Читаем Об интеллекте полностью

Так как же мозг решает сложную задачу за сто шагов, которую параллельный компьютер даже теоретически не может решить за миллион или миллиард операций? Ответ в том, что мозг не «вычисляет» ответ на задачу; он достает ответ из памяти. По существу ответ был сохранен в памяти заранее. Всего несколько шагов требуется, чтоб достать что-то из памяти. Медленные нейроны не только достаточно быстры, чтоб сделать это, но они сами составляют эту память. Весь кортекс — это система памяти. Это совсем не компьютер.

* * *

Позвольте показать на примере различие между вычислением ответа на задачу и использование памяти для решения той же самой задачи. Рассмотрим задачу ловли мяча. Кто-то бросает мяч вам, вы видите, как он движется к вам, и менее чем за секунду вы хватаете его. Это кажется несложным — до тех пор, пока вы не попытаетесь запрограммировать манипулятор робота, чтоб сделать то же самое. Как убедились на своем опыте множество аспирантов, это кажется практически невозможным. Когда инженер или компьютерщик энергично берется за эту задачу, он в первую очередь пытается вычислить полет мяча, чтоб определить, где он будет, когда достигнет манипулятора. Это вычисление требует решения набора уравнений того типа, что изучались вами на физике в институте. Затем, все шарниры манипулятора должны дружно передвинуть манипулятор в необходимое положение. Это требует решение другого набора математических уравнений, более сложного, чем первые. Наконец, эта операция в целом должна быть повторена множество раз, чтобы по мере приближения мяча робот получил наилучшую информацию о положении и траектории мяча. Если робот будет ждать вычисления точного положения прибытия мяча, прежде чем начнет движение, он не успеет поймать его. Он должен начать движение, как только получит малейшую информацию о положении мяча, и постоянно корректировать свое положение по мере приближения мяча. Компьютеру требуются миллионы операций, чтоб решить множество математических уравнений для поимки мяча. И хотя компьютер мог бы быть запрограммирован для решения этой задачи, «правило ста шагов» говорит нам, что мозг решает ее другим способом. Он использует память.

Каким образом вы ловите мяч, используя память? Ваш мозг хранит информацию о мышечных командах, необходимых для поимки мяча (вместе с другими заученными движениями). Когда мяч брошен, происходят три веши. Во-первых, соответствующие воспоминания автоматически вызываются образом мяча. Во-вторых, фактически вспоминается временная последовательность мышечных команд. И в-третьих, полученная информация корректируется по мере ее вспоминания для того, чтоб приспособить к определенному моменту, такому как фактическая траектория мяча и положение вашего тела. Память о том, как поймать мяч, не запрограммирована в вашем мозгу; она запоминается за годы постоянной практики, и сохраняется без вычислений в ваших нейронах.

Вы могли бы подумать, «подождите, каждая попытка поймать мяч слегка отличается. Вы только что сказали, что каждое воспоминание постоянно корректируется, чтоб приспособить к различным вариациям мяча в каждом конкретном броске… Разве это не требует решения тех же самых уравнений, которых мы попытались избежать?». Так может показаться, но природа решила задачу вариации другим, очень простым путем. Как мы увидим позже в этой главе, кортекс создает то, что называется инвариантный образ, который автоматически оперирует с вариациями в мире. В качестве полезной аналогии можно вообразить, что происходит, когда вы садитесь на водяную кровать: подушки и другие люди на кровати внезапно смещаются в новое положение. Кровать не рассчитывает, как высоко должен быть поднят каждый объект; физические свойства воды и пластиковой оболочки матраца автоматически заботятся о корректировке. Как мы увидим в следующей главе, архитектура шестислойного кортекса, мягко говоря, делает нечто подобное с информацией, проходящей через него.

* * *

Таким образом, неокортекс не похож на компьютер, параллельный или какой либо другой. Вместо вычисления ответов на задачи для их решения и формирования поведения неокортекс использует сохраненную информацию. У компьютеров также есть память в виде жесткого диска или чипов памяти; однако у неокортикальной памяти есть четыре атрибута, фундаментально отличающиеся от компьютерной памяти:

• Неокортекс хранит последовательности паттернов.

• Неокортекс вспоминает паттерны автоассоциативно.

• Неокортекс хранит паттерны в инвариантной форме.

• Неокортекс хранит паттерны иерархически.

Мы обсудим первые три различия в этой главе. Я введу концепцию иерархии неокортекса в главе 3. В главе 6 я опишу ее значимость и как она работает.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Самоучитель UML
Самоучитель UML

Самоучитель UMLПервое издание.В книге рассматриваются основы UML – унифицированного языка моделирования для описания, визуализации и документирования объектно-ориентированных систем и бизнес-процессов в ходе разработки программных приложений. Подробно описываются базовые понятия UML, необходимые для построения объектно-ориентированной модели системы с использованием графической нотации. Изложение сопровождается примерами разработки отдельных диаграмм, которые необходимы для представления информационной модели системы. Цель книги – помочь программистам освоить новую методологию разработки корпоративных программных приложений для последующего применения полученных знаний с использованием соответствующих CASE-инструментов.

Александр Васильевич Леоненков , Александр Леоненков

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Программирование / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Основы информатики: Учебник для вузов
Основы информатики: Учебник для вузов

Учебник состоит из двух разделов: теоретического и практического. В теоретической части учебника изложены основы современной информатики как комплексной научно-технической дисциплины, включающей изучение структуры и общих свойств информации и информационных процессов, общих принципов построения вычислительных устройств, рассмотрены вопросы организации и функционирования информационно-вычислительных сетей, компьютерной безопасности, представлены ключевые понятия алгоритмизации и программирования, баз данных и СУБД. Для контроля полученных теоретических знаний предлагаются вопросы для самопроверки и тесты. Практическая часть освещает алгоритмы основных действий при работе с текстовым процессором Microsoft Word, табличным редактором Microsoft Excel, программой для создания презентаций Microsoft Power Point, программами-архиваторами и антивирусными программами. В качестве закрепления пройденного практического курса в конце каждого раздела предлагается выполнить самостоятельную работу.

Вадим Васильевич Лысенко , Лариса Александровна Малинина , Максим Анатольевич Беляев

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности

Как обеспечить надежную защиту в эпоху, когда кибератаки становятся все более продвинутыми? Каковы последствия уязвимости цифровых систем? Петр Левашов, экс-хакер с богатым бэкграундом, рассматривает все грани кибербезопасности, начиная с базовых принципов и заканчивая новейшими технологиями.Читатели познакомятся с:• основами компьютерной безопасности и актуальными методами защиты;• современными методами шифрования данных и криптографии;• процедурами ответа на инциденты и восстановления после катастроф;• юридическими и регуляторными требованиями к компьютерной безопасности.Автор использует свой уникальный опыт, чтобы предоставить читателям углубленное понимание кибербезопасности. Его подход охватывает теоретические знания и практическую подготовку, делая этот материал доступным для профессионалов и новичков.

Пётр Юрьевич Левашов

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература