Глава 16. Искусственный интеллект

сложных задач последовательным способом (таких, как решения с использованием математических функций или трансформация данных или файлов) компьютеру может потребоваться нескольких минут, часов или еще больше времени. Все пользователи компьютеров знают, как невыносимо «много» времени требуется персональным компьютерам, чтобы «обдумать», или «переварить», проблему. Основная причина, по которой компьютеры неймановского типа работают так медленно, состоит в том, что одно действие должно быть закончено прежде, чем начато другое. Последовательные процессоры решают проблемы пошаговым способом.

В самом начале разработки технологии компьютеров специалисты в области искусственного интеллекта (и авторы научной фантастики) лелеяли грандиозные мечты о мыслящих машинах и роботах. В начале 1940-х годов чикагский психиатр В. С. Мак-Калох и его студент В. Питтс написали оригинальную статью. В ней они ввели понятие, которому суждено было оказать существенное влияние на ученых-компьютерщиков, включая фон Неймана, а позже и сторонников модели PDP. Основываясь на идее о том, что разум определяется как работа мозга, а более точно — основных единиц мозга, нейронов, они утверждали, что нейроны можно рассматривать как «логические устройства» и что «нервные явления и отношения между ними можно объяснить с помощью пропозициональной логики». Когда нейроны взаимодействуют друг с другом, они делают это электрохимически. Небольшой силы электрический ток проходит по аксону клетки к синапсу, где химический медиатор передает импульс другим нейронам. Процессом нейротрансмиссии управляют определенные правила: нейроны генерируют разряд, только когда достигается порог возбуждения, у всех нейронов есть пороги; нейроны генерируют разряд, только когда ток положительный, отрицательный ток тормозит активность нейрона и т. д. Очень важно, что каждый нейрон, по-видимому, суммирует все возбуждающие и тормозящие сигналы от тысяч его связей. В зависимости от своего порога нейрон будет или не будет генерировать разряд, то есть он будет «включен» или «выключен»¹. (Нейроны такого типа называются нейронами Мак-Калоха-Питтса.) Мак-Калох и Питтс отметили, что этот нейрон в состоянии «включено» или «выключено» можно рассматривать как логическое устройство. Как известно, компьютер работает с помощью схем «включено-выключено». Когда тысячи таких схем соединяются вместе в экспоненциальной последовательности, возможности обработки неизмеримо возрастают. Точно так же основная единица нервной обработки — нейрон и его связи — обладает впечатляющими возможностями.

Вскоре после публикации статьи Мак-Калоха и Питтса фон Нейманн обнаружил связь между логичным поведением нейронов при их взаимодействии между собой и способом работы цифровых компьютеров. «Легко заметить, что эти упрощенные функции нейрона можно имитировать с помощью телеграфного реле или радиоламп». (Транзисторы еще не были изобретены, иначе он, вероятно, назвал бы и их.) Фон Нейманн, который к этому моменту уже разработал наиболее практичную компьютерную архитектуру, предположил, что можно спроектировать компьютер, который бы копировал человеческий мозг — не только по функции, но и по

¹ Эта идея открывает захватывающие перспективы для основанной на принципах нервной деятельности коннекционистской модели, обсуждавшейся в главе 1.

Искусственный интеллект: начало 541

Искусственный интеллект: начало 545

Человеческое мышление и компьютер.

Человеческое мышление и компьютер.Ответ на второй вопрос, по крайней мере с точки зрения коннекционизма, состоит в том, что мышление человека можно лучше всего скопировать, смоделировав машину по принципу строения основных нервных структур.

Преимущество компьютера.

Преимущество компьютера.Некоторые компьютерные программы работают намного эффективнее, чем человеческое мышление; однако большинство из них — это в лучшем случае неуклюжие подделки под мозг. Компьютеры могут решать некоторые задачи, например сложные математические, быстрее и точнее, чем люди. Другие же задачи, например требующие обобщений и обучения новым паттернам поведения, люди решают лучше компьютеров.

Необходимость исследований.

Необходимость исследований.Наконец-то я могу с легкостью дать ответ на вопрос о том, должны ли мы заниматься этими проблемами, — да, должны. При этом мы больше узнаем о мышлении человека и машин. Однако есть мнение, что исследовать искусственный интеллект столь же глупо, как сражаться с ветряными мельницами.

Если посмотреть на таблицу сравнения компьютеров неймановского типа с мозгом, можно понять, почему исследователи искусственного интеллекта были разочарованы, если не сказать поставлены в тупик. Они работают с неправильными машинами! Кажется, что мы находимся на пороге концептуального прорыва — возможно, сдвига парадигмы — в области искусственного интеллекта, и уже сделаны первые шаги в направлении увеличения сходства компьютеров и мозга с точки зрения их структуры и процессов. Системы нейронных сетей, модели PDP и коннекционизм пытаются найти вычислительные принципы, управляющие сетя-

Супербиология

В то время как американские ученые прошлого поколения безуспешно пытались построить компьютер, подобный мозгу, японский ученый Айзава создал такой компьютер, используя реальные нервные клетки, смешанные с электронными устройствами, в попытке изготовить грубую, наполовину искусственную нейронную сеть. На данный момент он успешно объединил клетки с полупроводниковой смесью индия и окиси олова и обнаружил, что при очень слабой электрической стимуляции органические клетки реагируют управляемым ростом (см. приведенный здесь рисунок). Слишком рано думать об искусственном мозге, но подобные устройства могли бы выступить в роли интерфейса между нервной системой и такими протезами, как искусственный глаз.