+
В книге Об интеллекте Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики и описывающую систему "память–предсказание" как основу человеческого интеллекта. Автор отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Джуфф Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге Об интеллекте, лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта — не копирующего, а превосходящего человеческий разум. Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта.
РЕЗУЛЬТАТ ПРОВЕРКИ ПОДПИСИ
Данные электронной подписи
Ссылка на политику подписи
Закрыть

 

Джефф Хокинс

 

 

Об интеллекте

***

 

 

On Intelligence

 

 

Jeff Hawkins

with Sandra Blakeslee

- 2 -

Аннотация
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Мозг человека
Память
Новые рамки понимания интеллекта
Как работает кора головного мозга
Сознание и творчество
Будущее разума
Эпилог

Содержание

Пролог
Благодарность автора
Библиография

- 3 -

Джефф Хокинс

- 4 -

Аннотация

 

 

В книге Об интеллекте Джефф Хокинс представляет

революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и

кибернетики, описывающую систему «память-предсказание» как

основу человеческого интеллекта. Автор отмечает, что все

предшествующие попытки создания разумных машин

провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков,

стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не

учитывавших природу биологического разума. Джефф Хокинс

предполагает, что идеи, сформулированные им в книге Об

интеллекте, лягут в основу создания истинного искусственного

интеллекта – не копирующего, а превосходящего человеческий

разум. Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях

и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на

природу и отличительные особенности человеческого

интеллекта.

Книга рекомендуется всем, кого интересует устройство

человеческого мозга и принципы его функционирования, а также

тем, кто занимается проблемами разработки искусственного

интеллекта.

 

 

Джефф Хокинсодин из самых известных предпринимателей

и разработчиков компьютеров в Силиконовой долине. Основав

в свое время компании Palm Computing и Handspring, Джефф

сейчас работает ведущим инженером в компании PalmOne.

Кроме того, с целью исследования проблем интеллекта и

памяти он создал Редвудский институт нейрологии. Д. Хокинс

– действительный член Национальной инженерной академии и

ученого совета Cold Spring Harbor Laboratory. Проживает в

Северной Калифорнии.

Сандра Блейксли вот уже более тридцати лет занимается

подготовкой научных и медицинских публикаций для газеты

New York Times. Она также является одним из авторов книги

Phantoms in the brain и вместе с Джудит Уоллерстайн пишет

популярные книги о психологии и браке. Живет в Санта-Фе,

Нью Мехико.

- 5 -

 

Благодарность автора

 

 

Когда меня спрашивают: «Чем вы зарабатываете на жизнь?», я

всегда затрудняюсь ответить. Если честно, то практически

ничем. Но мне повезло, потому что я сформировал очень

работоспособную команду. Разумеется, мне приходится

руководить ими и порой задавать направление их деятельности.

Но своим успехом я прежде всего обязан упорному труду и

интеллекту моих коллег.

В жизни мне представилась счастливая возможность общаться

со многими исследователями, которые меня чему-то научили,

все они внесли свою лепту в создание этой книги. Всем им

выражаю искреннюю благодарность. Брюно Ольшозен, который

работает в Редвудском институте нейрологии (РИН) и

Калифорнийском университете, – это настоящая ходячая

энциклопедия по нейробиологии. Он постоянно пополняет и

углубляет мои познания в данной области. Билл Софски (РИН)

был первым, кто обратил мое внимание на уменьшение времени

прохождения сигналов в иерархической структуре коры

головного мозга и на особенности тонких дендритов. Рик

Грейнджер из Калифорнийского университета поднял тему

запоминания последовательностей и того, какова роль таламуса

в этом процессе. Боб Найт (Калифорнийский университет, г.

Беркли) и Кристоф Кох (Калифорнийский технологический

институт) сыграли большую роль в становлении Редвудского

института нейрологии, а также участвовали в обсуждении многих

других вопросов научного характера. Всем сотрудникам РИН я

благодарен за конструктивную критику в адрес моих

высказываний; многие мой идеи родились в ходе наших

заседаний и встреч в РИН. Спасибо всем вам.

Донна Дубински и Эд Коллиган на протяжении более чем десяти

лет были моими партнерами по бизнесу. Благодаря их

самоотверженной работе и помощи я смог заниматься

предпринимательством, параллельно изучая головной мозг, что

является довольно-таки сложной задачей. Донна всегда

отмечала, что ее роль состоит в поддержке нашего бизнеса, а

- 6 -

моя – в разработке теории мозга. Без Донны и Эда я никогда не

достиг бы успеха.

Среди людей, также причастных к созданию книги Об

интеллекте, я хочу отметить многих моих коллег. Джим Левин,

мой представитель, поверил в идею этого труда еще до того, как

я начал работу над ним. (Тем, у кого нет такого представителя,

как Джим, я не советую писать книги.) Именно Джим познакомил

меня с Сандрой Блейксли, моим соавтором. Я хотел, чтобы моя

книга была доступна широкому кругу читателей, и Сандра мне

чрезвычайно в этом помогла. (В том, что некоторые главы

оказались сложными для чтения, полностью моя вина.) Мэтью,

сын Сандры, перу которого также принадлежат несколько

научных работ, предложил ряд примеров, прекрасно

иллюстрирующих положения, представленные в этой книге, а

также был инициатором введения термина модель «Память

предсказание».

Я с удовольствием хотел бы упомянуть всех, с кем сталкивался в

издательстве Henry Holt, а особенно президента Джона

Стэрлинга. Я встречался с ним лично лишь однажды, и

несколько раз мы общались по телефону. Тем не менее Джон

подсказал мне наиболее удачную структуру книги. Он

заблаговременно и чрезвычайно точно определил проблемы, с

которыми я неизбежно столкнусь при изложении теории

интеллекта, помог мне откорректировать стиль написания книги,

а также порядок подачи материала.

Выражаю благодарность своим дочерям Энн и Кейт, которые не

жаловались, что их папа много выходных дней проводил не с

ними, а перед монитором компьютера. И наконец, я признателен

своей жене Джанет. Быть моей женой ох как непросто. Но

уверяю, Джанет, я люблю тебя больше, чем теорию мозга!

 

Дж. Хокинс

- 7 -

Пролог

 

У меня есть два пристрастия, которые послужили источником

вдохновения для написания этой книги. Из них же я черпаю

смысл всей своей жизни.

Вот уже четверть века я занимаюсь вычислительной техникой. В

индустрии высоких технологий я известен как основатель двух

компаний – Palm Computing и Handspring. Кроме того, я

участвовал в разработке архитектурных решений для карманных

компьютеров PalmPilot и мобильных телефонов Trio.

Другое мое пристрастие еще более значимо, поскольку именно

оно предопределило мое увлечение компьютерами. Я просто

таки помешан на изучении человеческого мозга и стремлюсь

разобраться в том, как он функционирует. Причем я подхожу к

проблеме с позиций не философа, а инженера, изучающего

сложную конструкцию, состоящую из множества деталей.

Разобравшись в том, что же такое разум и как работает

человеческий мозг, я хочу создавать механизмы, действия

которых основывались бы на тех же принципах, что и работа

мозга. Я верю в то, что создание настоящего искусственного

интеллекта не за горами.

Исследователи, как правило, либо стремятся проникнуть вглубь

вещей и явлений, либо смотрят очень широко, стараясь постичь

события, происходившие миллиарды лет тому назад. Но

головной мозг есть у каждого человека, включая вас, мой

читатель. Чтобы понять, как рождаются те или иные эмоции и

чувства, почему люди воспринимают мир определенным

образом, по каким причинам допускают ошибки, что побуждает

их к творчеству, почему музыка или искусство бывают

источником вдохновения, одним словом, чтобы понять, что

означает быть человеком, нужно разобраться в том, как работает

мозг. Новые открытия, касающиеся человеческого разума и

работы человеческого мозга, не только сулят значительные

социальные выгоды (в частности, они позволят добиться

прогресса в лечении заболеваний головного мозга), но и станут

основой для создания по-настоящему разумных механизмов. Эти

механизмы, совсем не похожие на роботов из фантастических

романов, будут сконструированы с учетом положений,

раскрывающих природу самого эффективного из существующих

- 8 -

на нашей планете биологического механизма – человеческого

разума.

Искусственный интеллект расширит наши знания о мире и о

Вселенной и позволит нам добиться большей безопасности

существования. И это будет только начало.

К счастью, мы с вами живем в эпоху, когда проблема понимания

мозга близка к своему разрешению. У нынешнего поколения есть

доступ к накопленному за сотни лет огромному объему

информации о строении и функционировании мозга. И, хотя

наука о мозге – нейрология – и сейчас не стоит на месте,

целостная теория о разуме и строении мозга пока не

разработана. Большинство нейробиологов, увлеченных

изучением «подсистем» мозга, не утруждают себя интеграцией

приобретаемых знаний. С другой стороны, ни одна из

многочисленных попыток создать мыслящий компьютер не

увенчалась успехом. И я уверен, что дело не сдвинется с

мертвой точки до тех пор, пока исследователи и изобретатели

будут игнорировать различия между мозгом и компьютером, их

постигнет та же участь, что и их предшественников.

Какая составляющая разума отсутствует в компьютере? Почему

двухлетний ребенок способен научиться кататься на

трехколесном велосипеде, он не только уверенно ходит, но и

бегает, подпрыгивает, а современные роботы передвигаются

подобно громыхающим зомби? Каким образом к трем годам дитя

успевает овладеть азами речи, в то время как компьютер,

несмотря на полстолетия стараний лучших программистов, все

еще на это не способен? Почему человек с первого взгляда – в

долю секунды – отличает кота от собаки, а компьютер, даже

самый совершенный, не может этого сделать вообще? На

указанные вопросы по сей день не найдено ответов. У нас есть

множество догадок, но сейчас мы более всего нуждаемся в том,

чтобы выработать критический подход к возможным

объяснениям.

У вас, скорее всего, возник вопрос «А почему вдруг разработчик

архитектуры компьютеров решил написать книгу о мозге?» Или

(как альтернативный вариант): «Если уж он так увлекается

устройством мозга, то почему не окунулся с головой в

нейробиологию или не нашел себя в области создания

искусственного интеллекта?» На самом деле я пытался. Много

раз пытался.

- 9 -

Однако мне не хотелось слепо двигаться в русле общепринятого

подхода. По моему мнению, нужно рассматривать биологию

мозга как ограничитель и своего рода путеводитель для

понимания разума, а разум анализировать как вычислительную

задачу. Таким образом, решение поставленных задач может быть

найдено на стыке биологии и кибернетики. Многие биологи

категорически отказываются говорить о мозге в терминах

информатики. В свою очередь, специалисты, работающие в

сфере информационных технологий, пренебрегают

возможностью почерпнуть сведения из нейробиологии. Мир

науки более настороженно относится к риску, чем мир бизнеса. В

бизнесе высоких технологий человек, предлагающий новую,

хорошо обоснованную идею, сможет сделать неплохую карьеру

независимо от того, будет ли его разработка успешной или нет.

Многие ныне процветающие предприниматели на заре своей

деятельности терпели убытки. В академической жизни все по

другому: если ученый несколько лет занимался исследованием

новой теории и его поиски не увенчались успехом, это может

стать причиной краха его карьеры. Именно потому я решил

всерьез заниматься обоими своими пристрастиями, полагая, что

в таком случае процесс окажется взаимодополняемым. Я

надеялся, что достижения в сфере информационных технологий

позволят мне углубить понимание работы мозга. Реализация

данной идеи требовала финансирования, а, кроме того, мне

предстояло стать первопроходцем и выяснить, как продавать

достигнутые наработки, – все

это я надеялся почерпнуть из работы в Силиконовой Долине.1

В августе 2002 года я открыл Редвудский институт нейрологии

(РИН) – научно-исследовательский центр по изучению мозга. В

мире существует много подобных организаций, но ни в одной из

них первостепенное значение не уделяется изучению

неокортекса 2– части головного мозга человека, ответственной за

интеллект.

---------------------------------------

1 В Силиконовой долине, которая протянулась на 40 км от г. Сан-Хосе на

юго-западе до г. Пало-Алто на северо-западе США, расположены

ведущие американские высокотехнологичные фирмы. – Примеч. ред.

2 Неокортекс – новые области коры головного мозга, которые у низших

млекопитающих только намечены, а у человека составляют основную

часть коры. – Примеч. ред.

- 10 -

В РИН же мы именно этим и занимаемся, пытаясь воплотить в

жизнь идеи, которые принято считать несбыточными мечтами.

Уникальность РИН в том, что это единственное в мире научное

заведение, работающее только над изучением новой коры

головного мозга – неокортекса. За недолгую историю института у

нас побывали почти все ведущие исследователи в этой области.

Я благодарен своей замечательной команде и доволен, что наш

труд уже приносит первые плоды.

В основу этой книги была положена следующая программа.

Прежде всего, будет изложена общая теория функционирования

мозга. Речь пойдет о том, что такое разум и как он формируется.

Представляемая мною теория по существу не нова. Многие из

изложенных ниже идей были сформулированы до меня, но

никогда не приводились к единому знаменателю, который бы

объединил их в единое целое. Это не удивительно, ведь недаром

говорят, что все новое – это хорошо забытое старое, т. е. «новые

идеи» на самом деле оказываются старыми, представленными в

новой формулировке и интерпретации. В определенной степени

это справедливо и в отношении концепции, представленной в

данной книге. Но формулировка и интерпретация – это именно

то, что коренным образом отличает хаотическое скопление

частных фактов от тщательно обоснованного теоретического

подхода. Смею надеяться, что читатели оценят представленную

в этой книге теорию по достоинству. Типичной реакцией на нее

всегда было: «Звучит вполне правдоподобно. Я никогда не думал

о разуме в таком ключе, но сейчас, когда вы все разложили по

полочкам, общая картина прояснилась». Благодаря информации,

изложенной в этой книге, у вас наверняка повысится

осведомленность относительно своего поведения. Вы сможете

детально анализировать свои реакции и приходить к выводу: «Я

понимаю, что сейчас произошло у меня в голове». И возможно,

кто-то из читателей, вдохновленный моим рассказом, решит

посвятить свою жизнь созданию разумных машин, а в основу

работы положит принципы, описанные на страницах этой книги.

Излагая свою концепцию, я часто буду подчеркивать, что

компьютер никогда не был и не сможет быть адекватной

моделью человеческого мозга. Ошибка многих разработчиков

искусственного интеллекта состоит в том, что они пытаются

запрограммировать компьютеры таким образом, чтобы они

функционировали подобно человеческому разуму.

- 11 -

Они хотят достичь поставленной цели, обойдя вниманием

вопрос о сути разума, о том, что означает слово «понимать». Но

ведь этим самым они «выплеснули с водой ребенка» – создавая

мыслящие механизмы, забыли о разуме! Но все попытки

создания искусственного интеллекта без учета особенностей

естественного обречены на провал. (Мы подробно обсудим,

почему предшествующие попытки исследования человеческого

разума и создания мыслящих компьютеров потерпели фиаско.)

Ключевую идею предложенной теории я назвал прогностической

способностью, основанной на запоминании, или моделью

«Память-предсказание».

В главе 6 представлены особенности того, как головной мозг

дополняет модель прогнозирования памяти, иными словами, как

он функционирует. Далее мы коснемся социальной пользы

данной концепции. Вполне возможно, что для многих читателей

именно эта часть книги станет поводом для наиболее ценных

размышлений. В завершение мы обсудим перспективы создания

искусственного интеллекта.

Ниже приведен краткий перечень вопросов, ответы на которые

вы получите по ходу чтения. Я надеюсь, вы оцените мой труд по

достоинству.

Возможно ли создание мыслящего компьютера?

На протяжении десятилетий ученые, занимающиеся разработкой

искусственного интеллекта, утверждали, что компьютеры могут

стать разумными, если будут достаточно мощными для этого. Я

не согласен с таким мнением, и в этой книге я попытаюсь

объяснить почему. Дело в том, что между функционированием

компьютера и человеческого мозга нельзя поставить знак

равенства.

Разве применения нейронных сетей не достаточно для

создания разумных механизмов?

Мозг на самом деле состоит из сетей нейронов, но без

понимания сути его функционирования применение нейронных

сетей принесет не больше пользы в создании разумных

механизмов, чем компьютерные программы.

В чем состоит сложность понимания работы мозга?

Большинство ученых утверждают, что мозг очень сложен по

своей структуре, и, чтобы постичь ее, требуется очень много

времени.

- 12 -

Я не могу согласиться с таким утверждением. Сложность – это

симптом замешательства, а не его причина. По-моему, у каждого

из нас есть определенные интуитивные (часто неправильные)

предположения, вводящие нас в заблуждение. Одна из наиболее

вопиющих ошибок подобного рода – вера в то, что разумное

поведение предопределяет разум.

Так что же такое разум, если на самом деле он не

предопределяется поведением?

Создавая модель мира, мозг задействует большие ресурсы

памяти. Эта модель включает весь опыт человека и объем его

знаний. Каждый раз, формулируя прогнозы о будущих событиях,

мозг обращается к этой основанной на памяти модели.

Способность прогнозировать будущее составляет важнейшую

функцию мозга. Прогностическая функция мозга детальнейшим

образом будет рассмотрена в этой книге, именно она находится

в центре внимания моей работы.

Как работает мозг?

Местом «дислокации» разума является неокортекс. Несмотря на

богатство функциональных возможностей и невероятную

гибкость, структурное строение коры головного мозга на

удивление однородно. Все части коры головного мозга –

независимо от того, отвечают ли они за слух, зрение, обоняние,

тактильную чувствительность или речевую функцию, – работают

по одним и тем же принципам, которые можно условно

организовать в иерархическую структуру. Мы подробно

проанализируем функционирование неокортекса как части коры

головного мозга, ответственной за отношения человека с миром.

Это будет наиболее «техническая» часть книги, но я думаю, что

мои разъяснения будут понятны и широкому кругу читателей, а

не только тем, у кого есть соответствующая научная подготовка.

Каково практическое приложение теории, представленной

в данной книге?

Основываясь на теории разума, можно найти ответы на

множество вопросов: как рождается сознание, в чем состоит

процесс обучения, что побуждает человека к творчеству, почему

мы склонны к предрассудкам, почему «старые клячи» с большим

трудом усваивают новое и т. д. Теория разума позволяет нам

лучше понять самих себя, свои реакции, побуждения и

поведение.

- 13 -

Возможно ли создание мыслящих механизмов, и как они

будут работать?

Да. Мы можем создать и создадим их, возможно, уже в

ближайшие десятилетия. Некоторые эксперты высказывают

предположение, что механизмы, обладающие разумом, могут

причинить людям вред. Я хотел бы полностью опровергнуть

данное утверждение. Роботы ни-когда не станут разумнее

человека. Гораздо легче разработать компьютер, превосходящий

человека в области физики или математики, чем создать

передвигающийся и ведущий осмысленные беседы механизм.

