Оглавление

Насколько реален шанс самоорганизации материи?

Было бы ошибкой считать, что процессы, протекающие в нейронных сетях, слишком просты. И вряд ли материя склонна слишком часто самоорганизовываться, превращаться в носителя интеллекта, способного к тому же эволюционировать. Нет, такие процессы, наверное, не простые. Но все-таки, похоже, реальные. Давайте порассуждаем на эту тему, используя уже имеющиеся научные знания в этой области. Как известно, однопроцессорные компьютеры осуществляют вычислительные операции последовательно. При этом их действия определяются алгоритмом, заранее заданным человеком. Процессор обрабатывает не образы, а символы. Таких символов ограниченное количество. Процессор можно заранее "научить" распознавать и обрабатывать символы. Информация для обработки хранится в этом случае отдельно, в долговременной памяти, которая имеет некий аппаратный вид (винчестер).

Такой вид вычислительной машины вряд ли может возникнуть самостоятельно. Процессор слишком сложен по своему устройству. Кроме того кто-то должен задать алгоритм. Одновременно должна возникнуть субстанция, хранящая информацию. Мало того, нужен механизм извлечения и обработки информации. Все операции последовательные. Само "железо" – высокоуязвимое, хрупкое. Нет, такое само никогда не возникнет. Это просто немыслимо и за пределами любых допущений, даже учитывая космические масштабы времени и пространства. Единственно, тут речь идет все-таки о простейших символах. Вот только такие символы и есть единственный простой элемент во всей этой структуре.

Теперь давайте оценим, что такое нейронная сеть. У человека это сеть нейронов, особых клеток. Это биологическая субстанция, которая как-то возникла. Такие клетки тоже предельно сложные. Если бы их не было, разумно было бы предположить, что такое само никогда не возникает. Но они есть. Другое дело, откуда они взялись (как и вообще все то, что мы называем жизнью). Поэтому ограничимся констатацией, что такой феномен существует. Есть сети нейронов, они функционируют, эффект от их работы налицо. Это человеческий интеллект.

Сеть естественных нейронов можно смоделировать. Это уже удалось, причем двумя путями. Один – создание программного нейрона. Другой – аппаратного. И тот, и другой намного проще биологического нейрона. Но они все равно являются его моделью, пусть и упрощенной. Главное, что искусственные нейроны работают на том же принципе, что и биологические. При этом они могут выполнять числовые и логические операции, если, конечно, объединены в сеть. Это бесспорный научно установленный факт, который к тому же удалось подтвердить и практическими опытами.

Насколько искусственный нейрон прост? Может ли он возникнуть сам, без помощи человека? Еще раз, на этот раз поподробнее, опишем формальный нейрон, первая из моделей которого была разработана еще в 1943 году. Это так называемый пороговый элемент. К нейрону приходит сигнал. На входе формального нейрона имеются возбуждающие и тормозящие синапсы. Синапс – это элемент нейрона, участвующий в передаче сигнала.[1] В самом нейроне определяется взвешенная сумма входящих сигналов (весы синапсов). Если эта сумма выше определенного порога, то нейрон вырабатывает выходной сигнал.

С математической точки зрения искусственный нейрон – это нелинейная функция от единственного аргумента, который представляет собой линейную комбинацию всех входных сигналов. Такую функцию называют функцией срабатывания или активации.

Биологический нейрон работает с бинарным сигналом. Он может находиться либо в возбужденном, либо в невозбужденном состоянии. То есть формально работает только с двумя знаками: нулем и единицей. Такие нейроны находятся в нашей с вами голове и предположительно именно они позволяют совершать все те действия, которые мы называем проявлениями человеческого интеллекта. Тут мы намеренно немного упрощаем, но читатель, будем надеяться, это простит. Конечно, в реальности живой нейрон не просто пропускает полученный сигнал или тормозит его. Такой сигнал может быть также усилен или ослаблен. Наверное, это тоже играет какую-то роль. Однако, наверное, не слишком принципиальную. Информация может передаваться в двоичном коде, а может и с помощью другой системы счисления. Мы, люди, в обыденной жизни пользуемся, как правило, десятью цифрами. Двоичная система счисления позволяет легче формализовать ту или иную информацию, не более. Кроме того, как известно, она более экономична.

