Книга Когнитивная психология - Роберт Солсо
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Рей Курцвейл в своей смелой книге «Век одухотворенных машин» (Kurzweil, 1999) и Билл Гейтс в своей провидческой книге «Дорога вперед» (The Road Ahead) (Gates, 1996) отмечают постепенное увеличение в течение XX столетия скорости работы компьютеров (измеряемой в тысячах долларов в секунду). В первой половине XX столетия скорость удваивалась каждые три года; между 1950 и 1966 годами она удваивалось каждые два года; а теперь она удваивается каждый год, что указывает на экспоненциальный рост, предсказанный Гордоном Муром, соучредителем компании «Интел»: в 1965 году он отметил, что мощность компьютерного чипа будет удваиваться каждый год. Хотя Мур и не предполагал, что такой рост будет длиться вечно — есть определенный предел, диктуемый физическими законами, — скорость роста мощности компьютеров за прошлые 40 лет удваивалась примерно каждые 18 месяцев. Эту скорость развития называют законом Мура. Если мощность компьютеров продолжит увеличиваться и в последующие несколько десятилетий, а у нас есть веские причины полагать, что так оно и будет, то, даже если экспоненциальная скорость роста замедлится, в итоге возможности будущих машин приблизятся к возможностям мозга человека. Некоторые (Kurzweil, 1999) предсказывают, что потенциал компьютеров приблизится к возможностям человеческого мозга уже к 2020 году и заметно опередит его к концу столетия. (См. рис. 16.14 для прогноза развития компьютеров в течение XXI века.)
Рис. 16.14. Экспоненциальный рост скорости вычислений, 1900-2100 годы (Kurzweil, 1999)
Чтобы осуществилось это фантастическое предсказание и искусственный мозг заработал подобно человеческому (только быстрее), необходима не только скорость вычислений. Требуется также способность к приобретению информации, которую в этой главе я называл знанием о мире. Каждый из пяти видов чувствительности человека каждый день обнаруживает и обрабатывает миллионы битов информации. Эти биты различным образом смешиваются с имеющимися знаниями в довольно сложную сеть, которая позволяет каждому из нас разумно реагировать на новые стимулы окружения в борьбе за выживание. Последний компонент, необходимый для искусственного мозга, — формулы, управляющие работой органического мозга. Это чрезвычайно сложный вопрос, и точно не известно, из чего состоят рабочие коды; к данным свойствам относятся потенциал самоорганизации информации в возможных сетях, способность к рекурсивному поиску и способность учиться и приспосабливаться к внешним и внутренним сигналам. Альтернативная программа должна объединить компьютерные биты в органический мозг[117], и в этом направлении уже достигнуты некоторые успехи (см. Barinaga, 1999, о превращении мыслей в действия).
Реализуя фантастические мечты исследователей искусственного интеллекта, мы должны учитывать некоторые фундаментальные особенности структурных компонентов мозга и компьютера, вычислительной мощности и компьютерного моделирования. Ранее мы узнали, что в человеческом мозге содержится около 100 млрд нейронов и каждый нейрон связан с другими нейронами приблизительно 1000 связей (окончательно их число все еще неизвестно). Это приблизительно 100 трлн параллельных связей, которые повышают возможности мозга. Однако органический мозг реагирует медленно, выполняя около 200 вычислений в секунду. Если мы перемножим эти числа (100 трлн связей, производящих 200 вычислений в секунду), мы получим 20 млн млрд вычислений в секунду. Вот так работает ваш мозг каждую секунду. Насколько близки компьютеры к этой скорости вычислений?
Лучший компьютер с объемной параллельной нервной сетью, как следует из написанного выше, способен выполнять 2 млрд вычислений в секунду. Мозг на основе кремния отличается от органического мозга тем, что обрабатывает информацию намного быстрее. Если вычислительная способность машин в будущем будет увеличиваться согласно закону Мура, то к 2020 году существующие системы увеличат свою мощность приблизительно в 23 раза, что приведет к увеличению скорости до 20 млн млрд вычислений в секунду. Сравните это число со способностями человеческого мозга.
В заключение я хочу сказать об искусственном интеллекте и компьютерном моделировании следующее. Есть огромная концептуальная преграда между типами действий, выполняемых человеческим мозгом и искусственным мозгом. Как говорилось ранее, возможно, нам удастся создать кантату Баха, полотно Ван Гога или стихотворение Э. Э. Каммингза, которые пройдут тест Тюринга. Вероятно, можно даже создать вышеупомянутые произведения, которые будут оценены людьми как квинтэссенция творчества художника — что-то вроде эстетического прототипа для каждого художника, а не просто «копии художника». Но для этого произведенные человеком образцы должны быть изучены и поняты неорганической машиной. Сам человек обеспечивает лишь программу. Даже если мыслящие программы в будущем превзойдут человеческое мышление, именно люди будут снабжать информацией компьютеры и приводить в действии новые мыслящие машины. Возможно, было бы разумно поместить в новый мозг некую схему, которая сможет все объяснять нам в простых человеческих понятиях, или на нашу долю останутся лишь функции обслуживания, а не интеллектуальные функции.
В этой главе мы обсуждали компьютерное познание в сравнении с человеческим и анализировали чрезвычайно сложную задачу, поставленную исследователями, пытающимися копировать деятельность человека с помощью машин. В этом заключительном разделе я хотел бы предположить, что способ, которым исследователи (включая когнитивных психологов) изучают поведение, вероятно, значительно изменится за следующие несколько лет благодаря использованию компьютеров, которым помогают программы искусственного интеллекта.
Мы уже видели, насколько широко распространены компьютеры практически в каждой области человеческой деятельности, и эта тенденция, вероятно, сохранится. Вычисления, необходимые для решения различных задач: от космического путешествия до маршрутов мусоровозов и генетических исследований, были бы невозможны без современного быстродействующего компьютера. В будущем наверняка появятся более продвинутые системы с большим объемом памяти и большей скоростью обработки. Возможно, существующие системы будут заменены радикально новыми (такими, как «японское пятое измерение», которое делает акцент на обработке знаний). В будущем нас ждут не менее впечатляющие открытия, чем те, свидетелями которых мы уже стали.