интеллекта, но сделала вывод, что аналитическая машина «сама не способна что-либо придумать».
Идеи Бэббиджа кажутся поразительными, если учесть, в какую эпоху он жил и работал. Однако к середине XX в. эти идеи были практически забыты (и вновь открыты лишь позднее). Именно фон Нейман придумал и сформулировал ключевые принципы действия компьютера в его современном виде, и недаром машину фон Неймана продолжают считать основной моделью вычислительной машины. Однако не будем забывать, что машина фон Неймана постоянно осуществляет обмен данными между отдельными модулями и внутри этих модулей, так что она не могла быть создана без теорем Шеннона и тех методов, которые он предложил для надежной передачи и хранения цифровой информации.
Все сказанное подводит нас к четвертой важной идее, которая преодолевает выводы Ады Байрон о неспособности компьютера к творческому мышлению и позволяет найти ключевые алгоритмы, используемые мозгом, чтобы потом применить их для превращения компьютера в мозг. Алан Тьюринг сформулировал эту задачу в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованную в 1950 г., в которой содержится описание теперь широко известного теста Тьюринга, позволяющего определить близость ИИ к человеческому интеллекту.
В 1956 г. фон Нейман начал готовить серию лекций для престижных Силлимановских чтений в Йельском университете. Ученый уже был болен раком и не смог ни прочесть свои лекции, ни даже закончить рукопись, на основе которой создавались лекции. Тем не менее этот незаконченный труд является блестящим предсказанием того, что лично я воспринимаю как самый трудный и важный проект в истории человечества. Уже после смерти ученого, в 1958 г., рукопись была опубликована под названием «Компьютер и мозг». Так вышло, что последний труд одного из самых блестящих математиков прошлого столетия и одного из основоположников компьютерной технологии оказался посвящен анализу мышления. Это было первое серьезное исследование человеческого мозга с точки зрения математика и специалиста в области компьютеров. До фон Неймана компьютерные технологии и нейробиология представляли собой два отдельных острова, между которыми не существовало никакого моста.
Фон Нейман начинает повествование, описывая сходство и различие между компьютером и человеческим мозгом. Учитывая, в какую эпоху создавался этот труд, он представляется удивительно точным. Ученый отмечает, что выходной сигнал нейрона цифровой - аксон либо возбуждается, либо остается в покое. В то время было далеко не очевидно, что обработка выходного сигнала может происходить аналоговым путем. Обработка сигнала в дендритах, ведущих к нейрону, и в теле нейрона аналоговая, и фон Нейман описал эту ситуацию с помощью взвешенной суммы входных сигналов с пороговым значением.
Эта модель функционирования нейронов привела к развитию коннекционизма и к использованию данного принципа для создания как аппаратурного оформления, так и компьютерных программ. (Как я рассказывал в предыдущей главе, первая такая система, а именно программа для IBM 704, была создана Фрэнком Розенблаттом из Корнельского университета в 1957 г., сразу после того, как стала доступна рукопись лекций фон Неймана.) Теперь у нас есть более сложные модели, описывающие сочетания входных сигналов нейронов, но общая идея об аналоговой обработке сигналов с помощью изменения концентрации нейромедиаторов по-прежнему верна.
На основе концепции универсальности компьютерных вычислений фон Нейман пришел к выводу, что даже при кажущемся радикальном различии архитектуры и структурных единиц головного мозга и компьютера с помощью машины фон Неймана мы можем симулировать происходящие в головном мозге процессы. Обратный постулат, однако, не является справедливым, поскольку головной мозг не является машиной фон Неймана и не имеет хранимой программы (хотя в голове мы можем симулировать действие очень простой машины Тьюринга). Алгоритмы или методы функционирования мозга определены его структурой. Фон Нейман пришел к справедливому заключению, что нейроны могут выучивать соответствующие образы на основании входных сигналов. Однако во времена фон Неймана не было известно, что обучение также происходит путем создания и разрушения контактов между нейронами.
Фон Нейман также указал, что скорость обработки информации нейронами очень низкая - порядка сотни вычислений в секунду, однако мозг компенсирует это тем, что одновременно осуществляет обработку информации во множестве нейронов. Это еще одно очевидное, но очень важное открытие. Фон Нейман утверждал, что все 10 10 нейронов мозга (эта оценка также достаточно точна: по сегодняшним представлениям, в головном мозге содержится от 10 10 до 10 11 нейронов) обрабатывают сигналы в одно и то же время. Более того, все контакты (в среднем от 10 3 до 10 4 на каждый нейрон) обсчитываются одновременно.
Учитывая примитивный уровень развития нейробиологии того времени, оценки и описания функции нейронов, сделанные фон Нейманом, удивительно точны. Однако я не могу согласиться с одним аспектом его работы, а именно с представлением об объеме памяти мозга. Он считал, что мозг запоминает каждый сигнал на всю жизнь. Среднюю продолжительность жизни человека фон Нейман оценивал в 60 лет, что составляет примерно 2 х 10 9 секунды. Если каждый нейрон за одну секунду получает примерно 14 сигналов (что на самом деле на три порядка ниже истинной величины), а всего в головном мозге содержится 10 10 нейронов, выходит, что объем памяти мозга составляет около 10 20 бит. Как я писал выше, мы запоминаем лишь небольшую часть наших мыслей и опыта, но даже эти воспоминания хранятся не как побитовая информация низкого уровня сложности (как в видео), а скорее в виде последовательности образов более высокого порядка.