Двоичный код вообще может служить основой познания окружающего мира. Например, следующим образом можно описать процесс познания только что родившегося ребенка. Тот для начала выделяет около себя "нечто" как противоположность понятию "ничто". То есть начало процесса познания окружающего мира – это обнаружение какой-то субстанции в противоположность пустоте, ничему. Нетрудно заметить, что тут действует принцип "да" и "нет", или, другими словами, бинарный код, единица и нуль, которые и являются двоичной системой. Выходит, что, пользуясь двоичной системой, можно познавать окружающее пространство. То есть субстанция, которая способна разделить сигнал на "да" и "нет", может быть способна к отражению окружающего мира, его запоминанию, а может быть, и познанию.

Современные искусственные нейроны устроены намного более сложно, чем первые прототипы, и работают, в отличие от них, даже с аналоговым сигналом. Но первые модели, так же, как и биологический нейрон, работали только с бинарным кодом. Уже в 1957 году была разработана модель искусственного нейрона, которая называлась персептроном. Он состоял из трех элементов: сенсоры (рецепторы), ассоциативные элементы, реагирующие элементы. Сигнал попадал на сенсор, от него передавался ассоциативным элементам, а от них – реагирующим элементам. На основе даже этого сравнительно простого искусственного нейрона были получены достаточно неплохие практические результаты. Хотя исследования показали, что возможности персептрона довольно ограниченные. Задачи, которые могли быть решены с его помощью, подчас требовали нереально большого времени или нереально большой памяти.[2]

Итак, простейший искусственный нейрон также работает по принципу "да" или "нет". На входе сигнал "взвешивается". Результат - либо "да", либо "нет". Дальше сигнал изменяется по определенному правилу, пусть даже самым простейшим образом, и передается дальше, на входы всех тех других нейронов, которые с ним связаны. Простейшее правило изменения – это передавать дальше 0 или 1.

Связь между нейронами, в том числе и искусственными, называют синапсом. Она характеризуется своим весом. Если вес положительный, то это возбуждающая связь. Если отрицательный, то тормозящая связь. Вес – это коэффициент передачи сигнала. Выход у искусственного нейрона называют аксоном. Он соединен с входами произвольного количества других нейронов. Один синапс хранит два байта информации.

Сама сеть нейронов – это не совсем их произвольная совокупность. Есть входные нейроны. Они принимают входную информацию и передают возникшие сигналы дальше, возможно усиливая или ослабляя их. На этом этапе, как правило, не происходит никаких вычислительных операций. Существуют также выходные нейроны. Они могут осуществлять какие-то вычислительные операции. Кроме того, существуют промежуточные нейроны. Вот они выполняют основные вычислительные операции. Если быть точным, то нейроны классифицируются как детекторы, гностические единицы, нейроны-модуляторы, командные нейроны, мнемические нейроны и семантические нейроны.[3]

Нейрон может выполнять различные логические функции. В зависимости от веса входного сигнала и порога чувствительности можно заставить нейрон выполнять логическое "и", логическое "или" или отрицание входного сигнала. Этого достаточно, чтобы смоделировать абсолютно любую логическую функцию любого числа аргументов. Поясним, что это значит на самом деле. Это значит, что если имеются три элемента - «и», «или» и «нет», то с их помощью можно решить абсолютно любую логическую задачу.

На современном этапе разработчики объединяют искусственные нейроны в многослойные сети, устанавливают обратную связь, совершенствуют устройство самого нейрона. И не только это. Но в основе конструкции все равно лежит сеть простейших нейронов.[4]

Продолжим сравнение сети нейронов с однопроцессорной ЭВМ. Мы уже отметили, что ее процессор сложен, алгоритм задается извне, память существует отдельно от процессора. Машина работает с символами. В целом система хрупка и уязвима.

