Возможным станет общее использование компонентов, как сейчас общедоступны программные продукты. Разумная машина определенного дизайна может быть перепрограммирована набором новых связей с тем, чтобы генерировать новое поведение (вот, например, если бы я смог загрузить новый набор связей в ваш мозг, моментально превратив вас из человека, разговаривающего на английском, в человека, знающего только французский, или из профессора политологии в музыковеда). Люди получили бы возможность «переключаться» и осуществлять новые наработки на основе чужого опыта. Допустим, что я разработал и внедрил в жизнь суперсистему зрительного восприятия, а другой человек разработал и обучил систему с превосходными способностями слухового восприятия. При надлежащем дизайне мы смогли бы объединить обе системы без необходимости повторного обучения с самого начала. Такого рода объединение экспертных знаний не представляется возможным для человека – у каждого из нас свой путь. Бизнес создания разумных машин смог бы развиваться по аналогии с компьютерной индустрией, в таком случае перепрограммирование разумных машин не слишком отличалось бы от разработок новых версий видеоигр или инсталляции новой программы.

Сенсорные системы

Люди познают мир посредством органов чувств. Ощущения, которые мы испытываем, обусловлены генами, строением наших тел и соединениями под корой головного мозга. Мы не можем изменить их. Иногда мы используем технологические достижения, позволяющие сделать наши ощущения более острыми. Например, приборы ночного видения, радары и космические телескопы представляют собой устройства, оптимизирующие передачу данных, но не обеспечивающие нам новых способов восприятия. Они конвертируют информацию, недоступную для нас в ее первозданном виде, в визуальные или звуковые сигналы, поддающиеся нашему восприятию. И все равно, в том, что мы можем взглянуть на экран радара и идентифицировать изображение, заслуга невероятной гибкости нашего мозга.
Многие виды животных обладают поразительными ощущениями, совершенно несвойственными человеку. В качестве примеров можно привести эхолокатор у дельфинов и летающих мышей, способность пчел видеть поляризованное и ультрафиолетовое излучения, восприятие электрического поля некоторыми видами рыб.
Разумные машины смогли бы воспринимать мир посредством всех видов ощущений, существующих в природе, а также изобретенных человеком. Данные об окружающей среде, получаемые с помощью гидролокатора, радара и приборов ультрафиолетового видения, являются очевидными примерами несвойственных человеку ощущений, которые мы, возможно, хотели бы воссоздать в разумной машине. И это всего лишь начало.
Намного более интересными являются способы восприятия, которые нам неизвестны и чужды. Как мы уже выяснили, алгоритм коры головного мозга в первую очередь сосредоточен на поиске сигналов внешнего мира. У него нет никаких приоритетов относительно физических истоков этих сигналов. Если входные сигналы не носят произвольный характер и обладают определенным богатством, а также статистической структурой, разумная машина будет формировать систему воспоминаний о них и прогнозы на их основе. Не существует причин, по которым входные сигналы должны иметь аналогию с физическими ощущениями или вообще иметь что-либо общее с реальным миром. Я полагаю, что именно в сфере экзотических ощущений скрыты перспективы революционного применения разумных машин.
Например, вообразите сенсорную систему, покрывающую планету. Представьте себе сенсоры, расположенные на расстоянии каждых пятидесяти миль по всем континентам. Эти сенсоры имитировали бы клетки сетчатки глаза. Каждое мгновение два смежных сенсора погоды имели бы высокую корреляцию активности, подобно высокой корреляции двух смежных клеток сетчатки. Существуют крупные погодные явления – например, штормы и фронтальные циклоны, – которые передвигаются в пространстве и меняются со временем точно так же, как и все объекты, которые меняются и перемещаются. Привязав этот сенсорный ряд к системе памяти, работающей по принципу коры головного мозга, мы бы обучили указанную систему прогнозировать погоду, подобно тому, как люди учатся распознавать объекты окружающей среды и прогнозировать траекторию их передвижения. Такая система предсказывала бы погодные условия на ближайшее время, а также формировала бы долгосрочные метеопрогнозы. Разместив сенсоры рядом друг с другом в какой-то области, мы бы создали своеобразный эквивалент ямки глаза, которая позволяла бы нашей системе понимать и прогнозировать микроклимат. Наш «погодный мозг» размышлял и понимал бы глобальные погодные системы точно так же, как мы с вами понимаем объекты и людей. Метеорологи пытаются создать нечто подобное в наши дни. На основе данных, собранных в разных частях Земли, используя сверхмощные компьютеры, ученые симулируют текущие погодные условия и прогнозируют будущие. Однако данный подход фундаментально отличается от принципов работы разумных машин. Он больше сродни компьютеру, играющему в шахматы, а разумная система, сконструированная по принципам работы неокортекса, скорее, напоминает человека, играющего в шахматы. Она делает это вдумчиво и с пониманием. Разумная машина-"синоптик" учла бы те сигналы, которых человек распознать не может. Она смогла бы распознать множество новых погодных феноменов (скажем, такое погодное явление, как ураганы Эль-Ниньйо было открыто лишь в шестидесятых годах XX века). Она бы прогнозировала появление торнадо и муссонов намного точнее, чем человек.
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