Ang iyong utak ay hindi isang computer. Impormasyon ng Eye of the Planet at analytical portal

Nakakalungkot isipin na sa panahong ito ng pag-unlad ng teknolohiya, nananatiling misteryo pa rin ang utak ng tao. Bilang karagdagan, gumagastos kami ng milyun-milyong dolyar sa pagbuo ng mga higanteng supercomputer at gumagamit ng napakalaking halaga ng enerhiya mula sa hindi nababagong mga mapagkukunan upang paganahin ang mga device na ito. At ang medyo maliit na utak ng tao ay nakahihigit pa rin sa pinakamakapangyarihang mga computer sa maraming aspeto. /website/

Ang isang supercomputer ay nangangailangan ng 82,944 na mga processor at 40 minuto ng operasyon upang gayahin ang isang segundo ng aktibidad ng utak ng tao.

Noong nakaraang taon, ang K supercomputer ay ginamit ng mga siyentipiko mula sa Okinawa University of Technology sa Japan at sa Jülich Research Center sa Germany sa pagtatangkang gayahin ang 1 segundo ng aktibidad utak ng tao.

Nagawa ng computer na muling likhain ang isang modelo ng 1.73 bilyong neuron (nerve cells). Gayunpaman, may mga 100 bilyong neuron sa utak ng tao. Ibig sabihin, may humigit-kumulang kasing dami ng mga neuron sa utak ng tao gaya ng mga bituin sa Milky Way. Kahit na matagumpay na na-simulate ng computer ang 1 segundo ng aktibidad ng utak, tumagal ito ng 40 minuto.

Sinusuri ng isang manggagawa sa Korea Science Institute ang mga supercomputer sa Daejeon. South Korea, Nobyembre 5, 2004. Larawan: Chung Sung-Jun/Getty Images

English version

Mag-i-install ka ba ng application sa iyong telepono para magbasa ng mga artikulo mula sa website ng epochtimes?

Ito ay isang popular na pahayag na ang utak ng tao ay mas malakas kaysa sa anumang computer.
Sa talang ito, ang pag-frame na ito ng tanong ay pinag-uusapan.
At iminungkahi na isaalang-alang ang utak mula sa iba pang mga posisyon.

Fedor Prokhodsky, editor

Ang iyong utak ay hindi nagpoproseso ng impormasyon, kumukuha ng kaalaman, o nag-iimbak ng mga alaala. In short, hindi computer ang utak mo. Ipinaliwanag ng American psychologist na si Robert Epstein kung bakit ang pag-iisip sa utak bilang isang makina ay hindi epektibo para sa pagsulong ng agham o para sa pag-unawa sa kalikasan ng tao.

Sa kabila ng kanilang pinakamahusay na pagsisikap, ang mga neuroscientist at cognitive psychologist ay hindi makakahanap ng kopya ng Beethoven's Fifth Symphony sa utak, mga salita, mga larawan, mga panuntunan sa gramatika o anumang iba pa. mga panlabas na signal. Siyempre, ang utak ng tao ay hindi ganap na walang laman. Ngunit hindi ito naglalaman ng karamihan sa mga bagay na iniisip ng mga tao na nilalaman nito - kahit na mga simpleng bagay tulad ng "mga alaala".

Ang aming mga maling kuru-kuro tungkol sa utak ay may malalim na makasaysayang pinagmulan, ngunit lalo kaming nalilito sa pag-imbento ng mga computer noong 1940s. Sa loob ng kalahating siglo, ang mga psychologist, linguist, neuroscientist at iba pang eksperto sa pag-uugali ng tao ay nagtalo na ang utak ng tao ay gumagana tulad ng isang computer.

Upang makakuha ng ideya kung gaano kawalang-halaga ang ideyang ito, isaalang-alang ang utak ng mga sanggol. Ang isang malusog na bagong panganak ay may higit sa sampung reflexes. Ibinaling niya ang kanyang ulo sa direksyon kung saan bakat ang kanyang pisngi at sinisipsip ang lahat ng pumapasok sa kanyang bibig. Pinipigilan niya ang kanyang hininga kapag nalubog sa tubig. Hinawakan niya ang mga bagay sa kanyang mga kamay nang mahigpit na halos kaya na niyang suportahan ang sariling bigat. Ngunit marahil ang pinakamahalaga, ang mga bagong silang ay may makapangyarihang mga mekanismo sa pag-aaral na nagbibigay-daan sa kanila na mabilis na magbago upang mas epektibo silang makipag-ugnayan sa mundo sa kanilang paligid.

Ang mga damdamin, reflexes at mga mekanismo ng pag-aaral ay mayroon tayo mula pa sa simula, at kapag naisip mo ito, napakarami na. Kung kulang tayo sa alinman sa mga kakayahan na ito, malamang na mahihirapan tayong mabuhay.

Ngunit narito ang wala tayo mula sa kapanganakan: impormasyon, data, panuntunan, kaalaman, bokabularyo, representasyon, algorithm, programa, modelo, alaala, larawan, processor, subroutine, encoder, decoder, simbolo at buffer - mga elementong nagbibigay-daan mga digital na kompyuter kumilos nang medyo makatwiran. Hindi lamang ang mga bagay na ito ay wala sa atin mula sa kapanganakan, hindi sila nabubuo sa atin habang nabubuhay.

Hindi namin pinapanatili ang mga salita o panuntunan na nagsasabi sa amin kung paano gamitin ang mga ito. Hindi kami gumagawa ng mga larawan ng mga visual na impulses, hindi namin iniimbak ang mga ito sa isang buffer panandaliang memorya at pagkatapos ay huwag ilipat ang mga imahe sa pangmatagalang memory device. Hindi namin naaalala ang impormasyon, mga imahe o mga salita mula sa rehistro ng memorya. Ang lahat ng ito ay ginagawa ng mga kompyuter, ngunit hindi ng mga nabubuhay na nilalang.

Literal na pinoproseso ng mga computer ang impormasyon - mga numero, salita, formula, larawan. Ang impormasyon ay dapat munang isalin sa isang format na makikilala ng isang computer, iyon ay, sa mga hanay ng mga one at zero ("bits") na nakolekta sa maliliit na bloke ("bytes").

Inililipat ng mga computer ang mga set na ito mula sa isang lugar patungo sa iba't ibang bahagi ng pisikal na memorya, na ipinatupad bilang mga elektronikong bahagi. Minsan kinokopya nila ang mga set at kung minsan sa iba't ibang paraan baguhin ang mga ito - sabihin, kapag itinatama mo ang mga pagkakamali sa isang manuskrito o nag-retouch ng litrato. Ang mga alituntunin na sinusunod ng isang computer kapag gumagalaw, nagkokopya, o nagtatrabaho sa isang hanay ng impormasyon ay nakaimbak din sa loob ng computer. Ang isang hanay ng mga panuntunan ay tinatawag na "programa" o "algorithm". Ang isang hanay ng mga algorithm na nagtutulungan na ginagamit namin para sa iba't ibang layunin (halimbawa, pagbili ng mga stock o pakikipag-date online) ay tinatawag na "application".

Ito kilalang katotohanan, ngunit kailangan nilang sabihin na malinaw: gumagana ang mga computer sa isang simbolikong representasyon ng mundo. Nag-iimbak at kumukuha sila. Pinoproseso talaga nila. Meron talaga sila pisikal na memorya. Tunay na hinihimok sila ng mga algorithm sa lahat ng paraan.

Gayunpaman, ang mga tao ay hindi gumagawa ng anumang bagay na tulad nito. Kaya bakit napakaraming siyentipiko ang nagsasalita tungkol sa ating mental na aktibidad na para bang tayo ay mga kompyuter?

Noong 2015, isang eksperto sa artipisyal na katalinuhan Naglabas si George Zarkadakis ng isang libro, In Our Image, kung saan inilalarawan niya ang anim na magkakaibang konsepto na ginamit ng mga tao sa nakalipas na dalawang libong taon upang ilarawan ang istruktura ng katalinuhan ng tao.

Sa pinakaunang bersyon ng Bibliya, ang mga tao ay nilalang mula sa putik o putik, na pagkatapos ay binigo ng isang matalinong Diyos ang kanyang espiritu. Ang espiritung ito ay "naglalarawan" sa ating isip - hindi bababa sa isang gramatikal na pananaw.

Ang pag-imbento ng haydrolika noong ika-3 siglo BC ay humantong sa katanyagan ng haydroliko na konsepto ng kamalayan ng tao. Ang ideya ay ang daloy ng iba't ibang mga likido sa katawan - "mga likido sa katawan" - ay nagtuturo para sa parehong pisikal at espirituwal na mga function. Ang konsepto ng haydroliko ay nagpatuloy nang higit sa 1,600 taon, habang pinipigilan ang pag-unlad ng medisina.

Noong ika-16 na siglo, lumitaw ang mga device na pinapagana ng mga bukal at gear, na nagbigay inspirasyon kay René Descartes na magtalo na ang tao ay isang kumplikadong makina. Noong ika-17 siglo, iminungkahi ng pilosopong British na si Thomas Hobbes na ang pag-iisip ay nangyayari sa pamamagitan ng maliliit na mekanikal na paggalaw sa utak. Sa simula ng ika-18 siglo, ang mga pagtuklas sa larangan ng kuryente at kimika ay humantong sa paglitaw ng isang bagong teorya ng pag-iisip ng tao, muli ng isang mas metaporikal na kalikasan. Noong kalagitnaan ng ika-19 na siglo, ang German physicist na si Hermann von Helmholtz, na inspirasyon ng mga kamakailang pagsulong sa komunikasyon, ay inihambing ang utak sa isang telegraph.

