Алгоритмы разума

Внешний вид ТАИРа представлен на рис. 4. В настоящее время мы продолжаем работы по созданию новых систем управления роботами. Эти системы пока не претендуют на достижение высокого уровня интеллекта. Правда, для ограниченных целей нейроноподобная семантическая сеть на физических элементах с СУТ хорошо себя зарекомендовала и привлекла внимание исследователей и конструкторов, которые думают об автономных роботах. Планы отдела биокибернетики по совершенствованию автоматов предполагают реализовать обучение, создать ансамблевую организацию из элементов, позволяющую резко увеличить количество моделей при том же числе элементов, улучшить зрительное восприятие среды и даже дойти до человеческой речи. Я не уверен, что эти планы воплотятся в металл достаточно скоро, не потому, что идеи несостоятельны, а исключительно вследствие трудностей их технической реализации. Почти пятнадцать лет попыток моделирования разума человека привели меня лишь к ответу на вопрос «Что такое интеллект.», но существенно не приблизили к созданию его модели. Нейроноподобная семантическая сеть с переменной активностью элементов связей и с СУТ кажется наилучшим аналогом коры мозга, но размеры ее жестко ограничены сложностью воспроизведения, элементарные поведенческие реакции, полученные на описанных моделях, весьма далеки от человеческих и ничего не могут доказать. В самом деле, разве несколько сот элементов нашей сети могут заменить 10 миллиардов нейронов мозга. Если к этому прибавить, что каждая нервная клетка представляет собой функциональную систему из многих тысяч макромолекул, что она имеет несколько сот «входов» и может участвовать в работе различных клеточных ансамблей, давая почти астрономическое число моделей, то разве можно все это воспроизвести. К этому нужно добавить самоорганизацию в виде избирательной тренировки «входов» — синапсов, обеспечивающих память, и тренировку «выхода», резко повышающую активность нейрона. Нервная система — не просто сеть из одинаковых элементов. В ней имеется начальная структура связей и клеток с разной активностью, обеспечивающих врожденные рефлексы, чувства, программу доминирования. Тренируемость клеток и связей позволяет развивать и адаптировать врожденные реакции и наслаивать на них иерархию функциональных актов различных уровней обобщения и содержания. Все это, вместе взятое, дает человеческий разум — изумительное произведение природы, которое, раз возникнув, открыло в мозге новые возможности.

Рис. 4. Внешний вид ТАИРа.

После такой характеристики сложности и возможностей мозга задача его воспроизведения в модели кажется безнадежной. Трудно представить себе искусственную сеть из десятка миллиардов элементарных усилителей, каждый из которых может иметь сотни входов, обладает способностью к тренировке — то есть изменению характеристик. Трудно, но не безнадежно. В отличие от длительной естественной эволюции прогресс науки и техники стремителен и все более ускоряется. Поэтому в перспективе возможна и аналоговая сеть, сравнимая по мощности с мозгом. Важно правильно поставить задачу — в данном случае сказать, какими должны быть элементы и как их соединять друг с другом. Пожалуй, еще важнее представить алгоритм интеллекта в достаточно обобщенном виде, позволяющем реализовать его различными средствами.

Велики технологические трудности на пути до аналогового интеллекта. Поэтому так заманчивы универсальные цифровые машины, которые уже теперь достигли большой мощности. Совершенствуется их внешняя память и растет объем оперативной памяти. Быстродействие исчисляется миллионами операций в секунду. Разделение времени и создание параллельных программ позволяют повысить эффективность компьютеров. Создается впечатление, что возможности ЦВМ еще не достаточно использованы для реализации алгоритма интеллекта. То обстоятельство, что до сих пор наши попытки создания СИ не увенчались успехом, еще не означает, что исследования закончены. Нужно сохранить обобщенный алгоритм, но отказаться от сети с тем, чтобы уменьшить объем расчетов. Однако при этом следует лишь в минимальной мере поступиться принципами. Мы решили предпринять такую попытку — создать алгоритмическую модель интеллекта. Соображения к ее проекту будут представлены в заключительной части книги. А пока перейдем к изложению идей, положенных в основу этой модели.

Системы и модели

Современный этап развития науки ознаменован достижением принципиальной важности: вычислительные машины дали возможность овладеть сложностью. Все значение этого достижения как раз и состоит в том, что появилась надежда на создание количественных моделей, приближающихся по сложности к биологическим системам. Возможно, что при разработке таких моделей недостаточно внимания уделяется значению пространственных структур объектов, хотя наблюдения природы указывают на их исключительную роль (вспомним двойную спираль молекулы ДНК).