Эволюция разума. Как расширение возможностей нашего разума позволит решить многие мировые проблемы

Говорят, что после моделирования поведения одной колонки новой коры Маркрам заявил: «Теперь нам остается только масштабировать процесс»[92]. Масштабирование, безусловно, важный фактор, но есть и еще один — обучение. Если «Голубой мозг» должен «говорить, мыслить и вести себя во многом как человек», о чем Маркрам говорил в интервью на ВВС в 2009 г., его новая кора должна иметь значительное содержание[93]. Но, как может подтвердить всякий, кто пытался беседовать с новорожденным ребенком, чтобы достичь этой цели, мозг должен очень многому научиться.

Для решения подобной задачи в такой модели, как «Голубой мозг», существуют две очевидные возможности. Первая состоит в обучении искусственного мозга таким же способом, как обучается мозг человека. Вначале вы имеете систему, соответствующую мозгу новорожденного ребенка, обладающую способностью усваивать иерархические знания и заранее заданной способностью трансформировать сенсорные сигналы. Однако для обучения небиологического мозга нужен такой же контакт, как между новорожденным ребенком и развивающим его взрослым человеком. Проблема заключается в том, что создание такого мозга ожидается не ранее начала 2020-х гг. Однако функционирование в реальном времени будет слишком медленным, поскольку исследователям придется подождать десять или двадцать лет, пока мозг достигнет интеллектуального уровня взрослого человека, хотя, конечно, производительность компьютеров продолжает неуклонно возрастать.

Второй подход заключается в том, чтобы скопировать образы, содержащиеся в новой коре одного или нескольких взрослых людей, обладающих достаточными знаниями, чтобы нормально пользоваться речью и вообще вести себя как развитый взрослый человек. В данном случае проблема заключается в том, чтобы найти неинвазивный и недеструктивный метод сканирования с достаточным временным и пространственным разрешением и скоростью, чтобы провести эту процедуру быстро и без потерь. Мне кажется, этот метод «загрузки информации» не будет реализован до 2040-х гг.

Но есть еще и третья возможность, которую, как мне кажется, и следует использовать при развитии таких моделей, как «Голубой мозг». Можно упростить молекулярные модели путем создания функциональных эквивалентов на разных уровнях специфичности, используя различные методы — от моего собственного функционального алгоритмического метода (описанного в этой книге) до практически полных молекулярных моделей. При этом в зависимости от степени упрощения можно повысить скорость обучения в несколько сотен или даже тысяч раз. Для такой модели искусственного мозга можно разработать обучающую программу, которая будет осваиваться достаточно быстро. А затем упрощенную модель можно заменить полной молекулярной моделью, сохраняя накопленные знания. После этого можно начать моделирование процесса обучения полной молекулярной модели на гораздо более низкой скорости.

Американский специалист в области информатики Дхармендра Модха и его коллеги из корпорации IBM на клеточном уровне создали модель участка человеческой зрительной коры, состоящий из 1,6 млрд виртуальных нейронов и 9 трлн синапсов, что по размеру эквивалентно новой коре кота. Эта система работает в 100 раз медленнее, чем суперкомпьютер IBM BlueGene/P, состоящий из 147 456 процессоров. Эта работа была удостоена премии Гордона Белла, которая вручается Ассоциацией вычислительной техники (ACM).

Задача таких моделей, как «Голубой мозг» или новая кора Модха, заключается в уточнении и подтверждении функциональной модели. Модель человеческого искусственного разума в принципе будет использовать именно такие алгоритмы. Однако молекулярные модели помогают усовершенствовать эти алгоритмы и более полно изучить наиболее важные детали. В ходе наших экспериментов 1980-х и 1990-х гг., посвященных созданию технологии распознавания речи, нам удалось усовершенствовать наши алгоритмы, когда мы поняли суть реальных превращений, происходящих в слуховом нерве и некоторых участках новой коры. Даже если наша функциональная модель безупречна, понимание ее функционирования в биологическом мозге даст важную информацию о функции и дисфункции человеческого организма.

Для создания моделей мозга нам нужна очень подробная информация о функционировании настоящего мозга. Группа Маркрама собирает собственные данные. Сбору подобной информации и ее передаче широкой научной общественности посвящено несколько крупномасштабных проектов. Например, в результате сканирования головного мозга мышей лаборатория в Колд-Спринг-Харбор получила 500 терабайт информации, которую выложила для общественного доступа в июне 2012 г. Этот проект позволяет пользователям изучать мозг таким же образом, как программа Google Earth позволяет изучать поверхность планеты. Вы можете перемещаться внутри мозга и при более сильном приближении рассматривать отдельные нейроны и их контакты. Вы можете выделить отдельную связь и следовать по ней вдоль всего мозга.