Ang matematiko na si John von Neumann ay nagsabi na ang pag-andar ng sistema ng nerbiyos ng tao ay "digital sa kawalan ng katibayan sa salungat", na gumuhit ng mga parallel sa pagitan ng mga bahagi ng mga computer machine ng panahon at mga lugar ng utak ng tao.

Ang bawat konsepto ay sumasalamin sa mga pinaka-advanced na ideya ng panahon na nagsilang dito. Gaya ng inaasahan ng isang tao, ilang taon lamang matapos ang pagsisimula nito teknolohiya ng kompyuter noong 1940s, nagsimula silang magtaltalan na ang utak ay gumagana tulad ng isang computer: ang papel ng pisikal na carrier ay ginampanan ng utak mismo, at ang aming mga saloobin ay kumilos bilang software.

Ang pananaw na ito ay umabot sa tugatog nito sa 1958 na aklat na The Computer and the Brain, kung saan mariing sinabi ng matematiko na si John von Neumann na ang paggana ng sistema ng nerbiyos ng tao ay “digital sa kawalan ng ebidensiya sa kabaligtaran.” Bagaman kinilala niya na napakakaunting nalalaman tungkol sa papel ng utak sa paggana ng katalinuhan at memorya, ang siyentipiko ay gumawa ng mga parallel sa pagitan ng mga bahagi ng mga computer machine noong panahong iyon at mga lugar ng utak ng tao.

Salamat sa mga kasunod na pagsulong sa teknolohiya ng computer at pananaliksik sa utak, unti-unting nabuo ang isang ambisyosong interdisciplinary na pag-aaral ng kamalayan ng tao, batay sa ideya na ang mga tao, tulad ng mga computer, ay mga tagaproseso ng impormasyon. Kasama na sa gawaing ito ang libu-libong pag-aaral, tumatanggap ng bilyun-bilyong dolyar sa pagpopondo, at naging paksa ng maraming papel. Ang 2013 na aklat ni Ray Kurzweil na Making a Mind: Unraveling the Mystery of Human Thinking ay naglalarawan sa puntong ito, na naglalarawan sa mga "algorithms" ng utak, mga diskarte sa "pagproseso ng impormasyon" nito, at maging kung paano ito mababaw na kahawig ng mga integrated circuit sa istraktura nito.

Ang ideya ng pag-iisip ng tao bilang isang information processing device (IP) ay kasalukuyang nangingibabaw sa kamalayan ng tao sa kanilang dalawa ordinaryong tao, at sa mga siyentipiko. Ngunit ito ay, sa huli, isa pang metapora, isang kathang-isip na ipinapasa natin bilang katotohanan upang ipaliwanag ang isang bagay na hindi natin talaga naiintindihan.

Ang hindi perpektong lohika ng konsepto ng OR ay medyo madaling bumalangkas. Ito ay batay sa isang maling silogismo na may dalawang makatwirang pagpapalagay at isang maling konklusyon. Makatwirang Assumption #1: Lahat ng mga computer ay may kakayahang magsagawa ng matalinong pag-uugali. Makatwirang Assumption #2: Ang lahat ng mga computer ay mga tagaproseso ng impormasyon. Maling konklusyon: lahat ng bagay na may kakayahang kumilos nang matalino ay mga tagaproseso ng impormasyon.

Kung nakalimutan natin ang tungkol sa mga pormalidad, kung gayon ang ideya na ang mga tao ay dapat na mga tagaproseso ng impormasyon, dahil lamang sa mga computer ay ganoon, ay ganap na walang kapararakan, at kapag ang konsepto ng AI ay sa wakas ay inabandona, malamang na titingnan ito ng mga istoryador mula sa parehong punto ng view tulad ng ngayon. sa amin, ang haydroliko at mekanikal na mga konsepto ay mukhang walang kapararakan.

Magsagawa ng eksperimento: gumuhit ng isang daang-ruble bill mula sa memorya, at pagkatapos ay kunin ito sa iyong pitaka at kopyahin ito. Nakikita mo ba ang pagkakaiba?

Ang isang pagguhit na ginawa sa kawalan ng isang orihinal ay tiyak na magiging kakila-kilabot kumpara sa isang pagguhit na ginawa mula sa buhay. Bagaman, sa katunayan, nakita mo ang panukalang batas na ito nang higit sa isang libong beses.

anong problema? Hindi ba dapat "imbak" ang "imahe" ng perang papel sa "storage register" ng ating utak? Bakit hindi na lang natin "refer" ang "image" na ito at ilarawan ito sa papel?

Malinaw na hindi, at ang libu-libong taon ng pananaliksik ay hindi magpapahintulot sa amin na matukoy ang lokasyon ng imahe ng panukalang batas na ito sa utak ng tao dahil lamang sa wala ito doon.

Ang ideya, na itinaguyod ng ilang siyentipiko, na ang mga indibidwal na alaala ay kahit papaano ay nakaimbak sa mga espesyal na neuron ay walang katotohanan. Sa iba pang mga bagay, dinadala ng teoryang ito ang tanong ng istraktura ng memorya sa isang mas mahirap na antas: paano at saan nakaimbak ang memorya sa mga cell?

Ang mismong ideya na ang mga alaala ay nakaimbak sa mga indibidwal na neuron ay walang katotohanan: paano at saan sa isang cell maaaring maimbak ang impormasyon?

Hindi natin kailanman kailangang mag-alala tungkol sa pag-iisip ng tao na tumatakbo sa cyberspace, at hindi natin kailanman makakamit ang imortalidad sa pamamagitan ng pag-download ng ating kaluluwa sa ibang medium.

Ang isa sa mga hula, na ipinahayag sa isang anyo o iba pa ng futurist na si Ray Kurzweil, physicist na si Stephen Hawking at marami pang iba, ay kung ang kamalayan ng tao ay tulad ng isang programa, pagkatapos ay dapat na lumitaw ang mga teknolohiya sa lalong madaling panahon na magpapahintulot na mai-load ito sa isang computer. , sa gayon ay lubos na nagpapahusay sa mga kakayahan sa intelektwal at ginagawang posible ang imortalidad. Ang ideyang ito ay naging batayan ng balangkas ng dystopian film na Transcendence (2014), kung saan gumanap si Johnny Depp ng isang siyentipiko na katulad ni Kurzweil. In-upload niya ang kanyang isip sa Internet, na nagdulot ng mapangwasak na mga kahihinatnan para sa sangkatauhan.

Sa kabutihang palad, ang konsepto ng OI ay walang kahit na malapit sa katotohanan, kaya hindi natin kailangang mag-alala tungkol sa pag-iisip ng tao na tumatakbo sa cyberspace, at nakalulungkot, hindi natin kailanman makakamit ang imortalidad sa pamamagitan ng pag-download ng ating mga kaluluwa sa ibang medium. Ito ay hindi lamang isang kakulangan ng software sa utak, ang problema ay mas malalim pa - tawagin natin itong problema ng pagiging natatangi, at ito ay parehong kaakit-akit at nakapanlulumo.

Dahil ang ating utak ay walang "mga aparatong memorya" o "mga imahe" ng panlabas na stimuli, at ang utak ay nagbabago sa kurso ng buhay sa ilalim ng impluwensya ng mga panlabas na kondisyon, walang dahilan upang maniwala na ang sinumang dalawang tao sa mundo ay tutugon sa parehong pampasigla sa parehong paraan. Kung ikaw at ako ay dadalo sa parehong konsiyerto, ang mga pagbabago na nangyayari sa iyong utak pagkatapos makinig ay iba sa mga pagbabagong nangyayari sa aking utak. Ang mga pagbabagong ito ay nakasalalay sa natatanging istraktura ng mga selula ng nerbiyos, na nabuo sa buong nakaraang buhay.

Ito ang dahilan kung bakit, gaya ng isinulat ni Frederick Bartlett sa kanyang 1932 na aklat na Memory, ang dalawang tao na nakarinig ng parehong kuwento ay hindi na muling maisasalaysay ito nang eksakto sa parehong paraan, at sa paglipas ng panahon ang kanilang mga bersyon ng kuwento ay magiging mas mababa at hindi gaanong magkatulad sa isa't isa.

Sa tingin ko ito ay napaka-inspiring dahil nangangahulugan ito na ang bawat isa sa atin ay tunay na kakaiba, hindi lamang sa ating mga gene, kundi pati na rin sa paraan ng pagbabago ng ating utak sa paglipas ng panahon. Ngunit nakakasira din ng loob, dahil halos imposibleng malutas ang mahirap na gawain ng mga neuroscientist. Ang bawat pagbabago ay maaaring makaapekto sa libu-libo, milyon-milyong mga neuron o sa buong utak, at ang katangian ng mga pagbabagong ito ay natatangi din sa bawat kaso.

Mas masahol pa, kahit na maitala natin ang estado ng bawat isa sa 86 bilyong neuron ng utak at gayahin ang lahat ng ito sa isang computer, ang napakalaking modelong ito ay magiging walang silbi sa labas ng katawan kung saan kabilang ang utak. Ito marahil ang pinaka nakakainis na maling kuru-kuro tungkol sa istruktura ng tao, na utang natin sa maling konsepto ng OI.

