Обычный нейрон может осуществить подобную операцию и вернуться в исходное состояние за пять миллисекунд, т. е. 1/200 секунды. Современный компьютер на кремниевой основе может осуществлять миллиард операций в секунду. Значит, основная компьютерная операция осуществляется в 5 миллионов раз быстрее, чем базовая операция в человеческом мозге! Каким же образом, вопреки столь существенной разнице, мозг способен действовать быстрее, чем наиболее быстрые цифровые компьютеры? «Да это же очевидно, – скажут сторонники идеи создания вычислительных и управляющих систем по образу и подобию мозга, – мозг – это параллельный компьютер. У него миллиарды клеток, занимающихся одновременным вычислением. Этот параллельный процесс во много раз увеличивает мощность биологического мозга».
Я считаю данный аргумент заблуждением и готов опровергнуть его при помощи простого эксперимента, так называемого «правила ста шагов». Человек способен выполнять существенные задания за намного меньший промежуток времени, чем одна секунда. Например, я мог бы показать вам фотографию и спросить, есть ли на снимке кошка. Если вы увидите кошку, а не медведя или луковицу, то должны будете нажать кнопку. Для современного компьютера такая задача является очень сложной или вообще невыполнимой, а человек даст правильный ответ за полсекунды или даже быстрее. Но, поскольку нейроны малоподвижны, это значит, что за полсекунды информация, поступившая в ваш мозг, может пройти цепочку не более чем из сотни нейронов. То есть мозг «вычисляет» ответ за сто шагов или даже меньше, независимо от того, какое количество нейронов вовлечено в процесс передачи информации. С момента, когда ваши глаза фиксируют изображение, и до момента, когда вы нажимаете кнопку, сигналы прошли цепочку из ста нейронов. Цифровой компьютер для решения той же задачи использует около миллиарда шагов. Сотни шагов для компьютера будет недостаточно даже для того, чтобы передвинуть один знак на дисплее, не говоря о более сложных задачах.
Но разве миллионы одновременно работающих нейронов не похожи на параллельный компьютер? Не совсем. Принцип параллельности используется и мозгом, и компьютером, но это все, что их роднит. Параллельные компьютеры объединяют значительное количество быстродействующих компьютеров для выполнения сложных задач, таких как составление прогноза погоды. Чтобы предвидеть погоду, нужно просчитать физические условия во многих частях планеты одновременно. Каждый компьютер может работать над одной задачей. Но даже если сотни или тысячи машин объединить в параллельную систему, отдельному компьютеру для обработки информации и выполнения своей задачи понадобятся миллиарды или миллионы шагов. Какой большой параллельный компьютер мы бы ни собрали, каким бы быстродействующим он ни был, он не сможет сделать ничего полезного за сто шагов.
Приведу пример: представьте, что я попросил вас перенести сотню каменных глыб через пустыню. За один раз вы можете перенести только один камень, а чтобы пересечь пустыню, вам нужно сделать миллион шагов. Понимая, что справиться с заданием в одиночку будет непросто, вы нанимаете сто рабочих для параллельного выполнения задачи. Дело станет продвигаться в сто раз быстрее, однако тот факт, что для пересечения пустыни нужно пройти миллион шагов, остался неизменным. Наем новых работников, даже тысячи, ничего изменить не может. Независимо от количества нанятых работников задание может быть выполнено только за миллион шагов. То же самое справедливо и для параллельных компьютеров. Добавление дополнительных процессоров не меняет дела. Независимо от количества и мощности процессоров и быстродействия компьютер не может решить сложную задачу за сто шагов.
Но как же мозгу удается решать сложные задачи за сто шагов, в то время как даже самый большой параллельный компьютер ничего подобного сделать не в состоянии за миллион или миллиард шагов? Дело в том, что мозг на самом деле не «вычисляет» решения задач, он извлекает их из памяти, представляющей, по сути, хранилище готовых решений. Соответственно, для того чтобы их извлечь, нужно всего несколько шагов. Медленных нейронов для этого более чем достаточно, ведь они сами и составляют память. Можно утверждать, что мозг, точнее, неокортекс, который является «интеллектуальной» частью мозга, – это единое запоминающее устройство, а вовсе не компьютер.

* * * * *

С вашего позволения, я продемонстрирую разницу между вычислением решения и использованием памяти для решения задачи. Пусть нашей задачей будет поймать мяч. Кто-то бросает мяч, и он летит прямо на вас. У вас есть меньше секунды, чтобы схватить его еще в воздухе. Задача не ахти какая сложная, но лишь до тех пор, пока вы не захотите запрограммировать на ее выполнение робота. Когда инженеры и разработчики программного обеспечения берутся за такое задание, они сначала пытаются вычислить траекторию полета мяча и определить его пространственное расположение в момент контакта с рукой. Вычисления требуют использования ряда уравнений, которые можно почерпнуть из курса физики высшей школы. После этого все сгибы руки робота нужно отрегулировать так, чтобы конечность могла занимать определенную позицию. Здание требует составления и решения математических уравнений другого типа, на сей раз более сложных, чем предыдущие. И наконец, всю операцию нужно повторить несколько раз, поскольку по мере приближения мяча робот получает более точную информацию о его положении в пространстве и траектории полета. Если робот начнет движение только после определения точной цели полета мяча, он не успеет его поймать.
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