(Мы часто видим подобное в фантастических фильмах.) В этой

книге я поделюсь с вами своими размышлениями о том, в каких

невообразимых направлениях предстоит развиваться

кибернетике.

Цель данной книги – представить читателям теорию разума и

функционирования мозга в доступной и понятной форме.

Вначале я изложу основополагающие принципы, которые будут

подкрепляться дополнительными аргументами по мере усвоения

пройденного материала. Обоснование части из них опирается

лишь на здравый смысл и логику, для понимания других нам

придется рассмотреть определенные закономерности строения

мозга. Я допускаю, что некоторые из моих суждений

впоследствии окажутся ошибочными, как это случается

практически в любой отрасли науки. Полной и хорошо

обоснованной теории требуются годы для того, чтобы достигнуть

зрелости, но это не значит, что идея, положенная в основу такой

теории, не представляет сама по себе никакой ценности. И,

разумеется, я попытаюсь обойтись без профессионального

жаргона и наукообразности.

Много лет назад, впервые заинтересовавшись проблемами

мозга, я решил взять в библиотеке хорошую книгу, доступно

объясняющую, как работает мозг. (Добавлю, что находить ответы

на свои вопросы в книгах я научился еще подростком. Тогда

меня интересовала теория относительности, черные дыры,

магия, математика и многое другое.) Но поиск хорошей книги о

человеческом мозге не увенчался успехом. К моему удивлению,

не существовало даже самой хлипкой, плохо обоснованной или

приблизительной теории мозга. Я был поражен своим

открытием!

- 14 -

Вот, например, в то время никто не знал, как и почему вымерли

динозавры, но, тем не менее, существовало очень много

предположений на этот счет, и о каждом из них были написаны

ученые труды. Но ничего о мозге. Совершенно ничего. Не в

силах поверить в это, я просто не находил себе места, пока не

пришел к выводу, что объяснение, скорее всего, должно быть

достаточно простым. Мозг не является чем-то магическим, а

значит, ответы на вопросы о нем тоже не будут

сверхъестественными. Математик Поль Эрдё считал, что

простейшие математические доказательства существуют в

некоей этерической «книге», и задача математика сводится к

тому, чтобы найти и прочесть эту «книгу». Подобно ему, я

чувствовал, что объяснение сущности разума где-то здесь,

рядом.

Последние двадцать пять лет у меня не выходила из головы та

самая маленькая и простая книга, которую мне следовало бы

прочесть. Она была для меня как медовый пряник, который

получают в награду за хороший поступок. Мысль о ней не

оставляла меня все эти годы, и она стала предопределяющей

при написании книги, которую вы сейчас держите в руках. Мне

никогда не нравилась замысловатость – неважно, в науке или в

технологии. Те приборы и устройства, архитектуру которых я

разработал, отличаются легкостью и простотой в использовании.

Наиболее яркие идеи зачастую просты. Моя книга предлагает

простую и доступную теорию разума. Надеюсь, вы оцените ее по

достоинству.

- 15 -

 

Ждем ваших отзывов!

 

Вы, читатель этой книги, и есть главный ее критик и

комментатор. Мы ценим ваше мнение и хотим знать, что было

сделано нами правильно, что можно было сделать лучше и что

еще вы хотели бы увидеть из-данным нами. Нам интересно

услышать и любые другие замечания, которые вам хотелось бы

высказать в наш адрес.

Мы ждем ваших комментариев и надеемся на них. Вы можете

прислать нам бумажное или электронное письмо либо просто

посетить наш Web-сервер и оставить свои замечания там.

Одним словом, любым удобным для вас способом дайте нам

знать, нравится или нет вам эта книга, а также выскажите свое

мнение о том, как сделать наши книги более интересными для

вас.

Посылая письмо или сообщение, не забудьте указать название

книги и ее авторов, а также ваш обратный адрес. Мы

внимательно ознакомимся с вашим мнением и обязательно

учтем его при отборе и подготовке к изданию последующих книг.

Наши координаты:

E-mail: info@williamspublishing.com WWW: http:/

www.williamspublishing.com Информация для писем:

• из России: 115419, Москва, а/я 783

• с Украины: 03150, Киев, а/я 152

- 16 -

Книга сделана в проекте "Автограф Издательства"

- 17 -

1. Искусственный интеллект

 

В июне 1979 года я закончил факультет электротехники

Корнельского университета. На тот момент у меня не было

четких планов относительно будущей карьеры, но вскоре меня

пригласили на работу в новое подразделение компании Intel в

Портленде, штат Орегон. Это было начало эры

микропроцессорной индустрии, и Intel стояла у ее истоков. Моя

работа заключалась в том, чтобы анализировать и устранять

неполадки, обнаруженные нашими инженерами, которые

занимались разработкой основного на тот момент товара, –

компьютеров, работающих на одной плате. (Создание единого

компьютера на одной электроплате стало возможным совсем

недавно благодаря изобретенному в Intel микропроцессору.) Еще

я занимался подготовкой ленты новостей, а также часто

отправлялся в командировки, где встречался с клиентами. Я был

молод и отлично проводил время, хотя и скучал по своей

подружке из колледжа, которая работала в Цинциннати.

Несколько месяцев спустя я наткнулся на публикацию, которая

полностью перевернула мою жизнь. Эта статья, напечатанная в

сентябрьском выпуске журнала Scientific Amrican, была

посвящена функционированию головного мозга. Она с новой

силой пробудила во мне возникший еще в подростковом

возрасте интерес к данной теме. Статья была протрясающей.

Из нее я узнал о развитии и структуре этого удивительного

органа, о нейронных механизмах, обеспечивающих

функционирование органов чувств и способность передвижения,

а также о биологически обусловленных нарушениях работы

мозга. Поистине эта статья оказалась одной из лучших за все

существование Scientific American. Несколько нейробиологов

впоследствии рассказывали мне, что на их выбор карьеры

упомянутая статья произвела столь же сильное влияние, что и в

моем случае.

Ее написал Фрэнсис Крик – один из ученых, открывших структуру

ДНК, – который к тому времени решил применить свой талант в

области исследования проблем мозга. Крик утверждал, что,

несмотря на несметное количество информации, вопрос о

функционировании мозга как единого целого остается для науки

открытым. Ученые, как правило, не любят писать о том, чего не

- 18 -

знают, но Крика, похоже, это не слишком волновало. Он не

боялся выступить в роли мальчишки, напоминающего королю о

том, что тот голый. По мнению Крика, все данные о работе мозга

были разрозненными и не увязывались в единую теорию. «По

дозреваю, что общая идея отсутствует напрочь», – сетовал

Фрэнсис. Я полагаю, что, выразившись изысканным слогом

английского джентльмена, исследователь фактически признал,

что «наука не имеет ни малейшего понятия о том, как устроен

мозг». И с того времени ситуация совсем не изменилась.

Слова Крика стали для меня своего рода призывом. Мое

заветное желание познать мозг и создать мыслящий компьютер

пробудилось с новой силой. Хотя я совсем недавно закончил

колледж и вполне осознавал, что воплощение задуманного мной

плана требует времени, это не поколебало моего желания

изменить карьеру.

Весной 1980 года я перешел на работу в Бостонский офис

компании Intel, поскольку хотел быть поближе к своей будущей

жене, поступившей в то время в аспирантуру. В Бостоне я

занимался обучением клиентов и сотрудников компании

созданию систем на базе микропроцессоров. Но я не оставлял

своей заветной идеи. Инженер внутри меня понимал, что, лишь

познав работу мозга, мы сможем его воссоздать, а естественный

путь создания искусственного мозга будет найден в кремнии. Я

работал в компании, которая создала микропроцессор и

интегральную микросхему памяти. Возможно, она

заинтересуется моим предложением? Тогда я смог бы часть

своего времени посвятить исследованиям разума и созданию

интегральных микросхем памяти, которые по своей структуре

были бы подобны человеческому мозгу. Однажды я обратился к

главе правления компании Гордону Муру. В сокращенном

варианте мое письмо выглядело так:

Уважаемый мистер Мур,

я предлагаю создать научную группу, которая занималась бы

исследованиями человеческого мозга. Вначале она может

состоять из одного человека, и я готов им стать. Я глубоко

убежден, что близок к разгадке, которая позволит осуществить

новый качественный переворот в сфере микроэлектроники.

С уважением, Джефф Хокинс

Мур познакомил меня с главным научным сотрудником Intel

- 19 -

Тэдом Хоффом, который в то время был известен благодаря

двум вещам. Об одной я знал – Хофф работал в группе, которая

изобрела первый микропроцессор. А вот вторая, о которой я

даже не подозревал, состояла в том, что в свое время он

занимался теорией нейронных сетей. Хофф не понаслышке знал

об искусственных нейронах и о перспективах их применения. К

такому я был совершенно не готов. Выслушав мое предложение,

он сказал, что, по его мнению, принципы работы мозга не будут

раскрыты в ближайшем будущем, таким образом, для Intel не

представляет интереса финансирование моего проекта. В

бизнесе фактор времени – это все. Моему разочарованию не

было предела.

От природы мне свойственно искать самые простые пути для

достижения поставленных целей. Работать над вопросами мозга

в Intel было бы путем наименьшего сопротивления. После отказа

Хоффа такой вариант отпал, поэтому я взялся за следующий,

который пришел мне в голову. Итак, я решил поступить в

Массачусетсский технологический институт, известный благодаря

проводившимся в нем исследованиям в сфере искусственного

интеллекта, к тому же

добираться до него тоже было недалеко. Чего еще можно

пожелать? У меня была очень хорошая подготовка в области

информационных технологий – это плюс. Я мечтал создавать

разумные механизмы – еще один плюс. Я хотел изучать мозг для

того, чтобы понять, как должны работать эти механизмы... Вот

тут и возникала проблема. По представлениям ученых,

работающих в лаборатории искусственного интеллекта

Массачусетсского института, данная цель не могла считаться

научно обоснованной.

Мои усилия были сравнимы с ударами головы о каменную стену.

Массачусетсский институт был колыбелью искусственного

интеллекта. Когда я подавал документы, он был пристанищем

для десятков одаренных исследователей, которые были

одержимы идеей программирования компьютеров, способных

мыслить подобно человеку. С точки зрения этих ученых,

визуальное восприятие, дар речи, робототехника и математика

были попросту задачами программирования. Компьютер мог

воспроизвести абсолютно все, что создает мозг, и даже больше,

так зачем тогда усложнять себе жизнь, пытаясь постичь

- 20 -

компьютер биологический? Изучение мозга только создаст

дополнительные ограничения для исследователей, отвлечет их

от насущных задач. Таким образом, священная миссия

кибернетиков состоит в том, чтобы разрабатывать компьютерные

программы, которые вначале будут имитировать, а потом и

превзойдут человеческие возможности. Одним словом, маститые

ученые придерживались принципа «Цель оправдывает средства»

и совершенно не интересовались тем, как работает настоящий

мозг. Некоторые из них даже кичились тем, что ни в грош не

ставят нейробиологию.

Я интуитивно считал такой подход вопиюще неправильным, по

сути – ведущим в никуда. Фундаментальные принципы работы

компьютера и функционирования человеческого разума в корне

различны. Основой первой является программирование, а

второго – процесс самообучения. Компьютер, которым управляет

центральный микропроцессор, предназначен для максимально

точного исполнения заданных функций, а живой ум, у которого

отсутствует единый центр контроля, наделен гибкостью и

устойчивостью к возможным неудачам. Список различий не

исчерпывается указанными особенностями. Я понял, что

основной причиной, препятствующей созданию разумных

механизмов, является их транзисторная структура. Именно

осознание последнего вселило в меня глубокую уверенность в

том, что мозг и компьютер – фундаментально различны. Не имея

доказательств, на подсознательном уровне я испытывал

непоколебимую уверенность. В конце концов я пришел к выводу,

что хотя искусственный интеллект не поможет создать разумный

компьютер, зато он вполне пригоден для изобретения других

полезных устройств.

С готовностью принимая вызов, брошенный Фрэнсисом Криком,

я желал досконально изучить анатомию и психофизиологию

мозга и разработать, наконец, единую теорию разума. Мой

исследовательский интерес был прикован к неокортексу –

большой части головного мозга, развившейся у млекопитающих

в процессе эволюции позже всего и отвечающей, как

предполагается, за высшие интеллектуальные функции, такие

как речь, обучение, память и мышление, одним словом – за

умственную деятельность.

К сожалению, преподаватели и студенты Массачусетсского

- 21 -

института не поддержали меня в этих стремлениях. Мне прямо

сообщили, что в сфере создания искусственного интеллекта нет

места изучению живого мозга. В 1981 году мои документы были

отклонены приемной комиссией.

Согласно распространенному мнению, искусственный интеллект

давно существует, и единственная загвоздка в том, что

современным механизмам не хватает мощности для его

эффективной работы. Кибернетики, работающие в сфере

искусственного интеллекта, убеждены в том, что смогут создать

мыслящий компьютер, увеличив объем его памяти и ресурсов

для обработки данных. Но не тут-то было. Ключевой недостаток

искусственного интеллекта – отсутствие зоны, отвечающей за

понимание. Чтобы понять, на какой стадии произошло

отклонение от правильного пути, давайте обратимся к истории

создания искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект как подход зародился вместе с

появлением цифровых компьютеров. Английский математик Алан

Тьюринг, которого считают одним из пионеров идеи

искусственного интеллекта, утверждал, что, несмотря на

различия, все вычислительные машины по сути своей

одинаковы. Как часть доказательства он предлагал представить

компьютер на основе всего лишь трех составляющих: устройства

для обработки данных, бумажной ленты и прибора,

выполняющего функции считывания и записи на ленту по мере

ее продвижения. Бумажная лента предназначалась для записи

данных в двузначной системе исчисления (знаменитые 0 и 1 в

современных компьютерных кодах). Замечу, что события

происходили задолго до изобретения чипов памяти или

дисководов, поэтому для хранения данных Тьюринг предложил

использовать бумажную ленту (машина Тьюринга являет собой

«предельный» случай компьютера, когда сняты ограничения на

размеры памяти, ведь лента бесконечна). Устройство для

обработки данных (в наши дни его заменил центральный

микропроцессор) подчиняется набору определенных правил по

считыванию и редактированию данных на бумажной ленте.

Тьюринг математически доказал, что если выбрать верный набор

правил для центрального микропроцессора и вставить

бесконечно длинную бумажную ленту, то процессор сможет

выполнить любой заданный набор операций. Это был один из

- 22 -

прототипов вычислительных машин, которые впоследствии

получили название универсальные машины Тьюринга.

Независимо от постановки задачи – будь то вычисление

квадратного корня, траектории полета пули, участия в играх,

редактирования визуального изображения, осуществления

банковских операций, – все операции кодировались с помощью

нуля и единицы. Последнее в свою очередь означало, что любая

машина Тьюринга может быть спрограммирована для

выполнения таких операций. Информационная обработка – это

информационная обработка данных, которая представляет

собой информационную обработку данных, т. е. все цифровые

компьютеры логически равны друг другу.

Выводы Тьюринга были правильными и исключительно

плодотворными. Они положили начало революции

вычислительной техники. Затем Тьюринг обратился к теме

создания разумных компьютеров. Прежде всего, следовало

предложить формальное определения понятия разум, и Тьюринг

нашел оригинальный способ проверки наличия интеллекта. Его

метод, впоследствии получивший название теста Тьюринга,

состоял в следующем: если компьютер сможет обмануть

человека, который будет задавать ему различного рода вопросы,

так, чтобы последний воспринимал отвечающего не как машину,

а как другого человека, тогда компьютер может считаться

разумным. Вот таким образом с помощью теста Тьюринга и его

оценочных критериев, а также машины Тьюринга как посредника

и появились на свет первые ростки истории создания

искусственного интеллекта. Основополагающей догмой

оставалась следующая: мозг – это просто еще одна

разновидность компьютера, а значит, справедливо и обратное:

искусственный интеллект должен воспроизводить мышление

человека.

Приверженцы теории искусственного интеллекта проводили

своего рода параллель между вычислительным процессом и

процессом мышления. Они говорили:

«Послушайте, а ведь наиболее выдающиеся изобретения

человеческого разума, вне всякого сомнения, возникают в

результате использования абстрактной символики. Компьютеры

используют символы, как и люди в процессе коммуникации,

разговаривая или слушая, оперируют символами, которые мы

- 23 -

называем словами (и символы эти подчиняются строгим

правилам грамматики). Или возьмем игру в шахматы. Во время

партии игроки используют мысленные символы, которые

описывают расположение и возможности каждой фигуры на

доске. Или же что такое зрение? Зрение – это символьное

восприятие объектов, которые мы видим, их названий, свойств,

расположения в пространстве. Безусловно, абстрактное

мышление человека обусловлено мозгом, а не основано на

работе вычислительных машин, но ведь Тьюринг убедительно

доказал, что способ применения и особенности комбинирования

символов не играют никакой роли. Мы можем создать машину из

гаек и проводов, используя систему электронных

переключателей или используя сети нейронов. Какая в сущности

разница, главное – чтобы созданная вещь по своей

функциональности стала эквивалентом универсальной машины

Тьюринга».

В 1943 году в одном из влиятельных научных изданий была

опубликована статья нейропсихолога Уоррена Мак-Калоха и

математик Уолтера Питтса. Ученые описали механизм

осуществления нейронам: цифровых функций, т.е. того, как

нервные клетки могут воссоздавать формальную логику,

положенную в основу работы компьютеров. Нейроны вполне

могут выполнять функцию логических входов/выходов как это

принято называть у разработчиков электронно-вычислительной

техники. Логические входы служат для выполнения операций

«И» «ИЛИ», «НЕ». Микропроцессоры вычислительных машин

состоят и: миллионов логических входов, которые связаны

между собой в очень четкую и сложную схему. Центральный

микропроцессор – это не что иное как совокупность логических

входов.

Мак-Калох и Питтс подчеркивали: вполне возможно, что нейроны

тоже связываются между собой для выполнения тех или иных

логических функций. Вероятно, они получают данные друг от

друга, затем обрабатывают их и на основе обработки подают

выходящие данные. Это означает, что нейроны являются

живыми логическими входами. Таким образом, – продолжали

развивать мысль двое ученых, – предположительно мозг по

своему строению состоит из "И"-входов, «ИЛИ»-входов. а также

других логических элементов, образованных нейронами, что

- 24 -

само по себе аналогично структуре схем в цифровой

электронной плате. Из публикации ясно, что исследователи лишь

предполагали, что мозг так устроен, но не были в этом уверены.

