Джеф Хокинс - Об интеллекте

• Название: Об интеллекте
• Автор: Джеф Хокинс
• Издательство: Вильямс
• Жанр: Техническая литература
• Год: 2007
• ISBN: 978-5-8459-1139-1, 0-8050-7456-2

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. 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.

---

Снаружи человек, говорящий на китайском, читает страницу. Ответы правильные, он замечает — даже проницательные. Если его спросят, исходят ли эти ответы от интеллектуального разума, он определенно скажет «да». Но прав ли он? Кто понял историю? Определенно, это не человек внутри, несведущий в китайском и понятия не имеющий, о чем история. Это не книга, которая просто хорошая книга, спокойно лежащая на письменном столе среди кипы бумаг. Так где же возникло понимание? Сеел говорит, что никакого понимания не возникало, это всего лишь связка бессмысленного листания страниц и черкания карандашом. А теперь чудесное превращение: Китайская Комната — это в точности цифровая вычислительная машина. Человек — это процессор, бездумно выполняющий инструкции, книга — это программа, дающая инструкции процессору, черновики — это память. Таким образом, не важно, как хитро спроектирован компьютер для эмуляции интеллекта путем имитации человекоподобного поведения, у него нет понимания и нет интеллекта. (Серл дает понять, что он не знает, что такое интеллект; он только говорит, чем бы он ни был, компьютер не может иметь этого).

Этот аргумент создал огромную пропасть между философами и апологетами ИИ. Это расплодило сотни статей, а в дополнение — еще больше сарказма и вражды. Защитники ИИ выступили с массой контраргументов Серлу, таких как заявление, что хотя ни один из компонентов комнаты не понимает китайский, комната в целом понимает, или что человек в комнате действительно понимает китайский, но просто не знает этого. Что относительно меня, я думаю, что Серл был прав. Когда я размышлял над аргументом Китайской Комнаты и о том, как работают компьютеры, я не видел понимания ни там ни там. Я был убежден, что нам необходимо понять, что такое «понимание», найти способ формально определить его, что могло бы прояснить является система интеллектуальной или нет, когда она понимает китайский, и когда — нет. Одно лишь ее поведение не сможет нам этого сказать.

Человеку не требуется «делать» что-то, чтоб понять рассказ. Я могу спокойно прочитать рассказ, и хотя нет явного поведения, мое понимание и осмысление наглядны, по крайней мере для меня. С другой стороны, исходя из моего спокойного поведения вы не сможете понять, понял я рассказ или нет, даже если я знаю язык, на котором написан рассказ. Вы могли бы позже спросить меня, чтоб узнать, понял ли я, но мое понимание возникло, когда я читал рассказ, а не когда я отвечал на ваши вопросы. Тезис этой книги в том, что понимание не может быть измерено внешним поведением; как мы увидим в следующих главах, это внутренняя метрика того, как мозг помнит что-либо и использует эти воспоминания для того, чтоб делать предсказания. Китайская Комната, Deep Blue и большинство компьютерных программ не делают ничего похожего на это. Они не понимают, что они делают. Единственный же способ, по которому мы можем судить, является ли компьютер интеллектуальным — это по его выходным данным, или поведению.

Последним аргументом в защиту ИИ является то, что компьютер теоретически мог бы эмулировать целый мозг. Компьютер мог бы смоделировать все нейроны и их соединения, и, если так, то не останется различий между интеллектом мозга и интеллектом, эмулированным на компьютере. Хотя, это может быть практически и невозможно, я с этим согласен. Но исследователи ИИ не эмулируют мозг, и их программы не интеллектуальны. Вы не можете эмулировать мозг без того, чтоб сначала понять, что он делает.

* * *

После того, как я получил отказ и в Intel и в MIT, я не знал, что делать. Когда вы не знаете, как продолжать, часто наилучшей стратегией является ничего не делать, пока ваше мнение не прояснится. Таким образом, я продолжил работу в компьютерной отрасли. Меня удовлетворяло остаться в Бостоне, но в 1982 году моя жена захотела переехать в Калифорнию, так что мы переехали (снова путем наименьшего сопротивления). Я добился назначения в Силиконовой Долине, в проекте, названном Grid Systems. Grid занимался лэптопами, прекрасными машинами, которые стали первыми компьютерами в коллекции Музея Современного Искусства в Нью-Йорке. Работая сначала в маркетинге, а потом инженером, я создал в конце концов высокоуровневый язык программирования GridTask. Он и я становились все более и более важными для успеха Grid; моя карьера пошла в гору.

