Страница 10 из 17
Например, если последовательность множества сигналов, падающих на сетчатку глаза, формирует на ней изображение движущейся рыжей кошки, то на верхних слоях неокортекса активированы те нейроны, которые отвечают за такие символы, как «кошка», «млекопитающее», «рыжее животное» и множество других.
Путём логических умозаключений (на самом деле последовательного возбуждения каскадов нейронов в ассоциативно-теменном и префронтальном участках неокортекса) формируется ответная реакция. Она также кодируется в виде символов. Например, человек, видящий кошку, может выбрать из всего множества ассоциаций одно слово «кошка», сосредоточившись на нём и подав сигнал нижележащим подсистемам активировать поведенческую реакцию типа «воскликнуть наименование объекта». Моторная нейронная сеть воспринимает этот символьный сигнал и начинает распространять его всё ниже и ниже. На самом нижнем уровне символ «кошка» преобразуется в динамическую последовательность сокращений мышц в разных отделах тела, чья совместная деятельность заключается в таком синхронизированном выполнении ряда элементарных сокращений, которые приведут к возникновению исходящего из лёгких потока воздуха с одновременным формированием в голосовых связках, нёбе, языке и зубах быстрого ряда сжатий и растяжений, приводящих к возникновению вибраций определённой амплитуды и частоты. Которые, в свою очередь, воспринимаются окружающими людьми и самим человеком, произнёсшим слово, как слово «кошка». Сам человек воспринимает ушами сказанное самим собой слово, которой через такой же каскад реакций и перекоммутаций нейронных сигналов доходит до контролирующего элемента неокортекса, что сравнивает заказанное и исполненное слово – они должны совпасть. Эта петля обратной связи контроля поведения широко используется в большинстве поведенческих актов человека. Всё это происходит практически мгновенно и без задействования сознания и внимания. Но похоже, что и сознание основано именно на этом механизме.
Другим примером является интеллектуальная система управления перекрёстком на улично-дорожной сети города. Здесь окружающей средой, в которой действует интеллектуальный агент, является дорожное движение. Сенсорами являются детекторы транспорта и другие периферийные устройства, которые снимают показатели транспортных и пассажиропотоков, значения выделенных погодных показателей и показателей локальной экологии, а также коммуникационное оборудование, принимающее сигналы операторов из центра управления. Кроме того, система постоянно опрашивает все подключённые к ней устройства на предмет их работоспособности, и это функция контроля собственного гомеостаза. Исполнительными устройствами являются светофоры, табло отображения информации и иные средства прямого и косвенного управления дорожным движением. В качестве подсистемы управления выступает контроллер светофорного объекта, выполняющий сценарии управления при возникновении тех или иных шаблонных или особых ситуаций на дороге, характеризующихся выделенными множествами значений входных параметров, включаются те или иные режимы управления дорожным движением.
Сенсорная и моторная нейронные сети здесь редуцированы до декодеров сигналов с оборудования и преобразователей сигналов верхнего уровня из подсистемы управления в замыкания конкретных электрических цепей, зажигающих лампочки или светодиоды в светофорах или на табло. Отличительной особенностью такого интеллектуального агента является то, что он может действовать автономно, а также он может взаимодействовать с другими агентами, входящими в состав интеллектуальной транспортной системы. При этом подобное взаимодействие направлено на кооперативное достижение единой цели оптимизации дорожного движения в целом путём «торга» во имя достижения локальных целей каждого конкретного интеллектуального агента.
Размышления над тем, может ли искусственная система мыслить так, как человек (что бы это ни значило – мы до сих пор не уверены относительно природы сознания), приводят к двум различным пониманиям искусственного интеллекта как практического направления:
• слабый искусственный интеллект;
• сильный искусственный интеллект.
Споры о том, что такое искусственный интеллект, начались практически сразу же после введения в научную практику определения нового понятия. Но до сих пор ответа на вопрос о том, что же такое «искусственный интеллект» и какие критерии можно использовать для того, чтобы определить, является ли искусственная система интеллектуальной и, шире, разумной, нет. С точки зрения философии сознания ответить на этот вопрос не так-то просто. Как уже было рассказано выше, первым разработать хотя бы какие-то операционные критерии попытался Алан Тьюринг в рамках интуитивного подхода. Попытка не очень удачная, тем не менее она вполне применима, хотя в дальнейшем были определены совершенно иные принципы построения интеллектуальных систем. И системы, построенные на этих принципах, вообще не могут быть подвергнуты тесту Тьюринга, хотя по иным критериям должны считаться интеллектуальными.
Масла в огонь подлил один из интереснейших философов современности Джон Сёрль, который предложил разделить понимание слабого и сильного искусственного интеллекта. Под сильным он понимал такой искусственный интеллект, который, если говорить самыми простыми словами, воспринимает самого себя в качестве отдельной личности. Это очень узкое понимание, поскольку привлекает антропоморфное сравнение. Однако искусственное разумное существо не обязательно должно мыслить как человек. Поэтому говорить о том, что оно будет оперировать человеческими категориями, в том числе и при осознании себя, очень опасно с методологической точки зрения.
Но в итоге исследователи и разработчики интеллектуальных систем пришли к соглашению о том, что считать искусственным интеллектом. Под слабым искусственным интеллектом начали понимать интеллектуальные системы, которые решают слабо алгоритмизируемые или вовсе неалгоритмизируемые задачи методами, схожими с теми, которые использует для решения таких задач человек. Другими словами, слабый искусственный интеллект представляет собой реализацию отдельных когнитивных функций человеческого разума для достижения конкретных целей. При этом о наличии у таких систем самосознания, не говоря уже об иных высших функциях психологической деятельности человека, даже не говорится – их нет, и их существование даже не предполагается.
С другой стороны, сильный искусственный интеллект подразумевает появление у искусственной интеллектуальной системы самосознания с дальнейшим выходом в автономный режим жизнедеятельности и получением возможности перепрограммировать саму себя с целью усовершенствования. Именно с этим типом связывается точка достижения технологической сингулярности – сильный искусственный интеллект будет экспоненциально развиваться, поглощая всю накопленную человечеством информацию и используя её для собственного роста. Более того, он сможет генерировать новые идеи и концепции, как это делает человек, что в конце концов приведёт к тому, что сильный искусственный интеллект превзойдёт в интеллектуальных способностях всё человечество вместе взятое. Для обозначения таких искусственных разумных существ далее будет использоваться слово «ИскИн».
Наконец, в последнее время возникла новая парадигма в науке о сознании, которая пока ещё остаётся больше фантастической, нежели реальной. Речь идёт о так называемой гибридизации сознания, когда человеческий естественный интеллект сливается с искусственным интеллектом и при этом усиливается его методами и технологиями. Фактически цель этого направления исследований состоит в отыскании путей и возможностей для осуществления цифрового бессмертия человеческой личности, т. е. записи её бренного биологического тела на цифровые носители. Это очень занятное направление исследований, которое находится в самом начале своего пути. Но тут есть многое, о чём можно подумать.