Рассуждая логически, описанный выше принцип работы

нейронов не выглядит абсурдным. Теоретически нейроны вполне

могут выполнять цифровые функции. С другой стороны, ни у

Мак-Калоха, ни у Питтса не возник вопрос: а действительно ли

нейтроны взаимодействуют между собой именно таким

способом? Несмотря на недостаток биологических

доказательств, они выдвинули постулат, что мозг является

разновидностью компьютера.

Следует отметить, что философия искусственного интеллекта

пребывала под значительным влиянием бихевиоризма, наиболее

влиятельного направления психологической науки первой

половины XX века. Бихевиористы утверждали, что мозг является

непознаваемым, и проводили аналогию с черным ящиком. С

другой стороны, в исследованиях поведения животных была

установлена связь между внешними факторами, влияющими на

их поведение, и ответной реакцией. Исходя из этого,

бихевиористы утверждали, что мозг включает рефлекторные

механизмы, и, для того чтобы побудить животное к

определенному типу поведения, нужно использовать методы

поощрения и наказания. Если последовательно придерживаться

упомянутого подхода, то нет необходимости изучать мозг, в

особенности такие беспорядочные субъективные ощущения, как

страх или голод, а также функции сознания. По вполне понятным

причинам данное направление потеряло популярность во второй

половине XX века, в то время как теория искусственного

интеллекта продолжала развиваться.

После окончания Второй мировой войны электронные цифровые

вычислительные машины получили более широкое применение.

Первопроходцы создания искусственного мозга были полны

энтузиазма. Научить компьютер переводить с одного языка на

другой? Никаких проблем! Это напоминает взлом кода.

Единственное, что для этого нужно, – соотнести каждый символ

системы А с его аналогом в системе Б. Визуализация? Ни

малейших трудностей. Человечеству давно известны теоремы о

ротации, изменении масштабов, перемещении в пространстве, а

значит, на их основе можно построить компьютерные алгоритмы,

- 25 -

т. е. мы на верном пути. Ученые мужи, бьющиеся над созданием

искусственного интеллекта, делали громкие заявления о том, как

искусственный мозг сначала сравняется по своему потенциалу с

человеческим разумом, а со временем и превзойдет его.

По иронии судьбы программисты смогли создать программу,

которая была очень близка к тому, чтобы пройти тест Тьюринга.

Программа, разработанная Джозефом Вейзенбаумом из

Массачусетсского технологического института, называлась

«Элиза» и копировала поведение

врача-психотерапевта при первичном опросе пациента3.

Например, если девушка вводит предложение: «Я и мой парень

больше не разговариваем», то Элиза спросит: «А расскажи-ка

мне побольше о своем парне», или: «Как по-твоему, почему ты и

твой парень больше не общаетесь?» Хоть автор программы

заявил, что изобрел пародию на поведение психотерапевта,

предназначенную лишь для исследования иллюзии понимания,

которая часто возникает в разговоре между людьми. Некоторых

«Элиза» приводила в изумление.

Более серьезным достижением были программы, подобные

«Фигурному миру» – виртуальной комнате, смоделированной из

геометрических фигур разных форм и цветов. Вы можете,

например, спросить компьютер: «Стоит ли зеленая пирамида на

большом красном кубе?», или же приказать ему: «Положи синий

кубик на маленький красный кубик» и т. п. Программа ответит на

ваш вопрос или выполнит ваш приказ. Все это было

смоделировано и тем не менее работало! Единственным

недостатком было то, что работа программы ограничивалась

своим собственным мирком геометрических фигур.

 

 

 

---------------------------------

3 Многие психотерапевты стараются говорить как можно меньше,

ограничиваясь лишь краткими вопросами и общими

наблюдениями, что позволяет пациенту самому рассказывать о

своих переживаниях, поэтому в «Элизе» были заложены

минимальные познания – информацию, необходимую для

построения замечаний, имитирующих врача, программа

извлекала из ответов пациента. – Примеч. ред.

- 26 -

Программисты не смогли расширить ее функциональность,

добившись решения более полезных задач.

Тем временем широкая публика была в полном восторге от

кажущихся поразительными успехов в области разработки

искусственного интеллекта. Одна из программ, вызвавших

особенно бурные отклики, могла доказывать математические

теоремы. Со времен Платона пошаговый метод математической

дедукции считался венцом человеческого разума, а значит,

рукотворный разум наконец-то сорвал джекпот! Однако

ликование оказалось преждевременным. Как и в случае

«Фигурного мира», прикладные возможности программы были

несущественными. Она могла доказывать лишь очень простые

теоремы, которые и так были давно известны и доказаны. Затем

всеобщий интерес вызвали так называемы экспертные системы.

Это были базы данных, которые могли давать ответы на вопросы

человека. Например, медицинская экспертная система могла

поставить диагноз больному, если в нее предварительно были

введены списки возможных симптомов. Но, как и в предыдущем

случае, применение экспертных систем было достаточно

ограниченным, поскольку они не могли даже приблизиться к

функциональной универсальности живого мозга. Компьютеры

могли отлично играть в шахматы – всем известен случай, когда

компьютер Deep Blue, детище компании IBM, выиграл партию у

чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Все приведенные

примеры не могут свидетельствовать о серьезных успехах в

разработке искусственного интеллекта. Компьютер выиграл у

чемпиона мира вовсе не потому, что он был умнее своего

соперника, а потому, что скорость его реакций в миллионы раз

превышает таковую у человека. У компьютера нет интуиции.

Профессионал в шахматах смотрит на позиции фигур на доске, и

в его уме возникает целостная картина. Он видит потенциально

выигрышные и проигрышные зоны, а также предугадывает

действия соперника. Компьютер же не обладает такой

внутренней интуицией, поэтому вынужден анализировать

намного большее количество ходов. Deep Blue не проводил

ретроспективный анализ партии, ему ничего не было известно о

своем противнике. Компьютер играл в шахматы, ничего в них не

смысля, подобно тому, как калькулятор выполняет

арифметические действия, не зная математики.

- 27 -

Все попытки создания искусственного интеллекта заканчивались

изобретением очередной программы, обеспечивающей

выполнение только одной четко определенной функции.

Компьютеры так и не научились обобщать или проявлять

гибкость. Даже создатели программ отмечали, что их детища не

могут мыслить, как человек. Некоторые проблемы

искусственного интеллекта поначалу казались простыми, но со

временем так и не были найдены способы их решения. Даже

сегодня ни один компьютер не может воспринимать речь так же

легко, как трехлетний ребенок, или видеть так же хорошо, как,

скажем, мышь.

После многолетних усилий, несбыточных надежд и отсутствия

какого-то ощутимого прогресса идея искусственного интеллекта

потеряла былую привлекательность. Ученые, отдавшие годы

жизни исследованиям и разработкам в данной области, сменили

сферы научных интересов. Предпринимательские инициативы,

основанные на применении мыслящих компьютеров, тоже

терпели неудачи. Финансирование подобных проектов

значительно сократилось. Складывалось впечатление, что

воссоздание таких базовых человеческий функций, как

восприятие, речь или осмысленная деятельность, вообще не

представляется возможным. Это продолжается и по сей день.

Как я уже отмечал, у идеи искусственного интеллекта остались

некоторые сторонники, но большинство ученых считает его

создание невозможным.

Не стоит возлагать вину за провал на первопроходцев этой

теории. Алан Тьюринг был гением, его универсальная машина,

без преувеличения, совершила революцию в мире технологий,

хотя и не помогла создать искусственный интеллект.

Мой скептицизм в отношении создания искусственного

интеллекта соотносится с периодом, когда я подавал документы

для поступления в Массачусетсский технологический институт.

Джон Сирл, один из наиболее именитых преподавателей

философии Калифорнийского университета (Беркли), в свою

очередь утверждал, что у компьютера разума нет и быть не

может. В доказательство своих взглядов в 1980 году он

предложил провести эксперимент, который назвал «Китайской

комнатой». Эксперимент состоял в следующем.

Представьте комнату со щелью в стене. За столом в комнате

- 28 -

сидит человек, который владеет исключительно английским

языком. На столе перед ним лежат карандаши, большой учебник

и стопка листов бумаги. Полистав учебник, испытуемый

выясняет, что это написанное на английском языке руководство,

подробно разъясняющее, как писать, различать и сравнивать

китайские иероглифы. Заметьте, что значения иероглифов не

приводятся, речь идет лишь о правилах воспроизведения

символов.

Другой человек находится вне описанной комнаты. Время от

времени он просовывает сквозь щель в стене записки. На них

по-китайски написан рассказ и вопросы к нему. Испытуемый, не

имеющий никакого представления о китайском языке, по

условиям эксперимента должен взять руководство к действию и

поработать над полученными записками. Он старается и пыхтит,

четко выполняя инструкции из книги. Иногда в инструкциях стоит

указание написать определенные символы на листике бумаги,

иногда он должен переставить или убрать символы. Шаг за

шагом, неуклонно следуя инструкциям, человек пишет одни

иероглифы, убирает или переставляет другие, пока не выполнит

задание до конца. Так создается целая страница новых

символов, которые являются ответами на вопросы, заданные на

китайском языке. Разумеется, сам автор страницы этого не

осознает. В книге содержится указание отдать исписанный листок

бумаги сквозь щель в стене. Участник эксперимента так и делает,

недоумевая, в чем же суть столь странного задания.

Полученный от испытуемого лист с иероглифами дают прочитать

китайцу, который отмечает, что все ответы – верны, а некоторые

из них впечатляют своей глубокомысленностью. Если мы

спросим у китайца, считает ли он, что ответы написал разумный

человек, который понял прочитанный рассказ, он ответит

утвердительно. Как вы думаете, он прав? Кто понял рассказ?

Однозначно, не человек, сидящий в комнате, ведь он не знает

китайского, а значит, не имеет ни малейшего представления, о

чем шла в исходной записке. Так на какой стадии было

достигнуто понимание? Ответ Сирла: ни на какой. Все, что

происходило в комнате, – это бездумное листание страниц и

рисование. А сейчас проведем параллель: «Китайская комната»

– это аналог цифрового компьютера, руководство по написанию

иероглифов есть не что иное, как «компьютерная программа»,

- 29 -

соответственно, ее авторы – «программисты». Таким образом,

все старания смоделировать искусственный интеллект напрасны.

Участник эксперимента, подобно компьютеру, манипулирует

символами, но не может придать им какого бы то ни было

смысла. Следовательно, заключил Сирл, машина, или

физическая система способная выполнять определенные

функции, не может стать разумной и действовать осознанно.

Сирл отмечал, что он затрудняется дать определение понятию

разума, однако полон уверенности, что, независимо от

определения, компьютеры разумом не обладают и обладать не

могут.

Выводы Сирла спровоцировали войну между философами и

сторонниками проблем искусственного интеллекта. Последние

выдвигали десятки контраргументов. Вот, например один из них:

хотя ни одна из составляющих «Китайской комнаты» не

понимала китайского, сама комната как целое понимала язык, т.

е. испытуемый понимал китайский язык, сам того не осознавая.

Что касается меня самого, то я вполне разделяю точку зрения

Сирла и считаю, что в эксперименте под названием «Китайская

комната» налицо лишь манипуляция символами, но не истинное

понимание. Давайте определим, что же такое «понимание».

Чтобы понять рассказ, человеку достаточно его прочесть. С

другой стороны, если я не подам виду, что понял рассказ, то вы

не сможете заключить из моего поведения, владею ли я языком,

на котором написан рассказ или нет, а также усвоил ли я

предложенную информацию Чтобы выяснить это, вы можете

задать вопросы. Однако заметьте, что мне придется отвечать на

них сейчас, а рассказ-то я понял намного раньше, еще во время

чтения. Ключевой тезис моей книги: понимание не поддается

оцениванию на основе наблюдения внешних реакций. Из

следующих глав вы узнаете, что понимание является внутренней

матрицей, которая формируется в мозге при запоминании

информации и в дальнейшем используется для построения

прогнозов. Компьютер Deep Blue, испытанный в «Китайской

комнате», и многочисленные компьютерные программы не

способны осознавать выполняемые ими функции. А

единственным способом оценки разумности машины является ее

«поведение».

И, наконец, последний аргумент в пользу искусственного

- 30 -

интеллекта. Теоретически компьютеры могли бы имитировать

работу всего живого мозга. Возможно, что когда-то наука дойдет

до создания компьютерной модели, имитирующей работу

нейронов и взаимодействие между ними. Если бы такое

действительно произошло, то человеческий разум и

искусственный интеллект можно было бы назвать

равноценными. Хотя в реальной жизни вряд ли возможна столь

совершенная имитация живого ума, но с теоретической точки

зрения она выглядит вполне корректно. Беда в том, что

исследователи, занимающиеся созданием искусственного

интеллекта, не пытаются имитировать его живой прототип, а

программы, которые они создают, по сути своей не могут

проявлять разум. Не понимая того, как работает живой мозг, ни

один ученый не сможет создать его искусственный аналог.

Получив отказы в компании Intel и Массачусетсском

технологическом институте, я пребывал в растерянности. Решив

придерживаться одной из моих жизненных стратегий – не зная,

как лучше действовать, лучше ничего не менять до тех пор, пока

не прояснятся возможные варианты выбора, – я продолжал

работать в индустрии информационных технологий. Мне

нравился Бостон, но жена настояла на переезде в Калифорнию,

что и свершилось в 1982 году (данное событие также вполне

соответствовало моему жизненному кредо – всегда избирать

путь наименьшего сопротивления). Я нашел работу в

Силиконовой долине, в новой компании Grid Systems. Именно в

этой фирме был создан первый портативный компьютер –

отличное устройство, ставшее первым экспонатом в коллекции

Музея современного искусства в Нью-Йорке. Сначала я работал

в отделе маркетинга, потом – в инженерном отделе. Я

разработал новый язык программирования под названием

GridTask, принесший компании большой успех, и моя карьера

быстро пошла в гору.

Но, несмотря ни на что, меня все так же преследовала загадка

человеческого мозга и идея создания «разумных» компьютеров.

Снедаемый желанием изучать живой мозг, я поступил на

дистанционный курс «Физиология человека» (к счастью, на

дистанционную форму обучения охотно принимают всех

желающих). Получив базовые знания по биологии, я решил

поступить в аспирантуру и заняться изучением разума с позиций

- 31 -

биологической науки. Раз уж мир информационных технологий

отверг начинания теоретика, изучающего проблемы мозга, то,

возможно, мир биологии будет более гостеприимным в

отношении ученого-кибернетика. В то время не существовало

такого направления, как теоретическая биология, теоретической

нейробиологии не было и в по-мине, и наиболее близкой кругу

моих интересов я посчитал биофизику. Я тщательно

подготовился, составил резюме, собрал рекомендательные

письма, сдал вступительные экзамены, и – о счастье! – поступил

в аспирантуру по специальности «Биофизика» в

Калифорнийский университет (Беркли).

Я сгорал от нетерпения. «Наконец можно будет вплотную

заняться изучением теории разума», – думал я. Работа в Grid

Systems осталась позади, и в мои планы не входило

возвращение в индустрию информационных технологий, что

неминуемо означало ухудшение финансово-го благосостояния.

Моя жена как раз созрела для того, чтобы подумать о

продолжении рода, и тут я со счастливой миной бросаю свою

прежнюю работу и перестаю быть кормильцем семьи. Трудно

назвать такое решение путем наименьшего сопротивления, но я

избрал свой путь сознательно и считал принятое решение

наилучшим. К тому же меня поддержала и жена.

Джон Элленби, основатель Grid Systems, прощаясь со мной,

сказал: «Я понимаю, что ты не намерен возвращаться в Grid или

в кибернетику вообще, но человек предполагает, а Бог

располагает. Вместо того чтобы сжигать все мосты, возьми

лучше длительный отпуск за свой счет. И если все же через год

два тебе захочется вернуться в компанию, ты придешь на ту же

должность и заработную плату плюс та же доля акций нашей

компании». Это был очень благородный жест с его стороны. Я

согласился, хотя и предчувствовал, что навсегда покидаю

компьютерный бизнес.

 

 

2. Нейронные сети

 

В январе 1986 года я приступил к учебе в аспирантуре. Прежде

всего я решил составить обзор теорий разума и функций мозга.

Я перечитал сотни работ анатомов, физиологов, лингвистов,

- 32 -

философов, психологов, а также ученых-кибернетиков. В каждой

из перечисленных сфер деятельности предлагалась своя

терминология и особый взгляд на функционирование мозга. Все

описания показались мне достаточно поверхностными и

неопределенными. Лингвисты писали о разуме в терминах

синтаксиса4 и семантики5, утверждая, что мозг и,

соответственно, интеллект, можно полностью исследовать

посредством языка. Изучавшие зрительное восприятие писали о

двухмерном и трехмерном измерениях. Они полагали, что

основой разума и функционирования мозга служит визуальное

распознавание объектов окружающей среды. Компьютерщики

писали о схемах и структурах – понятиях, специально введенных

для описания информации, но не утруждали себя изучением

живого разума. С другой стороны, анатомы и нейрофизиологи

очень подробно описывали строение мозга и функционирование

нейронов, но при этом даже и не пытались создать единую

всеохватывающую теорию. Упорядочить это невероятное

количество подходов и подкрепляющих их экспериментальных

данных представлялось немыслимым.

И вот в сфере разработки искусственного интеллекта появилось

новое многообещающее направление, а именно – нейронные

сети, о которых заговорили еще в начале шестидесятых годов

XX века. В умах руководителей организаций, осуществляющих

финансирование исследований, нейронные сети и

искусственный интеллект занимали конкурирующие позиции.

Причем 800-фунтовой гориллой, которая легко вытесняла

соперника с ринга, был искусственный интеллект. Исследования

нейронных сетей финансировались плохо и на несколько лет

были даже занесены в черный список. Но это не остановило

немногочисленных энтузиастов, не перестававших заниматься

нейронными сетями. Их счастливая звезда взошла в середине

1980-х годов.

Трудно сказать наверняка, чем именно был вызван внезапный

 

-------------------------------

4 Синтаксис – здесь: способы соединения слов и символов в

логическое высказывание. – Примеч. ред.

5 Семантика – лингвистическая дисциплина, изучающая

значения языковых единиц, их функционирование в языке и

речи. – Примеч. ред.

- 33 -

интерес к нейронным сетям, но, вне всякого сомнения, свою

роль сыграла череда неудачных попыток создания

искусственного интеллекта. Начался поиск альтернатив, и выбор

пал на нейронные сети.