По мере того как фон Нейман описывает каждый механизм в функции головного мозга, он одновременно демонстрирует, как современный компьютер мог бы осуществить ту же самую функцию, несмотря на кажущееся различие между мозгом и компьютером. Аналоговые механизмы действия мозга можно моделировать с помощью цифровых механизмов, поскольку цифровые вычисления способны моделировать аналоговые значения с любой степенью точности (а точность передачи аналоговой информации в мозге достаточно низкая). Можно также имитировать массивный параллелизм функции мозга, учитывая значительное превосходство компьютеров по скорости серийных вычислений (со времен фон Неймана это превосходство еще более усилилось). Кроме того, мы можем осуществлять параллельную обработку сигналов в компьютерах с помощью параллельно функционирующих машин фон Неймана - именно так действуют современные суперкомпьютеры.
Учитывая способность людей быстро принимать решения при столь низкой скорости работы нейронов, фон Нейман пришел к выводу, что функции головного мозга не могут задействовать длинные последовательные алгоритмы. Когда третий бейс-мен получает мяч и решает бросить его на первую, а не на вторую базу, он принимает это решение за какую-то долю секунды - за это время каждый нейрон едва успевает осуществить несколько циклов возбуждения. Фон Нейман приходит к логичному выводу, что замечательная способность мозга связана с тем, что все 100 млрд нейронов могут обрабатывать информацию одновременно. Как я отмечал выше, зрительная кора делает сложные выводы всего за три или четыре цикла возбуждения нейронов.
Именно значительная пластичность мозга позволяет нам обучаться. Однако компьютер обладает гораздо большей пластичностью - его методы можно полностью изменить путем смены программного обеспечения. Таким образом, компьютер может имитировать мозг, а вот обратное утверждение неверно.
Когда фон Нейман сравнивал возможности массированной параллельной активности мозга с немногочисленными компьютерами того времени, казалось очевидным, что мозг отличается гораздо большей памятью и скоростью. Сегодня уже сконструирован первый суперкомпьютер, по самым консервативным оценкам, удовлетворяющий тем функциональным требованиям, которые нужны для моделирования функций человеческого головного мозга (около 10 16 операций в секунду) . (По моему мнению, компьютеры такой мощности в начале 2020-х гг. будут стоить около 1000 долларов.) Что касается объема памяти, мы продвинулись еще дальше. Труд фон Неймана появился в самом начале компьютерной эры, но ученый был уверен в том, что в какой-то момент мы сможем создавать компьютеры и компьютерные программы, способные имитировать человеческий мозг; именно поэтому он и готовил свои лекции.
Фон Нейман был глубоко убежден в ускорении прогресса и в его значительном влиянии на жизнь людей в будущем. Через год после смерти фон Неймана, в 1957 г., его коллега математик Стэн Юлам цитировал слова фон Неймана, сказавшего в начале 1950-х гг., что «любое ускорение технологического прогресса и изменения образа жизни людей создает впечатление приближения некой важнейшей сингулярности в истории человеческой расы, за пределами которой человеческая деятельность в том виде, какой мы знаем ее сегодня, больше не может продолжаться». Это первый известный случай использования слова «сингулярность» для описания технологического прогресса человечества.
Важнейшая догадка фон Неймана заключалась в обнаружении сходства между компьютером и мозгом. Заметим, что частью человеческого интеллекта является эмоциональный интеллект. Если догадка фон Неймана верна и если согласиться с моим утверждением, что небиологическая система, удовлетворительно воспроизводящая интеллект (эмоциональный и другой) живого человека, обладает сознанием (см. следующую главу), придется сделать вывод, что между компьютером (с правильным программным обеспечением) и сознательным мышлением имеется явное сходство. Итак, был ли прав фон Нейман?
Большинство современных компьютеров - полностью цифровые машины, тогда как человеческий мозг использует как цифровые, так и аналоговые методы. Однако аналоговые методы легко воспроизводятся в цифровом варианте с любой степенью точности. Американский специалист в области компьютерных технологий Карвер Мид (род. в 1934 г.) показал, что аналоговые методы мозга можно напрямую воспроизвести в кремниевом варианте, и реализовал это в виде так называемых нейроморфных чипов . Мид продемонстрировал, что данный подход может быть в тысячи раз более эффективным, чем цифровая имитация аналоговых методов. Если речь идет о кодировании избыточных алгоритмов новой коры, возможно, имеет смысл воспользоваться идеей Мида. Исследовательская группа IBM под руководством Дхармендра Модхи применяет чипы, имитирующие нейроны и их контакты, в том числе их способность образовывать новые контакты . Один из чипов, названный SyNAPSE, напрямую модулирует 256 нейронов и примерно четверть миллиона синаптических связей. Цель проекта заключается в симуляции новой коры, состоящей из 10 млрд нейронов и 100 трлн контактов (что эквивалентно человеческому мозгу), которая использует всего один киловатт энергии.
Более пятидесяти лет назад фон Нейман заметил, что процессы в головном мозге происходят чрезвычайно медленно, но отличаются массированной параллельностью. Современные цифровые схемы действуют как минимум в 10 млн раз быстрее, чем электрохимические переключатели мозга. Напротив, все 300 млн распознающих модулей коры мозга действуют одновременно, и квадрильон контактов между нейронами может активизироваться в одно и то же время. Следовательно, для создания компьютеров, которые могли бы адекватно имитировать человеческий мозг, необходимы соответствующий объем памяти и производительность вычислений. Нет нужды напрямую копировать архитектуру мозга - это очень неэффективный и негибкий метод.
Какими же должны быть соответствующие компьютеры? Многие исследовательские проекты направлены на моделирование иерархического обучения и распознавания образов, происходящих в новой коре. Я сам занимаюсь подобными исследованиями с привлечением иерархических скрытых моделей Маркова. По моим оценкам, для моделирования одного цикла распознавания в одном распознающем модуле биологической новой коры требуется около 3000 вычислений. Большинство симуляций построено на значительно меньшем числе вычислений. Если принять, что головной мозг осуществляет около 10 2 (100) циклов распознавания в секунду, получаем общее число 3 х 10 5 (300 тыс.) вычислений в секунду для одного распознающего модуля. Если же умножить это число на общее число распознающих модулей (3 х 10 8 (300 млн, по моим оценкам)), получаем 10 14 (100 трлн) вычислений в секунду. Примерно такое же значение я привожу в книге «Сингулярность уже близка». По моим прогнозам, для функциональной симуляции головного мозга требуется скорость от 10 14 до 10 16 калькуляций в секунду. По оценкам Ганса Моравека, основанным на экстраполяции данных для начальной обработки зрительных сигналов во всем головном мозге, это значение составляет 10 14 калькуляций в секунду, что совпадает с моими расчетами.