Я все еще не мог выкинуть из головы мое любопытство насчет мозга и интеллектуальных машин. Я был поглощен желанием изучать мозг. Так я прошел заочные курсы по психологии человека и обучался самостоятельно (никто еще не получал отказа от заочной школы!). После изучения порядочного объема биологии, я решил подать заявление в аспирантуру по биологии и изучать интеллект в биологических науках. Если компьютерные науки не нуждаются в мозговых теоретиках, то может быть мир биологии откроет двери для компьютерщика. Тогда еще не было такой вещи, как теоретическая биология, и в особенности теоретическая нейронаука, так что биофизика показалась наиболее подходящим полем для моих интересов. Я усердно учился, сдал требуемые вступительные экзамены, подготовил резюме, рекомендательные письма, и Вуаля! я был принят на дневное отделение биофизики в Калифорнийский Университет в Беркли.

Я был взволнован. Наконец то я смог приступить к серьезной работе над теорией мозга, или мне так казалось. Я завершил свою работу в Grid без намерений работать снова в компьютерной индустрии. Конечно, это обозначало неопределенный отказ от моей зарплаты. Моя жена уже подумывала что «пора покупать дом и заводить семью», и я к счастью перестал быть кормильцем. Это определенно не было путем наименьшего сопротивления. Но это было наилучшим вариантом, который у меня был, и она поддержала мое решение.

Джон Элленби, исследователь из Grid, затащил меня в свой офис почти перед моим уходом и сказал: — «я знаю, ты не собираешься когда-либо возвращаться в Grid или компьютерную индустрию, но ты никогда не сможешь сказать заранее, что произойдет. Вместо того, чтоб полностью отказываться, почему бы тебе не взять отпуск? В таком случае, если через год или два ты надумаешь вернуться, ты сможешь сохранить зарплату, положение и возможность распоряжаться пакетом акций». Это было прекрасным предложением. Я принял его, но я чувствовал, что оставляю компьютерную индустрию навсегда.

2. Нейронные сети

Когдая поступил в Калифорнийский Университет в Беркли в январе 1986, первым, что я сделал, было собрание истории теорий интеллекта и функций мозга. Я прочел сотни статей анатомов, физиологов, философов, лингвистов, компьютерщиков и психологов. Множество людей из множества областей широко описали мышление и интеллект. В каждой область науки был свой набор журналов и в каждой использовалась своя терминология. Я нашел их описания неподходящими и неполными. Лингвисты говорили об интеллекте в терминах «синтаксис» и «семантика». Для них мозг и интеллект существовали только как язык. Специалисты по зрению ссылались на 2-мерные, 2.5-мерные, 3-хмерные модели. Для них мозг и интеллект существовали только как визуальное распознавание паттернов. Компьютерщики говорили про схемы и фреймы, новые термины, которые они придумали для представления данных. Никто из этих людей не говорил про структуру мозга и про то, как бы в нем укладывалась любая из их теорий. С другой стороны, анатомы и нейрофизиологи широко описали о структуре мозга и о том, как ведут себя нейроны, но они в большинстве своем избегали любых попыток построить крупномасштабную теорию. Было сложно и тщетно пытаться ухватить смысл этих разнообразных подходов и гор экспериментальных данных, сопровождающих их.

Примерно в это же время на сцену вышел новый обещающий подход к интеллекту. Нейронные сети существовали еще с конца 60-х в той или иной форме, но нейронные сети и движение ИИ были конкурентами, и за деньги и за умы агентов, занимающихся вложениями в исследования. Исследователи нейронных сетей существенно игнорировались исследовательскими фондами в течение нескольких лет. Тем не менее, немногие продолжали задумываться о них, и к середине 80-х они окончательно добились места под солнцем. Сложно сказать точно, откуда взялся неожиданный интерес к нейронным сетям, но несомненно одним содействующим фактором стали продолжительные неудачи в искусственном интеллекте. Люди прогнозировали насчет альтернатив к ИИ и нашли одну в искусственных нейронных сетях.

Нейронные сети были подлинным улучшением после ИИ-подхода, потому что их архитектура базируется, хотя и очень слабо, на реальных нейронных сетях. Вместо программирования компьютеров, исследователи нейронных сетей, известные также как коннекционисты, интересовались изучением того, какое поведение может быть продемонстрировано связыванием группы нейронов вместе. Мозг состоит из нейронов; таким образом, мозг — это нейронная сеть. Это факт. Надежда коннекционистов была в том, что эфемерные свойства интеллекта могли бы проясниться изучением того, как нейроны взаимодействуют, и некоторые из проблем, которые не решались с помощью ИИ, могли бы быть решены репликацией соответствующего соединения между популяциями нейронов. Нейронные сети отличаются от компьютера тем, что в них нет процессора, и они не хранят информацию в централизованной памяти. Знания и память сети распределены по ее соединениям — прямо как в реальном мозге.