Создатели нейронных сетей (НС) оказались далеко впереди

своих коллег, бившихся над разработкой искусственного

интеллекта. НС были построены, хоть и весьма приблизительно,

по принципу биологической нервной системы. Вместо того чтобы

заниматься программированием, исследователи нейронных

сетей, так называемые коннекционисты6, сосредоточились на

изучении того, какие типы поведения генерируют различные

нейронные комбинации. Мозг состоит из нейронов, стало быть,

мозг – это нейронная сеть.

Задачи коннекционистов состояли в том, чтобы изучить

неуловимые свойства разума путем изучения взаимодействия

нейронов. Они рассчитывали, правильно воссоздав связи между

группами нейронов, тем самым приблизиться к решению задач,

которых не смог одолеть искусственный интеллект. Нейронные

сети отличаются от компьютеров тем, что у них нет центрального

микропроцессора и они не сохраняют информацию в

центральном блоке памяти. Информация, занесенная в память

нейронной сети, сосредоточена в связях – точно так же, как и в

головном мозге человека.

На первый взгляд, разработка нейронных сетей полностью

соответствовала сфере моих научных интересов. Однако на тот

момент я четко видел три фактора, критических для понимания

работы мозга.

Во-первых, в исследования мозга следует включать временной

критерий, ведь скорость обработки потока информации

чрезвычайно высока. Данные, поступающие в мозг и исходящие

из него, никогда не пребывают в статическом состоянии. Во

вторых, мозг насквозь пронизан обратными связями. Например,

обмен между неокортексом и таламусом, главным подкорковым

центром, направляющим импульсы всех видов чувствительности

(температурной, болевой и др.) к стволу мозга, подкорковым

узлам и коре больших полушарий, построен таким образом, что

количество обратных связей превышает количество исходящих

 

--------------------------------

6 Другое название нейронных сетей – коннекционистские сети. –

Примеч. ред.

- 34 -

почти в десять раз! Это значит, что на каждое волокно,

подающее информацию в неокортекс, приходится десять

волокон, отправляющих обратную информацию к органам

чувств. Обратная связь также является превалирующей формой

связи между нейронами внутри неокортекса. Роль обратной

связи пока что до конца не изучена, но с уверенностью можно

сказать, что эта связь вездесуща. Для нас это очень важно.

Наконец, в-третьих, любая модель (или теория мозга) должна

соответствовать биологическому строению живого мозга. У

неокортекса очень сложное строение, которое, как мы увидим

позже, представляет собой повторяющуюся иерархию. Любая

нейронная сеть, не имеющая таковой, не сможет воссоздать

работу мозга.

Первые нейронные сети представляли собой крайне

упрощенные v модели, которые не удовлетворяли ни одному из

трех описанных выше требований. Большинство из них были

трехслойными. Входной слой нейронов служил для ввода

значений входных переменных. Нейроны этого слоя были

связаны с нейронами промежуточного слоя, так называемыми

скрытыми элементами. Скрытые элементы были связаны с

последним слоем нейронов – элементами выхода. Связи между

нейронами имели переменную силу. Это означало, что

активность внутри одного нейрона могла усилить активность

внутри второго и ослабить активность внутри третьего – в

зависимости от силы связей. Изменяя силу связей, можно было

«обучить» нейронную сеть соотношению входящих данных с

исходящими.

Простейшие нейронные сети были предназначены для

обработки статических данных, в них не была задействована

обратная связь, и они не имели ничего общего с живым мозгом.

Типичный пример нейронной сети – сеть с прямой передачей

сигнала, в которой элементы выхода транслируют сигнал об

ошибке, и этот сигнал подается на элементы входа. Может

показаться, что трансляция ошибок является обратной связью,

но на самом деле это не так. Обратная трансляция ошибок

происходила только на стадии обучения, а в процессе

собственно функционирования нейронной сети потоки

информации всегда передавались одним и тем же способом.

Никакой обратной связи между элементами входа и выхода не

- 35 -

наблюдалось. Кроме того, модель не учитывала временной

фактор. Статические входящие сигналы превращались в

статические исходящие сигналы – и ничего более. Потом

подавался следующий сигнал, и все повторялось сначала.

Нейронная сеть не сохраняла никаких данных о произошедших

событиях, даже о тех, что случились совсем недавно. Структура

нейронных сетей не шла ни в какое сравнение со сложным

иерархическим строением человеческого мозга.

Я рассчитывал, что разработчики нейронных сетей в будущем

перейдут от простых моделей к более совершенным и

реалистичным, однако этого не произошло. Складывалось

впечатление, что из-за подтвержденной функциональности

простейших нейронных сетей все исследователи на долгие годы

готовы остановится на достигнутом уровне. Был найден новый и

очень занятный инструмент; тысячи ученых, инженеров и

студентов получали гранты, защищали диссертации, издавали

книги о нейронных сетях. При помощи нейронных сетей

составлялись прогнозы для фондового рынка, проводилась

обработка документации для кредитования, осуществлялись

графологические экспертизы и сотни других операций. Кто знает,

возможно цели изобретателей нейронных сетей были гораздо

более широкими, но в конечном счете эту сферу оккупировали

те, кто меньше всего интересовался пониманием работы мозга и

устройством человеческого разума.

Различия между нейронными сетями и работой мозга вопиющим

образом нивелировались средствами массовой информации. В

газетах, журналах, научных телепередачах нейронные сети

называли «подобными мозгу человека» или

«функционирующими совершенно по такому же принципу, что и

человеческий мозг». В отличие от программируемого

искусственного интеллекта нейронные сети обучались на

примерах, и на основании этого их считали носителями разума.

В качестве наиболее яркого примера могу привести NetTalk –

нейронную сеть, способную переводить последовательности

буквенных символов в звуки человеческой речи. Обученная

работать с печатным текстом, нейронная сеть обрела

компьютерный голос, читающий слова, и в федеральных

новостях ее тут же окрестили «читающей машиной». В

действительности механизм ее действия очень прост: она

- 36 -

соотносит буквенные комбинации с предопределенными

речевыми сигналами.

Попробую объяснить, используя аналогию, насколько далеки

нейронные сети от настоящего мозга. Представьте себе, что,

вместо того чтобы разбираться в работе мозга, мы решили

исследовать цифровой компьютер. Потратив на это годы, мы

придем к выводу, что компьютер состоит из сотен миллионов

транзисторов, которые связаны между собой в очень точную и

сложную схему. В то же время мы не поймем, ни как работает

компьютер, ни почему транзисторы собраны именно в такую

схему. И, если однажды мы соберем несколько транзисторов в

одну схему, чтобы понять, как они работают, окажется, что три

транзистора, собранные в определенную схему, преобразуются в

усилитель. Слабый на одном конце сигнал многократно

усиливается на другом. Такие усилители сейчас используются в

радиоприемниках и телевизорах. Это важное открытие в свое

время произвело фурор. Начался промышленный выпуск

транзисторных радиоприемников, телевизоров и другой

электроники с использованием усилителей транзисторного типа.

Все это конечно, замечательно, но не вносит ясности в

понимание устройства компьютера. Усилитель и компьютер

состоят из транзисторов, но, тем не менее, у них нет практически

ничего общего. Точно так же человеческий мозг и простейшая

нейронная сеть состоят из нейронов – и это все, что их

объединяет.

Летом 1987 года произошел случай, еще больше охладивший

мой пыл в отношении нейронных сетей. Я участвовал в работе

конференции, посвященной нейронным сетям, и побывал на

презентации компании Nestor. Целью презентации была продажа

приложения, созданного на основе нейронных сетей и

предназначенного для распознавания рукописного текста.

Стоимость продукта, безусловно, завоевавшего мое внимание,

составляла 3 млн. долл. Хотя Nestor представляла приложение к

нейронным сетям как значительно усложненное и

модернизированное и говорила о нем как о блестящем научном

открытии, я чувствовал, что проблема распознания рукописного

текста может быть решена не столь изощренным, а более

традиционным способом. В тот день я вернулся домой,

непрестанно раздумывая над полученными впечатлениями. Два

- 37 -

дня спустя я создал устройство для распознания рукописного

текста – быстродействующее, небольшое по размеру и

функциональное. В моем изобретении не использовались

нейронные сети, да и принцип его работы не был имитацией

функционирования головного мозга человека. И, хотя та

конференция пробудила во мне интерес к созданию

компьютеров с интерфейсом, включающим пишущий элемент

(что в конечном счете спустя десятилетие привело к созданию

PalmPilot), я убедился в том, что традиционные методы ни в чем

не уступают нейронным сетям.

Система распознавания рукописного текста, созданная мною, в

конце концов стала основой для системы ввода текста,

получившей название Graffiti (последняя применялась в первых

версиях «палмов»). А компания Nestor, насколько мне известно,

просуществовала недолго.

Море внимания столь простому явлению, как нейронные сети!

Большинство их возможностей легко воспроизводятся при

помощи иных методов. И вот, наконец, вся эта шумиха вокруг НС

потихоньку начинает спадать. Надо отдать должное

изобретателям и исследователям нейронных сетей – они хотя бы

не утверждали, что их детищу присущ интеллект. Первые

нейронные сети были весьма простыми устройствами и

значительно уступали программам, базирующимся на

искусственном интеллекте. (Я вовсе не хочу, чтобы у вас

сложилось впечатление, будто нейронные сети представляют

собой упрощенную трехслойную структуру.) Ряд исследователей

продолжили изучать нейронные сети различных модификаций. В

настоящее время термин нейронные сети применяется для

описания широкого диапазона моделей, в разной степени

соответствующих биологическому «шаблону».

Но не было предпринято даже малейших попыток воспроизвести

общий принцип функционирования и архитектуру неокортекса.

По моему мнению, фундаментальной проблемой большинства

нейронных сетей является следующая их особенность, присущая

также программам, основывающимся на принципе

искусственного интеллекта. И программы, базирующиеся на

принципах искусственного интеллекта, и нейронные сети

отягощены акцентом на поведении. Называют ли его «ответами»,

«моделями» или «выходными сигналами», предполагается, что

- 38 -

именно в поведении, моделируемом НС или ИИ, заключается их

«разумность». Об успешности компьютерной программы или

нейронной сети судят по тому, выдает она правильный или

желаемый выходной сигнал. Со времен Алана Тьюринга между

интеллектом и поведением ставят знак равенства.

Но интеллект – это не просто разумный способ действий или

разумное поведение. Действительно, поведение является

проявлением интеллекта, но ни в коем случае не его ключевой

характеристикой и не основным аспектом определения данного

понятия. Это легко доказать в одно мгновение: вы остаетесь

разумным, лежа в полной темноте, размышляя и осознавая себя

самого и окружающий мир. Отрицая важность того, что

происходит у вас в голове, и сосредоточиваясь, наоборот, на

видимом поведении, ученые создали себе непреодолимое

препятствие на пути познания человеческого интеллекта и

создания по-настоящему разумных машин.

Прежде чем мы сформулируем новое определение интеллекта, я

хочу рассказать вам о другом, коннекционистском, подходе,

последователи которого подошли к пониманию работы мозга

гораздо ближе. Основная проблема состоит в том, что важность

указанного направления познания осознают лишь немногие

ученые.

В то время как нейронные сети попали в центр внимания

исследователей, небольшая отколовшаяся группа теоретиков

разработала НС, положив в ее основу не поведение.

Изобретение, названное автоассоциативной памятью, также

состояло из простых «нейронов», сообщающихся друг с другом и

генерирующих возбуждение при достижении определенного

порога. В отличие от нейронных сетей предыдущих поколений (в

которых информация проходила только в одном направлении)

нейроны автоасссоциативной памяти были соединены большим

числом обратных связей. Каждый выходящий сигнал в таких

сетях преобразовывался в исходящий – как в телефонном

разговоре. Благодаря этой цепи обратных связей ученые

получили возможность наблюдать ряд интересных моментов.

Усвоив определенную модель активности, искусственные

нейроны запомнили ее. Автоассоциативная сеть ассоциировала

модели сами с собой, отсюда ее название – автоассоциативная

память.

- 39 -

Результат подобной связи, на первый взгляд, может показаться

смехотворным. Для воспроизведения модели, сохраненной в

такой памяти, следовало предоставить указанную модель.

Проиллюстрирую данный вывод наглядным примером. Допустим,

вы пришли в магазин с намерением купить связку бананов. Когда

продавец просит вас оплатить покупку, вы говорите ему, что

расплатитесь... бананами. «Что же ценного тогда в этом

открытии?» – спросите вы. А то, что автоассоциативная память

обладает несколькими важными особенностями, присущими

головному мозгу человека. Самая важная из них такова: нет

необходимости предъявлять системе целую модель, которую вы

желаете получить от нее, – достаточно ее фрагмента или

видоизмененной по сравнению с желаемой модели.

Автоассоциативная память способна воспроизвести

сохраненную модель в неизмененном виде, даже если все, что у

вас есть в наличии, – ее искаженный вариант.

Вернемся к нашему примеру. Представьте, что вы приходите в

магазин с несколькими надкушенными бананами и получаете

взамен целую связку. Или обращаетесь в банк с просьбой

обменять надорванный и испорченный чек, и ваше желание

удовлетворяют: вы получаете новенький, хрустящий документ.

В отличие от большинства нейронных сетей автоассоциативная

память может быть разработана таким образом, что будет

сохранять целые последовательности моделей, или временные

паттерны. Такая ее особенность достигается путем добавления

временной задержки к обратной связи. Благодаря этой задержке

вы можете предоставлять автоассоциативной памяти

последовательности моделей (что подобно звучанию мелодии), и

она будет сохранять их.

Таким образом, я могу предоставить автоассоциативной памяти

первые несколько нот песни Twinkle Twinkle Little Star, а система

воспроизведет ее целиком. Имея в наличии лишь часть

усвоенной последовательности, автоассоциативная память

воссоздаст ее всю.

Как мы увидим ниже, именно таким способом обучаются люди –

усваивая последовательности паттернов. И я предполагаю, что

мозг использует эти цепи подобно тому, как это происходит в

автоассоциативной памяти.

Принцип действия автоассоциативной памяти навел нас на

- 40 -

мысль о потенциальном значении обратной связи и

изменяющихся во времени входящих сигналов. Но в

подавляющем большинстве машин, обладающих искусственным

интеллектом, и в нейронных сетях фактору времени и обратной

связи не придается должного значения. Подобную ошибку

допускают и специалисты, практикующие в области когнитивной

психологии.

Немногим отличаются от них ученые, занимающиеся

проблемами головного мозга (нейробиологи, нейрологи). Они

знают о том, что существует обратная связь (ведь они сами ее и

открыли), но не предлагают теории, которая бы шла дальше

неопределенных высказываний о «фазах» и «модуляциях» и

которая бы демонстрировала существенную роль данного

феномена в функционировании головного мозга в целом. Они

склонны описывать мозг в терминах локализации тех или иных

процессов, но почти не касаются того, в каких случаях и каким

образом нейроны взаимодействуют друг с другом.

Это упущение частично объясняется ограниченностью

существующих в данное время экспериментальных техник.

Одной из наиболее предпочитаемых техник 1990-х годов (как вы

помните, «Десятилетия мозга») была техника функционального

изображения. Соответствующие механизмы строили

изображения мозговой активности у людей. Однако они не были

высокочувствительными – не выделяли быстрых изменений.

Тогда ученые предложили участникам эксперимента

сосредоточиться на единственной задаче: на протяжении

довольно длительного времени их просили замереть, как перед

объективом фотокамеры, но фиксировалось не изображение их

внешности, а мыслей. В результате мы собрали много

информации о том, где именно в мозге локализуются зоны,

ответственные за решение разных задач, но очень мало знаем о

том, какой путь в головном мозге проходят входящие сигналы,

отражающие реальность и изменяющиеся во времени.

Техника функционального изображения позволяет нам понять,

где именно в головном мозге происходят текущие процессы, но

не предоставляет возможность осознать, каким образом

мозговая активность меняется на протяжении времени. Ученые

хотели бы получить такие данные, но у них нет подходящих

методов.

- 41 -

Итак, многие ведущие нейробиологи впадают в так называемое

заблуждение входа-выхода. Вы предоставляете системе

входящий сигнал и смотрите, что получите на выходе.

Диаграммы прохождения информационных потоков в головном

мозге показывают, как потоки сигналов поступают вначале в

первичные сенсорные зоны мозга (воспринимающие визуальные,

звуковые, тактильные, обонятельные и вкусовые сигналы), а

затем, посредством обратной связи, отправляют команды к

мышцам. Вы чувствуете – и действуете.

Я не утверждаю, что никто из исследователей не уделял

внимания факторам времени и обратной связи. В столь

обширной сфере практически каждая идея имеет своих

приверженцев. В последнее время интерес к проблемам

обратной связи, временного фактора и прогностической функции

мозга растет. Но акцент на разработке моделей искусственного

интеллекта и нейронных сетей привел к тому, что другие

подходы обесценились – им уделялось гораздо меньше

внимания, чем они того заслуживают.

 

****

 

Нетрудно понять, почему люди – как специалисты, так и

непрофессионалы – считают, что поведение определяет

интеллект.

Как минимум, на протяжении двух столетий люди проводили

аналогии между работой головного мозга и часовым

механизмом, затем насосом, трубопроводом, паровым

двигателем и, наконец, компьютером. Многие десятилетия

научная фантастика купалась в идеях искусственного интеллекта

– от законов роботехники Айзека Азимова до «Звездных войн».

Идея разумных машин, которые осуществляют действия, прочно

укоренилась в нашем сознании. Все механизмы, созданные

людьми или существующие всего лишь в воображении,

разработаны для выполнения каких-либо функций. У нас нет

механизмов, которые думают, но есть такие, которые действуют.

Даже наблюдая за другими людьми, мы обращаем внимание

прежде всего на их поведение, а не на скрытые мысли.

Казалось бы, мысль о том, что именно поведение должно

служить мерилом интеллекта, вполне разумна. Однако,

- 42 -

оглядываясь на историю развития науки, мы приходим к выводу,

что мнение, лежащее на поверхности, – именно то, что чаще

всего мешает увидеть правду. Научные рамки понимания

зачастую сложны, поскольку интуитивные, но неверные

предположения затрудняют поиск правильного ответа.

Астрономы, предшественники Н. Коперника (1473–1543),

ошибочно полагали, что Земля неподвижна и расположена в

центре Вселенной. Ведь они чувствовали, что земля под ногами

никуда не движется, поэтому им казалось, будто они находятся в

центре Вселенной. Им казалось очевидным, что звезды

являются частью гигантской вращающейся сферы с Землей в

центре. Того, кто осмелился бы предположить, что Земля

вращается вокруг своей оси и движется вокруг Солнца со

скоростью приблизительно 30 километров в секунду (это почти в

100 раз быстрее скорости звука), не говоря уже о том, что

звезды расположены за триллионы миль от нас, назвали бы

сумасшедшим.

Но именно эти еретические рамки познания были правильными.