В сети, наоборот, много процессоров. Каждый из них имеет скорость обработки информации, намного более низкую, чем у однопроцессорной ЭВМ. Но таких процессоров очень много. И каждый из них предельно прост. На самом деле термин "процессор" в подобном контексте используется с некоторой натяжкой. В обыденной жизни мы привыкли к тому, что если произносим слово "процессор", то оно обозначает что-то немыслимо сложное. Нет, в данном случае это просто механизм, либо пропускающий, либо тормозящий сигнал, и передающий его на следующие нейроны. В современных устройствах эти элементарные процессоры более сложны, но формально достаточно и простейшего, чтобы был получен результат, являющийся частью интеллектуальной деятельности.

В сети память не существует отдельно от процессора. Для нее не надо отдельного устройства и механизма для связи с процессором (шины). В сети память интегрирована в процессор. Сама сеть и является хранилищем информации. Она в таком случае не локализована, а является распределенной.

Теперь о вычислениях. В сети нейронов вычисления идут параллельно. Они не централизованные, а распределенные. И система самообучается. Вспомним, в однопроцессорной ЭВМ программы задаются извне. То есть кто-то их должен разработать и каким-то образом заставить машину действовать в соответствии с ними. В сети ситуация радикально иная. Не нужно никакого постороннего автора программ. Система самообучается, самосовершенствуется без внешнего источника. Но на основе внешнего воздействия. Как и мы с вами. Видим какое-то явление и в результате делаем для себя выводы. Точно так же поступает и сеть искусственных нейронов. Это ее имманентная черта. Можно, конечно, разработать программу вне сети и заставить сеть работать в соответствии с ней. Однако это не обязательное условие.

В отличие от однопроцессорной машины сеть нейронов оперирует не символами (соответственно, численными операциями), а восприятием и обработкой образов. Конечно, образ с точки зрения количества элементарных символов намного более сложен и тяжеловесен. На многие порядки. Однако преимущество сети в том и заключается, что она способна обрабатывать такие сложные конструкции. В частности, распознавать образы.

Нужно также упомянуть и среду функционирования как сети, так и однопроцессорной машины. Машина работает в строго определенных условиях, таких, которые мы называем тепличными. А сеть не имеет таких ограничений. Она может существовать в условиях, совершенно неприемлемых для однопроцессорных ЭВМ. Сеть менее уязвима и намного более живуча.

Конечно, надо понимать, что все вышесказанное хотя и выглядит серьезно, но это еще далеко не доказательство, что искусственные нейронные сети способны стать основой возникновения интеллекта без помощи человека. Пока экспериментальным путем это не доказано. Но не потому, что подобный опыт не получается. А потому, что еще не созданы достаточно большие сети. Нет объекта, на котором можно было бы поставить такой опыт.

Справедливости ради нужно упомянуть, что ряд исследователей рассматривает нейрон как сложную систему обработки информации. А не как простое устройство, работающее по принципу «да» или «нет». При этом высказывается мнение, что основную роль в обучении играют молекулярные механизмы внутри нейрона.[5] В частности, Л.Е. Цитоловский продемонстрировал изменение порога командных нейронов (а не весов синапсов) при выработке и угашении условного рефлекса. Им же, а также другими учеными были построены математические модели, демонстрирующие возможный механизм внутринейронного молекулярного обучения.[6]

С другой стороны, необходимо еще упомянуть и такой феномен квантовой физики, как декогеренция. Еще раз напомним, в чем заключается его суть. Существует даже не пространство, а просто ничто. Пустое место. Оно не содержит известной нам материи или ее проявлений. Однако это все-таки система. В результате воздействия на систему какие-то ее элементы выходят из "невидимого" для нас состояния и превращаются в обычную узнаваемую материю. Но это не просто элементы системы. Они в ее рамках связаны с другими элементами эффектом спутанности (запутанности). Спутанность предполагает, что связанные элементы будут одновременно изменять свое состояние. Тронешь один, и тотчас изменится другой, на каком бы расстоянии он ни находился. Итак, мы тронули один элемент, который превратился в знакомую нам материю. Одновременно все связанные с ним элементы также изменились, покинули невидимое состояние и также превратились в какую-то материю. Вот это явление и называется декогеренцией[7] и оно экспериментально подтверждено. Обратное ей явление называется рекогеренцией. Если пользоваться простыми словами, то материя возникает из ничего и исчезает в ничто. Вообще-то, это обычное явление, наблюдаемое в современных физических лабораториях.[8]  

Так вот, не так мало специалистов полагает, что в основе функционирования человеческого интеллекта лежат как раз квантовые эффекты, а не простой бинарный код. А может быть, и то, и другое. Какие-то экспериментальные результаты уже получены. Но их можно по-разному толковать. А общепризнанной концепции пока нет.