Naka-imbak sa mga computer eksaktong mga kopya datos. Maaari silang manatiling hindi nagbabago sa mahabang panahon kahit na patayin ang kapangyarihan, habang ang utak ay sumusuporta lamang sa ating katalinuhan hangga't ito ay nananatiling buhay. Walang switch. Alinman sa utak ay gagana nang walang tigil, o hindi tayo iiral. Bukod dito, gaya ng sinabi ng neuroscientist na si Stephen Rose noong 2005 sa The Future of the Brain, isang kopya kasalukuyang estado Maaaring walang silbi ang utak nang walang kaalaman sa kumpletong talambuhay ng may-ari nito, kahit na kasama ang kontekstong panlipunan kung saan lumaki ang tao.

Samantala, napakalaking halaga ng pera ang ginugugol sa pananaliksik sa utak batay sa mga maling ideya at pangako na hindi matutupad. Kaya, ang European Union ay naglunsad ng isang proyekto upang pag-aralan ang utak ng tao na nagkakahalaga ng $1.3 bilyon na ang mga awtoridad sa Europa ay naniniwala sa mapang-akit na mga pangako ni Henry Markram na lumikha ng isang gumaganang simulator ng pag-andar ng utak batay sa isang supercomputer sa 2023, na radikal na magbabago sa diskarte sa paggamot. ng Alzheimer's disease at iba pang karamdaman, at nagbigay sa proyekto ng halos walang limitasyong pondo. Wala pang dalawang taon matapos ang paglunsad ng proyekto, ito ay naging isang kabiguan, at si Markram ay hiniling na magbitiw.

Ang mga tao ay mga buhay na organismo, hindi mga computer. Tanggapin mo. Kailangan nating ipagpatuloy ang pagsusumikap sa pag-unawa sa ating sarili, ngunit huwag mag-aksaya ng oras sa hindi kinakailangang intelektwal na bagahe. Sa loob ng kalahating siglo ng pagkakaroon nito, ang konsepto ng OR ay nagbigay sa atin ng iilan lamang kapaki-pakinabang na pagtuklas. Oras na para i-click ang Delete button.

Ang isang tunay na digmaan ay nagbubukas sa harap ng ating mga mata sa pagitan ng mabilis na pagbuo ng mga teknolohiya at ng utak ng tao. At ngayon ay naririnig na natin na ang pakikibaka sa pagitan ng "makina at tao" ay hindi magtatapos sa pabor sa huli. At sa malapit na hinaharap. Gaano ka lehitimo ang ideya ng pagpapalit ng “imperfect biyolohikal na kompyuter mas advanced electronic" at kung paano naiiba ang utak ng tao sa modernong aparato? Ang sikologo, sertipikadong tagapagsanay sa mga pamamaraan ng pag-iisip ni Edward de Bono, si Andrey Bespalov, ay sumasalamin.

Maraming mga tao ang nag-iisip na sa pag-unlad ng teknolohiya, ang pangangailangan na kabisaduhin ang impormasyon ay mawawala sa kanyang sarili. Pagkatapos ng lahat, ang pangangailangan para sa pagkalkula ng kaisipan ay nawala sa pagdating ng mga calculator! Sa ngayon, ang anumang impormasyon ay maaaring "Googled" sa loob ng ilang minuto, at mga slogan sa istilong "ang iyong utak ang pinaka malakas na computer»ay nawawalan ng kaugnayan. Ang computer/cloud/Google ay nakakaalala nang mas mahusay at higit pa kaysa sa ating natatandaan na walang saysay na makipagkumpitensya sa kanila. Ngunit ang ating utak nga ba ay isang computer sa ating ulo? At bakit kahit na ang pinaka-advanced na teknolohiya ay hindi maihahambing sa gawain ng grey matter ng tao?

Hierarchy ng memorya

Lumiko tayo sa simpleng halimbawa. Alam ng lahat na nagtatrabaho sa isang computer na ang isang file na may mga tagubilin sa "kung paano gumawa ng isang talaan ng mga nilalaman sa Word" ay mukhang ganito: "Ipahiwatig sa dokumento ang lugar kung saan dapat ipasok ang talaan ng mga nilalaman, buksan ang " Mga link", i-click ang button na "Talaan ng Mga Nilalaman" - at iba pa. Pero sa isip ko, iba ang nangyayari. Kung hindi, kung tatanungin ako ng isang kaibigan sa telepono kung paano gumawa ng auto table of contents, sasagutin ko kaagad. Ngunit sinasabi ko: "Maghintay, bubuksan ko ang programa ngayon," at pagkatapos ko lamang makita ang Word sa harap ko maaalala ko kung ano ang gagawin.

Ang misteryo ay nakasalalay sa katotohanan na, hindi tulad ng mga file, na nakasulat at binabasa nang linear, ang mga alaala sa utak ay nakaimbak sa hierarchically. Ano ang mangyayari kapag nakita ng isang tao, halimbawa, ang titik N? Ang imahe ay umabot sa retina, at mula roon ay napupunta ito sa pangunahing visual cortex, na responsable para sa pagkilala sa mga simpleng larawan: dalawang vertical rod, isang pahalang. Nagpapadala ito ng data tungkol sa mga rod na ito sa pangalawang visual cortex, na pinagsama ang mga ito sa isang mas kumplikadong pattern ("H") at nagpapadala ng resulta sa susunod na zone, kung saan ang mga titik na natanggap mula sa iba't ibang bahagi ng pangalawang visual cortex ay pinagsama sa mga salita at ipinadala "pataas."

Ang lakas ng hula

Ang cerebral cortex ay nahahati sa maraming mga zone kung saan ang impormasyon ay patuloy na gumagalaw, hindi lamang pataas sa hierarchy, kundi pati na rin pababa. Ang utak ng tao ay napakahusay, sabi ni Jeff Hawkins sa kanyang aklat na On Intelligence, na maaari nitong hulaan ang mga kaganapan sa hinaharap batay sa mga karanasang nakaimbak sa memorya. Upang maisagawa ang isang tiyak na aksyon (halimbawa, mahuli ang isang bola), ang utak ay hindi kailangang kalkulahin nang mahabang panahon - kailangan lamang nitong matandaan kung paano ito kumilos noon, at sa batayan na ito hulaan ang paglipad ng bola at pag-coordinate mga galaw nito. Ang mga kadena ng mga neuron na matatagpuan sa anyo ng cortex hierarchical na istraktura, kung saan ang mas mataas na antas ay patuloy na nagpapadala ng impormasyon sa mas mababang antas. Binibigyang-daan ka nitong ihambing ang papasok na pagkakasunud-sunod ng mga larawan sa mga pagkakasunud-sunod mula sa nakaraang karanasan. Kaya, batay sa mga salitang "Matagal na ang nakalipas, maraming taon..." maaari nating hulaan na ang mga susunod na salita ay magiging "... matagal na ang nakalipas."

Inihahambing ni Hawkins ang ating mga utak sa hierarchy ng military command: "Ang sabi ng mga heneral sa tuktok ng hukbo, 'Ilipat ang mga tropa sa Florida para sa taglamig.'" Ang isang simpleng high-level na command ay nagbubukas sa mas detalyadong mga command, na bumababa sa mga antas ng hierarchy. At libu-libong indibidwal na istruktura ang nagsasagawa ng libu-libong aksyon, na nagreresulta sa paggalaw ng mga tropa. Ang mga ulat ng kung ano ang nangyayari ay nabuo sa bawat antas at dumadaloy hanggang sa matanggap ng heneral ang huling ulat: "Ang kilusan ay matagumpay." Ang heneral ay hindi pumunta sa mga detalye.

Kabuuang Recall

Hindi tulad ng utak, sa isang computer "memorya" ay responsable para sa dalawang napaka iba't ibang mga aparato: HDD (screw) at RAM (RAM). Mukhang halata ang pagkakatulad: ang tornilyo ay ang cortex, at ang RAM ay ang hippocampus. Ngunit tingnan natin nang mabuti kung paano gumagana ang system. Sa una, ang bagong impormasyon ay pumapasok sa hippocampus sa pamamagitan ng mga cortical area. Kung hindi na natin muling makikita ang impormasyong ito, unti-unting nakakalimutan ito ng hippocampus. At kapag mas madalas nating naaalala ang isang bagay, nagiging mas malakas ang mga koneksyon sa cortex hanggang sa "ilipat ng hippocampus ang lahat ng awtoridad" tungkol sa pattern na ito dito. Ang prosesong ito ay tinatawag na "memory consolidation" at maaaring tumagal ng hanggang dalawang taon. Hanggang sa ito ay nakumpleto, ito ay masyadong maaga upang sabihin na ang impormasyon ay mapagkakatiwalaang naka-imbak sa pang-matagalang memorya.

Sa mapurol na taglagas, subukang alalahanin ang iyong bakasyon: kung paano ka humiga sa dalampasigan ng dagat at tumingin sa buhangin. Tingnang mabuti: maaari mo nang makilala ang mga indibidwal na butil ng buhangin, pebbles, at mga fragment ng shell sa loob nito. Napaka-alinlangan na talagang naaalala mo ito - sa ilang mga punto, ang pantasiya ay nahuhulog mismo sa larawang ito at nakakatulong na nagbibigay ng mga kinakailangang detalye. Ngunit sa anong eksaktong panahon ang mga alaala at pantasya ay nagsanib sa iisang kabuuan ay imposibleng matukoy.