То, что интуитивно казалось очевидным, на самом деле было

ошибочным.

До Ч.Дарвина (1809–1882) казалось очевидным, что

дифференциация живых видов жесткая и неизменная.

Представление о том, что виды эволюционируют, противоречила

не только религиозным учениям, но и здравому смыслу, ведь,

принимая концепцию эволюции, нам следует согласиться с тем,

что мы, люди, имеем общих родственников со всеми живыми

существами на планете, включая червей и комнатные растения,

цветущие на подоконнике.

Я привел все эти примеры, поскольку убежден в том, что

созданию разумных машин мешает ряд интуитивных

предположений, в действительности затрудняющих поиск. Когда

вы задаете себе вопрос: «Что должна делать система,

обладающая искусственным интеллектом?», то интуитивно

ищете ответ на него в поведенческих терминах. Мы проявляем

человеческий интеллект посредством устной речи, владения

письменной речью и действий, не так ли? Да, но только в

определенной степени. Интеллект – нечто, происходящее в

нашей голове. Разумное поведение – это не обязательная

составляющая. Данный факт нельзя назвать очевидным, но, с

- 43 -

другой стороны, его не так трудно признать.

Весной 1986 года я дни и ночи напролет просиживал в своем

кабинете, читая научные статьи и занимаясь разработкой моей

теории интеллекта. Также я изучал существовавшие на то время

теории искусственного интеллекта и нейронных сетей, пока

наконец не погряз в деталях. Материалов по этой теме, которые

следовало бы прочесть и изучить, было великое множество. Но у

меня никак не складывалась цельная картина того, как

функционирует головной мозг.

Причина заключалась в том, что сама наука о головном мозге

погрязла в деталях. Мало что изменилось и сегодня. Ежегодно

публикуются тысячи отчетов о проведенных исследованиях, но

они лишь добавляют путаницы вместо того, чтобы внести

ясность. До сих пор не существует единой теории, позволяющей

досконально разобраться, в чем именно заключается работа

головного мозга и как он осуществляет ее.

Я попробовал представить себе, каким может быть решение

этой задачи. Должно ли оно быть крайне сложным, поскольку

мозг – сложное устройство? Придется ли описывать работу

мозга с помощью сотен страниц математических формул?

Придется ли разработать сотни тысяч схем, прежде чем прийти к

полезному выводу? Я так не думаю. Из истории нам известно,

что лучшие научные открытия и решения просты и изящны. Хотя

отдельные элементы знания могут выглядеть непостижимыми, а

путь структурирования теории невероятно сложен,

окончательная концепция обычно очень проста.

Без ключевого объяснения, которым можно было бы

руководствоваться в поиске, ученые-нейробиологи не смогут

связать отдельные факты и имеющиеся данные в цельную

картину. Мозг – невероятно сложное, обширное образование. На

первый взгляд, он напоминает кастрюлю, наполненную

вареными спагетти. Можно его назвать и ночным кошмаром

электрика, но при ближайшем рассмотрении мы обнаруживаем,

что устройство мозга не столь беспорядочное, как клубок

спутанных между собой проводов. Мозг имеет свою структуру, но

она слишком сложна, чтобы рассчитывать понять ее на

интуитивном уровне.

Мы терпим неудачу за неудачей не только потому, что нам не

хватает данных или умения их сопоставить; больше всего на

- 44 -

данном этапе мы нуждаемся в изменении перспективы.

Сформулировав правильные рамки познания, мы убедимся, что

непонятные ранее подробности легко складываются в цельную

картину, подобно тому как разно-цветные кусочки стекляшек в

калейдоскопе образуют поразительной красоты узор.

Ниже я привожу еще одну аналогию, благодаря которой вы

осознаете смысл моих слов.

Представьте, что спустя тысячелетия человеческая раса вымрет.

И однажды с другой планеты, на которой обитает

высокоразвитая цивилизация, прибудут исследователи, которые

захотят изучить, как жили люди. Наибольшее изумление у них

вызвала бы наша сеть дорог. Для чего может быть нужна такая

забавная система? Задавшись целью узнать ответ, инопланетяне

начали бы скрупулезное изучение земного рельефа, подключив

также изображения, получаемые со спутников. Будучи искусными

археологами, инопланетные исследователи изучили бы каждый

фрагмент асфальтового покрытия, каждый дорожный указатель,

упавший и частично разрушившийся, каждую мелочь,

оставшуюся от человеческой цивилизации. Они обратили бы

внимание, что сети дорог отличаются друг от друга. Некоторые

из них – извилистые, узкие и, похоже, расположены хаотично

(вероятно, возникли сами по себе). Другие образуют строгую

сетку, а на некоторых участках, становясь широкими и ровными,

буквально разрезают пустыни.

Так инопланетные исследователи собрали бы множество

сведений о дорогах, но все эти данные ровным счетом ничего

для них не значили бы. Не теряя надежды, они продолжали бы

собирать все новые и новые факты в надежде, что вот-вот

найдут разгадку. Но все напрасно. Так продолжалось бы до тех

пор, пока один из исследователей не воскликнул бы: «Эврика!

Кажется, я понял. Эти существа не могли передвигаться с

помощью телепортации, как мы с вами. Им приходилось

передвигаться в буквальном смысле с места на место, возможно,

на забавных подвижных платформах». Теперь, на фоне

сделанного открытия, многое стало бы на свои места.

Исследователи поняли бы, что узкие петляющие улочки

сохранились с древнейших времен, когда средств передвижения

было немного и они были медленными. Широкие дороги были

предназначены для перемещения на большие расстояния с

- 45 -

большими скоростями (наконец нашлось и объяснение, почему

числа на знаках, расположенных на этих дорогах, были другими).

Ученые начали бы различать жилые и промышленные зоны,

очертили бы взаимодействие коммерческой и транспортной

инфраструктур и т. д. С другой стороны, часть собранных

исследователями данных оказались бы несущественными. Таким

образом, при том же наборе сведений инопланетным ученым

удалось бы увидеть общую картину.

Нет никаких сомнений в том, что подобного рода открытие

позволит и нам разобраться в работе мозга и составить в

цельную картину все имеющиеся о нем данные.

К сожалению, не все верят в то, что мы сможем познать работу

мозга. Поразительное число людей, включая ряд нейробиологов,

полагают, что мозг и интеллект непознаваемы по сути. А

некоторые уверены, что даже если мы поймем глубинные

процессы, то все равно не сумеем создать машины, которые

работали бы по принципу мозга, поскольку интеллект

невозможен без человеческого организма, нейронов и

непостижимых законов физики.

Выслушивая приведенные аргументы, я представляю

«интеллектуалов» прошлого, которые возражали против

исследований (скажем, пытались запретить анатомам вскрывать

трупы с целью изучения того, как устроен человеческий

организм). «Даже не пытайтесь познать это, все равно не

получится ничего хорошего, и если даже вы разберетесь в том,

как оно работает, это не принесет вам никакой пользы» –

подобные увещевания привели к развитию функционализма –

философского направления, последней нашей остановки в этой

короткой истории размышлений о мышлении.

Согласно положениям функционализма, наличие интеллекта или

обладание разумом – исключительно свойство организации, не

имеющее ничего общего с составными элементами. Разум

присущ любой системе, составные части которой, будь то

нейроны, кремниевые чипы или что-то еще, взаимодействуют

друг с другом.

По правде говоря, подобный взгляд заслуживает того, чтобы его

придерживался какой бы то ни было разработчик разумных

машин. Только подумайте! Стала бы шахматная игра менее

реальной оттого, что утерянную фигуру коня заменили бы

- 46 -

солонкой? Очевидно, нет. Функционально солонка полностью

соответствует настоящему «коню», поскольку ее можно

переставлять по клеточкам доски согласно тем же правилам, что

и «коня». Таким образом, шахматная партия остается шахматной

партией, а не чем-то иным. Подумайте также, изменился бы

смысл этого предложения, если бы я прошелся по нему

курсором, удаляя, а затем восстанавливая каждый символ.

Приведу еще один пример. Известно ли вам, что каждые

несколько лет ваше тело полностью обновляется, вплоть до

последнего атома. Несмотря на это, вы остаетесь собой, а роль

атомов не меняется, хотя меняются они сами. То же самое

справедливо и в отношении головного мозга: если бы какой-то

сумасшедший ученый вздумал заменить каждый из ваших

нейронов функционально эквивалентной микросхемой, вы

остались бы сами собой и даже не ощутили бы, что нечто в вас

изменилось.

Согласно изложенному принципу, искусственная система,

имеющая ту же архитектуру, что и биологическая (например,

построенная по образу и подобию живого мозга), будет по

настоящему разумной. Защитники идеи искусственного

интеллекта, коннекционисты и я сам являемся

функционалистами, поскольку все мы уверены в том, что

интеллект обеспечивает человеку нечто отнюдь не мистическое

в головном мозге.

Все мы уверены в том, что научимся когда-то создавать

разумные машины, возможно, не очень скоро.

Но существуют разные определения функционализма. Наряду с

тем, что я только что представил вам как роковую ошибку,

приведшую к провалу идеи искусственного интеллекта и

парадигмы коннекционистов, – ошибка, основанная на

последовательности «входящий-исходящий сигнал», – следует

назвать еще несколько причин, по которым мы на сегодняшний

день не способны создавать разумные машины. Пока сторонники

идеи искусственного интеллекта придерживались подхода,

определенно обреченного на провал, коннекционисты, на мой

взгляд, преимущественно оставались в тени. Ученые, занятые в

сфере искусственного интеллекта, спрашивают: «Почему мы,

инженеры, должны ограничивать себя решениями, которые

случайно возникли в ходе эволюции?!» В некотором роде они

- 47 -

правы. Биологические системы, такие как головной мозг и гены,

неизящны. Общеизвестная метафора – механизм Руба

Гольдберга, названный в честь выдающегося американского

карикатуриста (инженера по образованию), лауреата

Пулитцеровской премии Рэувена (Руба) Люциуса Гольдберга. В

машинах Гольдберга (разумеется, вымышленных) соединенные

причудливым образом десятки блоков, рычагов, белок в колесе,

электрических вентиляторов, противовесов, воздушных шариков

и клеток с канарейками взаимодействуют сложным образом,

чтобы, например, заточить карандаш или надеть шляпу на

изобретательного хозяина.

Существуют, однако, энтузиасты, которые строят, так сказать,

настоящие машины Гольдберга в металле, и последние потом

выставляются на всевозможных конкурсах и выставках.

Среди инженеров-разработчиков программного обеспечения

распространен термин клудж, которым обозначают программы,

созданные случайным образом, содержащие массу неточностей,

бесполезных, усложняющих аспектов, часто непонятных самим

программистам, создавшим их. Ученые, работающие в сфере

искусственного интеллекта, опасаются того, что мозг

представляет собой такой клудж, которому уже несколько

миллионов лет и который полон рудиментов. Если так,

рассуждают они, то почему бы не отбросить всю ерунду и не

начать сызнова?!

Многие философы и психологи, придерживающиеся когнитивной

традиции, соглашаются с таким видением. Они принимают

метафору, описывающую разум как программное обеспечение,

«установленное» в головной мозг – органический эквивалент

компьютерного «железа». В компьютерах «железо» и

программное обеспечение существуют по-рознь. Одна и та же

программа может быть установлена на любой универсальной

машине Тьюринга. В ваших силах установить WordPerfect на ПК,

или на Macintosh, или на Cray supercomputer (несмотря на то, что

перечислены три принципиально разные конфигурации). И

конфигурация не имеет для вас значения, если вы осваиваете

WordPerfect. Согласно нашей аналогии, мозг не может научить

нас тому, что такое интеллект.

Защитники идеи искусственного интеллекта любят приводить в

качестве примера исторические факты, когда научные открытия

- 48 -

радикально отличались от биологических аналогов.

Например, как нам удалось создать летательные аппараты? Не

путем ли имитации летательных движений крыльев птиц?

Отнюдь. Крылья самолетов неподвижны, а летит он потому, что у

него есть двигатель. Рукотворная конструкция, совсем не

похожая на природную, работает – причем гораздо лучше, чем

последняя.

И созданные нами наземные средства передвижения, способные

обогнать гепарда, имеют не четыре конечности, а колеса.

Несмотря на то что в процессе эволюции не было создано

ничего, хотя бы отдаленно напоминающего колесо, последнее,

тем не менее, является революционным изобретением,

позволяющим великолепно передвигаться по ровным

поверхностям.

Философы порой обращаются к метафоре «когнитивного

колеса», отражающей возможное решение проблемы создания

искусственного интеллекта, вероятно, принципиально отличное

от того, как функционирует мозг. Другими словами, программа,

благодаря которой машина воспроизводит (или даже

превосходит) человеческое исполнение какой-либо задачи в

узком, но полезном аспекте, подобна мозгу.

Я убежден, что данная интерпретация, которую можно было бы

назвать «Цель оправдывает средства», вводит теоретиков

искусственного интеллекта в глубокое заблуждение.

Как показал эксперимент Сирла «Китайская комната»,

поведенческого соответствия недостаточно. Поскольку интеллект

изначально присущ головному мозгу, нам следует заглянуть

внутрь, чтобы понять, что представляет собой разум.

В наших исследованиях мозга, и особенно неокортекса, нам

следует соблюдать осторожность в определении того, какие

особенности являются всего лишь рудиментами прошлого,

потому что даже в машинах Руба Гольдберга можно найти кое

что полезное. Но, как мы убедимся далее, здесь, возможно,

присутствует изящество, превосходящее по мощности лучшие

компьютеры, и оно ожидает того, что его обнаружат в нервной

системе.

Коннекционисты интуитивно чувствовали, что мозг – не

компьютер, и разгадки его секретов не надо искать в сообщении

нейронов между собой. Это хорошее начало, но обычно дело

- 49 -

дальше не шло. Хотя тысячи разработчиков бились над

созданием трехслойных нейронных сетей и продолжают

заниматься этим по сей день, нам далеко до разработки такой их

модификации, которая в полной мере отражала бы работу мозга.

На протяжении пятидесяти лет мы старались поместить

интеллект в компьютер. На сегодняшний день мы имеем

текстовые процессоры Word, базы данных, видеоигры,

мобильные телефоны. Но до создания по-настоящему разумных

машин нам еще очень далеко. Чтобы достичь успеха, нам надо

отталкиваться от устройства биологического «двигателя»

интеллекта – неокортекса. Нам надо отделить разум от мозга.

Это единственно возможный путь к успеху.

 

 

3. Мозг человека

 

В чем состоит принципиальное различие между человеческим

мозгом и программируемым искусственным интеллектом, а также

нейронными сетями? Как мы увидим в последующих главах,

архитектура мозга может многое рассказать о его

функционировании и о принципиальных отличиях от компьютера.

Предлагаю начать наш анализ с рассмотрения самого органа.

Представьте, что перед нами на столе лежит мозг, и мы его

разрезаем пополам. Первое, что вы отметите, – внешняя

оболочка мозга выглядит очень однородной. Она напоминает

головку цветной капусты, испещренную многочисленными

извилинами и бороздами. Это кора головного мозга, в которой

преобладает неокортекс (около 90%) – новая кора, которая

впервые появилась у млекопитающих. Тончайшая ткань

нейронов обволакивает более старые филогенетические отделы

головного мозга. Наше внимание будет приковано в первую

очередь к неокортексу. Все функции, связанные с работой

разума (восприятие, речь, воображение, способности к

математике, искусству, музыке, прогнозированию и так далее)

связаны с этим отделом головного мозга. Чтение данной этой

книги – тоже отражение одного из процессов, происходящих в

неокортексе.

Должен сознаться, что меня можно обвинить в шовинизме в

отношении неокортекса. Отдавая себе отчет в том, что далеко не

- 50 -

все разделяют мои взгляды, хочу обосновать свою позицию, пока

мы еще не углубились в дебри. У каждой части человеческого

мозга есть поклонники, посвящающие свое время ее изучению,

поэтому гипотеза о том, что вся сущность разума может быть

постигнута благодаря изучению только лишь неокортекса, будет

встречена критикой со стороны инакомыслящих. Они возразят:

«Вы не разберетесь в работе неокортекса, не включив в свой

анализ некую зону X человеческого мозга, потому что они тесно

взаимосвязаны, а зона X выполняет такие-то и такие-то

функции». Не могу не согласиться. Безусловно, все отделы

головного мозга важны для того, чтобы быть человеком.

(Любопытно, что исключением из этого правила является часть

мозга, которая включает наибольшее количество клеток, –

мозжечок. Человек, у которого поврежден или от рождения

отсутствует данный отдел мозга, все равно сможет вести

практически полноценную жизнь. Большинство других зон мозга

жизненно важны для человека.) Мой контраргумент – я же не

собираюсь создавать людей! Моим намерением является понять

разум и создать мыслящий компьютер. Существует огромная

разница между тем, чтобы быть человеком и обладать

интеллектом. У разумного компьютера нет пульса, мускулов,

человекоподобного тела, сексуальных потребностей, он не

чувствует голода и не испытывает эмоций. Человек – это

намного больше, чем разумный компьютер. Мы являемся

биологическими созданиями со всем необходимым, иногда

нежелательным, багажом, собранным за многие годы

эволюционного развития. Если вы захотите создать разумные

механизмы, деятельность которых была бы неотличима от

человеческой, способные без малейших трудностей пройти тест

Тьюринга, тогда вам придется воссоздать и другие признаки,

совокупность которых делает человека человеком. Если же ваша

цель – создание мыслящей машины, не обязательно во всем

подобной человеку, тогда имеет смысл сосредоточиться на

изучении той части мозга, которая отвечает за разум.

Всем оскорбленным моей однобокой заинтересованностью

неокортексом хочу сказать следующее: я с готовностью признаю

важность других составляющих человеческого мозга (таких, как

ствол, подкорковые узлы или миндалевидное тело), но

настаиваю на том, что зоной действия интеллекта является

- 51 -

именно неокортекс, а также две других значимых для моего

исследования области мозга – таламус и гиппокамп (мы обсудим

их немного позже). В долгосрочной перспективе нужно понять

функциональную роль всех зон мозга. Однако начать следует с

неокортекса, к чему мы и приступим.

Возьмите шесть визитных карточек (или игральных карт) и

сложите их в стопку. (Лучше всего, если вы действительно

выполните это задание, а не просто прочтете описание.) В руках

у вас простейшая модель коры головного мозга. Толщина вашей

стопки будет составлять около двух миллиметров и поможет вам

составить представление о толщине слоев коры головного мозга.

Как и стопка визиток или карт, кора головного мозга имеет

толщину около двух миллиметров и состоит из шести слоев,

каждый из которых имеет примерно такую же толщину, как одна

визитная карточка или игральная карта.

