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

Следует сказать, что не все системы, действующие по принципу скрытых моделей Маркова, являются полностью иерархическими. В некоторых предусмотрено лишь несколько уровней иерархии, например при переходе от акустического состояния к фонеме и слову. Чтобы создать разум, мы позволим системе создавать столько новых уровней иерархии, сколько понадобится. Кроме того, не все системы на основе скрытых моделей Маркова являются самоорганизующимися. В некоторых запрограммированы фиксированные контакты, однако эти системы умеют эффективно удалять многие исходные связи, присваивая им нулевой вес. В наших системах, созданных в 1980-х и 1990-х гг., происходило автоматическое удаление контактов, вес которых был ниже определенного уровня, а также формирование новых контактов для лучшего соответствия тренировочным данным и обучения. Для оптимальной организации связей с новыми распознающими модулями мы можем использовать линейное программирование.

Наша цифровая новая кора будет характеризоваться определенной степенью избыточности, особенно это относится к часто встречающимся образам. Это обеспечивает надежное узнавание распространенных образов, а также является ключевым элементом в достижении инвариантного распознавания различных форм образа. Однако нам придется установить правила для ограничения избыточности, поскольку не следует отводить слишком много места для сохранения самых распространенных образов низкого порядка.

Правила, ограничивающие избыточность, порог распознавания и связь порога распознавания с ожидаемостью образа, — примеры общих параметров, которые влияют на эффективность таких самоорганизующихся систем. Сначала мы выберем их значения интуитивно, а затем оптимизируем с помощью генетического алгоритма.

Очень важный этап — обучение мозга, как биологического, так и компьютерного. Как я уже писал, иерархическая система распознавания образов (и цифровая, и биологическая) за один момент осваивает не больше двух иерархических уровней (а скорее один). Чтобы усовершенствовать систему, я начну с предварительно обученных иерархических сетей, которые уже научились распознавать человеческую речь, печатные буквы и структуры разговорного языка. Такая система сможет читать документы, написанные разговорным языком, но за один раз по-прежнему сможет осваивать примерно один понятийный уровень. Ранее усвоенные понятия создадут достаточно прочную основу для продвижения на следующие уровни. Система может вновь и вновь обращаться к уже прочитанным документам, достраивая новые понятийные уровни при каждом следующем прочтении. Так и люди глубже понимают текст, когда читают его повторно. В нашем доступе имеются миллиарды страниц информативного материала, такого как «Википедия».

Система также будет содержать модуль критического мышления, который станет осуществлять постоянное сканирование всех существующих образов и оценивать их совместимость с другими образами (идеями) цифровой новой коры. У биологической новой коры такой функции нет, вот почему люди иногда совмещают в своей голове совершенно несовместимые идеи. В случае обнаружения противоречивых данных модуль попытается найти решение, используя как кортикальные структуры самой системы, так и весь массив имеющихся литературных данных. Принятие решения может просто сводиться к установлению некорректности одной из идей (если она противоречит большинству имеющихся данных). В более конструктивном плане может быть выявлена идея более высокого понятийного уровня, которая позволяет разрешить кажущееся несоответствие путем объяснения обеих исходных идей. Система добавит это решение в виде нового образа и свяжет его с теми идеями, которые запустили поиск. Модуль критического мышления будет работать постоянно.

Кроме того, я предполагаю установить модуль, который вы являет нерешенные вопросы в различных дисциплинах. Этот модуль будет искать ответы на подобные вопросы во всех возможных источниках информации также на постоянной основе. Как я объяснял в начале книги, хранящаяся в новой коре информация состоит из глубоко угнездившихся друг в друге образов и, следовательно, является полностью метафорической. Мы можем использовать конкретный образ для поиска решения практически в любой несвязанной области.

В качестве примера вспомните метафору, которую я приводил в четвертой главе, связывая случайные движения молекул газа и случайность эволюционных изменений. Молекулы газа в банке движутся непредсказуемым образом, и все же через определенное время все они из этой банки выйдут. Я отмечал, что это наталкивает на важный вопрос об эволюции разума. Подобно молекулам газа, эволюционные изменения тоже происходят во всех направлениях, не имея какой-либо цели. Однако мы наблюдаем изменения в сторону усложнения и усовершенствования разума и в итоге — появление новой коры, способной осуществлять иерархическое мышление. Таким образом, можно наблюдать, как бесцельный и ненаправленный процесс (в термодинамическом плане) может привести к полезному результату (в плане биологической эволюции).