Квантовые компьютеры и нейрокомпьютеры

Объясняется это тем, что процесс творческого мышления упрощенно можно разделить на два последовательных этапа:

• выявление факторов, существенно влияющих на результаты исследуемого процесса;

• определение причинно-следственной связи (например, математической зависимости) между выявленными существенными факторами.

Причем оказывается, что для человека наиболее трудным в процессе мышления является первый этап творческого мышления, поскольку количество факторов, предположительно влияющих на тот или иной результат сложного события (например, заболевания, изменений погоды, стихийных бедствий) обычно очень велико. А человек способен относительно успешно анализировать только те процессы, в которых количество взаимосвязанных причинно-следственными связями факторов очень невелико, т. е. не превышает двух – трех.

Объясняется это, по-видимому, тем, что, поскольку человек живет в трехмерном мире, то мысля зрительными образами, он сравнительно легко может вообразить функции одной и двух переменных. Но уже в более многомерном пространстве даже простейшие задачи – например, представить себе, как выглядит куб в четырехмерном пространстве – человек решать уже не может.

Второй же этап мышления у людей обычно не вызывает затруднений.

А для компьютера, оснащенного соответствующим программным обеспечением, ни первый, ни второй этап творческого мышления затруднений не вызывают. Но при одном условии. А именно, при условии, что в память компьютера будет загружено достаточно большое количество информации, которая содержит в себе ответ на поставленную задачу. Следовательно, интеллект компьютера, как впрочем, и человека, определяется степенью совершенства не только его процессора, но и памяти, а также ее содержимым.

И поэтому, чтобы персональный компьютер стал способен оказывать человеку помощь в решении творческих задач, он должен быть оснащен принципиально новой памятью, названной нами персональной памятью. Эта персональная память должна быть, образно выражаясь, более человекоподобной, т. е:

• информационный объем компьютерной памяти должен быть значительно увеличен;

• компьютерная память должна быть максимально полно загружена необходимой информацией;

• загруженная в память компьютера информация должна быть максимально достоверной, т. е. эта информация должна непрерывно и с максимально высокой скоростью обновляться;

• компьютерная память должна обеспечивать процессору минимальное время доступа ко всей хранимой в нем информации.

Теперь понятно происхождение термина. Персональная память так названа потому, что она находится непосредственно в персональном компьютере (или рядом с ним), в отличие от удаленных баз данных коллективного пользования, время доступа к которым (например, через Интернет) недопустимо велико.

Почти 40 лет назад Джозеф Вейценбаум из Массачусетского технологического института создал программу «Элиза» (название – в честь Элизы Дулиттл), по нынешним понятиям, простенькую. И эта программа успешно поддерживала диалог с человеком, причем собеседник-человек втягивался в разговор так, что некоторые испытуемые просили экспериментатора выйти из комнаты, а потом – стереть запись разговора. Человек легко откровенничал с машиной. Она «просто» умело задавала вопросы о том, про что человек уже что-то рассказал. «Мне кажется, что моя мать меня не любит. – Расскажите мне о вашей матери». «Мои друзья не обращают на меня внимания. – Давно ли вы стали замечать это?» Научить программу делать такие вещи не просто, но факт налицо. Расположенный к диалогу (а не к конфронтации) человек втягивался. Это означает, что проблема не безнадежна, хотя «Элиза» не столько говорила сама, сколько «принимала мячик».

Важное отличие программы от человека всегда состояло в том, что у человека есть внешний мир, а у программы – нет.

Программа не смогла бы поддержать разговор на тему, требующую специальных знаний. Да и простой человеческий быт представлял для нее загадку. О телевидении высокой четкости (ТВЧ) с ней поговорить бы не удалось, и посоветоваться насчет выбора обоев для кухни – тоже. (Впрочем, как и со многими людьми.) Но сегодня подобную программу можно подключить к любым базам данных. Равно как и – хотя это и непросто – научить строить на основе этих данных гипотезы.

В качестве свойств, которые есть у человека, но которых нет и не может быть у программы, называют способность к творчеству, к созданию нового, стремление к знанию. Это еще один сильный, но неверный тезис. Ничего абсолютно нового в мире нет и быть не может, хотя бы потому, что «новое» всегда изложено языком, красками и т.д., а язык и краски уже существовали до того. Поэтому речь может идти только о степени новизны, о том, на чем это «новое» базируется, какой опыт использует и как выглядит само. Сопоставляя использованное и полученное, мы и делаем вывод о степени новизны. При этом человек склонен преувеличивать степень новизны, если он не понимает, как именно это сделано.