Человечество только-только копнуло тему искусственного интеллекта. Мы лишь недавно стали понимать, как в целом устроен наш мозг, в общих чертах разобрались в принципе работы его клеток, нейронов. На этой основе попробовали создать искусственную сеть. И сразу же получили результат. Точно так же человечество относительно недавно открыло полупроводниковый эффект. И достаточно быстро создало не его основе интегральные схемы и вычислительные машины. Наверное, мы будем делать и еще какие-то открытия, которые позволят найти новые пути создания искусственного интеллекта. Возможно, более простые и эффективные. Но и то, что мы уже знаем, – немало. Даже имеющихся знаний достаточно для того, чтобы моделировать те или иные стороны человеческого интеллекта.

Конечно, все вышесказанное не должно толковаться как какие-то окончательные и исчерпывающие ответы на то, как мог возникнуть интеллект без участия человека. Но и то, что выше описано, показывает, что интеллект мог возникнуть и развиться в пределах условий, которые действительно могли сложиться в силу случайности (или еще не познанной нами закономерности). Для этого не нужно какого-то особого немыслимого стечения обстоятельств. Все в рамках допустимого. Нас в изобилии окружают материалы, первичные элементы которых имеют разные свойства по разным направлениям и одновременно объединены в обширные структуры. Наверное, в чем-то эти структуры могут играть роль сетей, если между этими первичными элементами имеются взаимосвязи и возможна передача сигнала (не обязательно электрического). Если проходящий сигнал оставляет какой-то след, то возникает основа для запоминания информации. Вот, собственно говоря, и все. Этих условий достаточно для того, чтобы мог возникнуть интеллект в какой-то форме. Причем такой интеллект, который самообучается и саморазвивается, приспосабливается к окружающей среде и накапливает в себе информацию. Во всяком случае, именно такие свойства присущи искусственным нейронным сетям.

Неужели после этого мы будем утверждать, что возникновение такого интеллекта невозможно, а, наоборот, возможно возникновение и развитие биологической жизни?! Скорее, все говорит ровно об обратном. Именно биологическая жизнь вряд ли могла возникнуть сама, слишком сложные условия для этого были необходимы. Наоборот, интеллект, не связанный с биологической жизнью, мог возникнуть намного легче. Авторы данной книги предполагают, что именно это и произошло. Более того, еще раз позволим себе сделать предположение, что условия для возникновения интеллекта столь просты и обычны, что это могло произойти в любой части Вселенной, а не только на Земле. И, вероятнее всего, именно так и обстоит дело в реальности. Похоже, интеллект в той или иной форме присущ Вселенной, он, скорее всего, присутствует достаточно повсеместно. Это составной элемент Вселенной, а не редкое исключение. И это не оригинальная мысль авторов этой книги. Не так мало ученых полагает, что ментальность является онтологически фундаментальным свойством Вселенной.

Тут нужно еще раз вспомнить об одном из вопросов, с которого в середине прошлого века и начались разговоры об искусственном интеллекте – о тесте Тьюринга. Напомним, тогда был предложен способ оценить, имеем ли мы дело с искусственным интеллектом, или нет. Испытуемый беседовал в свободной форме с двумя другими людьми, однако при этом ни одного из них не видел. Беседа должна была проходить без непосредственного контакта. По содержанию и характеру беседы испытуемый мог судить, с кем именно он общался. Потом одного из собеседников меняли на что-то другое, например, на вычислительную машину. Если испытуемого удавалось обмануть, и он не замечал подмены, это означало, что машина внешне проявляла интеллект. На самом деле испытуемой в данном опыте была именно машина. Именно ее проверяли, обладает ли она интеллектом человека или нет.

