Вычислительная машина и мозг - Джон фон Нейман

Фон Нейман начинает с описания сходств и различий между вычислительной машиной и человеческим мозгом. Учитывая, что писал он в 1955 и 1956 годах, рукопись удивительно точна, особенно в тех аспектах, которые предлагаются для сравнения. Фон Нейман отмечает, что выход нейронов носит цифровой характер: аксон либо порождает нервный импульс, либо нет. В то время это было далеко не очевидно: выходной сигнал вполне мог оказаться аналоговым. Так, дендриты, например, работают по аналоговому принципу. Фон Нейман описывает вычисления, которые производит нейрон, как взвешенную сумму входных сигналов с неким порогом. Данная модель работы нервной клетки легла в основу такого направления, как коннекционизм – построение искусственных систем (как с точки зрения технического, так и программного обеспечения) по принципу организации и функционирования живого нейрона. Первая такая коннекционистская система была создана в 1957 году Фрэнком Розенблаттом и представляла собой программное обеспечение для IBM-704 Авиационной лаборатории Корнелла.

Сегодня мы гораздо больше знаем о том, как именно нейроны сочетают входные сигналы, хотя основополагающая идея об аналоговом принципе работы дендритов сохраняется. С нашей стороны было бы неразумно ожидать, что фон Нейману, писавшему в 1957 году, будут известны точные механизмы обработки информации в нервной системе, однако ключевые моменты, на которых он строит свои выводы, остаются в силе.

На основании представления об универсальности вычислений фон Нейман приходит к заключению, что, несмотря на разницу в архитектуре и строительных блоках мозга и вычислительной машины, его машина тем не менее может имитировать работу мозга. Обратное, впрочем, неверно, поскольку мозг не является машиной фон Неймана и не имеет хранимой программы как таковой. Его алгоритм заложен в самой его структуре.

Фон Нейман справедливо утверждает, что нейроны способны выявлять закономерности во входных данных, которые, как мы теперь знаем, закодированы в соответствующих концентрациях нейротрансмиттеров. Во времена фон Неймана другие способы – создание и разрушение связей между нервными клетками – еще не были известны.

Фон Нейман отмечает, что скорость обработки информации нейроном чрезвычайно низкая, порядка 100 вычислений в секунду, однако мозг компенсирует это массовым параллелизмом. Все его 1010 нейронов обрабатывают информацию одновременно (это число является достаточно точным; современные оценки колеблются между 1010 и 1011). На самом деле правильнее говорить даже не об отдельных нервных клетках, а об их связях, количество которых в среднем составляет около 103 на 1 нейрон.

Описания механизмов функционирования нейронов, предложенные фон Нейманом, на удивление точны, учитывая «первобытное» состояние нейронауки в то время. Единственное, с чем я не могу согласиться, – это оценка емкости памяти мозга. Фон Нейман полагает, что мозг хранит поступающую в него информацию на протяжении всей жизни человека. Шестьдесят лет – это примерно 2 × 109 секунд. Если допустить, что каждый нейрон из 1010 принимает 14 единиц информации в секунду (на самом деле эта цифра в три раза меньше), то емкость памяти мозга будет составлять около 1020 бит. Однако реальность такова, что мы помним лишь очень небольшую часть наших мыслей и опыта. Кроме того, эти воспоминания сохраняются не в виде конфигураций битов низшего уровня (такого, как видеоизображение), а скорее как последовательности более высокоуровневых шаблонов. Кора головного мозга представляет собой иерархию распознавателей шаблонов. Некоторые из них распознают определенные топологические формы, например перекладину в заглавной букве «А». На следующем уровне распознаются конкретные буквы, например буква «A». На еще более высоком уровне распознаются слова, например «арбуз». В другой части коры может происходить распознавание предметов (арбуз); в третьей части – услышанного слова («арбуз»). На гораздо более высоком концептуальном уровне распознаватель может заключить: «Это было забавно». Наши воспоминания о событиях и мыслях кодируются в рамках этих высокоуровневых распознаваний. Допустим, мы хотим вспомнить некий опыт. Происходящее в нашей голове не будет иметь ни малейшего сходства с воспроизведением видеосигналов. Скорее, мы вспоминаем последовательность высокоуровневых шаблонов. Фактически мы вынуждены заново, шаг за шагом, воссоздавать прошлый опыт, ибо наша память не сохраняет подробности в явной форме.

Вы можете с легкостью убедиться в этом сами. Например, попытайтесь припомнить свою последнюю прогулку. Что вы помните? Как выглядел пятый человек, которого вы встретили? Вы видели детскую коляску? А почтовый ящик? Что вы увидели, когда свернули за угол первого дома? Если вы проходили мимо нескольких магазинов, что было во второй витрине? Возможно, вам удастся восстановить ответы на эти вопросы, руководствуясь теми единичными подсказками, которые сохранила ваша память, однако большинство из нас не могут в подробностях вспомнить прошлые события. Машины, напротив, вспоминают легко. В этом и заключается одно из преимуществ искусственного интеллекта.

В настоящей книге очень мало сведений, которые в значительной степени расходятся с тем, что известно сейчас. На сегодняшний день мы не в состоянии дать исчерпывающе полное описание мозга, а потому не можем ждать этого и от работы 1956 года по обратной инженерии мозга. С учетом данной оговорки формулировки фон Неймана поразительно точны, а сведения, на которых он основывает свои умозаключения, до сих пор сохраняют актуальность. Описывая механизмы работы мозга, фон Нейман показывает, каким образом современный компьютер, несмотря на очевидные различия, может выполнять те же самые операции. Так, аналоговые механизмы мозга можно реализовать через цифровые механизмы, поскольку цифровые вычисления способны эмулировать аналоговые величины с любой желаемой степенью точности (а точность аналоговой информации в мозге довольно-таки низкая).

Массовый параллелизм мозга также поддается имитации, учитывая высокую скорость последовательных вычислений, на которую способны вычислительные машины (причем с момента написания книги эта скорость увеличилась в разы). Кроме того, мы можем добиться параллелизма посредством подключения сразу нескольких машин фон Неймана, работающих независимо друг от друга. Именно так устроены современные суперкомпьютеры.

Отметив, как быстро мы принимаем решения и как медленно обрабатывают информацию нейроны, фон Нейман приходит к выводу, что работа мозга не может быть построена на длинных последовательных алгоритмах. Когда бейсболист на третьей базе решает бросить мяч на первую, а не на вторую базу, он принимает данное решение за долю секунды. За это время каждый нейрон успевает пройти всего несколько циклов возбуждения (период, по окончании которого нейронные цепи могут воспринимать новые данные). Фон Нейман справедливо заключает, что своими потрясающими возможностями мозг обязан десяти миллиардам нейронов, способным обрабатывать информацию одновременно. Он абсолютно прав. Недавние достижения в области обратного проектирования зрительной коры подтверждают: чтобы обработать зрительные образы и на их основе вынести сложные суждения, человеку требуется всего три или четыре таких цикла возбуждения.

Мозгу присуща изрядная пластичность, что позволяет