Вот пример. Существует такая теория решения изобретательских задач («ТРИЗ»), облегчающая создание изобретений. Она действительно эффективна, и с ее помощью сделано множество изобретений. Но ошеломляющее ощущение новизны, которое регулярно возникает при чтении «Бюллетеня изобретений и открытий», после знакомства с ТРИЗом существенно ослабевает. Жалко, но дело важнее.

Возможны и специфические ситуации генерации нового, например, в персептороне. А именно, в сети Хопфилда при определенных условиях происходит релаксация к «ложному образу» – собирательному образу, возможно, наследующему черты идеальных. Причем человек не может, глядя на «машинный собирательный образ», эти черты выделить – образ выглядит случайным. Возможно, что при реализации этой ситуации в собственном мозге человек смущенно улыбается и говорит «кажется, я где-то это видел...»

Программа может строить гипотезы по поводу изучаемых ею явлений (в Сети или внешнем мире) и проверять их. Разумеется, она строит гипотезы не какие попало, а в некоем классе (например, аппроксимирует функцию многочленами или синусоидами), но список классов можно легко расширить так, что он превзойдет «человеческий». Треть века назад Михаил Бонгард показал, что человек, как правило, не строит гипотез с более чем тремя логическими операторами (если А и Б, но не В или Г), а программа уже тогда (и не сильно напрягаясь) строила выражения с семью. Если программа обнаружит – а она это обнаружит, – что информация увеличивает эффективность ее действий, то возникнет «стремление к знаниям».

Другое возражение – отсутствие у программы самосознания, автодескрипции, рефлексии. Это возражение, казалось бы, несерьезное – программа может запоминать свои действия и анализировать лог-файл.

Причем по мере развития компьютинга многие возражения и соображения отпали сами собой. Оказалось, что программы могут обучаться и самообучаться (в любом оговоренном заранее смысле), решать многие задачи эффективнее, чем человек, искать и обрабатывать информацию, вести эксперимент, извлекать новое научное знание из архивов... Очевидно, что одинаковые программы в процессе этой деятельности станут разными, приобретут индивидуальность.

Но, как ни привлекателен мыслящий компьютер, создавать его нужно с обязательным соблюдением соответствующей техники безопасности, т. е. творческие задачи персональный компьютер должен получить возможность решать только совместно с человеком. И никогда самостоятельно. Это - принципиально важно, так как самостоятельно мыслящий компьютер может представлять для людей очень большую опасность, особенно творчески мыслящий компьютер. Вот мнение на этот счет:

• профессора Норберта Винера «Вопрос. Д-р Винер, существует ли опасность, что вычислительные машины когда-нибудь возьмут верх над людьми? Ответ. Такая опасность, несомненно, существует» ;

• доктора Дональда Мичи «Перспектива иметь машины столь талантливые и могущественные, какими мы их себе представляем, может показаться неприятной, даже пугающей…. Однако подобные философские соображения, сколь бы важными они ни представлялись, не должны помешать нам искать пути применения новой техники. Если это удастся, то будущее наше будет лучше, чем можно себе вообразить. Если же нет, то у нас вообще может не быть будущего».

Это настолько важная проблема, что мыслящим компьютерам не способным нанести вред человеку вследствие строгого соблюдения людьми компьютерной техники безопасности, имеет смысл дать специальное название. Например, назвать их интеллектуальными компьютерами.

 

Заключение

 

Так может ли компьютер мыслить? Лично я придерживаюсь ответа: нет, существующие сегодня ЭВМ имеют не достаточно возможностей для выполнения операций мышления, подобно человеку. Тот принцип, на котором основана работа сегодняшних компьютеров не способен , даже если создать сверх мощный процессор, мыслить как человек. В этом виноват сам этот логический принцип построения архитектуры электронно-вычислительных машин. Другое дело нейрокомпьютеры – они работают совсем по другому принципу и велика вероятность, что в будущем человечество всё же создаст мыслящий компьютер на основе нейротехнологий.

Но всё же машина – это машина, у неё нет сознания, она не может поставить перед собой цель, и каким бы не был прогресс в этой области – всё равно идеально мыслящей и имеющей сознание машины человеку создать не удастся. То, что будет когда-то создано человеком – должно выполнять только поставленные им задачи, и всё же эти машины не будут испытывать чувства жалости, радости и любви.