Стандартные современные машины могут работать со скоростью до 10 10 калькуляций в секунду, однако с помощью ресурсов облака их производительность можно существенно увеличить. Самый быстрый суперкомпьютер, японский компьютер «К», уже достиг скорости 10 16 калькуляций в секунду. Учитывая массированную избыточность алгоритмов новой коры, хороших результатов можно добиться с помощью нейроморфных чипов, как в технологии SvNAPSE.
Что касается требований к памяти, нам нужно около 30 бит (примерно 4 байта) для каждого контакта с одним из 300 млн распознающих модулей. Если к каждому распознающему модулю подходит в среднем восемь сигналов, получаем 32 байта на распознающий модуль. Если учесть, что вес каждого входного сигнала составляет один байт, получаем 40 байт. Добавим 32 байта для нисходящих контактов - и получим 72 байта. Замечу, что наличие восходящих и нисходящих разветвлений приводит к тому, что число сигналов намного больше восьми, даже если учесть, что многие распознающие модули пользуются общей сильно разветвленной системой связей. Например, в распознавании буквы «p» могут участвовать сотни распознающих модулей. Это означает, что тысячи распознающих модулей следующего уровня участвуют в распознавании слов и фраз, содержащих букву «p». Однако каждый модуль, ответственный за распознавание «p», не повторяет это древо связей, питающих все уровни распознавания слов и фраз с «p», у всех этих модулей древо связей общее.
Сказанное выше верно и для нисходящих сигналов: модуль, ответственный за распознавание слова apple, сообщит всей тысяче стоящих ниже модулей, ответственных за распознавание «e», что ожидается образ «e», если уже распознаны «a», «p», «p» и «l». Это древо связей не повторяется для каждого модуля, распознающего слово или фразу, который хочет информировать модули нижестоящего уровня, что ожидается образ «e». Это древо общее. По этой причине среднее оценочное значение в восемь восходящих и восемь нисходящих сигналов для каждого распознающего модуля является вполне разумным. Но даже если мы повысим это значение, это не сильно изменит конечный результат.
Итак, с учетом 3 х 10 8 (300 млн) распознающих модулей и 72 байт памяти для каждого, получаем, что общий объем памяти должен составлять около 2 х 10 10 (20 млрд) байт. А это весьма скромное значение. Такой памятью обладают обычные современные компьютеры.
Все эти расчеты мы выполнили для приблизительной оценки параметров. Учитывая, что цифровые схемы примерно в 10 млн раз быстрее сетей нейронов в биологической коре, нам не нужно воспроизводить массированный параллелизм человеческого мозга - весьма умеренного параллельного процессинга (по сравнению с триллионным параллелизмом в головном мозге) будет вполне достаточно. Таким образом, необходимые вычислительные параметры вполне достижимы. Способность нейронов головного мозга к переподключению (помним, что дендриты постоянно создают новые синапсы) тоже можно имитировать с помощью соответствующего программного обеспечения, поскольку компьютерные программы гораздо пластичнее биологических систем, которые, как мы видели, впечатляют, но имеют пределы.
Избыточность мозга, необходимая для получения инвариантных результатов, безусловно, может быть воспроизведена в компьютерном варианте. Математические принципы оптимизации подобных самоорганизующихся иерархических систем обучения вполне понятны. Организация мозга далеко не оптимальна. Но она и не должна быть оптимальной - она должна быть достаточно хорошей, чтобы обеспечить возможность создавать инструменты, компенсирующие ее собственные ограничения.
Еще одно ограничение новой коры заключается в том, что в ней нет механизма, устраняющего или хотя бы оценивающего противоречащие друг другу данные; отчасти это объясняет весьма распространенную нелогичность человеческих рассуждений. Для решения данной проблемы у нас есть весьма слабая способность, называемая критическим мышлением, но люди ею пользуются гораздо реже, чем следовало бы. В компьютерной новой коре можно предусмотреть процесс, выявляющий противоречащие данные для их последующего пересмотра.
Важно отметить, что конструирование целого отдела мозга осуществить проще, чем конструирование одного нейрона. Как уже было сказано, на более высоком уровне иерархии модели часто упрощаются (тут просматривается аналогия с компьютером). Чтобы понять, как работает транзистор, нужно в деталях понимать физику полупроводниковых материалов, а функции одного реального транзистора описываются сложными уравнениями. Цифровая схема, осуществляющая перемножение двух чисел, содержит сотни транзисторов, но для создания модели такой схемы хватит одной или двух формул. Целый компьютер, состоящий из миллиардов транзисторов, можно смоделировать с помощью набора инструкций и описания регистра на нескольких страницах текста с привлечением нескольких формул. Программы для операционных систем, компиляторов языков или ассемблеров достаточно сложны, однако моделирование частной программы (например, программы распознавания языка на основе скрытых иерархических моделей Маркова) тоже сводится к нескольким страницам формул. И нигде в подобных программах вы не встретите детального описания физических свойств полупроводников или даже компьютерной архитектуры.