Собственно говоря, до сих пор опыт успешно так и не окончился. Удавалось лишь на время и в определенных ограниченных рамках выдать машину за человека. Такой итог понятен и объясним: мы пока не смогли создать искусственный интеллект, равный и подобный естественному, человеческому. Однако авторы возвращаются к вопросу об этом опыте в связи с другой проблемой. Как именно существует интеллект? Вышеописанный опыт показывает, какими именно путями можно выявить интеллект. Видимо, только по его проявлениям. Но интеллектуальные качества и их проявления, это вовсе не одно и то же. Это как раз очень даже разные вещи. Интеллект может существовать как вещь в себе. Поясним это на следующем примере. Человек может никак себя не проявлять для окружающих. Может просто лежать, ничего не делать и лишь размышлять. В таком случае никаких внешних проявлений интеллекта не возникнет. Для других людей этот человек ничем не лучше, чем манекен или даже покойник. Но мы-то знаем, что это не покойник. Просто он размышляет про себя. Но при этом не предпринимает никаких внешне заметных действий. С одной стороны, интеллект налицо. С другой стороны, окружающие ничего про это не знают и не могут знать. Они могут судить о присутствии интеллекта только по его проявлениям и неспособны воспринимать интеллект как он есть, непосредственно. Это возможно только опосредствовано, через его внешние проявления.

Мы не зря так подробно останавливаемся на этом вопросе. Он важен в контексте возникновения интеллекта спонтанно, причем не в рамках биологических форм жизни, а например, в рамках системы однородных элементов, связанных между собой. Искусственные нейронные сети могут "запоминать" полученную информацию и могут самообучаться. Кандидатами на статус такого хранилища информации могут выступать самые разные вещества. Мало ли в окружающем нас мире субстанций, которые состоят из однородных элементов (молекул, атомов), связанных между собой определенным образом?! Может, на самом деле многие из окружающих нас предметов и веществ накапливают и хранят подробную информацию о происходящих событиях? Кто знает, может и многие. А как мы можем это узнать? Да, в общем, никак. Можно теоретически попытаться вторгнуться на молекулярный или атомарный уровень вещества, оценивать состояние связей между элементами, расшифровывать содержание этих связей. Это возможно, но только в принципе, а не на практике. На самом деле такими средствами человечество пока не обладает. Нередко основной инструмент познания – это кувалда в том или ином виде. В том числе в ускорителях элементарных частиц. Или опосредствованное восприятие микромира, например, через отраженное излучение в электронных микроскопах.

Итак, реальный путь оценить наличие интеллекта – это увидеть его внешние проявления. А если они существуют в пока не доступной для нас форме или вовсе отсутствуют? Тогда мы ничего не увидим. Нет пока способа выяснить, «разумный» перед нами камень (кристалл, металл, жидкость) или нет. Если такой «камень» сам не намерен дать о себе знать, обнаружить признаки интеллекта, мы о наличии такового никогда и не узнаем. А с чего ему подавать обнаруживать такие признаки? Желание вступить с нами в контакт? Вряд ли сомнительная дружба с человеком является желанной для всех проявлений интеллекта во Вселенной. Тем более, что мы сами не очень-то стремимся вступать в такие контакты с существами, которые заведомо обладают менее развитым интеллектом, чем мы. В общем, многое из того, что нас окружает, может иметь особые свойства, о которых мы даже и не подозреваем.

Вообще, вышеизложенные соображения по поводу возникновения интеллектуальных качеств вещества в определенной мере близки гипотезе о так называемых «полевых» формах возникновения интеллекта. Суть гипотезы в популярном изложении сводится к следующему. Сначала в результате эволюции или иных причин возникла жизнь. На каком-то этапе живые существа уже состояли из клеток, но еще не обладали интеллектом. И вот наконец такие существа обрели нервные клетки, нейроны, которые объединились в сеть. Когда число нейронов достигло 15 или даже 20 миллиардов, эта нейронная сеть обрела новое качество. Согласно гипотезе, у каждого нейрона есть свое поле. Поскольку нейроны связаны между собой, они и образуют общую форму, которая и обрела название «полевой». Новое качество – это способность решать интеллектуальные задачи. Кроме того, наличие полевой формы предполагает, что дальше развитие жизни идет уже на основе иных принципов, чем до этого момента.[9]