Не прекращаются дискуссии среди неврологов, когнитивных ученых и даже философов относительно того, сможем ли мы когда-нибудь создать искусственный интеллект, аналогичный мозгу человека, будет ли это сделано с нуля или должен быть применён обратный инжиниринг. Некоторые считают, что это невозможно, другие спорят о том, как это лучше сделать, а кто-то уже приступили к работе.

Следует непременно отметить, что в науке о человеческом мозге то и дело наблюдаются прорывы, неуклонно приближающие нас к тому дню, когда станет возможным создание искусственного интеллекта с нуля. Если при этом предположить, что теория когнитивного функционализма (идея, заключающаяся в том, что наш мозг является разновидностью компьютера) справедлива, эти два подхода обещают в конечном итоге привести нас к успеху.

Интересно, что два этих направления происходят из относительно различных дисциплин - когнитивной науки и нейронауки. Одна сторона хочет построить мозг с помощью программ, кодирования, а другая пытается воспроизвести все важные функции мозга, симулируя его работу на компьютере. Можно лишь гадать, какая из сторон первой добьется успеха, если это вообще когда-нибудь произойдет.

Итак, существуют два подхода к проблеме создания искусственного интеллекта. Прежде, чем перейти к более подробному рассмотрению этих двух подходов, следует ознакомиться с тем, что сказал о человеческом мозге широко известный в кругу специалистов Алан Тьюринг (Alan Turing).



Пытаясь моделировать человеческий мозг в цифровом виде на компьютере, ученые опираются на фундаментальное предположение о функциональности вычислений, восходящее к тезису Чёрча-Тьюринга. В гипотезе Чёрча-Тьюринга утверждается, что машина Тьюринга может эмулировать любую другую машину Тьюринга. По сути, это означает, что каждая физически вычислимая функция может быть вычислена машиной Тьюринга. Если активность мозга рассматривать как функцию, которую физически вычисляет мозг, то должна быть возможность вычислить его на машине Тьюринга, то есть на компьютере.

Если же вы считаете, что в человеческом познании есть что-то мистическое, некая "жизненная сила", то вы должны скептически отнестись к попыткам воспроизвести работу мозга с помощью компьютера. Если вы считаете, что есть нечто изначально уникальное в интеллекте, и интеллект не может быть переведен в цифровую область, у вас есть занятие - объясните, чем является это изначально уникальное. Учитывая, что в основе любого информационного процесса лежат вычисления, независимо от того, чем этот информационный процесс был вызван – химическими реакциями или электрическими – слишком неправдоподобно было бы предположить, что компьютер не сможет повторить работу мозга.



Одной из очень перспективных стратегией создания искусственного интеллекта является подход на основе правил. Основная идея заключается в том, что нет нужды имитировать человеческий мозг сразу же в полном объеме. Нужно шаг за шагом последовательно выяснить, как работает "программное обеспечение" разных частей мозга, проанализировав их работу, определив алгоритмы и способы, которыми они причудливо между собой переплетаются. Этот подход вселяет оптимизм в когнитивных ученых.

Некоторые компьютерные теоретики утверждают, что подход на основе правил приведет нас к успеху раньше. Бен Герцель (Ben Goertzel) – один из таких теоретиков. Основной его аргумент заключается в том, что другие пути чрезмерно усложняют проблему и вносят неразбериху в этот вопрос. Он сравнивает этот метод с процессом создания самолета – чтобы научиться летать, мы не воспользовались обратным инжинирингом птицы.

Когнитивные ученые, такие как Герцель, уверены, что программирование – наиболее элегантный и прямой путь к созданию искусственного интеллекта (ИИ). По их мнению, процесс создания искусственного интеллекта будет заключаться всего лишь в определении и разработке необходимых алгоритмов, достаточных для появления какого-то очередного свойства, которым должен обладать ИИ. В данном контексте интеллект определяется когнитивными учеными как способность обнаруживать закономерности в окружающем мире и в самом себе.

Герцель и другие теоретики ИИ подчеркивают важность разработки эффективных алгоритмов обучения. Они утверждают, что новый ум приходит в мир как чистый лист бумаги, на обучение и развитие которого требуется много лет. Интеллект зависит от генетических и эпигенетических факторов, а также, что не менее важно, от факторов окружающей среды. Невозможно представить, говорят когнитивные ученые, чтобы мозг с его знаниями, интеллектом и мудростью появился бы сразу без какого-либо предварительного опыта.

Поэтому Герцель работает над созданием ИИ, который вначале будет подобен чистому листу, как у новорожденного ребенка. Затем, обучая его в виртуальном мире, таком как Second Life, можно будет сделать ИИ более мощным и функциональным.

Когнитивные ученые руководствуются следующим фундаментальным предположением: знание может быть представлено в виде сети, узлы и связи которой несут "вероятностные ценности истины" а также "ценности внимания", напоминающие веса в нейронной сети.

Для функционирования всей нейронной системы в целом, утверждает Герцель, нужно, используя эволюционное программирование, реализовать целый ряд алгоритмов, центральным из которых является вероятностный механизм. После реализации и объединения этих алгоритмов остается всего лишь обучить ИИ всему необходимому.



Нейробиологи сомневаются в правильности подхода на основе правил. Они считают, что при этом подходе что-то остается «в стороне от уравнений». Они уверены, что создателей ИИ должно вдохновлять реально работающее устройство, то есть наш мозг.