Аналогичный принцип верен и для моделирования мозга. Один конкретный распознающий модуль новой коры, который детектирует определенные инвариантные зрительные образы (например, лица), осуществляет фильтрацию звуковых частот (ограничивая входной сигнал определенным диапазоном частот) или оценивает временную близость двух событий, можно описать с помощью гораздо меньшего числа специфических деталей, чем реальные физические и химические взаимодействия, контролирующие функции нейромедиаторов, ионных каналов и других элементов нейронов, участвующих в передаче нервного импульса. Хотя все эти детали необходимо тщательно предусмотреть до перехода на следующий уровень сложности, при моделировании операционных принципов головного мозга многое можно упростить.
| <<< Назад
|
Вперед >>>
|
Наш мозг не обрабатывает информацию, не извлекает знания и не хранит воспоминания. В этом убежден психолог Роберт Эпштейн, автор 15 книг и бывший главный редактор журнала «Psychology Today». Уже много лет он активно выступает против взгляда на мозг как на машину для обработки данных. «Футурист» публикует развернутую статью Эпштейна, которая может полностью перевернуть ваше представление о мозге.
Копировать-вставить
В нашем мозге невозможно найти копию Пятой симфонии Бетховена . А также копии слов, картинок, грамматических правил или любых других стимулов из окружающей среды. Человеческий мозг, конечно, нельзя назвать «пустым». Однако он не содержит большинство из того, что, по всеобщему мнению, должен содержать. В нем нет даже такой простой вещи, как «воспоминания».
Роберт Эпштейн
Наше неверное представление о мозге имеет глубокие исторические корни, но наибольший вред нанесло изобретение компьютеров в 1940-х годах. Уже больше полувека психологи, лингвисты и нейрофизиологи принимают за данность, что человеческий мозг работает по принципу компьютера.
Чтобы увидеть, насколько нелепа эта идея, подумайте о мозге детей . Благодаря эволюции, новорожденные у хомо сапиенс, как и у всех других видов млекопитающих, попадают в мир подготовленными . Они готовы эффективно взаимодействовать с миром. Зрение младенца размыто, однако оно легко выделяет лица. Довольно быстро малыш запоминает лицо матери. Слух ребенка отдает предпочтение голосам, отделяя их от других звуков, а также может отличить одну манеру речи от другой. Без сомнения, мы подготовлены к построению социальных связей.
Здоровый младенец также обладает как минимум дюжиной рефлексов — готовых реакций на определенные раздражители, которые важны для выживания. Новорожденный поворачивает голову в направлении предмета, который касается его щеки, и сосет все, что попадает ему в рот. Он хватает вещи, которые мы опускаем ему на раскрытую ладонь, так крепко, что может удержать собственный вес. Возможно, важнее всего, что у детей с рождения есть мощные механизмы обучения , которые позволяют им стремительно меняться , так что они могут всё более эффективно взаимодействовать с миром, даже если этот мир не похож на тот, что встречал их далеких предков.
Органы чувств, рефлексы и механизмы обучения — вот с чем мы начинаем, и это немало. Если бы в этом наборе чего-то не хватало, выжить было бы непросто.
А вот с чем мы не рождаемся : информация, данные, правила, лексикон, алгоритмы, программы, подпрограммы, модели, память, изображения, процессоры, шифраторы, декодеры, символы и буфер обмена. В нас нет всех тех элементов, которые позволяют цифровым компьютерам демонстрировать более-менее разумное поведение. Мы не только не рождаемся с таким набором функций, мы также не развиваем их — никогда.
Мы не храним слова или правила, которые диктуют, как манипулировать словами. Мы не создаем репрезентации или отображения визуальных стимулов, не сохраняем их в буфере кратковременной памяти и не передаем в долговременную память. Мы не загружаем информацию, картинки или слова из памяти. Компьютеры выполняют все эти действия, организмы — нет.
Компьютеры буквально обрабатывают информацию — числа, буквы, слова, формулы, изображения. Информацию необходимо закодировать в понятный компьютерам формат, то есть вереницы единиц и нулей (биты), собранные в небольшие группы (байты). Определенная последовательность этих логических элементов кодирует букву Д, другая — О, третья — М. Поставленные рядом, эти три бувы формируют слово ДОМ. Любая картинка, например, фотография кота, представлена очень сложной последовательностью из миллионов байт, окруженных специальными знаками, которые говорят компьютеру, что в этом месте хранится изображение, а не слово.
Разумеется, это очень тезисное введение в компьютерную теорию, но оно позволяет сделать простой вывод: компьютеры действительно работают с символическими отображениями мира. Они действительно хранят и извлекают. Они реально обрабатывают. У них есть физическая память. Всеми их действиями, без исключений, руководят алгоритмы .
Но люди ничего из этого не делают — никогда не делали и никогда не будут. Принимая во внимание этот факт, зададимся вопросом: почему так много ученых говорят о жизни нашего сознания так, как будто мы компьютеры?
Четыре жидкости, которые управляли организмом человека по представлению древних греков и средневековых астрологов (отсюда произошли четыре типа темперамента)
Метафоры сознания
В книге «По нашему образу и подобию» (In Our Own Image, 2015) исследователь искусственного интеллекта Джордж Заркадакис описывает шесть различных метафор , которые люди использовали последние 2000 лет, чтобы объяснить человеческое сознание.
В самой ранней метафоре, чьи следы мы находим в Библии, людей создают из глины , в которую разумное божество вдыхает дух. Этот дух «объясняет» то, что мы разумны.
Открытие законов гидравлики и появление первых гидротехнических сооружений в 3 веке до нашей эры привело к росту популярности гидравлической модели сознания. Философы решили, что и телом, и умственной жизнью руководят различные жидкости в нашем теле — «гуморы». Гидравлическая метафора продержалась 1600 лет, сильно замедляя прогресс в медицинских знаниях.
