Еще одна линия аргументов в пользу единообразия коры головного мозга — это, так сказать, бедность генома. Количество соединений в мозге человека более чем в миллион раз превышает количество «букв» в геноме, поэтому геном физически не в состоянии подробно закодировать строение мозга.
Однако самый важный аргумент в пользу того, что мозг — это Верховный алгоритм, заключается в том, что он отвечает за все, что мы способны воспринять и представить. Мы не узнаем о существовании того или иного явления, если мозг не сможет его постичь: либо просто не заметим, либо посчитаем случайностью. Так или иначе, если «встроить» головной мозг в компьютер в виде алгоритма, он сможет узнать все, что можем узнать мы, поэтому один из подходов к разработке Верховного алгоритма — и, пожалуй, самый популярный — обратный инжиниринг головного мозга. Джефф Хокинс затронул его в своей книге On Intelligence20. С ним Рэймонд Курцвейл21 связывает свои надежды на сингулярность — появление искусственного интеллекта, который значительно превосходит человеческий. И даже пробует силы в этом подходе в своей книге How to Create a Mind22. Тем не менее, как мы увидим, это лишь один из нескольких возможных подходов, причем не обязательно самый многообещающий, потому что головной мозг невероятно сложен, а мы все еще находимся на очень ранних стадиях его расшифровки. С другой стороны, если мы не сможем отыскать Верховный алгоритм, никакой сингулярности в обозримом будущем не предвидится.
С теорией единого строения коры согласны не все нейробиологи, и для прояснения этого вопроса потребуются дальнейшие исследования — ведь жаркие дебаты вызывает даже вопрос, где пределы способностей мозга. Но если есть то, что знаем мы, а мозг не может узнать, это должна была узнать эволюция.
Аргумент из области эволюции
Нескончаемое разнообразие форм жизни на Земле — результат действия единого механизма: естественного отбора. Что еще примечательнее, информатикам хорошо знаком механизм такого типа: это итеративный поиск, при котором проблему решают путем перебора множества кандидатов, выбора и модификации лучших и повторения этих шагов столько раз, сколько необходимо. Эволюция
Эволюция — это высший пример того, на что способен единый алгоритм обучения, если дать ему достаточно данных. Входные данные для эволюции — это опыт и судьба всех когда-либо существовавших живых существ (вот это правда
Аргумент из области физики
В вышедшем в 1959 году знаменитом эссе физик и нобелевский лауреат Юджин Вигнер восхищался «необъяснимой эффективностью математики в естественных науках». Каким чудом законы, выведенные на основе немногочисленных наблюдений, применимы далеко за их пределами? И почему законы на много порядков точнее, чем данные, на которых они основаны? А самое главное, почему простой, абстрактный язык математики может так точно описывать столь многое в нашем бесконечно сложном мире? Вигнер считал это глубокой тайной, в равной степени радостной и непостижимой. Тем не менее все так и есть, и Верховный алгоритм — логическое продолжение этого феномена.
Если бы мир был просто цветущим и жужжащим хаосом, у нас был бы повод усомниться в существовании универсального обучающегося алгоритма. Однако если все вокруг нас — это следствие нескольких простых законов, вполне может оказаться, что единственный алгоритм может путем индукции сделать все возможные выводы. Все, что ему для этого потребуется, — срезать путь к следствиям законов, заменив невероятно длинные математические выкладки намного более короткими и основанными непосредственно на наблюдениях.
Вильям Л Саймон , Вильям Саймон , Наталья Владимировна Макеева , Нора Робертс , Юрий Викторович Щербатых
Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / ОС и Сети, интернет / Короткие любовные романы / Психология / Прочая справочная литература / Образование и наука / Книги по IT / Словари и Энциклопедии