Читаем Models of the Mind полностью

Однако за силу обучения пришлось заплатить. Позволяя системе самой определять свою связность, мы фактически отделили эти связи от концепции булевых операторов. Сеть могла научиться связям, которые Маккалох и Питтс определили как необходимые для "и", "или" и т. д. Но не было ни требования, чтобы она это сделала, ни необходимости понимать систему в этом свете. Более того, хотя ассоциативные единицы в перцептроне были спроектированы так, чтобы быть только "включенными" или "выключенными", правило обучения на самом деле не требует, чтобы они были такими. Фактически, уровень активности этих искусственных нейронов может быть любым положительным числом, и правило все равно будет работать.5 Это делает систему более гибкой, но без бинарной реакции "включено"-"выключено" становится сложнее сопоставить активность этих единиц с бинарными истинностными значениями предложений. По сравнению с четкой и ясной логикой сетей Маккаллоха-Питтса, перцептрон представлял собой не поддающийся интерпретации беспорядок. Но он работал. Интерпретируемость была принесена в жертву способностям.

Машина "Перцептрон" и связанная с ней процедура обучения стали популярным объектом изучения в развивающейся области искусственного интеллекта. При переходе от конкретного физического объекта (перцептрона) к абстрактной математической концепции (алгоритму перцептрона) были упразднены отдельные входной и ассоциативный слои. Вместо этого входные блоки, представляющие входящие данные, подключались непосредственно к блокам считывания, и в процессе обучения эти связи менялись, чтобы сеть лучше справлялась со своей задачей. Как и чему может научиться перцептрон в такой упрощенной форме, изучалось со всех сторон. Исследователи изучали его работу математически, используя перо и бумагу, или физически, строя собственные перцептроны, или - когда цифровые компьютеры наконец стали доступны - электронно, моделируя его.

Перцептрон породил надежду на то, что люди смогут создать машины, которые будут обучаться так же, как и мы; таким образом, он сделал перспективу искусственного интеллекта досягаемой. Одновременно он дал новый способ понимания нашего собственного интеллекта. Он показал, что искусственные нейронные сети могут вычислять, не подчиняясь строгим правилам логики. Если перцептрон может воспринимать информацию без использования предложений или операторов, то, следовательно, каждый нейрон и связь в мозге не должны иметь четкой роли с точки зрения булевой логики. Вместо этого мозг может работать в более небрежном режиме, когда, подобно перцептрону, функция сети распределяется между нейронами и возникает из связей между ними. Этот новый подход к изучению мозга стал известен как "коннекционизм".

Работа Маккалоха и Питтса стала важной ступенькой. Будучи первой демонстрацией того, как сети нейронов могут мыслить, она стала причиной того, что нейронаука отошла от берегов чистой биологии и вошла в море вычислений. Именно этот факт, а не правдивость его утверждений, обеспечивает ему место в истории. Можно сказать, что интеллектуального предка работы Маккаллоха и Питтса, Principia Mathematica, постигла похожая участь. В 1931 году немецкий математик Курт Гёдель опубликовал работу "О формально неразрешимых предложениях Principia Mathematica и связанных с ней систем". В этой работе Principia Mathematica была взята за отправную точку, чтобы показать, почему сама ее цель - объяснить всю математику из простых предпосылок - оказалась недостижимой. Рассел и Уайтхед на самом деле не сделали того, что, по их мнению, они сделали.6 Выводы Гёделя стали известны как "теорема о неполноте" и оказали революционное влияние на математику и философию. Отчасти это влияние было вызвано неудачной попыткой Рассела и Уайтхеда.

Рассел и Маккалох умели спокойно воспринимать недостатки своих работ. Питтс же, напротив, был сшит из более тонкой ткани. Осознание того, что мозг не выполняет прекрасные правила логики, разорвало его на части.7Это, наряду с уже существовавшими психическими проблемами и разрывом отношений с важным наставником, подтолкнуло его к пьянству и экспериментам с другиминаркотиками. Он стал неуравновешенным и бредовым; он сжег свои работы и отдалился от друзей. Он умер от последствий болезни печени в 1969 году - в тот же год, когда умер Маккалох. Маккалоху было 70 лет, Питтсу - 46.

* * *

 

Рисунок 5

Перейти на страницу:

Похожие книги

Мозг и разум в эпоху виртуальной реальности
Мозг и разум в эпоху виртуальной реальности

Со Ёсон – южнокорейский ученый, доктор наук, специалист в области изучения немецкого языка и литературы, главный редактор издательства Корейского общества Бертольда Брехта, исследующий связи различных дисциплин от театрального искусства до нейробиологии.Легко ли поверить, что Аристотель и научно-фантастический фильм «Матрица» проходят красной нитью через современную науку о мозге и философию Спинозы, объясняя взаимоотношения мозга и разума?Как же связаны между собой головной мозг, который называют колыбелью сознания, и разум, на который как раз и направлена деятельность сознания?Можно ли феномен разума, который считается решающим фактором человеческого развития, отличает людей от животных, объяснить только электрохимической активностью нейронов в головном мозге?Эта книга посвящена рассмотрению подобных фундаментальных вопросов и объединяет несколько научных дисциплин, которые развились в ходе напряженных споров о соотношении материи и разума, которые берут своё начало с древних времен и продолжаются по сей день. Данная работа не является простым цитированием ранее написанных исследований, направленным на защиту своей позиции, она подчеркивает необходимость появления нового исследования мозга, которое должно будет вобрать в себя как философские умозаключения, так и научную доказательную базу.В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Со Ёсон

Биология, биофизика, биохимия
Расширенный фенотип
Расширенный фенотип

«Расширенный фенотип» – одна из лучших книг известного учёного и видного популяризатора науки Ричарда Докинза. Сам автор так сказал про неё в предисловии ко второму изданию: «Думаю, что у большинства учёных – большинства авторов – есть какая-то одна публикация, про которую они говорили бы так: не страшно, если вы никогда не читали моих трудов кроме "этого", но "этот" пожалуйста прочтите. Для меня таким трудом является "Расширенный фенотип"». Помимо изложения интересной научной доктрины, а также весьма широкого обзора трудов других исследователей-эволюционистов, книга важна своей глубоко материалистической философской и мировоззренческой позицией, справедливо отмеченной и высоко оцененной в послесловии профессионального философа Даниэла Деннета.

Ричард Докинз

Биология, биофизика, биохимия