Чтение онлайн

В последнее время активно ведутся также работы по построению моделей обработки информации в нервной системе. Большинство моделей основывается на схеме формального нейрона У.МакКаллока и У.Питтса, согласно которой нейрон представляет собой пороговый элемент, на входах которого имеются возбуждающие и тормозящие синапсы; в этом нейроне определяется взвешенная сумма входных сигналов (с учетом весов синапсов), а при превышении этой суммой порога нейрона вырабатывается выходной сигнал.

В моделях уже построены нейронные сети, выполняющие различные алгоритмы обработки информации: ассоциативная память, категоризация (разбиение множества образов на кластеры, состоящие из подобных друг другу образов), топологически корректное отображение одного пространства переменных в другое, распознавание зрительных образов, инвариантное относительно деформаций и сдвигов в пространстве решение задач комбинаторной оптимизации. Подавляющее число работ относится к исследованию алгоритмов нейросетей с прагматическими целями.

Предполагается, что практические задачи будут решаться нейрокомпьютерами – искусственными нейроподобными сетями, созданными на основе микроэлектронных вычислительных систем. Спектр задач для разрабатываемых нейрокомпьютеров достаточно широк: распознавание зрительных и звуковых образов, создание экспертных систем и их аналогов, управление роботами, создание нейропротезов для людей, потерявших слух или зрение. Достоинства нейрокомпьютеров – параллельная обработка информации и способность к обучению.

Несмотря на чрезвычайную активность исследований по нейронным сетям и нейрокомпьютерам, многое в этих исследованиях настораживает. Ведь изучаемые алгоритмы выглядят как бы «вырванным куском» из общего осмысления работы нервной системы. Часто исследуются те алгоритмы, для которых удается построить хорошие модели, а не те, что наиболее важны для понимания свойств мышления, работы мозга и для создания систем искусственного интеллекта. Задачи, решаемые этими алгоритмами, оторваны от эволюционного контекста, в них практически не рассматривается, каким образом и почему возникли те или иные системы обработки информации. Настораживает также чрезмерная упрощенность понимания работы нейронных сетей, при котором нейроны осмыслены лишь как суммирующие пороговые элементы, а обучение сети происходит путем модификации синапсов. Ряд исследователей, правда, рассматривает нейрон как значительно более сложную систему обработки информации, предполагая, что основную роль в обучении играют молекулярные механизмы внутри нейрона. Все это указывает на необходимость максимально полного понимания работы биологических систем обработки информации и свойств организмов, обеспечиваемых этими системами. Одним из важных направлений исследований, способствующих такому пониманию, наверное, может быть анализ того, как в процессе биологической эволюции возникали «интеллектуальные» свойства биологических организмов.

Интересно разобраться, как в процессе биологической эволюции возникла человеческая логика. Анализ связан с глубокой гносеологической проблемой: почему человеческая логика применима к познанию природы? Кратко поясним проблему простым примером. Допустим физик, изучая динамику некоторого объекта, сумел в определенном приближении свести описание его к дифференциальному уравнению. Далее он, разумеется, интегрирует полученное уравнение согласно известным из математики правилам и получает характеристики движения объекта. Переход от дифференциального уравнения к характеристикам движения носит дедуктивный характер но, если быть предельно строгим, сей переход надо обосновывать: ведь физический объект совершенно необязательно должен подчиняться правилам человеческой логики!

Для понимания процесса возникновения логики предпринимаются попытки построить модельную теорию происхождения логики в биосфере. Такая теория могла бы содержать математические модели ключевых «интеллектуальных изобретений» биологической эволюции, акцентирующие внимание на биологическом значении и причинах возникновения этих изобретений, а также модели, характеризующие переходы между изобретениями разных уровней. Надежнее всего, видимо, начать с «самого начала» – с происхождения жизни и проследить весь путь биологической эволюции от простейших организмов до человека, выделяя на этом пути наиболее важные эволюционные открытия, ведущие к логике. Чтобы представить круг вопросов, которые составляют предмет модельной теории происхождения логики, отметим некоторые важные уровни «интеллектуальных изобретений».

Уровень первый – организм различает состояния вешней среды, память об этих состояниях записана в геноме и передается по наследству, организм адекватно использует различие сред, меняя свое поведение с изменением среды. Пример этого уровня – свойство регулирования синтеза белков в бактериях в ответ на изменение питательных веществ во внешней среде по схеме Ф.Жакоба и Ж.Моно. Данное свойство можно назвать элементарной сенсорикой.

Второй уровень – временное запоминание организмом состояния среды и адекватное, также временное, приспособление к ней. Пример этого уровня – привыкание, а именно постепенное угасание реакции раздражения на биологически нейтральный стимул.

Третий уровень – запоминание устойчивых связей между событиями в окружающей организм природе. Хороший пример – исследованный И.Павловым классический условный рефлекс, в котором происходит долговременное запоминание связи между условным и безусловным стимулами и подготовка к жизненно важным событиям во внешнем мире.

Между классическим условным рефлексом и логикой лежит еще целый ряд промежуточных уровней. Например, инструментальный условный рефлекс отличается от классического тем, что в нем для получения поощрения животному необходимо совершить заранее неизвестное ему действие. Цепь условных рефлексов – это система реакций, сформированная на основе ранее хранившихся в памяти животного условных связей.

Рассмотрение моделей «интеллектуальных изобретений» биологической эволюции показывает их чрезвычайную фрагментарность и слабую разработанность. Совершенно нет моделей переходов между «изобретениями» разных уровней. Сейчас можно только предварительно указать на некоторые аналогии. Например, выработку условного рефлекса можно рассматривать как происходящий в нервной системе животного элементарный вывод – «если за условным стимулом следует безусловный, а безусловный стимул вызывает определенную реакцию, то условный стимул также вызывает эту реакцию» – дальний предшественник формул дедуктивной логики.

Построение модельной теории возникновения логики может быть общей научной основой при создании искусственных интеллектуальных систем на бионических принципах. В рамках таких работ предстоит модельно сопоставить дарвиновскую (нет передачи по наследству приобретенных навыков) и ламарковскую (есть наследование приобретенных навыков) концепции эволюции и выяснить классы задач, для которых применима та или иная стратегия. Появляются возможности модельно проанализировать процесс возникновения нервной системы как специально предназначенной для быстрой и надежной обработки информации части управляющей системы.

Остается подчеркнуть, что в исследованиях по нейрокомпьютерам и по эволюционному моделированию уделяется очень мало внимания тем свойствам систем обработки информации, благодаря которым организмы приспосабливаются к окружающей среде, а также осмыслению того, как и почему возникали такие свойства. Поэтому идейное объединение этих исследований с анализом эволюции «интеллектуальных изобретений» биологических организмов очень актуально.

Будет ли компьютер когда-нибудь мыслить, как человек? Сегодня вряд ли кто-то сможет убедительно аргументировать положительный ответ на этот вопрос. Тем не менее ход развития электроники показывает, что дистанции между машиной и существом разумным постепенно сокращается.