Kaya, ang anumang impormasyon na nagbabalik mula sa pangmatagalang memorya hanggang sa gumaganang memorya ay naaayon sa binagong konteksto at kasalukuyang mga gawain, at pagkatapos ay pinagsama-sama sa isang na-update na anyo. At sa tuwing naaalala natin ang mga pangyayari sa nakaraan, hindi na ito alaala ng mismong pangyayari, kundi ng huling "edisyon" ng utak. Ang aming memorya ay walang pagpipilian na "buksan ang file para sa pagtingin" - anumang pag-access dito ay nagpapahiwatig ng isang tiyak na pagbabago.

Memorya bilang sining

Sa isang computer, ang pagtanggal o pag-save ng isang file ay magkasalungat na aksyon para sa memorya ng tao, ang mga ito ay dalawang panig ng parehong barya.
« Para sa ating talino, ang limot ay pareho mahalagang tungkulin pati na rin ang pagsasaulo, isinulat ni William James mahigit isang daang taon na ang nakalilipas. — Kung maaalala natin ang lahat, tayo ay nasa parehong walang pag-asa na sitwasyon na parang wala tayong naaalala. Ang pag-alala sa isang kaganapan ay magtatagal ng mas maraming oras gaya ng mismong kaganapan».

Oo, maaaring mas mahusay ang computer sa pagpapanatili ng impormasyon, ngunit maaaring hindi ito kasinghusay sa paglimot nito. Ito ay hindi sa pamamagitan ng pagkakataon na makalimutan natin - ang memorya ay naalis ng mga husks (na, tulad ng sa halimbawa ng buhangin, ay maaaring mapuno ng imahinasyon kung kinakailangan) at isang makabuluhang frame lamang ang napanatili. At ang pagmumuni-muni ay tumutulong sa amin na matukoy at matukoy ang balangkas na ito.
Ito ang dahilan kung bakit sinabi ni William James na "ang sining ng pag-alala ay ang sining ng pag-iisip." Ang pag-alala ay nangangahulugang kumonekta bagong impormasyon kasama ang alam na natin. Kung mas maraming naaalala ang isang tao, mas madali para sa isang bagong bagay na manatili sa memorya. A pinakamahusay na paraan tandaan ang isang bagay - paulit-ulit na pag-iisip tungkol sa impormasyong natanggap.

Paano hindi malunod sa dagat ng mga katotohanan

Anong mga konklusyon ang lumabas? Maaari lamang tayong magsaya sa mga kakayahan ng ating sariling utak. Ang ating memorya, hindi katulad ng memorya ng computer, ay hindi lamang isang kamalig ng impormasyon, ngunit isang mahalagang bahagi ng pag-iisip. At ito ay isang napakalaking pagkakataon para sa pag-unlad.

Upang palitan ang iyong kaalaman, maaari kang humingi sa Google ng anumang impormasyon, ngunit para magawa ito, kailangan mong maunawaan kung ano ang eksaktong hindi mo alam. Ito ay tulad ng isang palaisipan - kapag ang larawan sa paligid ng nawawalang piraso ay naka-assemble na, napakadaling maunawaan kung ano ang eksaktong kailangang hanapin. Ngunit kapag ang lahat ng mga piraso ay nagkagulo, hindi rin malinaw kung saan magsisimula. Sa kasong ito, maaari lamang tayong lunurin ng Google sa isang dagat ng mga katotohanan, ngunit hindi tayo mapalapit sa pag-unawa sa mga ito. At ang utak lamang ang nagsasabi sa iyo kung aling mga fragment ang nawawala. Kaya, kailangan lang nating regular na i-load ang ating sarili ng mga bago, kawili-wiling mga gawain upang mapanatiling maayos ang ating utak.

Ang pangunahing ideya ng mga gawa ng sikat na Ray Kurzweil ay artipisyal na katalinuhan, na sa kalaunan ay mangibabaw sa lahat ng larangan ng buhay ng mga tao. Sa kanyang bagong libro, The Evolution of the Mind, ipinakita ni Kurzweil ang walang katapusang potensyal ng reverse engineering ng utak ng tao.

Sa parehong artikulo, iniulat ni Turing ang isa pang hindi inaasahang pagtuklas tungkol sa hindi malulutas na mga problema. Ang mga hindi malulutas na problema ay ang mga mahusay na inilarawan ng isang natatanging solusyon (na maaaring ipakita na umiiral), ngunit (na maaari ding ipakita) ay hindi malulutas ng anumang Turing machine (iyon ay, sa pamamagitan ng anumang makina sa lahat). Ang ideya ng pagkakaroon ng gayong mga problema sa panimula ay sumasalungat sa konsepto na nabuo sa simula ng ika-20 siglo. ang dogma na lahat ng problemang mabubuo ay malulutas. Ipinakita ni Turing na ang bilang ng mga hindi malulutas na problema ay hindi bababa sa bilang ng mga malulutas na problema. Noong 1931, dumating si Kurt Gödel sa parehong konklusyon nang bumalangkas siya ng "incompleteness theorem." Ito ay isang kakaibang sitwasyon: maaari tayong bumuo ng isang problema, maaari nating patunayan na ito ay may kakaibang solusyon, ngunit sa parehong oras alam natin na hindi natin mahahanap ang solusyon na ito.

Ipinakita ni Turing na ang mga computing machine ay gumagana sa batayan ng isang napakasimpleng mekanismo. Dahil ang isang Turing machine (at samakatuwid ang anumang computer) ay maaaring matukoy ang hinaharap na paggana nito batay sa mga resulta na dati nitong nakuha, ito ay may kakayahang gumawa ng mga desisyon at lumikha ng hierarchical istruktura ng impormasyon ng anumang kumplikado.

Noong 1939, idinisenyo ni Turing ang Bombe electronic calculator, na tumulong sa pag-decipher ng mga mensaheng pinagsama-sama ng mga German sa Enigma coding machine. Pagsapit ng 1943, isang pangkat ng mga inhinyero na may partisipasyon ni Turing ang nakakumpleto sa makina ng Colossus, na kung minsan ay tinatawag na unang computer sa kasaysayan. Pinahintulutan nito ang mga Allies na maunawaan ang mga mensaheng nilikha ng isang mas sopistikadong bersyon ng Enigma. Ang mga makina ng Bombe at Colossus ay idinisenyo upang magsagawa ng isang gawain at hindi mai-reprogram. Ngunit ginampanan nila ang kanilang tungkulin nang mahusay. Ito ay pinaniniwalaan na bahagyang dahil sa kanila, ang mga Allies ay nagawang mauna ang mga taktika ng Aleman sa buong digmaan, at ang Royal Air Force ay nagawang talunin ang mga puwersa ng Luftwaffe nang tatlong beses na mas malaki kaysa sa kanila sa Labanan ng Britanya.

Sa batayan na ito nilikha ni John von Neumann ang kompyuter ng modernong arkitektura, na sumasalamin sa ikatlo sa apat na pinakamahalagang ideya ng teorya ng impormasyon. Sa halos pitumpung taon mula noon, ang pangunahing core ng makinang ito, na tinatawag na von Neumann machine, ay nanatiling halos hindi nagbabago - tulad ng microcontroller sa iyong washing machine, at sa pinakamalaking supercomputer. Sa isang artikulong inilathala noong Hunyo 30, 1945, na pinamagatang "Unang Draft na Ulat sa EDVAC", binalangkas ni von Neumann ang mga pangunahing ideya na gumabay sa pag-unlad ng computer science mula noon. Sa makina ni von Neumann meron CPU, kung saan isinagawa ang mga aritmetika at lohikal na operasyon, isang memory module kung saan iniimbak ang mga program at data, mass memory, isang program counter, at mga channel ng input/output. Kahit na ang artikulo ay inilaan para sa panloob na paggamit Bilang bahagi ng proyekto, ito ay naging Bibliya para sa mga tagalikha ng kompyuter. Ganito kung minsan ang isang simpleng nakagawiang ulat ay maaaring baguhin ang mundo.

Ang Turing machine ay hindi inilaan para sa mga praktikal na layunin. Ang mga teorema ni Turing ay hindi nag-aalala sa kahusayan ng paglutas ng problema, ngunit sa halip ay inilarawan ang hanay ng mga problema na maaaring malutas sa teorya ng isang computer. Sa kabaligtaran, ang layunin ni von Neumann ay lumikha ng konsepto totoong computer. Pinalitan ng kanyang modelo ang one-bit Turing system ng isang multi-bit (karaniwan ay isang multiple ng walong bits) na sistema. Ang Turing machine ay may serial memory tape, kaya ang mga programa ay gumugugol ng napakatagal na oras sa paglipat ng tape pabalik-balik upang i-record at kunin ang mga intermediate na resulta. Sa kaibahan, sa isang von Neumann system, ang memorya ay random na na-access, na nagpapahintulot sa anumang nais na data na makuha kaagad.

Ang isa sa mga pangunahing ideya ni von Neumann ay ang konsepto ng naka-imbak na programa, na binuo niya sampung taon bago ang paglikha ng computer. Ang kakanyahan ng konsepto ay ang programa ay naka-imbak sa parehong random na access memory module bilang ang data (at madalas kahit na sa parehong bloke ng memorya). Ito ay nagpapahintulot sa iyo na i-reprogram ang computer upang malutas iba't ibang gawain at lumikha ng self-modifying code (sa kaso ng pag-record ng mga drive), na nagbibigay ng posibilidad ng recursion. Hanggang sa oras na iyon, halos lahat ng mga computer, kabilang ang Colossus, ay nilikha upang malutas mga tiyak na gawain. Ang konsepto ng isang naka-imbak na programa ay nagpapahintulot sa computer na maging isang tunay na unibersal na makina, na naaayon sa ideya ni Turing ng pagiging pangkalahatan ng machine computing.

