Однако мало кто отрицал бы, что программиров
ание компьютеров для их соответствия человеческим способностям действ
ительно потребует свежих идей в понимании человеческой психологии. Хот
я путь к программированию ИИ кажется открытым, наши знания не соответств
уют той основательной уверенности, которую имели вдумчивые инженеры (за
десятилетия до первого спутника) в том, что можно достичь луны с помощью р
акет, или которая у нас сегодня есть в том, что можно построить ассемблеры
с помощью проектирования белка. Программирование настоящего искусстве
нного интеллекта, хотя это и форма инжиниринга, потребует новой науки. Эт
о ставит ИИ вне возможности надёжных прогнозов.
Тем не менее нам нужно точное предвидение. Похоже, что люди, цепляющиеся з
а успокоительные сомнения относительно ИИ, страдают принципиально оши
бочными образами будущего. К счастью, автоматизированная разработка сп
асает некоторых от бремени биошовинистского предрассудка. Большинство
людей меньше расстроено идеей о машинах, разрабатывающих машины, чем ид
еей об истинных системах ИИ общего назначения. Кроме того, уже доказано, ч
то автоматизированная разработка работает; то, что остается сделать Ц э
то расширить её. Однако, если вероятно, что возникнут более общие системы,
было бы глупо выпустить их из наших расчётов. Имеется ли способ обойти во
прос, способны ли мы разработать интеллектуальные программы?
В 1950-ых, многие исследователи ИИ сосредотачивались на моделировании мозг
овых функций, моделируя нейроны. Но исследователи, работающие на програм
мах, основанных на словах и символах сделали более быстрый прогресс, и фо
кус работ по ИИ соответственно переместился. Тем не менее, базовая идея н
ейронного моделирования остаётся правильной, а молекулярная технологи
я сделает её более практической. Что более важно, этот подход, по-видимому
, гарантирует, что будет работоспособен, потому что он не требует никаких
новых фундаментальных открытий в области природы мысли.
В конечном счете, нейробиологи будут использовать молекулярные машины
размера с вирус для изучения структуры и функционирования мозга, клетка
за клеткой и молекула за молекулой, где это необходимо. Хотя исследовате
ли ИИ могут получать новое полезное понимание организации мысли из успе
хов науки о мозге, которые появятся как результат молекулярной технолог
ии, нейронное моделирование может преуспеть и без такого понимания. Комп
иляторы переводят программы компьютера от одного языка до другого без п
онимания, как они работают. Фотокопировальные устройства отображают ри
сунки из слов, не читая их. Аналогичным образом, исследователи будут спос
обны скопировать структуры нейронов в мозгу на другой носитель не поним
ая их высокоуровневой организации.
После изучения, как нейроны работают, инженеры будут способны разрабаты
вать и строить аналогичные устройства, базой которых будет продвинутая
наноэлектроника и наномашины. Они будут взаимодействовать подобно ней
ронам, но работать быстрее. Нейроны, хотя и сложны, но кажутся достаточно п
ростыми для понимания разумом, и чтобы инженеры смогли сделать имитацию
. Действительно, нейробиологи узнали многое о их структуре и функции, даж
е без машин молекулярного масштаба, с помощью которых бы можно было иссл
едовать их объекты изучения.
С этим знанием, инженеры будут способны строить быстрые системы ИИ с бол
ьшими возможностями, даже без понимания мозга и умного программировани
я. Им нужно только изучить нейронную структуру мозга и соединить искусст
венные нейроны так, чтобы образовалась та же самая функциональная струк
тура. Если они делают все части правильно, включая то, как они соединяют ча
сти, чтобы образовать целое, то целое также окажется каким надо. «Нейронн
ая» деятельность будет течь в структурах, которые мы называем мыслью, но
быстрее, потому что все части будут работать быстрее.

Ускорение гонки технологий


Системы продвинутого ИИ кажутся возможными и неизбежными, но что будет в
результате их появления? Никто не может ответить на это полностью, что эт
о полностью, но одно следствие автоматизированной разработки очевидно:
она ускорит наше продвижение к пределам возможного.
Чтобы понять наши перспективы, нам нужно некоторое представление о том,
насколько быстро продвинутые системы ИИ будут думать. Современные комп
ьютеры имеют только крошечную долю сложности мозга, и все же на них уже мо
гут работать программы, имитирующие существенные аспекты человеческог
о поведения. Они совершенно отличаются от мозга по своему принципу дейст
вия, хотя такое прямое физическое сравнение почти бесполезно. Мозг делае
т огромное количество вещей одновременно, но довольно медленно; большин
ство современных компьютеров делают за раз только одно, но с умопомрачит
ельной скоростью.
Однако, можно представить себе аппаратные средства ИИ, построенные, чтоб
ы подражать мозгу не только в функции, но и в структуре. Это могло бы следо
вать из подхода нейронного моделирования, или из развития программ ИИ, ч
тобы они могли работать на аппаратных средствах со стилем организации, п
одобным тому, который существует в мозгу. Так или иначе мы можем использо
вать аналогии с человеческим мозгом, чтобы оценить минимальную скорост
ь для продвинутых систем ИИ, построенных с помощью ассемблеров.
Синапсы нейронов реагируют на сигналы за тысячные доли секунды; экспери
ментальные электронные переключатели реагируют в сто миллионов раз бы
стрее (а наноэлектронные переключатели будут ещё быстрее).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117