Когнитивная психология

Как уже упоминалось, одна из причин этого различия состоит в том, что компьютеры, как правило, обрабатывают информацию последовательно (модель последовательной обработки информации), тогда как мозг в основном обрабатывает информацию параллельно. Некоторые исследователи искусственного интеллекта пытаются преодолеть архитектурное различие между мозгом и компьютерами, чтобы ликвидировать это функциональное различие. Один из них, В. Дэниел Хиллис, разработал «связывающую машину» (Hillis, 1987), которая решает задачи, разбивая их на меньшие задачи (что напоминает анализ «средства-результат») и затем обрабатывая их параллельно (модель параллельной обработки информации). Эти меньшие задачи впоследствии распределяются по отдельным областям обрабатывающей сети компьютера. Такие машины отличаются от компьютеров неймановского типа, которые имеют один центральный процессор, обрабатывающий информацию последовательно. В «связывающей машине» Хиллиса 65 536 (простое число с основанием 2) процессоров одновременно работают над одной задачей. Хотя каждый процессор менее мощный, чем компьютер, используемый при подготовке этой рукописи, когда эти 65 ООО с лишним небольших чипов подключены и работают одновременно, они могут выполнять несколько миллиардов команд в секунду. Эта машина впечатляет и концептуально и функционально. Однако Хиллис мечтает о машине с миллиардом процессоров, функционирующих параллельно.

Искусственный интеллект и человеческое познание

Некоторые из фундаментальных вопросов искусственного интеллекта таковы:

* Какого рода мыслящей машиной является мозг?

* Как машина может имитировать мышление человека?

* Могут ли компьютеры превзойти мышление человека?

* Стоит ли стремиться достичь этих целей?

Ни на один из этих вопросов нет легких ответов, но сторонники основанной на принципах протекания нервных процессов модели параллельной распределенной обработки (и другие ученые) упорно их ищут.

Мозг. После столетия психологических исследований, особенно изучения познания в течение нескольких прошлых десятилетий, ответ на первый вопрос начинает, наконец, принимать определенную форму. Я надеюсь, что содержание этой книги является тому подтверждением. Мы многое узнали о нашей мыслящей машине, называющейся мозгом: она существенно отличается от распространенных компьютеров неймановского типа. Возможно, исследования ИИ продвинулись бы дальше, если бы компьютеры больше походили на мозг. Для прояснения этого вопроса я предлагаю следующее сравнительное резюме.

Таблица 16.1

Человеческое мышление и компьютер. Ответ на второй вопрос, по крайней мере с точки зрения коннекционизма, состоит в том, что мышление человека можно лучше всего скопировать, смоделировав машину по принципу строения основных нервных структур.

Преимущество компьютера. Некоторые компьютерные программы работают намного эффективнее, чем человеческое мышление; однако большинство из них — это в лучшем случае неуклюжие подделки под мозг. Компьютеры могут решать некоторые задачи, например сложные математические, быстрее и точнее, чем люди. Другие же задачи, например требующие обобщений и обучения новым паттернам поведения, люди решают лучше компьютеров.

Необходимость исследований. Наконец-то я могу с легкостью дать ответ на вопрос о том, должны ли мы заниматься этими проблемами, — да, должны. При этом мы больше узнаем о мышлении человека и машин. Однако есть мнение, что исследовать искусственный интеллект столь же глупо, как сражаться с ветряными мельницами.

Если посмотреть на таблицу сравнения компьютеров неймановского типа с мозгом, можно понять, почему исследователи искусственного интеллекта были разочарованы, если не сказать поставлены в тупик. Они работают с неправильными машинами! Кажется, что мы находимся на пороге концептуального прорыва — возможно, сдвига парадигмы — в области искусственного интеллекта, и уже сделаны первые шаги в направлении увеличения сходства компьютеров и мозга с точки зрения их структуры и процессов. Системы нейронных сетей, модели PDP и коннекционизм пытаются найти вычислительные принципы, управляющие сетями нейронов в нервной системе человека. Для достижения этой цели они выбирают средства, которые могут показаться очень абстрактным. Единицы могут представлять нейроны, они подчиняются законам, выведенным на основе наблюдения за поведением нейрона. То есть единица может быть соединена с другими единицами, связь между ними может быть усилена или ослаблена, они могут устанавливать между собой постоянные связи и т. д. (Для дополнительной информации см. Churchland, 1989.)