Ang isa pang mahalagang katangian ng isang von Neumann machine ay ang bawat pagtuturo ay naglalaman ng isang operation code na tumutukoy sa isang arithmetic o logical na operasyon at ang address ng operand sa memorya ng computer.

Ang konsepto ni Von Neumann sa arkitektura ng computer ay makikita sa proyekto ng EDVAC, kung saan nagtrabaho siya kasama sina Presper J. Eckert at John Mauchly. Ang EDVAC computer ay hindi naging operational hanggang 1951, nang umiral na ang iba pang nakaimbak na program computer, tulad ng Manchester Small Experimental Machine, ENIAC, EDSAC at BINAC, na lahat ay nilikha sa ilalim ng impluwensya ng papel ni von Neumann at sa partisipasyon ni Eckert at Mauchly. Si Von Neumann ay kasangkot din sa pagbuo ng ilan sa mga makinang ito, kabilang ang pinakabagong bersyon ENIAC, na gumamit ng nakaimbak na prinsipyo ng programa.

Ang computer ng arkitektura ng von Neumann ay may ilang mga nauna, ngunit wala sa kanila - na may isang hindi inaasahang pagbubukod - ay maaaring tawaging isang tunay na makina ng von Neumann. Noong 1944, inilabas ni Howard Aiken ang Mark I, na maaaring reprogrammable sa ilang lawak, ngunit hindi gumamit ng nakaimbak na programa. Binasa ng makina ang mga tagubilin mula sa punched card at agad itong inilabas. Ang kotse ay hindi rin nagbigay ng mga kondisyong paglipat.

Noong 1941, nilikha ng German scientist na si Konrad Zuse (1910–1995) ang Z-3 computer. Binasa din nito ang programa mula sa tape (sa kasong ito, naka-encode sa tape) at hindi rin nagsagawa ng mga kondisyonal na sangay. Kapansin-pansin, nakatanggap si Zuse ng pinansiyal na suporta mula sa German Institute of Aircraft Engineering, na ginamit ang computer na ito upang pag-aralan ang flutter ng isang aircraft wing. Gayunpaman, ang panukala ni Zuse na tustusan ang pagpapalit ng mga relay na may mga radio tubes ay hindi suportado ng gobyerno ng Nazi, na isinasaalang-alang ang pagpapaunlad ng teknolohiya ng computer na "hindi kahalagahan ng militar." Ito, sa tingin ko, ay nakaimpluwensya sa kinalabasan ng digmaan sa isang tiyak na lawak.

Sa katunayan, si von Neumann ay may isang napakatalino na hinalinhan, at nabuhay siya ng isang daang taon bago nito! Inilarawan ng English mathematician at imbentor na si Charles Babbage (1791–1871) ang kanyang Analytical Engine noong 1837, na batay sa parehong mga prinsipyo tulad ng computer ni von Neumann at gumamit ng nakaimbak na programa na naka-print sa mga punched card sa mga jacquard weaving machine. Ang memorya ng random access machine ay naglalaman ng 1,000 salita ng 50 decimal na lugar bawat isa (katumbas ng humigit-kumulang 21 kilobytes). Ang bawat tagubilin ay naglalaman ng isang opcode at isang numero ng operand - tulad ng sa modernong mga wika sa kompyuter. Ang sistema ay hindi gumamit ng mga kondisyonal na sanga o mga loop, kaya ito ay tunay na sasakyan von Neumann. Ganap na mekanikal, tila nalampasan nito ang parehong mga kakayahan sa disenyo at organisasyon ng Babbage mismo. Gumawa siya ng mga bahagi ng makina, ngunit hindi ito inilunsad.

Hindi tiyak kung alam ng mga 20th-century computer pioneer, kabilang si von Neumann, ang gawain ni Babbage.

Gayunpaman, ang paglikha ng makina ni Babbage ay minarkahan ang simula ng pag-unlad ng programming. Ang Ingles na manunulat na si Ada Byron (1815–1852), Countess of Lovelace, ang tanging lehitimong anak ng makata na si Lord Byron, ang naging unang computer programmer sa mundo. Nagsulat siya ng mga programa para sa Babbage's Analytical Engine at na-debug ang mga ito sa kanyang ulo (dahil hindi gumana ang computer). Ngayon ang mga programmer ay tinatawag itong practice table checking. Isinalin niya ang isang artikulo ng Italian mathematician na si Luigi Menabrea tungkol sa Analytical Engine, idinagdag ang sarili niyang makabuluhang komento at binanggit na "ang Analytical Engine ay naghahabi ng mga pattern ng algebraic tulad ng isang jacquard loom na naghahabi ng mga bulaklak at dahon." Maaaring siya ang unang nagbanggit ng posibilidad na lumikha ng artipisyal na katalinuhan, ngunit napagpasyahan na ang analytical engine "ay hindi may kakayahang makabuo ng anumang bagay sa sarili nitong."

Mukhang kamangha-mangha ang mga ideya ni Babbage kung isasaalang-alang ang panahon kung saan siya nanirahan at nagtrabaho. Gayunpaman, sa kalagitnaan ng ika-20 siglo. ang mga ideyang ito ay halos nakalimutan (at natuklasan lamang sa ibang pagkakataon). Si von Neumann ang nag-imbento at nagbalangkas ng mga pangunahing prinsipyo ng pagpapatakbo ng computer sa kanyang modernong anyo, at hindi para sa wala na ang von Neumann machine ay patuloy na itinuturing na pangunahing modelo ng isang computer. Gayunpaman, huwag nating kalimutan na ang makina ng von Neumann ay patuloy na nagpapalitan ng data sa pagitan ng mga indibidwal na modyul at sa loob ng mga modyul na ito, kaya hindi ito malilikha nang wala ang mga teorema ni Shannon at ang mga pamamaraan na iminungkahi niya para sa maaasahang paghahatid at pag-iimbak ng digital na impormasyon.

Ang lahat ng ito ay nagdadala sa amin sa pang-apat na mahalagang ideya, na nagtagumpay sa mga konklusyon ni Ada Byron tungkol sa kawalan ng kakayahan ng mga computer na mag-isip nang malikhain at nagbibigay-daan sa amin upang mahanap ang mga pangunahing algorithm na ginagamit ng utak, na pagkatapos ay magagamit upang gawing utak ang isang computer. Binumula ni Alan Turing ang problemang ito sa artikulong " Mga kompyuter and Mind,” na inilathala noong 1950, na naglalarawan sa ngayon ay kilalang Turing test upang matukoy ang kalapitan ng AI sa katalinuhan ng tao.

Noong 1956, nagsimulang maghanda si von Neumann ng isang serye ng mga lektura para sa prestihiyosong Silliman Readings sa Yale University. Ang scientist ay may sakit na sa cancer at hindi niya nagawang ihatid ang kanyang mga lektura o kahit na tapusin ang manuskrito kung saan nakabatay ang mga lektura. Gayunpaman, ang hindi natapos na gawaing ito ay isang napakatalino na hula sa kung ano ang personal kong nakikita bilang pinakamahirap at mahalagang proyekto sa kasaysayan ng sangkatauhan. Pagkamatay ng siyentipiko, noong 1958, inilathala ang manuskrito sa ilalim ng pamagat na "Computer and Brain." Ito ay nangyari na ang huling gawain ng isa sa pinakamatalino na mathematician ng huling siglo at isa sa mga tagapagtatag ng teknolohiya ng computer ay naging nakatuon sa pagsusuri ng pag-iisip. Ito ang unang seryosong pag-aaral ng utak ng tao mula sa pananaw ng isang mathematician at computer scientist. Bago si von Neumann, ang computing at neuroscience ay dalawang magkahiwalay na isla na walang tulay sa pagitan nila.

Sinimulan ni Von Neumann ang kuwento sa pamamagitan ng paglalarawan ng mga pagkakatulad at pagkakaiba sa pagitan ng isang computer at ng utak ng tao. Isinasaalang-alang ang panahon kung saan nilikha ang gawaing ito, tila nakakagulat na tumpak. Sinabi ng siyentipiko na ang output signal ng isang neuron ay digital - ang axon ay nasasabik o nananatili sa pahinga. Sa oras na iyon ito ay malayo mula sa halata na ang output signal ay maaaring iproseso analoguely. Ang pagpoproseso ng signal sa mga dendrite na humahantong sa neuron at sa katawan ng neuron ay analog, at inilarawan ni von Neumann ang sitwasyong ito gamit ang isang timbang na kabuuan ng mga input signal na may halaga ng threshold.

Ang modelong ito ng neuronal functioning ay humantong sa pag-unlad ng connectionism at paggamit ng ang prinsipyong ito para sa paglikha ng parehong disenyo ng hardware at mga programa sa computer. (Tulad ng inilarawan ko sa nakaraang kabanata, ang unang ganoong sistema, katulad ng programang IBM 704, ay nilikha ni Frank Rosenblatt ng Cornell University noong 1957, pagkatapos lamang na makuha ang manuskrito ng mga lektura ni von Neumann.) Ngayon ay mayroon na tayong mas kumplikadong mga modelo na ilarawan ang mga kumbinasyon ng neuronal input signal, ngunit pangkalahatang ideya tungkol sa pagproseso ng analog signal sa pamamagitan ng pagbabago ng konsentrasyon ng mga neurotransmitter ay totoo pa rin.

