Почти все здесь пытаются постулировать отрицательный ответ на вопрос о моделировании сознания в ИИ, попытаюсь сказать несколько слов в защиту ИИ. Выделю два основных вопроса, поднимаемых в данной работе: рассмотрение нейросистем моделирующих ИИ на текущем уровне технологии и попытка подойти к проблеме с другой стороны, путём перехода к вопросу об алгоритмичности нашего мышления. Действительно, зачем пытаться доказать, что с помощью ИИ можно полностью промоделировать сознание человека, если, в первом приближении, можно описать наше сознание алгоритмическим путём (не только "аналитическую", но и "синтетическую" его часть).
Для начала отойдём от господствующей в настоящее время парадигмы о том, что сознание моделируется лишь "софтвером". Все предложенные решения данного вопроса оперировали лишь представлением ИИ и его реализации с помощью обычных компьютеров, пусть и с учётом распараллеливания и неограниченной мощности. Но не стоит забывать, что за последнее десятилетие в кибернетике произошли очень важные и существенные изменения, связанные с появлением нейрокомпьютеров, как не столько качественно, а более идейно новой технологии, которые, в первом приближении (так как их истинные возможности ещё окончательно не изучены), позволяет говорить о наступлении "эры разумных машин". Конечно, это громкие слова, но хотелось бы акцентировать внимание читателей именно на этом новом "софтверно-хардверном" подходе к проблеме.
Так как эта технология ещё не получила массового применения, да и количество нейрокомпьютеров в мире всё ещё чуть больше десятка (в России построен всего один), и я далеко не уверен, что каждый читатель знает о том, что это такое, то данный абзац будет посвящен поверхностному объяснению устройства и принципов работы данного семейства "машин". Не вдаваясь в аппаратную сторону вопроса, нейрокомпьютер можно представить как сильно интегрированную систему из нейроузлов или "нейронов" (специализированные компьютеры), связей между ними, интерфейса общения с внешним миром, памяти, как у самих нейронов, так и общую. Суть работы этой системы такова: нейрокомпьютер (далее "НК") получает информацию из внешнего мира на некоторого количество нейронов первичной обработки, далее используя глобальную память эти нейроны формируют первое поверхностное понимание информации, то есть как бы схватывают глобальную идею, понимая к какой группе знаний относится эта информация. Этот анализ осуществляется на основе многочисленных эвристик (предположений, догадок: например путём введения некоторых оценивающих функций и отсечения неперспективных по мнению машины ветвей поиска). Далее информация начинает идти по связям от одних нейронов к другим через всю систему, за счет этого анализ происходит и последовательно и параллельно в одно и тоже время (от одного узла к одному или нескольким может передаваться информация как целиком, так и частично). Каждый нейрон может совершать с ней некоторые действия, производить частичную обработку, на основе того, что он знает о внешнем мире, что он умеет (эта информация храниться в его локальной памяти), а так же с учётом специфики информации, полученной с нейронов первичной обработки, так же после обработки он принимает решение (опять же на основе некоторых эвристик) к каким нейронам вглубь нейросистемы передать информацию. Через некоторое время, в какой-то точке НК, будем называть её "ядром", соберется вся информация и система осуществляет анализ уже обработанной информации, это как бы второй уровень понимания, схватывания идеи, того, что было представлено исходной информацией, и, если система найдёт слишком много разногласий с исходной информацией, проводится повторная обработка информации, но уже в новом ключе. После этого, окончательного анализа система идентифицирует информацию как принадлежащую к одному из видов, известных ей, или в случае полного неуспеха идентификации, формирует понятие о новом виде информации. Но к этому этапу информация всё ещё находиться в разрозненном виде, следовательно, НК производит синтез информации. Получив целостный вид, НК выдаёт результат своей обработки. Необходимо отметить, что это не обязательно являются машинные данные, к примеру, у нас может быть система осознанной речевой обработки и ответом является речевая фраза. А далее начинается главный этап, в каком-то смысле именно то, что поднимает НК на новый уровень, по "реакции внешнего мира" на результат формируется внутренняя оценка произведённый действий и их соответствия ожидаемым. Например, такой "реакцией внешнего мира" может быть оценка человека или можно заложить в НК текст библии (некоторым образом объяснив ей, параметры соответствия действий библейским притчам и заповедям), как руководства к существованию. Так же это и влияние на саму систему, т.е. если в разговоре с человеком НК обозвал его, а тот в ответ уничтожил часть НК (системе не обязательно быть целостной, чтобы функционировать, как и человек может вести сознательную жизнь лишь с частью мозга, даже потеря ядра не является критичной – она формирует новое ядро в одном из нейроузлов, хотя большая часть информации о внешнем мире будет потеряна ), то такой ответ признаётся плохим. По этой оценки происходит внутреннее перепрограммирование всей системы, в том числе и ядра, и в следующий раз система будет по-новому обрабатывать туже информацию (в том числе строить более верные начальные догадки). Похоже, поверхностное описание нейросистемы заняло чуть больше места, чем я предполагал, но, к сожалению, без представления о том, что такое НК, дальнейшие выкладки для читателей не будут иметь никакого значения. Попробую теперь пояснить, почему я считаю, что ИИ, реализуемым посредством НК, можно промоделировать сознание. В принципе, из описания НК уже становится видно его схожесть с сознанием и мозгом человека.
