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

Вероятно, подобные явления происходят в различных отделах биологической новой коры, и в зависимости от типов образов, которые они обрабатывают, в них эволюционировали небольшие различия. Хотя все эти отделы используют один и тот же базовый алгоритм, у биологической эволюции было достаточно времени для тонкой настройки структуры каждого отдела, позволяющей оптимально обрабатывать образы соответствующего типа. Однако, как я уже отмечал ранее, нейробиологи и неврологи обнаружили в этих областях значительную пластичность, подтверждающую идею общего неокортикального алгоритма. Если бы фундаментальные принципы функционирования всех отделов коры кардинально различались, подобная взаимозаменяемость отделов коры была бы невозможна.

Используя описанную комбинацию методов самоорганизации системы, мы добились больших успехов. Наши системы распознавания речи впервые смогли разбирать непрерывную речь, состоящую из относительно неограниченного набора слов. Была достигнута высокая точность распознавания речи разных людей, говоривших с разным акцентом и на разных диалектах. Сейчас, когда я пишу эту книгу, последним достижением является программа под названием Dragon Naturally Speaking (версия 11.5) для PC компании Nuance (ранее Kurzweil Computer Products). Тем, кто сомневается в возможностях систем распознавания речи, я советую испытать этот продукт — через несколько минут настраивания на ваш голос при практически непрерывной речи и почти неограниченном наборе слов точность распознавания часто достигает 99 %. Dragon Dictation — более простое, но тоже удивительное бесплатное приложение для айфона, не требующее голосового тренинга. Персональный помощник Сири, установленный на современных айфонах, использует ту же самую технологию распознавания речи, содержащую дополнительный модуль, воспринимающий разговорную речь.

Высокая эффективность подобных систем — заслуга математиков. Вместе с математиками мы моделируем процессы, происходящие в новой коре говорящего человека (хотя у нас нет прямого доступа к его головному мозгу), что является ключевым этапом в распознавании того, что произносит говорящий, и (в случае таких систем, как Сири) того, что эти выражения означают. Возникает вопрос: если бы мы могли следить за тем, что происходит в новой коре говорящего, нашли бы мы корреляцию со связями и весами соответствующих иерархических скрытых моделей Маркова, рассчитанных нашей программой? Скорее всего, нам не удалось бы обнаружить точное соответствие — нейронные структуры в любом случае во многом отличаются от компьютерных моделей. Однако следует подчеркнуть, что между биологической системой и нашими попытками ее имитировать должны существовать важные математические соответствия — в противном случае эти модели не работали бы так хорошо.

ЛИСП

ЛИСП (LISP, LISt Processor — процессор списков) — язык программирования, созданный пионером в области ИИ Джоном Маккарти в 1958 г. Как следует из названия, этот язык оперирует списками. Каждое утверждение в нем представляет собой список элементов, а каждый элемент — это либо еще один список, либо «атом» — неделимая единица, представляющая собой число или символ. Список внутри списка тоже может быть списком, так что ЛИСП способен на рекурсию. Кроме того, предложения являются рекурсивными, если один список содержит в себе другой, тот — третий и т. д. до тех пор, пока не будет определен исходный список. За счет такой структуры ЛИСП позволяет осуществлять иерархические построения. Список может быть условным, то есть «возбуждается» лишь в том случае, когда удовлетворяются все составляющие его элементы. Иерархию таких условий можно использовать для идентификации образов с возрастающим уровнем сложности.

ЛИСП был чрезвычайно популярен в среде специалистов в области ИИ в 1970-х и начале 1980-х гг. В начале данного периода поклонники этого языка считали, что он отражает способ работы человеческого мозга и что с его помощью можно легко и эффективно закодировать любой мыслительный процесс.

Возник даже «мини-бум» компаний по созданию «искусственного интеллекта», предлагавших программы-переводчики и другие программные продукты, однако в середине 1980-х гг. стало ясно, что сам по себе язык ЛИСП не может решить проблему создания разума, и инвестиционный пузырь лопнул.

Впрочем, нельзя сказать, что поклонники ЛИСП полностью заблуждались. На самом деле каждый распознающий модуль новой коры можно рассматривать как предложение на языке ЛИСП — в каждом модуле содержится список элементов, причем каждый элемент тоже может представлять собой список. Таким образом, новая кора действительно занимается обработкой списков символов, что очень сильно напоминает процесс, описываемый программой ЛИСП. Более того, новая кора одновременно обрабатывает 300 млн таких «предложений».