Площадь коры головного мозга примерно составляет около 2200

см2, что вдвое превышает площадь поверхности стандартной

клавиатуры или соответствует размеру большой салфетки. У

других млекопитающих кора головного мозга имеет гораздо

меньшие размеры: у крысы она размером с почтовую марку, у

обезьяны – как конверт. Независимо от размеров, общей чертой,

характерной для коры головного мозга большинства

млекопитающих, является шестислойное строение. У человека

слои коры головного мозга ничуть не толще и не содержат каких

то особенных «разумных» клеток. Все дело в соотношении

площадей неокортекса и тела. Это соотношение у человека

гораздо выше, чем у других млекопитающих.

Кроме того, для размещения такого большого мозга в теле

человека природа была вынуждена модифицировать его общее

анатомическое строение. Чтобы зрелый плод мог появиться на

свет через родовые пути, у женщины в процессе эволюции

изменилось строение таза. (Палеоантропологи считают, что это

произошло также по причине перехода предков человека к

прямохождению – передвижению на двух конечностях.) Однако

этого было недостаточно, поэтому эволюция свернула

неокортекс в черепной коробке, подобно тому, как лист бумаги

можно скомкать и поместить в бокал.

Кора головного мозга образована нервными клетками, или

нейронами. На площади, равной крошечному квадрату со

- 52 -

стороной один миллиметр (вдвое меньше, чем буква о в этом

тексте), содержится примерно сто тысяч нейронов. Подсчитать

точное количество нервных клеток в коре головного мозга

практически невозможно, тем не менее некоторые анатомы

утверждают, что их число составляет порядка 30 млрд., хотя

никто не удивился бы, если фактическая цифра оказалась

намного меньшей или большей.

Стало быть, в вашей голове живут 30 млрд. нейронов, хранящих

ваши знания, навыки, накопленный жизненный опыт. После 25

лет размышлений о мозге данный факт кажется мне не менее

поразительным, чем раньше. Тончайшая пленка, состоящая из

нервных клеток, видит, чувствует, творит наше мировоззрение.

Это просто невероятно! Наслаждение теплотой летнего дня и

смелые мечты о будущем – все создается этими клетками. Много

лет спустя после публикации статьи в журнале Scientific American

Фрэнсис Крик написал книгу под названием Поразительная

гипотеза. Поразительная гипотеза состояла в том, что разум

создается нейронами. Ничего другого не существует: никакой

магии, никакого специального соуса, только нейроны,

исполняющие информационный танец. Надеюсь, вы прониклись

тем, насколько важным было это открытие. Существует большой

философский канал, соединяющий нервные клетки и опыт

нашего сознания, однако разум и мозг – это одного поля ягоды.

Называя свой тезис гипотезой, Крик просто проявил

политическую корректность. То, что клетки мозга – эти тридцать

миллиардов нейронов – творят разум, совсем не

предположение, а научный факт. Чтобы разобраться в том, как

кора головного мозга формирует сознание, мы рассмотрим ее

структуру более подробно.

Давайте вернемся к нашему секционному столу и еще раз

взглянем на мозг в разрезе. Осматривая кору головного мозга

невооруженным глазом, мы отметим, что она довольно

однородна. Лишь большая продольная борозда разделяет два

полушария головного мозга, а глубокая центральная борозда –

его лобную долю и теменную. Других различимых

разграничительных линий не существует. Одинаков и цвет всех

видимых невооруженным глазом отделов мозга.

Тем не менее людям давно известно, что такие границы все же

существуют. Еще до того как нейрологи обнаружили наличие

- 53 -

обратных связей в коре головного мозга, им было известно, что

за разные психические функции отвечают определенные отделы

головного мозга. Человек, у которого повреждено правое

полушарие, может лишиться чувствительности левой половины

своего тела или способности воспринимать внешнюю среду

слева от себя. При поражении левой лобной доли, где

расположен центр Брока, возникает афазия Брока, которая

характеризуется невозможностью объединения отдельных

речевых движений в единый речевой акт (при этом словарный

запас и способность понимать слова остаются неизменными).

Поражение веретенообразной борозды, пролегающей по нижней

поверхности височной доли, может лишить человека

способности распознавать лица – он не узнает свою мать, жену,

детей и даже свое собственное лицо на фотографии. Наблюдая

за такими трудно вообразимыми мозговыми расстройствами,

нейрологи пришли к осознанию того, что кора головного мозга

состоит из многих функциональных зон. Каждая зона

полунезависима и специализируется на определенных аспектах

восприятия или мышления. Возникает ассоциация с лоскутным

одеялом, причем почти одинаковым у большинства людей.

Функциональная организация головного мозга имеет форму

отраслевой иерархии.

Понятие «иерархия» очень важное, поэтому я хочу обсудить его

подробнее и дать ему четкое определение, на которое буду

ссылаться в последующих главах книги. Любая иерархическая

система характеризуется тем, что одни элементы расположены

выше, а другие – ниже. В иерархии делового мира, например,

менеджер среднего звена расположен выше клерка и ниже вице

президента компании. Иерархическое расположение и

физическая позиция в пространстве не тождественны: даже если

кабинет менеджера находится этажом ниже той комнаты, в

которой работает клерк, последний все равно стоит ниже в

иерархической структуре компании. Я подчеркиваю это

различие, чтобы в дальнейшем у вас не возникало сомнений,

что я имею в виду, когда говорю, что какая-либо функциональная

зона является высшей или низшей. Физическое

местонахождение в структуре мозга в данном случае роли не

играет. Все функциональные зоны головного мозга обитают в

одной и той же ткани коры. Одна зона будет «выше» или «ниже»

- 54 -

другой в зависимости от того, как они связаны и

взаимодействуют друг с другом. Так, низшие зоны поставляют

информацию в высшие через определенные нейронные каналы

связи. В свою очередь, высшие зоны используют совершенно

другие нейронные каналы

связи для передачи обратных сигналов7. Кроме этого, еще

существуют вторичные связи между отдельными областями

иерархии – по аналогии с коммуникацией коллег одного уровня,

но работающих в разных филиалах одной и той же компании.

Двое ученых – Дэниэль Феллеман и Дэвид ван Эссен

разработали схему коры головного мозга обезьяны, на которой

изображены десятки областей, связанных между собой в

сложную иерархию. Можно предположить, что похожая иерархия

существует и в коре головного мозга человека.

Первичные сенсорные зоны, в которые непосредственно

поступает информация об окружающем мире, являются низшими

функциональными зонами. Эти области занимаются обработкой

первичной информации на самом простом, базовом уровне.

Например, зрительная информация поступает в кору головного

мозга через первичную зрительную зону, назовем ее V1. Зона V1

обеспечивает зрительные свойства низшего уровня, такие как

восприятие мелких контурных сегментов, простых составляющих

движения, бинокулярное рассеивание (для стереоизображения),

основные цвета, информация о контрастности. Зона V1

посылает информацию в зоны V2, V4, IT (о них мы расскажем

позже), а также в другие зоны коры головного мозга. Каждая из

этих зон отвечает за более узко специализированные или

абстрактные аспекты восприятия визуальной информации.

Например, нервные клетки, образующие зону V4, позволяют нам

воспринимать объекты средней сложности, такие как формы

звезд различных цветов. Зона МТ специализируется на

восприятии движущихся объектов. На более высоких

иерархических уровнях расположены зоны, отвечающие за

запоминание всевозможных визуальных объектов (людей,

животных, предметов и т.д.) и ассоциативные связи между ними.

 

----------------------------------

7 В отечественной науке выделяют такие зоны коры: первичные

(проекционные), вторичные, третичные (интегративные,

ассоциативные). – Примеч. ред.

- 55 -

Похожая иерархическая структура существует и в других отделах

мозга, ответственных за получение информации об окружающем

мире по другим сенсорным каналам. Так, есть первичная

слуховая зона А1 и иерархия слуховых областей,

расположенных над ней, а также соматосенсорная

(ответственная за восприятие физических ощущений) зона S1 и

иерархия соматосенсорных областей, расположенных над ней.

Наконец, сенсорная информация поступает в ассоциативные

зоны (данное название используют для описания тех областей

коры головного мозга, которые получают и оценивают

информацию, исходящую от разных рецепторов). Например,

есть зоны, получающие информацию от органов зрения и

осязания. Именно благодаря этим ассоциативным зонам вы

понимаете связь между видом мухи, ползущей по вашей руке, и

щекочущим чувством на коже руки. Большинство ассоциативных

областей получают значительно переработанную информацию

от нескольких органов чувств, но их функции до сих пор

остаются невыясненными. Позже мы еще вернемся к

иерархической структуре коры головного мозга.8

У человека, в лобных долях коры головного мозга расположены

моторные зоны, также имеющие иерархическое строение.

 

 

 

-------------------------------

8 Считается, что первичные зоны коры головного мозга

обеспечивают элементарные ощущения; вторичные – целостные

образы (люди, бабочки, звуки и т. д.); третичные (называемые

еще ассоциативной корой) обеспечивают совместную работу

различных анализаторов и формирование знаков и символов;

при раздражении третичных зон у человека во время

нейрохирургических операций на мозге могут возникнуть

сценоподобные галлюцинации. (Например, человек может

«видеть» и «слышать», как смеются его друзья, находящиеся на

большом расстоянии от места операции. При этом, больной сам

удивляется происходящему, так как осознает, где находится.)

Такая иерархичность организации зон является продуктом

долгой эволюции животного мира. Например, у ежа и крысы

первичная и вторичная зоны почти не дифференцированы, а

третичных зон нет вообще.

- 56 -

Низшая моторная зона М1 посылает сигналы в спинной мозг и

непосредственно управляет мускулами. Высшие зоны

осуществляют обратную связь, посылая сложные моторные

команды в зону M1. Иерархия моторных зон и иерархия

сенсорных зон удивительно похожи, словно построены по одной

и той же модели. В моторной области информация поступает из

зон высшего порядка в зону M1 низшего порядка приводит

мускулы в движение; в сенсорных областях органы чувств

посылают информационные сигналы вверх по иерархической

лестнице. В действительности же информационные сигналы

передаются в обоих направлениях. То, что является обратной

связью для сенсорных областей, одновременно является

выходной информацией для моторных областей, и наоборот.

Большинство схематических изображений мозга представляют

собой упрощенные отображения потоков информации и

иерархических отношений зон коры головного мозга. Согласно

таким описаниям, сенсорные сигналы из органов чувств (зрение,

слух, осязание) поступают в первичные сенсорные зоны и по

мере передвижения вверх по иерархии подвергаются обработке,

потом проходят через ассоциативные зоны, поступают в лобные

доли коры головного мозга и, видоизмененные, передаются

назад в моторные зоны. Я не оспариваю такие представления.

Действительно, когда вы читаете вслух, зрительная информация

на самом деле поступает в зону V1, передается вверх к

ассоциативным зонам, потом поступает в моторные зоны,

расположенные в лобных долях коры головного мозга, и

преобразуется в команду, заставляющую мышцы речевого

аппарата сокращаться и воспроизводить звуки. Но не все так

просто. Я хотел бы предостеречь вас от такого излишне

упрощенного подхода, в котором сложные процессы передачи

информации считаются односторонними, как будто сигналы

всегда передаются в одном и том же направлении, подобно

деталям автомобиля при сборке на конвейере. Я утверждаю, что

информационные сигналы в коре головного мозга одновременно

передаются и в нисходящем направлении, причем обратные

информационные потоки, поступающие от зон высшего порядка

к низшим, имеют большую информационную насыщенность.

Возвращаясь к примеру с чтением вслух, высшие зоны коры

головного мозга посылают к первичным зонам зрительного

- 57 -

восприятия намного больше информации, чем получают ее от

взгляда, бегущего по строкам книги! Ниже мы еще коснемся

вопроса обратной передачи информации. А теперь – внимание:

хотя иерархия строения коры головного мозга действительно

существует, не стоит считать, что информационные потоки

всегда движутся одними и теми же путями.

Вернемся к нашему воображаемому секционному столу

Допустим, у нас есть очень мощный микроскоп. Мы сделали

небольшой срез коры головного мозга, нанесли краску на

несколько нервных клеток и рассматриваем их под микроскопом.

Если бы мы окрасили все нейроны, то увидели бы однородную

черную массу, поскольку клетки очень плотно прилегают друг к

другу. Но, окрасив лишь небольшую их часть, мы сможем

увидеть шестислойную структуру, о которой упоминалось выше.

Слои различаются по типам и плотности составляющих их

нейронов, а также по характеру связей между ними.

Рассмотрим строение нейрона. Любая нервная клетка состоит из

тела клетки, или сомы, и двух типов внешних древоподобных

ветвей: аксона («передатчика») и дендритов («приемников»).

Тело клетки включает ядро, которое содержит информацию о

наследственных свойствах, и плазму, обладающую

молекулярными средствами для производства необходимых

нейрону материалов. Нейрон получает сигналы (импульсы) от

других нейронов через дендриты и передает сигналы,

сгенерированные телом клетки, вдоль аксона, который в конце

разветвляется на волокна. На окончаниях этих волокон

находятся синапсы. Синапсы (от греч. synapsis – соединение,

связь) – это специализированные функциональные контакты

между возбудимыми клетками, служащие для передачи и

преобразования сигналов.

Нервный импульс – это процесс распространения возбуждения

по аксону от тела клетки до окончания аксона. Некоторые

аксоны имеют обратное действие, таким образом подавляя

возбуждение клетки. Итак, по функциональному значению

синапсы могут быть возбуждающими и тормозящими – в

зависимости от того, активируют они или подавляют

деятельность соответствующей клетки. В зависимости от

поведения двух клеток сила синапса может изменятся. Наиболее

простая форма синаптического обмена имеет место, когда два

- 58 -

нейрона создают возбуждение почти одновременно, а сила

взаимодействия между ними возрастает. Исследователь

нейронных сетей Дональд Хебб предположил, что синаптическая

связь, соединяющая два нейрона, будет усиливаться, если в

процессе обучения нейронной сети оба нейрона согласованно

испытывают возбуждение либо торможение. Простой алгоритм,

реализующий такой механизм обучения, получил название

правила Хебба, к которому мы вернемся позже. Помимо

переменной силы синапса, существуют также доказательства

того, что в результате взаимодействия двух нейронов могут

возникнуть совершенно новые синапсы. Возможно, данный

процесс происходит постоянно. Научные доказательства такого

факта носят противоречивый характер. Независимо от того как

изменяется сила синапсов, с уверенностью можно утверждать,

что формирование и усиление синапсов – это то, от чего зависит

процесс запоминания.

В коре головного мозга существует много типов нейронов, но

80% из них являются пирамидальными. Они называются так

потому, что тела их клеток напоминают форму пирамид. За

исключением верхнего слоя шестислойной коры головного мозга,

которая состоит из километров аксонов, но очень небольшого

количества клеток, каждый последующий слой состоит из

пирамидальных клеток. Каждый пирамидальный нейрон связан

со многими соседними нейронами, и каждый из них посылает

длинный аксон к более отдаленным зонам коры головного мозга

или к низшим зонам мозга, таким, например, как таламус.

Типичная пирамидальная клетка имеет несколько, тысяч

синапсов. Из-за исключительно высокой плотности и малых

размеров очень трудно установить их точное количество. Причем

это количество различно для разных клеток, слоев и зон мозга.

Если бы мы заняли консервативную позицию, утверждающую,

что средняя пирамидальная клетка состоит из тысячи синапсов

(на самом деле это число ближе к 5 или 10 тысячам), тогда кора

головного мозга в общей сложности состояла бы из 30

миллиардов синапсов. Это астрономически большое число,

которое невозможно охватить человеческим воображением.

Такого количества синапсов было бы вполне достаточно, чтобы

запомнить все, чему мы учимся на протяжении своей жизни.

Поговаривают, будто Альберт Эйнштейн утверждал, что открыть

- 59 -

теорию относительности было очень просто. Ее можно было

сформулировать даже из одного наблюдения: скорость света

является постоянной для всех наблюдателей, даже если они

передвигаются с различной скоростью. На первый взгляд, это

идет вразрез с очевидным. Это настолько же нелепо, как и

утверждать, что скорость брошенного мяча всегда одинакова

независимо от силы броска или того, насколько быстро

передвигаются игроки или наблюдатели. Разве по отношению к

каждому из них мяч передвигается с одной и той же скоростью,

независимо от обстоятельств? На первый взгляд, такое кажется

невозможным. Тем не менее для света это был достоверный

факт. И тут Эйнштейн спросил себя о том, каковы последствия

столь удивительного факта. Он методически размышлял о

последствиях неизменной скорости света и пришел к еще более

неожиданным расчетам особенной относительности. Время

начинает идти медленнее, если вы двигаетесь быстрее, в то

время как масса и энергия остаются неизменными. Книги о

принципе относительности объясняли, как он работает в

повседневной жизни. Теория сама по себе не была сложной, но

она шла вразрез с интуицией.

Подобное открытие имело место и в нейрологии, касалось оно

коры головного мозга. Многие нейрологи отказывались

признавать его только потому, что не понимали, какую пользу из

него можно извлечь. И все же это никоим образом не умаляет

научную ценность данного поразительного факта. А если

внимательно и методично изучить последствия данного

открытия, то мы значительно продвинемся в познании свойств и

особенностей работы коры головного мозга. Итак, о чем же

речь?

Выдающийся ученый Вернон Маунткастл – нейрофизик,

работавший в Университете Джона Хопкинса, Балтимор, – в 1978

году опубликовал работу под названием Организующий принцип

мозговой функции. В своей публикации автор подчеркнул, что

кора головного мозга очень однородна по внешнему виду и

строению. Зоны коры, отвечающие за зрительное восприятие,

внешне не отличаются от зон, отвечающих за осязание, зон

управления двигательной активностью, речевых зон и т. д. Все

они выглядят почти одинаково. А если эти зоны выглядят

одинаково, значит, заключил Маунткастл, вполне возможно, что

- 60 -

они выполняют одну и ту же операцию! Он предположил, что при

выполнении разных функций кора головного мозга использует

один и тот же инструмент.

Все анатомы в то время, точно так же как и десятки лет до

Маунткастла, знали, что кора головного мозга однородна. Но,

вместо того чтобы задуматься над смыслом этой однородности,

они тратили время и силы на поиск различий между зонами коры

головного мозга. Они полагали, что если одна зона отвечает за

зрительное восприятие, а другая – за слух, то между ними

непременно должны существовать различия. Действительно,

определенные различия можно заметить. Зоны коры головного

мозга отличаются по толщине, плотности нервных клеток,

относительной пропорции разных типов клеток, длине

горизонтальных связей, плотности синапсов и многим другим

параметрам, которые довольно сложно исследовать. Один из

слоев первичной зрительной зоны V1 – из числа наиболее

изученных зон мозга – как оказалось (к радости ученых),

действительно имеет разделения. Ситуация очень напоминала

работу биологов XIX века, которые посвящали свое время

изучению малейших различий между видами. Например,

большим успехом они считали открытие того, что две внешне

совершенно одинаковые мыши на самом деле принадлежали к

двум различным видам. Много лет такой тропой следовал и

Дарвин, изучая моллюсков. Но Дарвин проявил неординарную

проницательность, поставив вопрос о причине поразительной

общности всех видов. Общность видов была для него куда более

интересной и невероятной, чем их различия.