Batay sa konsepto ng universality ng computer computing, dumating si von Neumann sa konklusyon na kahit na may tila radikal na pagkakaiba sa arkitektura at istrukturang mga yunit ng utak at computer, gamit ang von Neumann machine maaari nating gayahin ang mga prosesong nagaganap sa utak. Ang converse postulate, gayunpaman, ay hindi wasto, dahil ang utak ay hindi isang von Neumann machine at walang nakaimbak na programa (bagaman sa ulo maaari nating gayahin ang pagpapatakbo ng isang napakasimpleng Turing machine). Ang mga algorithm o pamamaraan ng paggana ng utak ay tinutukoy ng istraktura nito. Tamang napagpasyahan ni Von Neumann na ang mga neuron ay maaaring matuto ng mga naaangkop na pattern batay sa mga signal ng input. Gayunpaman, sa panahon ni von Neumann hindi alam na ang pag-aaral ay nangyayari din sa pamamagitan ng paglikha at pagkasira ng mga koneksyon sa pagitan ng mga neuron.

Itinuro din ni Von Neumann na ang bilis ng pagproseso ng impormasyon ng mga neuron ay napakababa - sa pagkakasunud-sunod ng daan-daang mga kalkulasyon bawat segundo, ngunit binabayaran ito ng utak sa pamamagitan ng sabay-sabay na pagproseso ng impormasyon sa maraming mga neuron. Ito ay isa pang halata ngunit napakahalagang pagtuklas. Nagtalo si Von Neumann na ang lahat ng 10 10 neuron sa utak (ang pagtatantya na ito ay medyo tumpak din: ayon sa mga ideya ngayon, ang utak ay naglalaman ng mula 10 10 hanggang 10 11 neuron) nang sabay-sabay na nagpoproseso ng mga signal. Bukod dito, ang lahat ng mga contact (sa average mula 10 3 hanggang 10 4 bawat neuron) ay binibilang nang sabay-sabay.

Isinasaalang-alang ang primitive na estado ng neuroscience noong panahong iyon, ang mga pagtatantya at paglalarawan ni von Neumann ng neuronal function ay kapansin-pansing tumpak. Gayunpaman, hindi ako sumasang-ayon sa isang aspeto ng kanyang trabaho, lalo na ang ideya ng kapasidad ng memorya ng utak. Naniniwala siya na naaalala ng utak ang bawat senyales sa buhay. Tinantya ni Von Neumann ang average na haba ng buhay ng tao sa 60 taon, na humigit-kumulang 2 x 10 9 segundo. Kung ang bawat neuron ay tumatanggap ng humigit-kumulang 14 na signal sa bawat segundo (na talagang tatlong order ng magnitude na mas mababa kaysa sa tunay na halaga), at ang utak ay naglalaman ng kabuuang 10 10 neuron, lumalabas na ang kapasidad ng memorya ng utak ay mga 10 20 bits. Tulad ng isinulat ko sa itaas, ang natatandaan lang natin isang maliit na bahagi ang aming mga iniisip at karanasan, ngunit kahit na ang mga alaalang ito ay hindi naka-imbak bilang mababang-kumplikado bit-by-bit na impormasyon (tulad ng sa video), ngunit sa halip bilang isang pagkakasunud-sunod ng mas mataas na pagkakasunud-sunod na mga imahe.

Habang inilalarawan ni von Neumann ang bawat mekanismo sa pag-andar ng utak, sabay-sabay niyang ipinapakita kung paano nagagawa ng modernong computer ang parehong function, sa kabila ng maliwanag na pagkakaiba sa pagitan ng utak at ng computer. Ang mga analog na mekanismo ng utak ay maaaring imodelo gamit ang mga digital na mekanismo, dahil ang digital computing ay maaaring gayahin ang mga analog na halaga sa anumang antas ng katumpakan (at ang katumpakan ng analog na impormasyon sa utak ay medyo mababa). Posible rin na gayahin ang napakalaking paralelismo ng pag-andar ng utak, dahil sa malawak na kahusayan ng mga computer sa bilis ng serial computation (nadagdagan pa ang superyoridad na ito mula kay von Neumann). Bilang karagdagan, maaari naming isagawa parallel processing signal sa mga computer na gumagamit ng parallel von Neumann machine - ito ay eksakto kung paano gumagana ang mga modernong supercomputer.

Dahil sa kakayahan ng mga tao na gumawa ng mabilis na mga desisyon sa gayong mababang bilis ng neural, napagpasyahan ni von Neumann na ang mga pag-andar ng utak ay hindi maaaring magsasangkot ng mahaba, sunud-sunod na mga algorithm. Kapag natanggap ng ikatlong baseman ang bola at nagpasyang ihagis ito sa una kaysa sa pangalawang base, ginagawa niya ang desisyong ito sa isang bahagi ng isang segundo - kung saan ang bawat neuron ay halos walang oras upang makumpleto ang ilang mga siklo ng paggulo. Si Von Neumann ay dumating sa lohikal na konklusyon na ang kahanga-hangang kakayahan ng utak ay dahil sa katotohanan na ang lahat ng 100 bilyong neuron ay maaaring magproseso ng impormasyon nang sabay-sabay. Tulad ng nabanggit ko sa itaas, ang visual cortex ay gumagawa ng mga kumplikadong inferences sa tatlo o apat na cycle ng neuronal firing.

Ito ay ang makabuluhang plasticity ng utak na nagbibigay-daan sa amin upang matuto. Gayunpaman, ang computer ay may mas malaking plasticity - ang mga pamamaraan nito ay maaaring ganap na mabago sa pamamagitan ng pagbabago ng software. Kaya, ang isang computer ay maaaring gayahin ang utak, ngunit ang kabaligtaran ay hindi totoo.

Nang inihambing ni von Neumann ang napakalaking parallel na kakayahan ng utak sa ilang mga computer noong panahong iyon, tila malinaw na ang utak ay may higit na higit na memorya at bilis. Ngayon, ang unang supercomputer ay naitayo na, ayon sa pinakakonserbatibong mga pagtatantya, na nakakatugon sa mga kinakailangan sa paggana na kailangan upang gayahin ang mga pag-andar ng utak ng tao (mga 10 16 na operasyon bawat segundo). (Sa aking palagay, ang mga computer ng kapangyarihang ito ay nagkakahalaga ng humigit-kumulang $1,000 sa unang bahagi ng 2020s.) Sa mga tuntunin ng kapasidad ng memorya, mas lumayo pa kami. Ang gawa ni Von Neumann ay lumitaw sa pinakadulo simula ng panahon ng kompyuter, ngunit ang siyentipiko ay tiwala na sa isang punto ay makakalikha tayo ng mga computer at mga programa sa kompyuter, may kakayahang gayahin ang utak ng tao; kaya naman naghanda siya ng kanyang mga lecture.

Si Von Neumann ay lubos na kumbinsido sa pagbilis ng pag-unlad at ang makabuluhang epekto nito sa buhay ng mga tao sa hinaharap. Isang taon pagkatapos ng kamatayan ni von Neumann, noong 1957, sinipi ng kanyang kasamahan na matematiko na si Stan Ulam si von Neumann na nagsasabi noong unang bahagi ng 1950s na "bawat pagbilis ng pag-unlad ng teknolohiya at pagbabago sa paraan ng pamumuhay ng mga tao ay nagbibigay ng impresyon na ang ilang pangunahing singularidad sa kasaysayan ay papalapit na. "isang lahi ng tao na higit sa kung saan ang aktibidad ng tao tulad ng alam natin ngayon ay hindi na maaaring magpatuloy." Ito ang unang kilalang paggamit ng salitang "singularity" upang ilarawan ang pag-unlad ng teknolohiya ng tao.

Ang pinakamahalagang pananaw ni Von Neumann ay ang pagkakatulad sa pagitan ng computer at ng utak. Tandaan na bahagi ng katalinuhan ng tao ang emosyonal na katalinuhan. Kung tama ang hula ni von Neumann at kung sumasang-ayon tayo sa aking pahayag na ang isang non-biological system na kasiya-siyang nagpaparami ng katalinuhan (emosyonal at iba pa) ng isang buhay na tao ay may kamalayan (tingnan ang susunod na kabanata), kailangan nating tapusin na sa pagitan ng kompyuter (na may tamang software) At malay May malinaw na pagkakatulad sa pag-iisip. Kaya, tama ba si von Neumann?