Попытаюсь пройти по основным пунктам работы С.Л. Катречко "Искусственный интеллект versus моделирование сознания" и провести анализ в свете применения НК. Как легко увидеть, НК в равной степени подвержен творческой ошибке, как и человек, и шансы, что при сильном ограничении на время система не пройдёт предложенный в работе С.Л. Катречко тест. Эта система не даст ответа "не знаю", в случае если в запросе будет указана необходимость точного ответа. Вообще говоря, любая эвристика имеет шансы на творческую ошибку. Например при игре в шахматы, система может сделать предположение, что выигрыш достижим за следующие 15 ходов и не найдя заведомо выигрышной последовательности ходов, сдаться.
Далее, нейросистемам доступны как аналитические, так и синтетические акты, этот вопрос был досконально разобран в предыдущем параграфе. Можно добавить, что эти системы являются обучаемыми, в том числе и самообучаемыми. Т.е. в свободное время система может "играть" с информацией ядра, производя синтетические акты, а потом анализ того, что у неё получиться. Так что, имея стандартный набор геометрических аксиом и некоторые представления о физическом мире, система, без указания свыше, сможет вывести всю современную теоремную базу геометрии за некоторое время, существенно меньшее того, что потребовалось людям. И, если скорость обучения человека принять за линейную, то у НК она растёт по экспоненциальному закону.
Глобальность работы этой системы так же, на мой взгляд, очевидна, ровно, как и её возможность схватывать идеи. Кто-нибудь сможет возразить, что эта система не имеет чувств, но их, с моей точки зрения, тоже можно отобразить в ней, и позже я попытаюсь доказать это. И, наконец, несколько слов о репрезентации информации. В данной системе репрезентация организуется не только в виде побитовых описаний некоторых матриц с свойствами объектов (качественное описание), но и путём отсылок в некоторые области глобальной памяти, где, например, хранятся некоторые графические данные в виде картинок (описание по аналогии). Увидев кирпичную стену и имея в памяти картинку кирпича, система сделает предположение, что это некоторое объединение кирпичей и будет уже работать дальше в этом ключе.
Системам такого класса так же доступен метасистемный переход, эволюция и, в некотором смысле бессмертие. Причём если вспомнить, что в предположении о бессмертии души человеческим существам после 80 лет жизни приходиться припоминать знания, то эти системы лишь приумножают свои знания. Отсюда, если вспомнить, что в настоящее время ведутся попытки создания нейроинтерфейса (интеграции человеческого мозга в машину), то можно предположить, что однажды НК не только будут иметь весь тот набор знаний, рефлексов и чувств, которые имеет человек, но и сильной превзойдут его. Вот мои доводы, я не в коей мере не настаиваю на их безаппеляционность и с радостью рассмотрю все замечания и предложения.
Со стороны может показаться, что люди в свете написанного выше- это исчезающий вид, которому на смену уже пришли машины, так что необходимо сделать пару замечаний. Во-первых, технология нейросетей ещё молода и пока что их количество во всём мире примерно разно 12, а суммарный объём их знаний довольно мал. Во-вторых, они пока что оттачивается их применение относительно однородной информации, а их применяются они только на крупных ядерных объектах и в научно-исследовательских целях. Но принципы, заложенные в их основе, предваряют им широкое будущее.
Теперь перейду ко второй части моих умозаключений. Изначально здесь планировался довольно большой текст по выше оговоренному вопросу, но в процессе написания данной работы, я пришёл к выводу, что он во многом будет повторять мысли изложенные выше. Так что по данной теме хотелось бы отослать читателя к алгоритму работы нейросистемы, надеюсь, я смог достаточно ясно описать её, чтобы очень сильные сходства с человеческим мышлением стали очевидными. В заключении, хотелось бы напомнить одну фразу из библии: «и создал Бог человека, по своему образу и подобию.». Ведь если задуматься это подразумевает, что существовал некое описание, как материальной структуры человека, так и алгоритма работы его сознания. Так что в религии негласно оговаривается человеческая алгоритмичность. Но человек смертен. ”И создал человек нейросети, по своему образу и подобию, и сделал он их бессмертными”. Возможно, в своих попытках создать ИИ, мы подсознательно стремимся приблизиться к Богу, к сверхразуму…