Так произошло и с Маунткастлом. В то время как именитые

анатомы бились над поиском ничтожных различий между зонами

коры головного мозга, он обратил внимание именно на ее

однородность. Одни и те же слои, одни и те же типы клеток,

одни и те же связи существуют везде. Различия, в свою очередь,

настолько неуловимы, что профессиональные анатомы не могут

прийти к единому мнению в отношении того, в чем они

заключаются.

Маунткастл заключил, что причина внешних отличий различных

зон коры головного мозга заключается в том, с чем эта зона

взаимодействует, а не в различии базовых функций. Таким

образом, существует общая функция, общий алгоритм,

- 61 -

выполняемые всеми зонами коры головного мозга. Механизм

зрительного восприятия не отличается от слухового восприятия,

а слуховое восприятие – от двигательной функции. По

предположению Маунткастла, гены человека предопределяют

характер связи между зонами коры головного мозга, что является

очень специфическим параметром для разных видов, однако во

всех случаях ткань коры головного мозга сама по себе

выполняет одну и ту же функцию.

Давайте остановимся на этом подробнее. Зрение, слух и

осязание кажутся мне совсем непохожими, а порой –

принципиально различными. Зрение позволяет судить о цвете,

составе, форме, глубине исследуемых объектов. Слух позволяет

оценивать ритм, тембр, громкость звуков. В чем может

заключаться их сходство? Но Маунткастл не настаивает на

сходстве, он лишь утверждает, что кора головного мозга

использует одни и те же принципы обработки слуховых,

зрительных и двигательных сигналов.

Большинство ученых и инженеров оставили без внимания

теорию Маунткастла. Пытаясь создать компьютер, который смог

бы «видеть», кибернетики использовали терминологию,

характеризирующую визуальное восприятие, и старались

воссоздать его механизм. Они размышляли в терминах форм и

трехмерных изображений. Те же из них, кто намеревался

разработать говорящий компьютер, создавали алгоритмы,

использующие правила синтаксиса, грамматики и семантики.

Если бы они прислушались к Маунткастлу, то поняли бы, что

такие подходы лишь уводят прочь от создания искусственного

интеллекта, а потому обречены на провал. Следуя логике этого

непризнанного гения, алгоритм коры головного мозга един,

независимо от того, из какого органа чувств обрабатывается

информация или о каком типе восприятия идет речь. Чтобы

человек мог слышать и видеть, мозг следует одному и тому же

алгоритму, выполняет универсальную функцию.

Впервые наткнувшись на публикацию Манткастла, я был

поражен. Да это же ключ к разгадке нейробиологии – одна

работа, единая теория давала ключ ко всем самым невероятным

загадкам человеческого мозга! В один миг я понял всю

тщетность предыдущих попыток понять и воспроизвести

поведение человека как набор различных операций. Надеюсь,

- 62 -

вы сможете по достоинству оценить, насколько революционным

и в то же время изысканным был подход, предложенный

Маунткастлом. Впрочем, это не удивительно, ведь все лучшие

научные открытия были просты, изысканны и неожиданны.

Подход Маунткастла как нельзя лучше доказал последнее, и я

считаю его революционным в области нейрологии. После

сказанного мною отказ большинства ученых-кибернетиков

поверить в модель Маунткастла выглядит не просто досадным

упущением, а преступлением против науки.

 

****

 

Игнорирование разработчиками искусственного интеллекта

гипотезы Маунткастла отчасти объяснимо нехваткой

соответствующего инструментария, который позволил бы изучить

передвижение потоков информации в шестислойной коре

головного мозга. Доступные ученым методы позволяют

локализировать зоны, в которых сосредоточены те или иные

способности человека, но не дают возможности досконально

исследовать их механизмы. Например, в наши дни научно

популярные публикации в области нейробиологии косвенно

пропагандируют мысль о том, что мозг является совокупностью

высокоспециализированных модулей. Технологии

функциональной визуализации, наподобие магнитно

резонансной томографии (МРТ), и позитронное эмиссионное

томографическое сканирование (ПЭТ-сканирование) позволяют

сосредоточиться исключительно на топографических картах

мозга и функциональных областях, которые мы рассматривали

раньше. Как правило, подобные экспериментальные

исследования проводятся в положении пациента лежа, так, что

его голова находится под сканирующим устройством. Пациент

выполняет мыслительное задание (например, спряжение

глаголов, повторение предложений, вызывание образов,

запоминание списков, решение логических задач) или

осуществляет заданное движение. Диагностическое устройство

фиксирует активность различных зон мозга при выполнении того

или иного задания и наносит цветные мазки на изображение

(«карту») человеческого мозга. На основании результатов тысяч

экспериментов по функциональной визуализации

- 63 -

ученые-физиологи установили, какие зоны мозга выполняют те

или иные функции. Им известно местонахождение областей

распознания человеческих лиц, осуществления математических

операций или восприятия музыки и многих других. Казалось бы,

вполне естественно предположить, что различные функции мозг

выполняет разными способами.

Но существуют неоспоримые доказательства правоты

Маунткастла, подтверждающие невероятную гибкость коры

головного мозга. Мозг любого человека, если ему обеспечить

правильное питание и соответствующие условия, способен

освоить любой из тысяч разговорных языков, язык знаков, язык

музыки, язык математики, языки программирования и язык тела.

Мозг может приспособиться к условиям арктической мерзлоты и

испепеляющей жары пустыни. Благодаря мозгу человек

становится экспертом в шахматах, рыбной ловле, сельском

хозяйстве, физике и других областях деятельности. Особая

зрительная зона коры головного мозга специализируется на

считывании визуальных символов – прежде всего, букв и цифр.

Означает ли последнее, что у человека уже при рождении

присутствует языковая зона для обработки букв и цифр? Вряд

ли. Письменный язык – это очень молодое приобретение

человека как вида, слишком молодое для того, чтобы

соответствующий механизм его обработки мог передаваться

генетически. Таким образом, кора головного мозга сама себя

подразделяет на специфические функциональные зоны,

руководствуясь исключительно опытом человека. Человеческий

мозг обладает редкостным даром – способностью к обучению и

адаптации к изменениям. Это признак очень гибкой системы, а

не такой, у которой есть тысяча решений на тысячу задач.

Нейрологи также отмечают, что соединения в коре головного

мозга очень пластичны, т. е. они могут видоизменятся в

зависимости от входных информационных сигналов. Например,

мозг новорожденного хорька можно путем хирургического

вмешательства изменить так, что глаза зверька будут посылать

сигналы в зону коры головного мозга, отвечающую за слуховое

восприятие. Результаты просто удивительны: у хорьков

развиваются каналы визуальной передачи в зоне слухового

восприятия. Подобные эксперименты проводились также с

другими органами восприятия и зонами мозга. Например,

- 64 -

частички зрительной коры головного мозга у крысы после ее

рождения трансплантируют в зоны коры головного мозга,

отвечающие за осязание. По мере взросления крысы

трансплантированные ткани занимаются переработкой

осязательных сигналов в большей степени, чем визуальных.

Нервные клетки универсальны, они не специализируются на

зрительном восприятии, осязании или же слуховом восприятии.

Кора головного мозга человека в высшей степени податлива.

Мозг взрослых людей с врожденной глухотой перерабатывает

зрительную информацию в зонах, которые в обычных условиях

отвечают за слуховое восприятие. Слепые от рождения люди

используют большую часть зоны, которая у зрячих отвечает за

зрительное восприятие, в процессе освоения и использования

шрифта Брайля. Но ведь шрифт Брайля в первую очередь

связан с осязанием, и закономерно было бы ожидать, что его

освоение прежде всего должно активизировать зоны,

отвечающие за осязание! Однако, судя по всему, такого, чтобы

какая-либо из зон коры головного мозга ни за что не отвечала,

не бывает. Когда, вопреки начальным ожиданиям, часть коры

головного мозга, отвечающая за зрительное восприятие, не

получает зрительных сигналов, она начинает искать другие

информационные сигналы, хотя бы и предназначенные для

других зон.

Все приведенные примеры показывают, что зоны мозга

развивают специализированные функции в зависимости от типа

поступающей к ним информации. Кора головного мозга не

является жесткой структурой, части которой предназначены для

выполнения разных функций согласно разным алгоритмам,

подобно тому, как разделение поверхности Земли на страны не

было «запрограммировано» в ходе эволюции. Организация

вашей коры головного мозга, как и политическая карта мира,

могла бы стать совсем иной при других обстоятельствах.

Гены предопределяют общее строение коры головного мозга,

включая характер взаимосвязи различных зон, но ее внутреннее

строение отличается необычайной гибкостью.

Маунткастл был прав – каждая зона коры головного мозга

следует единому мощному алгоритму. Объединенные в

соответствующую иерархическую структуру и под воздействием

потока информационных сигналов на входе, эти зоны исследуют

- 65 -

окружающую среду. Механизм действия коры головного мозга

может быть использован новаторским образом в рукотворном

мозге, причем так, что искусственный интеллект станет

реальностью.

С гипотезой Маунткастла связана тема, которая столь же

неожиданна, как и сама гипотеза. Входные сигналы,

поступающие в вашу кору головного мозга, по сути своей

одинаковы. Возможно, вы полагаете, что ваши функции

восприятия являются совершенно разными. В конце концов, ведь

звуковое восприятие обусловлено чувствительностью к

колебанию воздушных волн, зрительное восприятие –

чувствительностью к свету, а осязание зрительное –

чувствительностью к давлению на кожу. Звук (колебания

воздушных волн) характеризируется продолжительностью,

зрительные образы – своими визуальными свойствами и

положением в пространстве, осязание – в первую очередь

соматосенсорными ощущениями. Что может быть более

несхожим, чем блеяние козы, вид яблока и ощущение мяча у вас

в руках?

Давайте поразмыслим. Зрительная информация от внешнего

мира передается в головной мозг посредством миллионов

волокон в вашем зрительном нерве. Ненадолго задержавшись в

таламусе, она поступает в первичную зону коры головного мозга,

отвечающую за зрительное восприятие.

Представим эти потоки сигналов в виде скопления

электропроводов или оптических волокон. Возможно, вам

доводилось видеть лампы с оптическими волокнами, где кончики

каждого волокна светятся разными цветами. В нашем случае

волокнам соответствуют аксоны, передающие к телу нейрона

нервные импульсы. Как только сигналы, поступающие в головной

мозг от различных органов чувств, превращаются в нервные

импульсы, последние сразу становятся равноценными.

Например, когда вы смотрите на собаку, набор сигналов

поступает по волокнам зрительного нерва в зрительную зону

коры головного мозга. Когда вы слышите лай собаки, другой

набор сигналов посредством слухового нерва поступает в

слуховые зоны коры головного мозга. Когда вы гладите собаку,

набор осязательных сигналов проходит от вашей руки по

волокнам спинного мозга и поступает в зоны коры головного

- 66 -

мозга, отвечающие за осязание. Каждый набор сигналов –

увидеть собаку, услышать собаку, почувствовать собаку –

воспринимается по-разному, потому что передается в

соответствующие зоны коры головного мозга по разным каналам.

Однако на абстрактном уровне все сенсорные сигналы

одинаковы, потому что перерабатываются шестислойной корой

головного мозга по одному и тому же алгоритму. Вы слышите

звук, видите изображение, чувствуете давление, но для вашего

мозга не существует принципиальных различий между типами

подачи информации. Нервный импульс – это нервный импульс.

Он одинаков независимо от того, что послужило его причиной.

Все, чем оперирует ваш мозг, – это сигналы.

На этих сигналах и основано ваше восприятие и знание мира. В

вашей голове нет света. Там темно. Звук не попадает в ваш мозг.

Там тихо. В действительности мозг – это единственная часть

вашего тела, не обладающая чувствительностью. В нем нет

болевых рецепторов. Хирург мог бы засунуть палец вам в мозг, и

вы бы даже не почувствовали этого. Вся информация,

поступающая в ваш мозг, попадает туда в виде

пространственных или временных сигналов и передается по

аксонам.

Что я подразумеваю под пространственными и временными

сигналами? Рассмотрим поочередно каждое из наших основных

ощущений. Зрительное восприятие включает как

пространственную, так и временную информацию.

Пространственные сигналы – это сигналы, совпадающие по

времени. Они возникают, когда несколько рецепторов одного

органа чувств стимулируются одновременно. Для зрительного

восприятия органом чувств является сетчатка глаза, в которой

формируется пространственный сигнал. Через зрительный нерв

и проводящие пути центральной нервной системы этот сигнал

передается в зрительные центры головного мозга, где возникает

зрительное ощущение. Люди склонны считать, что в зрительные

зоны попадает немного искаженная картинка мира, но на самом

деле это совсем не так. Нет никакой картинки и нет никакого

изображения. Есть только электрические разряды,

вспыхивающие в сигналах. Визуальные качества быстро

исчезают, как только кора головного мозга начинает

перерабатывать полученную информацию, передавая сигналы

- 67 -

вверх-вниз от зоны к зоне, фильтруя и просеивая их.

Не следует забывать, что визуальные сигналы постоянно

меняются. Если пространственный аспект зрительного

восприятия интуитивно понятен, то разобраться в его временном

аспекте немного труднее. Порядка трех раз в секунду ваши глаза

делают быстрое

скачкообразное движение – саккаду9. При каждой саккаде

изображение на сетчатке ваших глаз меняется. В свою очередь,

это означает, что сигналы, поступающие в ваш мозг, полностью

меняются при каждом скачкообразном движении глаз. Даже

когда вы полагаете, что недвижимо сидите и наблюдаете одну и

ту же сцену, ваше тело пребывает в непрерывном движении, а

внешняя среда вокруг вас тоже постоянно меняется. В вашем

сознании существует впечатление, что мир неизменен, а

уследить за людьми и объектами, находящимися вокруг вас, не

так уж и сложно. Однако такое впечатление возникает только

благодаря тому, что ваш мозг обладает поразительной

способностью обрабатывать стремительный поток поступающих

из органа зрения изображений, сигналы о которых практически

никогда не повторяются. Естественное зрительное восприятие,

передаваемое как поток сигналов в мозг, напоминает реку.

Можно также провести аналогию с песней, но не картиной.

Скачкообразные движения, совершаемые глазами, мало

интересу-' ют исследователей зрительного восприятия. Зато

весьма популярны эксперименты над животными, которых

подвергают наркозу, а затем изучают особенности зрительного

восприятия при фиксации на одной точке. Так устраняется

переменная времени. Разумеется, исключение переменных

положено в основу большинства научных исследований. Однако

в описанном случае не принимается в расчет главный компонент

зрительного восприятия, собственно то, из чего оно и состоит.

Временной фактор должен занимать центральное место в

нейробиологических исследованиях зрительного восприятия. Что

касается способности слышать, то мы привыкли рассматривать

ее во временных рамках.

 

---------------------------------

9 Саккады – очень быстрые движения глаз длительностью от 10

до 80 мсек. – Примеч. ред.

 

- 68 -

Очевидно, что любые звуки, будь то разговорная речь или

музыка, меняются с течением времени. Так, песня «существует»

определенный промежуток времени, но воспринимать ее как

набор пространственных сигналов мы не привыкли. Этот пример

является обратным ситуации со зрительным восприятием –

акцент ставится на временной аспект. Но в способности слушать

трудно найти пространственный компонент.

У звукового восприятия тоже есть пространственный компонент.

Звуки превращаются в нервные импульсы, проходя через улитку,

или переднюю часть ушного лабиринта. Крошечная

светонепроницаемая спиралевидная улитка, помещенная в

наиболее твердую кость человеческого тела, была открыта

более полусотни лет тому назад венгерским физиком Джорджем

ван Бекси. Создавая модели внутренней части уха,

исследователь выявил, что разные типы воспринимаемых

человеком звуков продуцируют колебания разных частей улитки.

Высокочастотные звуки вызывают вибрацию твердой основы

улитки, а низкочастотные – вибрацию в более гибкой и широкой

наружной части. Звуки средней частоты вызывают вибрацию

промежуточных сегментов улитки. Каждая часть улитки

буквально усеяна нейронами, которые активизируются при

колебаниях. В повседневной жизни, когда вы непрерывно

подвергаетесь одновременному действию самых различных

частот, улитка пребывает в постоянном движении. Таким

образом, по всей длине улитки постоянно возникают сигналы

стимуляции иного типа, а именно – пространственные. Каждую

секунду в зрительный нерв поступает новый пространственный

сигнал. Итак, мы снова убедились, что сенсорная информация

передается пространственно-временными сигналами.

Мы не привыкли считать осязание временным феноменом, тем

не менее и это сенсорное ощущение включает как

пространственный, так и временной компонент. Чтобы убедится

в этом, проведите простой опыт. Попросите своего друга

протянуть руку вперед (ладонью кверху) и закрыть глаза.

Положите ему на ладонь какой-нибудь небольшой предмет

(например, кольцо или ластик) и попросите опознать его, не

шевеля при этом ни одной частью руки. Располагая лишь

приблизительной информацией о массе и размере предмета,

- 69 -

ваш друг, скорее всего, не сможет дать правильный ответ. Но

предложите ему, не открывая глаз, провести пальцем по

предмету, и он тотчас его опознает! Разрешив шевелить

пальцами, вы добавили составляющую времени к сенсорному

восприятию осязания. Чувствительность клетчатки сравнима с

чувствительностью подушечек пальцев. Значит, осязание тоже

подобно песне. Постоянно меняющиеся во времени сигналы

обретают особое значение в случаях, когда не обойтись без

тонкого осязания (например, при застегивании рубашки или

открывании двери в потемках).

Детей учат тому, что у человека есть пять органов чувств:

зрение, слух, осязание, обоняние и вкус. Но их подвидов

намного больше. Зрение, например, состоит из трех компонентов

– восприятия движения объектов, их цвета и контрастности.

Осязание включает регистрацию корой головного мозга

давления, температуры, вибрации и боли. У нас также имеется

целая сенсорная система, контролирующая положение тела, –

проприоцептивная

система10. Чувствительные окончания органов

проприоцептивной системы рассеяны повсеместно в составе

мышечных пучков, в сухожилиях и суставных сумках. Эти

рецепторы сигнализируют мозгу о положениях звеньев тела, о

суставных углах, о напряжениях в тех или иных мышцах и т. д. У

нас также есть вестибулярная система. Расположенная во

внутренней части уха, она обеспечивает нам ощущение

равновесия.