Karamihan mga modernong kompyuter ay ganap na mga digital machine, samantalang ang utak ng tao ay gumagamit ng parehong digital at analog na pamamaraan. Gayunpaman, ang mga analogue na pamamaraan ay madaling kopyahin nang digital na may anumang antas ng katumpakan. Ipinakita ng American computer scientist na si Carver Mead (b. 1934) na ang mga analogue na pamamaraan ng utak ay maaaring direktang kopyahin sa silikon, at ipinatupad ito sa anyo ng tinatawag na neuromorphic chips. Ipinakita ni Mead na ang diskarteng ito ay maaaring libu-libong beses na mas epektibo kaysa sa digitally simulating analogue na mga pamamaraan. Kung pinag-uusapan natin tungkol sa pag-encode ng mga redundant na neocortical algorithm, maaaring makatuwirang gamitin ang ideya ni Mead. Ang isang pangkat ng pagsasaliksik ng IBM na pinamumunuan ni Dharmendra Modhi ay gumagamit ng mga chip na ginagaya ang mga neuron at ang kanilang mga koneksyon, kabilang ang kanilang kakayahang bumuo ng mga bagong koneksyon. Ang isa sa mga chips, na tinatawag na SyNAPSE, ay direktang nagmo-modulate ng 256 neuron at humigit-kumulang isang-kapat ng isang milyong synaptic na koneksyon. Ang layunin ng proyekto ay gayahin ang isang neocortex na binubuo ng 10 bilyong neuron at 100 trilyong koneksyon (katumbas ng utak ng tao), gamit lamang ang isang kilowatt ng enerhiya.

Mahigit sa limampung taon na ang nakalilipas, napansin ni von Neumann na ang mga proseso sa utak ay nangyayari nang napakabagal, ngunit nailalarawan sa pamamagitan ng napakalaking paralelismo. Ang mga modernong digital circuit ay nagpapatakbo ng hindi bababa sa 10 milyong beses na mas mabilis kaysa sa mga electrochemical switch ng utak. Sa kabaligtaran, lahat ng 300 milyong module ng pagkilala ng cerebral cortex ay kumikilos nang sabay-sabay, at isang quadrillion contact sa pagitan ng mga neuron ay maaaring i-activate nang sabay-sabay. Samakatuwid, upang makalikha ng mga computer na sapat na maaaring gayahin ang utak ng tao, kinakailangan ang sapat na memorya at pagganap ng computing. Hindi na kailangang direktang kopyahin ang arkitektura ng utak - ito ay isang napaka-hindi mahusay at hindi nababaluktot na pamamaraan.

Ano dapat ang kaukulang mga kompyuter? marami mga proyekto sa pananaliksik naglalayong imodelo ang hierarchical learning at pattern recognition na nagaganap sa neocortex. Ako mismo ay gumagawa ng katulad na pananaliksik gamit ang hierarchical hidden Markov models. Tinatantya ko na ang pagmomodelo ng isang ikot ng pagkilala sa isang module ng pagkilala ng biological neocortex ay nangangailangan ng humigit-kumulang 3000 mga kalkulasyon. Karamihan sa mga simulation ay binuo sa isang makabuluhang mas maliit na bilang ng mga kalkulasyon. Kung ipagpalagay natin na ang utak ay gumaganap ng humigit-kumulang 10 2 (100) na mga siklo ng pagkilala sa bawat segundo, makakakuha tayo ng kabuuang bilang ng 3 x 10 5 (300 libo) na mga kalkulasyon bawat segundo para sa isang module ng pagkilala. Kung i-multiply natin ang bilang na ito sa kabuuang bilang ng mga module ng pagkilala (3 x 10 8 (300 milyon, ayon sa aking mga pagtatantya)), makakakuha tayo ng 10 14 (100 trilyon) na kalkulasyon bawat segundo. Ibinigay ko ang halos parehong kahulugan sa aklat na "The Singularity is Near." Hinuhulaan ko na ang functional brain simulation ay nangangailangan ng mga bilis ng 10 14 hanggang 10 16 na kalkulasyon bawat segundo. Ang pagtatantya ni Hans Moravec, batay sa extrapolation ng data para sa paunang visual processing sa buong utak, ay 10 14 na kalkulasyon bawat segundo, na kapareho ng aking mga kalkulasyon.

Pamantayan mga modernong sasakyan ay maaaring gumana sa bilis na hanggang 10 10 kalkulasyon bawat segundo, ngunit sa tulong ng mga mapagkukunan ng ulap ang kanilang pagiging produktibo ay maaaring tumaas nang malaki. Karamihan mabilis na supercomputer, ang Japanese computer na "K", ay umabot na sa bilis na 10 16 na kalkulasyon bawat segundo. Isinasaalang-alang ang napakalaking redundancy ng neocortex algorithm, ang magagandang resulta ay maaaring makamit gamit ang neuromorphic chips, tulad ng sa teknolohiya ng SvNAPSE.

Sa mga tuntunin ng mga kinakailangan sa memorya, kailangan namin ng humigit-kumulang 30 bits (mga 4 bytes) para sa bawat pin na may isa sa 300 milyong mga module ng pagkilala. Kung sa average na walong signal ay angkop para sa bawat module ng pagkilala, makakakuha tayo ng 32 bytes bawat module ng pagkilala. Kung isasaalang-alang natin na ang bigat ng bawat input signal ay isang byte, makakakuha tayo ng 40 byte. Magdagdag ng 32 byte para sa downstream na mga contact at makakakuha kami ng 72 byte. Pansinin ko na ang pagkakaroon ng pataas at pababang mga sanga ay humahantong sa katotohanan na ang bilang ng mga signal ay higit pa sa walo, kahit na isinasaalang-alang natin na maraming kinikilalang mga module ang gumagamit ng isang karaniwang mataas na branched na sistema ng mga koneksyon. Halimbawa, ang pagkilala sa titik na "p" ay maaaring may kasamang daan-daang module ng pagkilala. Nangangahulugan ito na libu-libong mga module ng pagkilala sa susunod na antas ang kasangkot sa pagkilala sa mga salita at pariralang naglalaman ng titik na "p". Gayunpaman, ang bawat module na responsable para sa pagkilala sa "p" ay hindi inuulit ang puno ng mga koneksyon na nagbibigay ng lahat ng antas ng pagkilala ng mga salita at parirala na may "p" ang lahat ng mga module na ito ay may isang karaniwang puno ng mga koneksyon.

Totoo rin ang nasa itaas para sa mga downstream na signal: ang module na responsable para sa pagkilala mga salita ng mansanas, ay magsasabi sa lahat ng libong downstream na module na responsable sa pagkilala sa "e" na ang imaheng "e" ay inaasahan kung ang "a", "p", "p" at "l" ay nakilala na. Ang puno ng mga koneksyon na ito ay hindi inuulit para sa bawat module ng pagkilala ng salita o parirala na gustong ipaalam sa mga module ng mas mababang antas na inaasahan ang larawang "e". Ang punong ito ay karaniwan. Para sa kadahilanang ito, ang isang average na pagtatantya ng walong upstream at walong downstream na signal para sa bawat recognition module ay medyo makatwiran. Ngunit kahit na taasan natin ang halagang ito, hindi nito gaanong mababago ang huling resulta.

Kaya, isinasaalang-alang ang 3 x 10 8 (300 milyon) na mga module ng pagkilala at 72 byte ng memory para sa bawat isa, nalaman namin na ang kabuuang sukat ng memorya ay dapat na mga 2 x 10 10 (20 bilyon) byte. At ito ay isang napakababang halaga. Ang mga maginoo na modernong kompyuter ay may ganitong uri ng memorya.

Ginawa namin ang lahat ng mga kalkulasyong ito upang halos tantiyahin ang mga parameter. Isinasaalang-alang na ang mga digital circuit ay humigit-kumulang 10 milyong beses mas mabilis kaysa sa mga network neurons sa biological cortex, hindi namin kailangan upang kopyahin ang napakalaking parallelism ng utak ng tao - napaka-moderate parallel processing (kumpara sa trillions ng parallelism sa utak) ay magiging sapat na. Kaya, ang mga kinakailangang computational parameter ay lubos na makakamit. Ang kakayahan ng mga neuron sa utak na muling kumonekta (tandaan na ang mga dendrite ay patuloy na lumilikha ng mga bagong synapses) ay maaari ding gayahin gamit ang naaangkop na software, dahil ang mga programa sa computer ay mas nababaluktot kaysa sa mga biological system, na, tulad ng nakita natin, ay kahanga-hanga ngunit may mga limitasyon.

Ang kalabisan ng utak na kinakailangan upang makakuha ng mga invariant na resulta ay tiyak na maaaring kopyahin sa isang bersyon ng computer. Mga prinsipyo sa matematika Ang pag-optimize ng naturang mga sistema ng hierarchical na pag-aaral sa sarili ay naiintindihan. Ang organisasyon ng utak ay malayo sa pinakamainam. Ngunit hindi ito kailangang maging pinakamainam - dapat itong maging sapat na mabuti upang paganahin ang paglikha ng mga tool na tumutumbas sa sarili nitong mga limitasyon.

Ang isa pang limitasyon ng neocortex ay wala itong mekanismo para sa pag-aalis o pag-evaluate ng magkasalungat na data; Ito ay bahagyang nagpapaliwanag sa napakakaraniwang hindi makatwiran ng pangangatwiran ng tao. Upang malutas ang problemang ito mayroon tayong napakahinang kakayahan na tinatawag kritikal na pag-iisip, ngunit mas madalas itong ginagamit ng mga tao kaysa sa nararapat. Ang computer neocortex ay maaaring magsama ng isang proseso na tumutukoy sa magkasalungat na data para sa kasunod na rebisyon.

