Мозг и его «Я». Кто мы? Откуда мы? Куда мы идем? - Татьяна Владимировна Черниговская

или использует только формы – «врожденные идеи» и абстракции, сжимает все формы и цвета в черном квадрате… И ведь это только в изобразительной части искусств. А игра с временем в музыке и поэзии и гравитацией, и пространством в балете и архитектуре… Мозг как бы пробует на прочность законы природы, в том числе и еще не открытые. Стили в искусстве открывают внимательному наблюдателю реестр работы со смыслами.

Сложная простота

Чем больше я думаю о том, правильно ли мы идем, пытаясь понять, что такое человек, насколько биология определяет культуру и vice versa, насколько современные все усложняющиеся технологии определяют успех на этом пути, тем яснее просвечивает рисунок, даже звук, пластика, а не формула… Все яснее видно и то, что гениальный Гия Канчели называл «сложная простота». Дороги искусства и науки – внезапно стали сходиться. Искусство – это сжатое время. Сжатая мысль. Остановимся. Подумаем…

Материалы К.В. Анохина

К. В. Анохин. Когнитивные вычисления на основе нейронных гиперсетей[293]

Информация физична.

Р. Ландауэер

Мой доклад содержит два ключевых понятия: когнитивные вычисления и нейронные гиперсети. Я рассмотрю их по очереди. Но вначале обозначу основные тезисы своего выступления. Они следующие:

• В области когнитивной науки необходима третья когнитивная революция.

• Нам также нужны новые принципиальные идеи в области создания искусственных когнитивных систем.

Что такое третья когнитивная революция? Первой когнитивной революцией, по мнению Хомского, следует считать интеллектуальную революцию в исследованиях человеческого разума в XVII–XVIII веках[294]. Второй когнитивной революцией стало возникшее в середине прошлого века объединяющее движение, существующее сейчас в виде когнитивной науки[295]. Однако ее недостаток в том, что она до сих пор не располагает удовлетворительной общей теорией когнитивных систем. Ее создание, по моему убеждению, должно стать следующим крупным шагом в области познания человеком устройства своего внутреннего мира – третьей когнитивной революцией.

Что касается искусственного интеллекта, то он отмечает в этом году целых три юбилея. 1936 год – фундаментальная работа Тьюринга «О вычислимых числах»[296] *, 1946 год – статья фон Неймана с изложением принципов создания электронно-вычислительных машин, ставших основой архитектуры фон Неймана[297]; 1956 год – появление самого термина и дисциплины «искусственный интеллект (ИИ)»[298].

Но при использовании прилагательного «искусственный» стоит помнить, что Алан Тьюринг строил логику вычислений в своей универсальной вычислительной машине, по его собственным словам, исходя из логики операций своего разума[299]. Заметим при этом, что не мозга – сколь-либо серьезных сведений относительно того, каким образом мозг делает это, во времена Тьюринга еще не существовало. И когда в 1946 году Джон фон Нейман работал с электронно-лучевыми трубками и закладывал принципы архитектуры вычислительных машин, ему тоже не было известно, как мозг осуществляет когнитивные операции[300]. Как и Клоду Шеннону в то же время не хватало знаний о том, как нервная система оперирует с когнитивной информацией[301].

Малоизвестно это и сейчас. Именно поэтому сегодня остро нужны новые подходы – как в когнитивной науке, так и в искусственном интеллекте, стремящемся воспроизвести когнитивные операции интеллекта естественного. Полагаю, мало кто будет возражать против данного тезиса – об этом говорят в последние годы очень многие.

Более содержательное утверждение состоит в следующем: эти инновации сегодня не только необходимы, но и возможны. Казалось бы, если это так, то две названные выше задачи должны были стать предметом работы огромных коллективов ученых. Однако этого мы не наблюдаем. Поэтому далее разберем, какие предпосылки существуют для такой работы и как можно двигаться в этом направлении.

I. От классических вычислений к когнитивным вычислениям

Термин «когнитивные вычисления» был принят на вооружение в 2006 году компанией IBM, организовавшей конференцию под таким названием в своем главном исследовательском центре в Альмадене[302]. Выступающие на ней были подобраны очень серьезно: и знаменитые эксперты в области нейронаук, включая нобелевских лауреатов, и разработчики новых подходов в искусственном интеллекте, и выдающиеся философы, занимающиеся проблемой сознания. Основной лозунг конференции и ее заявленная цель – понять, как и когда мы можем механизировать когнитивные операции, то есть редуцировать их до механических процедур, воплощаемых в искусственных системах[303].

По завершении этой конференции IBM серьезно перестроила стратегию своего дальнейшего развития. Она рассталась со своими компаниями, выпускающими рутинные компьютеры (например, персональные компьютеры и ноутбуки отошли китайской компании Lenovo), и, согласно стратегическим документам корпорации, взяла курс на моделирование вычислений, которые осуществляет мозг млекопитающих. В рамках этой амбициозной программы IBM поставила задачу вначале создать компьютеры, которые будут работать с такой же эффективностью, как мозг крысы, потом кошки, потом обезьяны и, в конце концов, человека[304].

Приблизительно в это же время другая большая программа, направленная на моделирование когнитивных операций нервной системы, была инициирована Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) – американским военным агентством по перспективным научным разработкам.

Специалисты DARPA высчитали, что существующие на тот момент вычислительные машины в миллионы раз менее эффективны, чем обладающие мозгом биологические системы. На основании этого они пришли к заключению, что простое линейное совершенствование существующих вычислительных архитектур не способно устранить такой огромный разрыв, особенно в тех задачах, где биологическая нервная система сталкивается с комплексными проблемами (так называемый универсальный или общий ИИ)[305].

Поэтому DARPA перестало финансировать ранее поддерживавшиеся ею исследования по экстенсивному развитию архитектуры классического ИИ и поставило цель найти новые пути для создания вычислительных машин, работающих не на принципах архитектуры фон Неймана, а на принципах операций, производимых головным мозгом. Это направление было обозначено термином «нейроморфный искусственный интеллект»[306].

В результате DARPA и IBM объединились в программе исследований и разработок, которая получила название Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE)[307]. Другая программа, инициированная IBM в этой области, – когнитивные вычисления с помощью синаптроники и суперкомпьютеров.

НЕЙРОМОРФНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ

Каковы были основные подходы к симуляции работы нервной системы в этих крупных программах? Первая из идей состояла в том, чтобы устранить ограничения архитектуры фон Неймана. Это так называемая проблема «бутылочного горлышка» – низкой пропускной способности шины компьютера, связывающей центральный процессор и память и ограничивающей скорость вычислительных операций систем[308]. Альтернативной идеей проекта SyNAPSE стал переход к системам с распределенной памятью, при которой она хранится во всей системе на пересечениях элементов искусственной вычислительной сети – как в синапсах биологической нервной сети.

В качестве таких пластических элементов, имитирующих синаптические контакты в нервной системе, были использованы мемристоры[309]. Компания IBM в течение последних 10 лет