В 1500-х годах появились автоматы, приводимые в действие пружинами и шестеренками. В итоге лидирующие мыслители, такие как Рене Декарт, заявили, что люди — это сложные машины . В 1600-х британский философ Томас Гоббс предполагал, что наши мысли — результат механической работы небольших элементов в мозгу. К 1700-м открытия в области электричества и химии привели к рождению новых теорий человеческого сознания — опять же, по большей части метафорических. В 1800-х, под впечатлением от последних достижений в области передачи сообщений, немецкий физик Герман фон Гельмгольц сравнил мозг с телеграфом .
Каждая метафора отражала самые передовые идеи своей эпохи. Неудивительно, что всего через несколько лет после рождения компьютерной технологии в 1940-х многие заявили: мозг работает подобно компьютеру . При этом роль «железа» играют нейроны, а мысли — это программное обеспечение. Ключевым событием в развитии того, что сегодня называют «когнитивной наукой», стала публикация книги «Язык и коммуникация» в 1951 году. В ней психолог Джордж Миллер предложил исследовать мышление с помощью понятий из теории информации, кибернетики и лингвистики.
Такого рода теоретизирование получило свое наивысшее выражение в короткой книге «Компьютер и мозг» (1958), в которой математик Джон фон Нейман напрямую заявлял: функция человеческой нервной системы — цифровая. Признавая, что о механизмах мышления и памяти известно мало, ученый все же провел множество параллелей между компонентами вычислительных машин и элементами человеческого мозга.
Футуролог Рэй Курцвейл
Успехи в развитии компьютерных технологий и исследованиях мозга привели к зарождению мощного междисциплинарного направления. Его целью было понять человеческий разум. В основе подхода лежало убеждение, что люди, подобно компьютерам, обрабатывают информацию . И те и другие — процессоры, буквально «обработчики». В этой области сейчас трудятся тысячи исследователей, которые поглощают миллиарды долларов в грантах и пишут огромное количество технических пособий и популярных статей и книг. В качестве примера этого подхода можно привести последнюю книгу Рэя Курцвейла «Как создать разум: раскрытие секретов человеческого мышления». В ней футуролог пишет об «алгоритмах» в мозге, о том, как мозг «обрабатывает данные», даже о внешнем сходстве нейронных и электронных сетей.
Прилипчивая метафора
Метафора «информационной обработки» (ИО) сегодня доминирует в наших представлениях о функционировании сознания. Вряд ли можно найти хоть какую-либо форму изучения разумного человеческого поведения, которая обходится без использования этой метафоры — точно так же, как в предыдущие эпохи говорить о сознании было невозможно без упоминания духа или божества . Обоснованность ИО-метафоры в сегодняшнем мире принимается за данность.
Однако ИО-метафора — это, в конечном итоге, еще одна метафора, то есть история, которую мы рассказываем, чтобы придать смысл чему-то, что мы не понимаем. Как и все предыдущие метафоры, в какой-то момент ее придется оставить — заменить новой метафорой или, если повезет, реальным знанием.
Сама идея, что люди должны обрабатывать информацию, просто потому что компьютеры обрабатывают информацию, откровенно глупа . И когда в один прекрасный день ИО-метафору наконец забросят, историки наверняка посмотрят на наши взгляды с насмешкой, так же как мы сегодня находим глупыми гидравлическую и механическую метафоры.
Эксперимент с долларом
Чтобы продемонстрировать ложность ИО-метафоры во время лекции, Роберт Эпштейн обычно вызывает добровольца и просит его как можно реалистичнее нарисовать на доске купюру номиналом в 1 доллар. Когда студент справляется, психолог закрывает изображение листом бумаги, прикрепляет рядом реальную банкноту и просит добровольца повторить процедуру. Когда задание выполнено, аудитории предлагается сравнить результаты.
Как правило, студентов удивляет, сколь мало сходства у двух изображений. Рисунок по памяти не идет ни в какое сравнение со второй картинкой, срисованной с оригинала. При этом каждый из студентов тысячи раз видел долларовую купюру.
В чем же проблема? Разве у нас в мозгу нет «отображения» банкноты, которое «хранится» в «регистре данных» нашей памяти? Разве мы не можем просто «извлечь» картинку и использовать ее, чтобы нарисовать копию?
Очевидно, нет, и даже за тысячу лет нейронаука не обнаружит «отображение » долларовой купюры, хранящееся в человеческом мозге, по той простой причине, что его там нет .
Большое количество статей о мозге говорит нам, что даже простейшие воспоминания задействуют многие зоны мозга, иногда довольно обширные. Когда дело доходит до сильных эмоций, одновременно может повышаться активность миллионов нейронов. Нейропсихологи из Университета Торонто исследовали выживших после авиакатастрофы и обнаружили, что воспоминания о трагедии задействовали много разных зон, в том числе миндалевидное тело и зрительную кору.
Что же происходит, когда студент рисует доллар по памяти? Так как он неоднократно видел купюру, его мозг изменился . Говоря конкретнее, нейронная сеть изменилась таким образом, что студент может визуализировать банкноту — то есть, заново испытать видение доллара, во всяком случае, до определенной степени.
Разница между двумя рисунками напоминает, что визуализация чего-то (видение в отсутствие предмета) гораздо менее точна, чем непосредственное наблюдение. Именно поэтому мы гораздо лучше справляемся с распознаванием, чем с припоминанием. Когда мы вспоминаем, мы пытаемся заново пережить некий опыт. Когда же мы узнаём что-то, нам всего лишь достаточно осознавать, что раньше мы уже переживали то же самое.
Даже если бы студент приложил сознательное усилие, чтобы запомнить купюру во всех подробностях, нельзя было бы сказать, что картинка «сохранилась» в мозгу. Просто студент стал лучше подготовлен к тому, чтобы нарисовать доллар по памяти. Точно так же пианист, практикуясь, становится более опытным и лучше играет концерт, но при этом ему не нужно каким-либо образом вдыхать копию партитуры.