Действительно, эмуляция мозга (ЭМ), идея обратного инжиниринга мозга человека, с практической точки зрения интуитивно понятна. В отличие от подхода на основе правил, ЭМ отрабатывает проверенные и действительно работающие модели. Нейробиологи не желают заниматься изобретением велосипеда.

Естественный отбор создал человеческий мозг без какого-либо предварительного проектирования через невообразимо продолжительную серию проб и ошибок. Нейробиологи уверены, нет повода сомневаться в том, что мы сможем смоделировать эту структуру самих себя. Если мозг сформировался сам по себе, благодаря неким автономным процессам, то он, безусловно, может быть создан в результате кропотливой работы интеллектуальных исследователей.

Когда речь идет об ЭМ, важно различать эмуляцию и моделирование. Эмуляция подразумевает создание модели «один к одному», в которой реализованы все соответствующие свойства системы. Это вовсе не означает воссоздание человеческого мозга точно таким же, какой он есть внутри нашего черепа. Это означает воспроизведение всех его свойств в альтернативном исполнении, а именно, в компьютерной системе. Моделирование же не предполагает присутствие в модели всех свойств оригинальной системы.

Некоторые критики отмечают, что мы никогда не сможем полностью имитировать человеческий мозг из-за хаоса и сложности, присущих этой системе. Другие не согласны. Исследователи из Оксфордского университета показали, что нет необходимости понимать всю систему для того, чтобы создать ее копию.

Потребуется функциональное понимание всей необходимой низкоуровневой информации о мозге и знание локальных правил обновления, которые изменяют состояния мозга от одного момента времени к другому. Вопрос о том, что подразумевать под низкоуровневой информацией, на данный момент остается открытым. Понимание процесса познания на молекулярном уровне, скорее всего, не потребуется. Как утверждает Рэй Курцвейл, мозг содержит большую избыточность, и в конечном итоге это окажется не так сложно, как нам представляется на сегодняшний день.

Для того, чтобы получить это "низкоуровневое функциональное понимание" человеческого мозга, нейрофизиологам нужно будет использовать ряд междисциплинарных подходов (большинство из которых в настоящее время в стадии реализации). В частности, они собираются требовать достижений в области:

Информатики: аппаратные средства должны быть значительно улучшены. Ученые будут нуждаться в машинах с большой вычислительной мощностью, необходимых для размещения человеческого мозга. Они также будут нуждаться в улучшении программного обеспечения так, чтобы возможно было создать алгоритмические корреляты с определенными функциями мозга.

Микроскопии и сканирующей технологии: ученым необходимо лучше изучить и составить карту мозга на физическом уровне. Методы разрезания мозга позволят им изучения когнитивного действия вплоть до молекулярного масштаба. Определенные области запроса будут включать молекулярные исследования отдельных нейронов, просмотр нервных образцов связи, определение функции нервных групп, и так далее.

Нейронауки: исследователи должны получить более значительные достижения в области нейронаук, чтобы они могли лучше понять модульные аспекты познания и начать отображение нейронных коррелятов сознания (то, что в настоящее время - сплошное белое пятно).

Генетики: ученым необходимо научиться лучше читать нашу ДНК для подсказки в том, как мозг построен. Наша ДНК не скажет нам, как построить полностью функциональный мозг, но она расскажет, как начать процесс строительства мозга с нуля.

По существу, для ЭМ требуется три основные возможности: 1) способность физически сканировать мозг с целью получения необходимой информации, 2) способность интерпретировать данные сканирования, чтобы построить модель программного обеспечения, и 3) способность имитировать эти очень большие модели.

ЭМ может быть и правильным подходом, но это будет нелегко. И при этом не будет быстрым. Это будут многопрофильные усилия, которые потребуют десятилетия для сбора данных и использование технологий, которые еще не существуют. И, что важно, успех не придет сразу. Это будет постепенный процесс, в котором отдельные события будут служить основой для преодоления следующих шагов.



Неизбежен вопрос о том, когда это всё произойдёт. К сожалению, мы по-прежнему далеки от финала. Предсказание Курцвейла об эмуляции мозга к 2030 году выглядит неприлично коротким - это только 18 лет. Более того, его аналогичное предсказание о проекте генома человека было неверным. А этот проект (эмуляции мозга) намного больше и труднее, не говоря уже о том, что мы можем двигаться и в тупиковых направлениях. Прогнозы Герцеля в успехе подхода на основе правил в течение следующего десятилетия или двух тоже кажутся чрезмерно оптимистичными - хотя это возможно, учитывая его подход на основе обучения.

Более вероятными сроками кажутся от 50 до 75 лет. Возможно 100. Тем не менее, это исключительно трудная вещь, чтобы предсказывать, учитывая грубость нейронауки, с одной стороны, и ускорение научных достижений с другой. 2050 год является своего рода "черной дырой", когда дело доходит до предсказаний.

Наконец, стоит отметить, что, учитывая возможность воссоздать человеческий мозг в цифровом виде, мы не будем слишком далеко от создания ИИ значительно выше, чем человеческий разум. Компьютерный теоретик Элизер Юдковский (Eliezer Yudkowsky) сказал, что из-за определенной архитектуры мозга, мы сможем ускорить скорость обработки в миллионы раз относительно легко. Следовательно, прогнозы о том, когда мы можем достичь большего, чем человек, машинного интеллекта, скорее всего, совпадут по времени с появлением полностью эмулированного человеческого мозга.

Джордж Дворский (George Dvorsky) 5 февраля 2012 года

По материалам io9.com
Перевод: Макеев А. 18 августа 2013 г.