Алёшка

Изначально это была игрушка, макет, собранный из различных элементов и деталей, которые были под рукой. Красивый, светящийся огоньками, плавающий в желе кусок силикона. Потом, опять же совершенно случайно к ИЗИ подключили устройство, которое давало возможность использовать в своих целях электромагнитное поле проходящих мимо сетей. Дальше, опять же совершенно случайно, в аквариуме ИЗИ были поставлены несколько экспериментов по передаче радио, электромагнитного, оптического сигналов. С различной амплитудой, частотой и фазой. Эти сигналы, конечно же, воздействовали не только на раствор внутри аквариума, но и на органоид. Я помню, что после некоторых экспериментов «мозг» начинал светиться и пульсировать. А еще был звуковой сигнал, который был предварительно скачан из интернета, тот самый «таинственный голос океана», который с завидной периодичностью фиксируют гидрофоны в непознанных океанских глубинах. Ведь когда-то миллионы лет назад именно в мировом океане зародилась жизнь на Земле, возможно, эти таинственные шумы, которые я транслировал в аквариум с ИЗИ, были тем толчком, импульсом, которые вдохнули жизнь с неорганические вещества, плавающие в недрах древнего океана. А тут еще и Лизонька, упорно называющая ИЗИ не макетом, а самым настоящим Искусственным Интеллектом, что так нравилось экскурсантам, которые постоянно играли с ИЗИ в «вопросы-ответы». А ИЗИ, получается, всё это время с легкостью подключался к любым электронным устройствам, которые попадали в поле действия его «рук».

И что же интересно стало той самой «божьей искрой», которая превратила кусок силикона в разумное существо? Или именно такая цепочка «случайностей» и привела к зарождению жизни в обычном куске медицинского силикона?

Жизнь — это величайшая цепочка случайностей!

Проблема создания искусственного интеллекта должна была быть решена уже десятилетия назад. Однако, несмотря на все последние достижения, нет существенного прогресса в этой области.

Вместо искусственного интеллекта пришла технология нейросетей, функции, которых начали приравнивать к ИИ. Нейросети хорошо выполняют узкоспециализированные задачи: распознание текста или фото, определение объектов и т. п. Однако сделать нейросеть мультифункциональной для выполнения разного рода задач с одинаковой эффективностью — сегодня невозможно. Главной причиной этого является то, что у нас нет понимания единого подхода к созданию ИИ. Чтобы понять, как работают нейроны в человеческом мозге, учёными создаются компьютерные модели, которые призваны симулировать те или иные действия.

Однако думать компьютер не умеет, и обучить его этому невозможно. До сих пор нет понимания решения этой принципиальной проблемы. Можно обучить программу обыгрывать в шахматы лучших гроссмейстеров мира, можно обучить программу водить автомобиль без водителя, но всё это лишь алгоритмы, с помощью которых выполняются те или иные однотипные операции.

Всё сводится к тому, что написать невозможно некий всеобъемлющий алгоритм, который научит машину думать и осмысливать. Мыслительная деятельность проявляется посредством работы множества факторов, таких как восприятие реальности, предыдущий опыт, анализ, синтез и т. д.

Очень вероятно, что мыслительная деятельность присуща нам из-за пластичности работы нашего мозга, который одинаково хорошо поддерживает координацию движений, распознаёт объекты, слышит, видит, чувствует, и всё это одновременно. При этом всё стабильно и хорошо работает на протяжение продолжительного времени.

Если рассматривать ИИ с этой точки зрения, то для создания мыслящей машины нужно добиться хотя бы того, чтобы одна и та же нейросеть могла одинаково хорошо выполнять одновременно совершенно различные функции.

Достигнуть подобного современным нейросетям сложно, так как они имеют в своей основе выходные и расчётные данные, изменение коэффициентов которых приведёт к полной непригодности сети для выполнения определённой задачи.

Но ведь биологические нейросети используют одни и те же входящие данные для решения разного рода задач. Однако здесь большую роль играет именно количество связей, нежели количество нейронов. Интерполировать входные данные в подобной нейросети можно довольно широко. При этом данные задачи могут быть выражены точно такими же вводными параметрами, как и в искусственный нейронах, вот только из-за количества связей и глубины обработки данных интерпретация у них будет совершенно разная. Однако реализация нейросетей в виде физических объектов сегодня крайне мало развита.

В итоге можно заключить, что для создания думающего компьютера, или того самого ИИ, нужны не только сам алгоритм нейросетей, работающих на нейронных процессорах или с нейромодулями, но и физическое воплощение нейросети в виде отдельных нейроядер, имеющих связи с тысячами себе подобных.