Дирижер Артуро Тосканини обладал фотографической памятью и мог воспроизвести без партитуры 2,5-часовую оперу, но ему не требовалось «загружать» ее себе в мозг - он каждый раз проживал ее заново
Мозг без информации
Начиная с этого простого упражнения, мы можем приняться за новую теорию разумного человеческого поведения без всяких метафор. В этой теории мозг не будет полностью пустым, но, по крайней мере, мы обойдемся без багажа ИО-метафоры.
В своей жизни человек переживает различный опыт , который его изменяет. Особого упоминания заслуживают три типа переживаний: 1. Мы наблюдаем за тем, что происходит вокруг нас (как ведут себя другие люди, как звучит музыка, какие нам дают указания, как выглядят слова на странице и картинки на экране). 2. Мы обнаруживаем, что неважные стимулы (например, звук сирены) идут в связке с важными (например, появлением полицейских машин). 3. Нас наказывают или поощряют за то, что мы ведем себя определенным образом.
Чтобы быть более успешным представителем своего вида, мы меняемся таким образом, чтобы лучше соответствовать этим типам опыта. Если мы можем прочитать стихотворение наизусть или спеть песню, если мы можем следовать инструкциям, если мы реагируем на второстепенные стимулы так же, как на первостепенные, если мы ведем себя так, что заслуживаем одобрение окружающих, — во всех этих случаях социальное приспособление увеличивается.
Несмотря на громкие заголовки, до сих пор никто не знает, как мозг меняется в ходе заучивания наизусть песни или стихотворения. Однако ни песня, ни стихи в сознании не «сохраняются». Просто мозг изменяется упорядоченным образом, так что мы теперь при определенных условиях можем спеть песню или прочитать стихи. Когда приходит время сделать это, песня и стихи не «извлекаются» из определенного места в мозгу, точно так же как движения пальца не «извлекаются» из памяти, когда мы стучим по столу. Мы просто поем или читаем стихи — без всякого извлечения.
В последнее время появляется все больше когнитивных психологов, которые полностью отказываются от «компьютерного» взгляда на мозг. К ним принадлежит, например, Энтони Чемеро из Университета Цинциннати. Вместе с коллегами он настаивает на том, что организмы находятся в прямом контакте со своим окружением. Это становится основой для нового описания разумного поведения.
Вот еще один пример того, насколько различны подходы к сознанию с точки зрения «обработки информации» и в рамках новой «антирепрезентативной» перспективы. В 2002 году ученые из Университета штата Аризона описали два возможных взгляда на простое действие в спорте: бейсболист пытается поймать летящий мяч . Согласно ИО-метафоре, мозгу игрока необходимо оценить начальные условия полета мяча — скорость, угол, траекторию, — затем создать и проанализировать внутреннюю модель движения, спрогнозировать, где мяч окажется в будущем, и на основе этой модели адаптировать движения тела в реальном времени и поймать мяч.
Это все имело бы место, если бы мы функционировали как компьютеры. Однако автор работы Майкл МакБит и его коллеги сумели объяснить происходящее гораздо проще: чтобы поймать мяч, бейсболисту просто нужно двигаться таким образом, чтобы мяч находился в постоянном визуальном контакте с «домом» (углом квадрата в бейсболе, где стоит игрок с битой) и окружающими предметами. Звучит сложновато, но на деле это невероятно просто и не требует никаких вычислений, отображений и алгоритмов.
Психологи Эндрю Уилсон и Сабрина Голонка из Городского университета Лидса в Великобритании уже много лет ведут блог , в котором собирают свидетельства, подобные примеру с бейсболом. Свою цель они описывают следующим образом:
«Мы стремимся к более связному, более естественному подходу к строгому изучению человеческого поведения, который не вписывается в господствующие взгляды в когнитивных науках» .
Однако Уилсон и Голонка в меньшинстве . Подавляющее большинство исследователей мозга по-прежнему активно использует ИО-метафору. Более того, огромное количество предсказаний делается на основе сравнения мозга с компьютером. Например, вам наверняка приходилось читать, что в будущем станет возможно загружать человеческое сознание в компьютер и что это сделает нас невероятно умными и, возможно, бессмертными. Подобные прогнозы, среди прочих, высказывали Рэй Курцвейл и Стивен Хокинг. Та же идея стала предпосылкой фильма «Превосходство» с Джонни Деппом, где герой загружает мозг в интернет и начинает терроризировать человечество.
К счастью, такие напасти нам не грозят, так как ИО-метафора не имеет под собой оснований. Нам никогда не придется волноваться о людях, сошедших с ума в киберпространстве. Впрочем, есть и плохая новость: достичь бессмертия с помощью переселения в компьютер тоже не удастся. Не только из-за того, что в мозгу нет «программы сознания», но также потому, что Эпштейн называет проблемой уникальности . И это — самое главное в его теории.
Проблема уникальности
Раз в мозгу нет ни «хранилища данных», ни «отображений» стимулов, а также по той причине, что для успешного функционирования мозгу необходимо меняться под влиянием опыта, нет оснований полагать, что два человека меняются одинаково под влиянием одного и того же события. Вы пришли на концерт, чтобы послушать Пятую симфонию Бетховена. Скорее всего, изменения, которые произойдут в вашем мозгу, будут разительно отличаться от изменений, которые произойдут в мозгу человека на соседнем кресле. Какими бы ни были эти изменения, они происходят в уникальной конфигурации нейронов, которая развивалась в результате десятилетий уникального опыта .
В своем классическом труде 1932 года британский психолог сэр Фредерик Бартлетт показал , что два человека повторяют услышанную историю по-разному. Более того, со временем версия каждого из слушателей отличается все больше. Никто из слушателей не создает «копию» рассказа; вместо этого каждый человек меняется под влиянием истории — достаточным образом, чтобы впоследствии суметь ее пересказать. Спустя дни, месяцы и даже годы испытуемые могут заново пережить историю, хотя и не во всех деталях.