Мы смеёмся над шутками про глупое поведение компьютеров. Компьютеры посылают нам чеки и счета на 0 долларов, они зацикливаются, повторяя одно и то же миллионы раз. Это – полное отсутствие у них здравого смысла - еще одна причина невозможности признать за машиной возможность мыслить.

На мой взгляд, мышление машины заключается в способности исследовать в ходе работы свои собственные части. В принципе, это возможно. Уже сейчас имеются программы искусственного интеллекта, которые понимают, как работают более простые программы. Проблема в том, что мы знаем, как программы будут понимать – что такое плохо работать. Как только мы научимся различению хорошо или плохо работать, то машины смогут понимать, изменять, и улучшать себя.

Сегодня технология микропроцессоров уже приближается к фундаментальным ограничениям. Закон-прогноз Гордона Мура гласит, что плотность транзисторов в микросхеме удваивается каждые полтора года. Следуя этому закону, к 2010-2020 годам размеры транзистора должны уменьшиться до четырех-пяти атомов. В связи с этим возникает вопрос: «Что делать дальше?». В мире же ведутся разработки альтернативных решений. Сегодня к технологиям, способным экспоненциально увеличивать обрабатывающую мощность компьютеров, относятся молекулярные или атомные технологии, ДНК и другие биологические материалы, трехмерные технологии, технологии, основанные на фотонах вместо электронов, и, наконец, квантовые технологии, в которых используются элементарные частицы. Прогресс развития в телекоммуникациях и других областях науки и техники в XXI веке привел к тому, что вычислительная техника сольется не только со средствами связи и машиностроением, но и с биологическими процессами, что откроет такие возможности, как создание искусственных имплантантов, интеллектуальных тканей, разумных машин, «живых» компьютеров и человеко-машинных гибридов.

 

Список литературы

 

1. Большая российская энциклопедия М:. Наука, 2006
2. Брушлинский А.В. Возможен ли искусственный интеллект?
3. Н. Винер Н. Кибернетика – М.: Наука, электронная версия, 1998.
4. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта – М.: Машиностроение, 1990
5. Волгин Л. И. Комплементарная алгебра нейросетей – Таллин: АО «KLTK», 1993.
6. Ноткин Л.И. Искусственный интеллект и проблемы обучения.
7. Пятибратов А.П. и др. Вычислительные системы сети и телекоммуникации учебник, под ред. Пятибратова А.П. – М.: Финансы и статистика 2004.
8. Соколов Е. Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру – М.: Наука, 1989.
9. Федюкович Н. И. Анатомия и физиология: Учеб. Пособие. – Мн.: ООО «Полифакт-Альфа», 1999.
10. Цыганков В. Д. Нейрокомпьютер и его применение – М.: СолСистем, 1993.
11. Чернухин Ю. В. Нейропроцессоры – Таганрог, 1994
12. Шахнов В.А. Нейрокомпьютеры – архитектура и реализация, Государственный Технологический Университет, им. Баумана Москва, 2006
13. Эндрю А. Искусственный интеллект – М.: Мир, 1985.

 

Издания периодической печати

 

1. Труды третьего международного симпозиума «Интеллектуальные системы» – Псков: 1998.
2. Журнал “Подмосковье” 29.04.2007 М.: Альфа пресс 2007.

1 Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Большая Российская Энциклопедия М ,Наука -  2005

2 СИНАПТИЧЕСКИЕ ПОТЕНЦИАЛЫ, биоэлектрические потенциалы, возникающие в местах специализированных межклеточных контактов — синапсах — во время передачи возбуждения от одной клетки (пресинаптической) к другой (постсинаптической).

 

3 СИНАПС (греч. synapsis — соединение, связь), зона контакта между нейронами и другими образованиями (нервными, мышечными или железистыми клетками), служащая для передачи информации от клетки, генерирующей нервный импульс к другим клеткам.

4 РЕФРАКТЕРНОСТЬ (от франц. refractaire — невосприимчивый), в физиологии — отсутствие или снижение возбудимости нерва или мышцы после предшествующего возбуждения. Рефрактерность лежит в основе торможения. Рефрактерный период длится от нескольких десятитысячных (во многих нервных волокнах) до нескольких десятых (в мышечных волокнах) долей секунды.