Mahalagang tandaan na ang pagdidisenyo ng isang buong rehiyon ng utak ay mas madali kaysa sa pagdidisenyo ng isang neuron. Tulad ng nasabi na, higit pa mataas na antas Ang mga hierarchies ng modelo ay kadalasang pinasimple (mayroong pagkakatulad sa isang computer dito). Ang pag-unawa sa kung paano gumagana ang isang transistor ay nangangailangan ng isang detalyadong pag-unawa sa physics ng mga semiconductor na materyales, at ang mga function ng isang solong real-life transistor ay inilalarawan ng mga kumplikadong equation. Digital na circuit, na nagpaparami ng dalawang numero, ay naglalaman ng daan-daang transistor, ngunit sapat na ang isa o dalawang formula upang lumikha ng modelo ng naturang circuit. Ang isang buong computer, na binubuo ng bilyun-bilyong mga transistor, ay maaaring imodelo gamit ang isang set ng mga tagubilin at isang paglalarawan ng rehistro sa ilang mga pahina ng teksto gamit ang ilang mga formula. Mga programa para sa mga operating system, medyo kumplikado ang mga compiler o assembler ng wika, ngunit ang pagmomodelo pribadong programa(halimbawa, ang mga programa sa pagkilala ng wika batay sa mga nakatagong hierarchical na modelo ng Markov) ay bumababa din sa ilang pahina ng mga formula. At wala kahit saan mga katulad na programa hindi kayo magkikita detalyadong paglalarawan pisikal na katangian ng semiconductor o kahit na arkitektura ng computer.

Ang isang katulad na prinsipyo ay totoo para sa pagmomodelo ng utak. Ang isang partikular na module ng pagkilala ng neocortex, na nakakakita ng ilang mga invariant visual na imahe (halimbawa, mga mukha), ay nagsasagawa ng pag-filter mga frequency ng audio(paglilimita input signal isang tiyak na saklaw frequency) o tinatantya ang temporal na kalapitan ng dalawang kaganapan, ay maaaring ilarawan sa mas kaunting partikular na mga detalye kaysa sa aktwal na pisikal at kemikal na pakikipag-ugnayan na kumokontrol sa mga function ng neurotransmitters, mga channel ng ion at iba pang elemento ng mga neuron na kasangkot sa paghahatid ng mga nerve impulses. Bagama't ang lahat ng mga detalyeng ito ay dapat na maingat na isaalang-alang bago lumipat sa susunod na antas pagiging kumplikado, kapag nagmomodelo ng mga prinsipyo ng pagpapatakbo ng utak, marami ang maaaring gawing simple.

<<< Назад

Pasulong >>>

Sa kabila ng kanilang pinakamahusay na pagsisikap, ang mga neuroscientist at cognitive psychologist ay hindi makakahanap ng kopya ng Fifth Symphony ni Beethoven, mga salita, larawan, mga tuntunin sa gramatika o anumang iba pang panlabas na pahiwatig sa utak. Siyempre, ang utak ng tao ay hindi ganap na walang laman. Ngunit hindi ito naglalaman ng karamihan sa mga bagay na iniisip ng mga tao na nilalaman nito - kahit na mga simpleng bagay tulad ng "mga alaala".

Ngunit narito ang wala na tayo mula nang ipanganak: impormasyon, data, panuntunan, kaalaman, bokabularyo, representasyon, algorithm, programa, modelo, alaala, larawan, processor, subroutine, encoder, decoder, simbolo at buffer - ang mga elementong nagbibigay-daan sa digital medyo makatwiran ang pagkilos ng mga computer. Hindi lamang ang mga bagay na ito ay wala sa atin mula sa kapanganakan, hindi sila nabubuo sa atin habang nabubuhay.

Hindi namin pinapanatili ang mga salita o panuntunan na nagsasabi sa amin kung paano gamitin ang mga ito. Hindi kami gumagawa ng mga larawan ng mga visual na impulses, iniimbak ang mga ito sa isang panandaliang memory buffer, at pagkatapos ay ililipat ang mga larawan sa isang pangmatagalang memory device. Hindi namin naaalala ang impormasyon, mga imahe o mga salita mula sa rehistro ng memorya. Ang lahat ng ito ay ginagawa ng mga kompyuter, ngunit hindi ng mga nabubuhay na nilalang.

Inililipat ng mga computer ang mga set na ito mula sa isang lugar patungo sa iba't ibang bahagi ng pisikal na memorya, na ipinatupad bilang mga elektronikong bahagi. Minsan kinokopya nila ang mga set, at minsan binabago nila ang mga ito sa iba't ibang paraan - sabihin, kapag itinatama mo ang mga error sa isang manuskrito o nag-retouch ng isang litrato. Ang mga alituntunin na sinusunod ng isang computer kapag gumagalaw, nagkokopya, o nagtatrabaho sa isang hanay ng impormasyon ay nakaimbak din sa loob ng computer. Ang isang hanay ng mga panuntunan ay tinatawag na "programa" o "algorithm". Ang isang hanay ng mga algorithm na nagtutulungan na ginagamit namin para sa iba't ibang layunin (halimbawa, pagbili ng mga stock o pakikipag-date online) ay tinatawag na "application".

Ang mga ito ay mga kilalang katotohanan, ngunit kailangan itong baybayin upang gawing malinaw ang mga bagay: ang mga computer ay gumagana sa isang simbolikong representasyon ng mundo. Nag-iimbak at kumukuha sila. Pinoproseso talaga nila. Mayroon silang pisikal na memorya. Tunay na hinihimok sila ng mga algorithm sa lahat ng paraan.

Gayunpaman, ang mga tao ay hindi gumagawa ng anumang bagay na tulad nito. Kaya bakit napakaraming siyentipiko ang nagsasalita tungkol sa ating mental na aktibidad na para bang tayo ay mga kompyuter?

Noong 2015, ang dalubhasang artificial intelligence na si George Zarkadakis ay naglabas ng isang libro, In Our Image, kung saan inilalarawan niya ang anim na magkakaibang konsepto na ginamit ng mga tao sa nakalipas na dalawang libong taon upang ilarawan ang katalinuhan ng tao.

Albrecht von Haller. Mga icon na anatomicae

Ang bawat konsepto ay sumasalamin sa mga pinaka-advanced na ideya ng panahon na nagsilang dito. Tulad ng maaaring asahan, ilang taon lamang pagkatapos ng kapanganakan ng teknolohiya ng computer noong 1940s, pinagtatalunan na ang utak ay gumagana tulad ng isang computer: ang utak mismo ay gumaganap ng papel ng pisikal na carrier, at ang aming mga saloobin ay kumilos bilang software.

Larawan: Shutterstock

Ang ideya ng pag-iisip ng tao bilang isang aparato sa pagpoproseso ng impormasyon (IP) ay kasalukuyang nangingibabaw sa kamalayan ng tao kapwa sa mga ordinaryong tao at sa mga siyentipiko. Ngunit ito ay, sa huli, isa pang metapora, isang kathang-isip na ipinapasa natin bilang katotohanan upang ipaliwanag ang isang bagay na hindi natin talaga naiintindihan.

Magsagawa ng eksperimento: gumuhit ng isang daang-ruble bill mula sa memorya, at pagkatapos ay kunin ito sa iyong pitaka at kopyahin ito. Nakikita mo ba ang pagkakaiba?

anong problema? Hindi ba dapat "imbak" ang "imahe" ng perang papel sa "storage register" ng ating utak? Bakit hindi na lang natin "refer" ang "image" na ito at ilarawan ito sa papel?

Malinaw na hindi, at ang libu-libong taon ng pananaliksik ay hindi magpapahintulot sa amin na matukoy ang lokasyon ng imahe ng panukalang batas na ito sa utak ng tao dahil lamang sa wala ito doon.

Ang mismong ideya na ang mga alaala ay nakaimbak sa mga indibidwal na neuron ay walang katotohanan: paano at saan sa isang cell maaaring maimbak ang impormasyon?

Mula pa rin sa pelikulang "Supremacy"

"Superioridad"

Mas masahol pa, kahit na maitala natin ang estado ng bawat isa sa 86 bilyong neuron ng utak at gayahin ang lahat ng ito sa isang computer, ang napakalaking modelong ito ay magiging walang silbi sa labas ng katawan kung saan kabilang ang utak. Ito marahil ang pinaka nakakainis na maling kuru-kuro tungkol sa istruktura ng tao, na utang natin sa maling konsepto ng OI.

Ang mga computer ay nag-iimbak ng mga eksaktong kopya ng data. Maaari silang manatiling hindi nagbabago sa loob ng mahabang panahon kahit na patayin ang kapangyarihan, habang sinusuportahan lamang ng utak ang ating katalinuhan hangga't ito ay nananatiling buhay. Walang switch. Alinman sa utak ay gagana nang walang tigil, o hindi tayo iiral. Bukod dito, gaya ng sinabi ng neuroscientist na si Stephen Rose sa The Future of the Brain noong 2005, ang isang kopya ng kasalukuyang estado ng utak ay maaaring walang silbi nang hindi nalalaman ang buong talambuhay ng may-ari nito, kahit na kasama ang kontekstong panlipunan kung saan lumaki ang tao.

Ang mga tao ay mga buhay na organismo, hindi mga computer. Tanggapin mo. Kailangan nating ipagpatuloy ang pagsusumikap sa pag-unawa sa ating sarili, ngunit huwag mag-aksaya ng oras sa hindi kinakailangang intelektwal na bagahe. Sa loob ng kalahating siglo ng pagkakaroon nito, ang konsepto ng OR ay nagbigay lamang sa atin ng ilang kapaki-pakinabang na pagtuklas. Dumating na ang oras.