С одной стороны, это очень вдохновляет . Каждый человекна земле поистине уникален , не только в смысле генетики, но и в плане строения своего серого вещества. Однако это также обескураживает, потому что задача нейропсихолога становится невообразимо сложной. Любой опыт вызывает упорядоченное изменение, которое задействует тысячи, миллионы нейронов или даже весь мозг, и конфигурация этих изменений будет своей для каждого человека.
Более того, даже если бы у нас была технология, чтобы сделать снимок 86 миллиардов нейронов и затем запустить их симуляцию внутри компьютера, эта огромная структура не будет значить ничего снаружи мозга, который дал ей жизнь. Возможно, в этом аспекте ИО-метафора больше всего исказила наше представление о функционировании разума. В компьютерах хранение точных копий возможно, и эти копии не изменяются со временем, даже если отключить источник питания. Однако мозг поддерживает наш разум только до тех пор, пока он остается живым . Либо мозг продолжает функционировать, либо мы исчезаем.
В книге «Будущее мозга» нейробиолог Стивен Роуз к тому же показал, что снимок мозга в определенный момент может быть бесполезным, если мы не знаем всю историю жизни его обладателя — возможно, даже такие детали, как социальные условия, в которых прошло детство человека.
Вот насколько сложна проблема. Чтобы понять даже основы того, как мозг поддерживает разум, нам нужно знать не только состояние 86 миллиардов нейронов и 100 триллионов связей между ними в данный момент, не только интенсивность, с которой нейроны обмениваются сигналами, не только состояния более чем 1000 белков, которые существуют в каждом синапсе, но и то, как активность мозга от одного момента к другому способствует целостности всей системы . Добавьте к этому уникальность каждого мозга (следствие уникальности биографии его обладателя) — и тогда вы поймете, почему нейробиолог Кеннет Миллер в недавней передовице «Нью-Йорк Таймс» предположил, что на понимание основных законов нейронных связей уйдут «века».
А тем временем огромные суммы денег тратятся на исследования мозга, основанные на ложных предпосылках. Самый вопиющий случай, о котором в прошлом году писал «Сайентифик Американ», касается масштабной инициативы Human Brain Project . Евросоюз потратил на проект больше миллиарда долларов. Глава коллаборации, харизматичный Генри Маркрам сумел убедить спонсоров, что в 2023 году он сможет создать симуляцию целого мозга при помощи суперкомпьютера и что это приведет к революции в поисках средства от болезни Альцгеймера. Научные ведомства ЕС дали ученым карт-бланш. Итог? Научное сообщество взбунтовалось против слишком узкого подхода к проблеме и неразумного расходования средств, Маркрама вынудили покинуть проект, и вся инициатива оказалась в подвешенном состоянии.
Генри Маркрам рассказывает о проекте Human Brain Project на конференции TED
Роберт Эпштейн завершает статью следующим призывом:
«Мы — организмы, а не компьютеры. Давайте продолжим попытки понять человеческий разум, при этом не сковывая себя по рукам и ногам ненужным интеллектуальным багажом. Метафора «информационной обработки» отметила полувековой юбилей, но принесла не слишком много откровений. Пришло время нажать клавишу Delete» .
Послесловие «Футуриста»
На сайте журнала « Aeon» статья Роберта Эпштейна вызвала оживленную дискуссию и подверглась жесткой критике. Читатели оставили более 400 комментариев. Многие обвинили автора в том, что он не приводит достаточно аргументов в поддержку своего тезиса и слишком грубо описывает позицию оппонентов. Метафора «обработки информации» не ставит мозг в один разряд с компьютерами. Разумеется, отдельные нейроны не могут быть носителями воспоминаний, а отображения (репрезентации) в мозге не похожи на копии картинок и слов. Тем не менее «информация» — достаточно широкое понятие, чтобы его можно было применять и в кибернетике, и в нейронауках. Даже те читатели, кто согласился с основным посылом статьи, обвинили Эпштейна в перегибании палки: психолог увлекся разоблачениями — и в итоге нарисовал слишком упрощенную картину.
При этом многие читатели сошлись во мнении, что «загрузка мозга в компьютер» — плохая идея, и поддержали автора в его призыве рассматривать мозг как уникальный живой организм, а не как бездушную машину для обработки данных.
На наших глазах разворачивается настоящая война стремительно развивающихся технологий и мозга человека. И вот мы уже слышим, что борьба «машина — человек» завершится отнюдь не в пользу последнего. Причем в ближайшее время. Насколько правомерна идея замены «несовершенного биологического компьютера более совершенным электронным» и чем отличается мозг человека от самого современного устройства? Размышляет психолог, сертифицированный тренер по методам мышления Эдварда де Боно Андрей Беспалов.
Многие думают, что с прогрессом технологий необходимость запоминать информацию сама собой отпадет. Ведь исчезла же нужда в устном счете с появлением калькуляторов! Уже сейчас любые сведения можно «нагуглить» за несколько минут, а лозунги в стиле «ваш мозг — самый мощный компьютер» теряют актуальность. Компьютер/облако/«Гугл» способны запоминать настолько лучше и больше, чем мы, что нет никакого смысла с ними соревноваться. Но действительно ли наш мозг — это ЭВМ в голове? И почему даже самая продвинутая техника не сможет сравниться с работой серого вещества человека?
Иерархия памяти
Обратимся к простому примеру. Все работающие на компьютере хорошо знают, что файл с инструкцией «как сделать оглавление в Word» выглядит примерно так: «Обозначьте в документе место, куда следует вставить оглавление, откройте вкладку “Ссылки”, нажмите кнопку “Оглавление”» — и так далее. Но в голове все это происходит иначе. В противном случае, если бы друг спросил меня по телефону о том, как сделать автооглавление, я бы сразу ответил. Но я говорю: «Подожди, сейчас программу открою», и только после того, как увижу Word перед собой, могу вспомнить, что нужно делать.