Есть ощущения более или менее яркие, неуловимые или

очевидные, но все они передвигаются по аксонам нейронов и

попадают в мозг в виде потоков временно-пространственных

сигналов. Кора головного мозга не познает и не чувствует

окружающий мир непосредственно. Единственное, чем она

оперирует, – это сигналы, передвигающиеся по входным и

выходным аксонам. Ваше видение мира и себя возникает на

основе сигналов.

Нейробиологи, изучавшие закономерности формирования

 

-----------------------------

10 Проприоцепция буквально означает «восприятие себя». –

Примеч. ред.

- 70 -

образа тела, выявили, что наше восприятие самих себя является

куда более гибким, чем это может показаться на первый взгляд.

Например, я вам дам маленькую кочергу, чтобы вы использовали

ее для хватательных функций вместо руки. Вскоре вы

почувствуете, что кочерга словно стала частью вашего тела.

Мозг приспособился к новым входным сигналам тактильного

ощущения. Кочерга фактически стала частью образа вашего

тела.

Гипотеза о том, что сигналы, поступающие в головной мозг от

разных органов чувств, по сути одинаковы, конечно, очень

неожиданна. Чтобы обосновать ее, приведу еще несколько

примеров. Первый эксперимент вы сможете провести в

домашних условиях с помощью друга. Вам понадобятся

картонный экран и искусственная рука. Для первого раза будет

неплохо, если вы сможете достать резиновую искусственную

руку вроде тех, которые продают на Хэллоуин. Если такой нет,

тогда обведите контур своей руки на чистом листе бумаги. Свою

настоящую руку вытяните на некоторое расстояние, причем так,

чтобы она повторяла положение искусственной руки (кончики

пальцев должны смотреть в одном и том же направления,

ладонь в обоих случаях повернута вверх либо вниз). Затем

поставьте между ними картонный экран так, чтобы вы могли

видеть только искусственную руку. Итак, вы смотрите на

искусственную руку, а задача вашего друга состоит в том, чтобы

одновременно поглаживать/прикасаться к обеим рукам в

одинаковых местах. Некоторое время спустя зоны мозга, в

которых встречаются зрительные и соматосенсорные сигналы, –

ассоциативные зоны, о которых мы упоминали ранее, – придут в

замешательство. Вы ощутите искусственную руку как свою

собственную.

Другой, не менее захватывающий пример такой «сигнальной

эквивалентности», называется сенсорным замещением. Это

может полностью перевернуть жизнь людей, которые потеряли

зрение в детском возрасте, и даже незрячих от рождения.

Возможно, он поможет создать технологии нового машинного

интерфейса для всех остальных, зрячих.

Понимая, что работа мозга по сути своей не что иное как

передача сигналов, Пол Бачирита, профессор, специалист в

области биомедицинских инженерных технологий университета

- 71 -

штата Висконсин, задумался над тем, нельзя ли транслировать

на новые участки коры головного мозга сигнал, допустим, с

видеокамеры, чтобы человек, потерявший зрение, вновь начал

видеть?

Теперь Бачирита знает ответ. Он воплощён в виде комплекта

электроники, именуемой «Машинно-мозговой интерфейс», а

конечным узлом комплекса является «языковой

дисплей» (Tongue Display Unit, сокращенно TDU). Это устройство

с десятками электродов, создающих слабое покалывание на

языке сообразно яркости пикселей на картинке, снимаемой

видеокамерой. При помощи «Языкового дисплея» незрячий

человек учится «видеть» через ощущения языка.

Дисплей функционирует следующим образом.

На лоб испытуемому помещают небольшую видеокамеру.

Зрительные образы попиксельно транслируются как точки

давления на язык. Зрительная сцена, которая отображается

сотней пикселей на телеэкране, превращается в сигналы сотен

крошечных точек давления на языке человека. Мозг быстро

учится правильно интерпретировать сигналы.

Эрик Вайенмайер, атлет мирового уровня, одним из первых

надел «языковое устройство». Он ослеп в возрасте тринадцати

лет и часто выступал с лекциями о том, что слепота не должна

лишать человека полноценной жизни. В 2002 году он совершил

восхождение на гору Эверест, став единственным незрячим

альпинистом, взявшимся за подобное дело.

В 2003 году Вайенмайер испробовал устройство Бачириты и

впервые за долгие годы увидел изображение. Он смог

совершить перехват мяча, катающегося по полу, взять со стола

бутылку лимонада, сыграть в игру «Камень-ножницы-бумага».

Затем он спустился вниз по лестнице, прошел сквозь дверной

проем, рассмотрел дверь и ее раму и заметил, что на ней висит

какая-то табличка. Изображения, по сути бывшие ощущениями

на языке, в скором времени стали восприниматься как

пространственные.

Эти примеры еще раз показывают, что мозг очень пластичен, а

входящая информация, которая поступает в него, является не

чем иным, как сигналами.

Все приведенные примеры подтверждают, что на самом

фундаментальном уровне работа мозга описывается языком

- 72 -

сигналов. Независимо от того, насколько отличаются друг от

друга функции зон коры головного мозга, базовый алгоритм

остается одним и тем же. Коре головного мозга безразлично,

какой из органов чувств посылает сигналы. Для нее не имеет

никакого значения, поступают сигналы от одного органа чувств

или от четырех. Ничего не изменилось бы, воспринимай вы мир

через звуковые, радарные или магнитные поля, если бы у вас

были щупальца вместо рук, или даже если бы вы существовали

не в трехмерном, а в четырехмерном пространстве.

Все перечисленное означает, что базовой основой интеллекта не

являются сенсорные каналы взаимодействия или их комбинации.

Элен Келлер не могла видеть и слышать, тем не менее она

выучила язык и стала знаменитой писательницей, что не под

силу большинству

зрячих и хорошо слышащих людей11. Невероятная гибкость

мозга позволила Элен, лишенной двух из основных функций,

обеспечивающих восприятие окружающего мира, жить такой же

полноценной жизнью, как и обычные люди.

Именно эта поразительная гибкость человеческого мозга питает

во мне очень большие надежды на создание искусственного

интеллекта. Задумываясь о создании разумных компьютеров, я

задаю себе вопрос: «А зачем, собственно, привязываться только

к известным нам пяти чувствам?» Как только мы расшифруем

алгоритм коры головного мозга и создадим науку сигналов, то

сможем применять ее к любой системе, которую захотим

наделить разумом. Причем одно из наиболее замечательных

свойств заложенной в мозге обратной связи состоит в том, что

нам не нужно быть исключительно умными, чтобы ее

программировать. Подобно тому как слуховая зона хорька

«переходит» в зрительную, как зрительная часть коры находит

себе альтернативное применения у незрячих людей, система,

работающая на основе алгоритма коры головного мозга, будет

мыслящей независимо от того, сигналы какого типа буду в нее

поступать. Конечно, нам нужно быть достаточно сведущими,

 

--------------------------------

11 Элен Келлер с детства была слепой и глухонемой, но,

несмотря на это, закончила университет и оставила после себя

богатое литературное наследство. – Примеч. ред.

- 73 -

чтобы задать параметры системы, а также чтобы обучить ее. Но

во всем остальном миллиарды нейронов, дающие мозгу

способность генерировать сложные творческие мысли,

позаботятся сами о себе, точно так же как они делают это в

организме человека. Когда я сижу в комнате вместе со своими

друзьями, откуда я знаю, что они здесь или что они реальны?

Мой мозг получает набор сигналов, подобных тем, которые

получал в прошлом. Сигналы соотносятся со знакомыми мне

людьми, их лицами, голосами, их привычным поведением и

всевозможными фактами из их жизни. Я лишь считываю

определенные комбинации сигналов.

Все наши знания – это модель, построенная на сигналах.

Уверены ли мы, что мир существует? Наверняка, этот вопрос

показался вам странным. Но им задавались некоторые авторы

фантастических фильмов и книг. Речь не о том, что люди или

объекты окружающего мира не существуют. Они существуют, но

наша уверенность в существовании мира полностью построена

на сигналах и том, как мы их интерпретируем. Иллюзорно лишь

непосредственное восприятие. Как вы помните, мозг – это

темный звуконепроницаемый ящик, которому неведомо ничего,

кроме переменных входящих сигналов. Ваше восприятие мира

создается исключительно на основе этих сигналов.

Тогда возникает вопрос о связи галлюцинаций и реальности.

Если у вас возникают галлюцинационные ощущения от

искусственной руки и вы можете «видеть» через точечную

стимуляцию языка, то, может, вас так же дурачат, когда вы

чувствуете собственной рукой или видите своими глазами?

Можем ли мы верить в реальность того мира, который

ощущаем? Да. Мир действительно существует в абсолютной

форме, очень приближенной к той, которую мы воспринимаем.

Однако наш мозг не в состоянии познать этот мир

непосредственно.

Ощущения, призванные сканировать какие-то срезы, отдельные

аспекты абсолютного мира, сворачиваются в сигналы,

поступающие в кору головного мозга, а в результате переработки

стандартным алгоритмом они создают модель мира. И хотя

письменный и разговорный язык воспринимаются органами

чувств совершенно по-разному, на уровне неокортекса они

работают почти одинаково. Точно так же модель мира Элен

- 74 -

Келлер была очень близка к нашей с вами, хотя она располагала

значительно меньшим набором ощущений.

Благодаря сигналам кора головного мозга создает модель, очень

близкую к реальному миру, а потом эту модель фиксирует в

памяти. Запоминание – вот что происходит с сигналами после их

попадания в кору головного мозга. Это и станет темой нашей

следующей главы.

 

 

4. Память

 

Когда вы читаете книгу, идете по улице, заполненной прохожими,

слушаете симфонию, утешаете плачущего ребенка, все органы

чувств посылают в ваш головной мозг пространственно

временные сигналы. Окружающий мир – это океан постоянно

меняющихся сигналов. Что же происходит с ними при попадании

в кору головного мозга?

Еще на заре индустриальной революции ученые рассматривали

мозг как своего рода биологический механизм, или

программируемый компьютер. Разумеется, никто не сомневался

в отсутствии гаек и шурупов в голове человека, но данная

метафора представлялась большинству исследователей самой

точной.

Как мы отмечали в главе 1, этой позиции придерживались и

разработчики искусственного интеллекта. Считалось, что

неспособность создать искусственный интеллект напрямую

связана с тем, что компьютеры слишком малы и медленны по

сравнению с человеческим мозгом. Современный компьютер

может считаться эквивалентом мозга букашки, говорили

изобретатели, а вот когда мы создадим более быстрые и

объемные машины, они будут такими же умными, как человек.

Аналогия между живым мозгом и вычислительной машиной

некорректна. По сравнению с транзисторами нейроны головного

мозга действуют гораздо медленнее. Нейрон собирает из

синапсов входные сигналы, объединяет их и принимает

решение. Он либо генерирует импульс – потенциал действия,

который будет восприниматься синапсами соседних нейронов, –

либо воздерживается от этого. Обычный нейрон может

осуществить подобную операцию и вернуться в исходное

- 75 -

состояние за пять миллисекунд, т.е. 1/200 секунды.

Современный компьютер на кремниевой основе может

осуществлять миллиард операций в секунду. Значит, основная

компьютерная операция осуществляется в 5 миллионов раз

быстрее, чем базовая операция в человеческом мозге! Каким же

образом, вопреки столь существенной разнице, мозг способен

действовать быстрее, чем наиболее быстрые цифровые

компьютеры? «Да это же очевидно, – скажут сторонники идеи

создания вычислительных и управляющих систем по образу и

подобию мозга, – мозг – это параллельный компьютер. У него

миллиарды клеток, занимающихся одновременным

вычислением. Этот параллельный процесс во много раз

увеличивает мощность биологического мозга».

Я считаю данный аргумент заблуждением и готов опровергнуть

его при помощи простого эксперимента, так называемого

«правила ста шагов». Человек способен выполнять

существенные задания за намного меньший промежуток

времени, чем одна секунда. Например, я мог бы показать вам

фотографию и спросить, есть ли на снимке кошка. Если вы

увидите кошку, а не медведя или луковицу, то должны будете

нажать кнопку. Для современного компьютера такая задача

является очень сложной или вообще невыполнимой, а человек

даст правильный ответ за полсекунды или даже быстрее. Но,

поскольку нейроны малоподвижны, это значит, что за

полсекунды информация, поступившая в ваш мозг, может пройти

цепочку не более чем из сотни нейронов. То есть мозг

«вычисляет» ответ за сто шагов или даже меньше, независимо

от того, какое количество нейронов вовлечено в процесс

передачи информации. С момента, когда ваши глаза фиксируют

изображение, и до момента, когда вы нажимаете кнопку, сигналы

прошли цепочку из ста нейронов. Цифровой компьютер для

решения той же задачи использует около миллиарда шагов.

Сотни шагов для компьютера будет недостаточно даже для того,

чтобы передвинуть один знак на дисплее, не говоря о более

сложных задачах.

Но разве миллионы одновременно работающих нейронов не

похожи на параллельный компьютер? Не совсем. Принцип

параллельности используется и мозгом, и компьютером, но это

все, что их роднит. Параллельные компьютеры объединяют

- 76 -

значительное количество быстродействующих компьютеров для

выполнения сложных задач, таких как составление прогноза

погоды. Чтобы предвидеть погоду, нужно просчитать физические

условия во многих частях планеты одновременно. Каждый

компьютер может работать над одной задачей. Но даже если

сотни или тысячи машин объединить в параллельную систему,

отдельному компьютеру для обработки информации и

выполнения своей задачи понадобятся миллиарды или

миллионы шагов. Какой большой параллельный компьютер мы

бы ни собрали, каким бы быстродействующим он ни был, он не

сможет сделать ничего полезного за сто шагов.

Приведу пример: представьте, что я попросил вас перенести

сотню каменных глыб через пустыню. За один раз вы можете

перенести только один камень, а чтобы пересечь пустыню, вам

нужно сделать миллион шагов. Понимая, что справиться с

заданием в одиночку будет непросто, вы нанимаете сто рабочих

для параллельного выполнения задачи. Дело станет

продвигаться в сто раз быстрее, однако тот факт, что для

пересечения пустыни нужно пройти миллион шагов, остался

неизменным. Наем новых работников, даже тысячи, ничего

изменить не может. Независимо от количества нанятых

работников задание может быть выполнено только за миллион

шагов. То же самое справедливо и для параллельных

компьютеров. Добавление дополнительных процессоров не

меняет дела. Независимо от количества и мощности

процессоров и быстродействия компьютер не может решить

сложную задачу за сто шагов.

Но как же мозгу удается решать сложные задачи за сто шагов, в

то время как даже самый большой параллельный компьютер

ничего подобного сделать не в состоянии за миллион или

миллиард шагов? Дело в том, что мозг на самом деле не

«вычисляет» решения задач, он извлекает их из памяти,

представляющей, по сути, хранилище готовых решений.

Соответственно, для того чтобы их извлечь, нужно всего

несколько шагов. Медленных нейронов для этого более чем

достаточно, ведь они сами и составляют память. Можно

утверждать, что мозг, точнее, неокортекс, который является

«интеллектуальной» частью мозга, – это единое запоминающее

устройство, а вовсе не компьютер.

- 77 -

****

 

С вашего позволения, я продемонстрирую разницу между

вычислением решения и использованием памяти для решения

задачи. Пусть нашей задачей будет поймать мяч. Кто-то бросает

мяч, и он летит прямо на вас. У вас есть меньше секунды, чтобы

схватить его еще в воздухе. Задача не ахти какая сложная, но

лишь до тех пор, пока вы не захотите запрограммировать на ее

выполнение робота. Когда инженеры и разработчики

программного обеспечения берутся за такое задание, они

сначала пытаются вычислить траекторию полета мяча и

определить его пространственное расположение в момент

контакта с рукой. Вычисления требуют использования ряда

уравнений, которые можно почерпнуть из курса физики высшей

школы. После этого все сгибы руки робота нужно отрегулировать

так, чтобы конечность могла занимать определенную позицию.

Здание требует составления и решения математических

уравнений другого типа, на сей раз более сложных, чем

предыдущие. И наконец, всю операцию нужно повторить

несколько раз, поскольку по мере приближения мяча робот

получает более точную информацию о его положении в

пространстве и траектории полета. Если робот начнет движение

только после определения точной цели полета мяча, он не

успеет его поймать. Робот должен начать движение с целью

поймать мяч гораздо раньше, не обладая полной информацией,

а потом постоянно корректировать свои действия по мере

приближения мяча. И хотя для выполнения этой задачи можно

запрограммировать компьютер, для успешного решения ему

понадобится миллион шагов. Правило «ста шагов» подскажет

нам, что мозг решает эту задачу иначе. Он обращается к памяти.

Как вы поймаете мяч, используя при этом память? В вашем

мозге сохраняется память о моторных командах (точно так же,

как и многих других типов поведения), необходимых для поимки

мяча. Когда бросают мяч, происходят три события. Во-первых,

вид мяча автоматически активизирует соответствующие

воспоминания. Во-вторых, в памяти оживает временная

последовательность моторных команд. В-третьих, вызванное

воспоминание соотносится с обстоятельствами конкретной

ситуации, т. е. приспосабливается к фактической траектории

- 78 -

мяча и положению вашего тела. Воспоминание о том, как нужно

ловить мяч, не было запрограммировано в вашем мозге. Вы

обучились этому в процессе жизни, соответственно информация

не вычисляется, а сохраняется в нейронах коры вашего

головного мозга.

«Минуточку! – возразите вы, – Каждый бросок отличается от

другого. Как было только что сказано, вызванное воспоминание

приспосабливается к положению мяча при каждом броске. Разве

это не требует решения уравнений – того, чего мы пытались

избежать?» На первый взгляд, это действительно так, но

природа решила проблему переменных обстоятельств иным,

гораздо более совершенным способом.

В этой главе мы увидим, что кора головного мозга создает

инвариантные представления, которые компенсируют

изменчивость окружающего мира. Представьте, например, что

вы садитесь на водную кровать. При этом непроизвольно

перемещаются все расположенные на ней объекты – скажем,

подушки и другие люди. Кровать не высчитывает, насколько

высоко или низко нужно поднять тот или иной край; функция

приспосабливания осуществляется автоматически за счет

физических свойств воды и поверхности матраца. В следующей

главе мы увидим, что структура шестислойной коры головного

мозга обладает приблизительно таким же свойством по

отношению к поступающему в нее из внешнего мира потоку