Вся загадка кроется в том, что в отличие от файлов, которые записываются и считываются линейно, воспоминания в мозгу хранятся иерархически. Что происходит, когда человек видит, например, букву Н? Изображение попадает на сетчатку, а оттуда — в первичную зрительную кору, которая занимается узнаванием простых образов: две вертикальных палочки, одна горизонтальная. Данные об этих палочках она передает во вторичную зрительную кору, которая складывает из них более сложный паттерн («Н») и передает результат в следующую зону, где буквы, полученные из разных участков вторичной зрительной коры, соединяются в слова и передаются «наверх».
Сила предсказания
Кора мозга поделена на множество зон, по которым постоянно движется информация, причем не только вверх по иерархии, но и вниз. Мозг человека настолько эффективен, утверждает Джефф Хокинс в книге «Об интеллекте», что умеет предсказывать будущие события, основываясь на опыте, хранящемся в памяти. Для того чтобы произвести определенное действие (например, поймать мяч), мозг не должен долго вычислять — ему достаточно вспомнить, как он действовал раньше, и на этом основании предсказать полет мяча и скоординировать свои движения. Цепи нейронов, находящиеся в коре, образуют иерархическую структуру, в которой высшие уровни постоянно посылают информацию к нижним уровням. Это позволяет сравнивать поступающую последовательность образов с последовательностями из предыдущего опыта. Так, на основании слов «Давным-давно, много лет…» можно предсказать, что следующими словами будут «…тому назад».
Хокинс сравнивает работу нашего мозга с иерархией военных команд: «Генералы на армейской верхушке говорят: “Выдвинуть войска во Флориду на зиму”». Простая высокоуровневая команда разворачивается в более детальные по последовательности команды, спускаясь вниз по уровням иерархии. И тысячи отдельных структур выполняют десятки тысяч действий, приводящих в результате к перемещению войск. Отчеты о том, что происходит, генерируются на каждом уровне и поступают наверх до тех пор, пока генерал не получит последний доклад: «Перемещение произошло успешно». Генерал не вникает в детали.
Вспомнить все
В отличие от мозга, в компьютере за «память» отвечают два очень разных устройства: HDD (винт) и RAM (оперативка). Казалось бы, аналогия налицо: винт — кора, а оперативка — гиппокамп. Но присмотримся повнимательнее к тому, как система работает. Изначально новая информация поступает в гиппокамп через зоны коры. Если больше мы с этой информацией не столкнемся, гиппокамп постепенно забывает ее. И чем чаще мы что-то вспоминаем, тем прочнее становятся связи в коре до тех пор, пока гиппокамп не «передаст ей все полномочия» касательно этого паттерна. Этот процесс называется «консолидацией памяти» и может длиться до двух лет. Пока он не закончен, говорить о том, что информация надежно хранится в долгосрочной памяти, рановато.
Попытайтесь в унылую осень вспомнить свой отпуск: как лежали на морском пляже и смотрели на песок. Присмотритесь: вы уже различаете в нем отдельные песчинки, камушки, осколки ракушек. Очень сомнительно, что вы на самом деле это помните, — в какой-то момент в этот образ вклинивается фантазия и услужливо предоставляет нужные детали. Но в какой именно период воспоминания и фантазии сливаются в единое целое – определить невозможно.
Таким образом, любая информация, которая возвращается из долгосрочной памяти в рабочую, приводится в соответствие изменившемуся контексту и текущим задачам, а потом консолидируется в обновленном виде. И каждый раз, когда мы вспоминаем события прошлого, это уже воспоминание не о самом событии, а о последней «редакции» мозга. Варианта «открыть файл для просмотра» у нашей памяти просто нет — любое обращение к ней предполагает определенное изменение.
Память как искусство
В компьютере удалить или сохранить файл — действия противоположные, для человеческой памяти — это две стороны одной медали.
«Для нашего интеллекта забвение составляет такую же важную функцию, как и запоминание
, — писал Уильям Джеймс больше ста лет назад. — Если бы мы помнили решительно все, то были бы в таком же безвыходном положении, как если бы не помнили ничего. Припоминание некоего события требовало бы столько же времени, сколько и само это событие
».
Да, возможно, компьютер способен лучше сохранять информацию, но он не способен так же хорошо ее забывать. Мы ведь забываем далеко не случайно — воспоминание очищается от шелухи (которую, как в примере с песком, при необходимости можно будет заполнить воображением) и сохраняется лишь значимый каркас. А выявить и обозначить этот каркас нам помогает размышление.
Именно поэтому Уильям Джеймс утверждает, что «искусство помнить – это искусство мыслить». Запомнить – это значит связать новую информацию с той, которую мы уже знаем. Чем больше человек помнит, тем проще остаться в памяти новому. А лучший способ что-то запомнить — упорное размышление о поступившей информации.
Как не утонуть в море фактов
Какие же напрашиваются выводы? Мы можем только порадоваться возможностям собственного мозга. Наша память, в отличие от компьютерной, не просто склад информации, а неотъемлемая часть мышления. А это колоссальный шанс для развития.
Для восполнения знаний можно запросить в «Гугле» любую информацию, но, чтобы сделать это, необходимо понять, что конкретно вы не знаете. Это как пазл — когда вокруг недостающего кусочка картинка уже собрана, очень просто понять, что именно нужно найти. Но когда все кусочки в беспорядке, даже непонятно, с чего начать. В этом случае «Гугл» способен лишь утопить нас в море фактов, но никак не приблизить к их пониманию. И только мозг подсказывает, каких фрагментов не хватает. Таким образом, нам остается только регулярно загружать себя новыми, интересными заданиями, чтобы поддерживать мозг в прекрасной форме.