Что такое жизнь и как она возникла? I-5-3. Некоторые мысли о мышлении и дилетантизме
I-5-3. Некоторые мысли о мышлении и дилетантизме
Что такое жизнь и как она возникла?
Мимезис знания
В детстве тайком от родителей я разбирал и собирал маузер отца, привезённый им с фронта. И каждый раз у меня оставались две-три детали, которые я никак не мог пристроить. Когда же я услышал, что отец собирается сдать маузер, то от бессилия водрузить детали на место и в страхе быть наказанным я выбросил эти детали в мусорный ящик. Маузер отец благополучно сдал... Когда я знакомлюсь с новыми гипотезами, объясняющими работу мозга, которые обходятся без привлечения некоторых широко известных анатомических деталей и явлений, явно связанных с мыслительной деятельностью, то всегда вспоминаю, как я собирал маузер, а точнее сказать имитировал его сборку.
С древних времён существует понятие мимезиса (др.-греч. μίμησις - подобие, воспроизведение, подражание), имеющее ряд интерпретационных ипостасей в науке. Например, по Демокриту - это подражание способу действия природы, по Платону - простое копирование природы, а по Аристотелю - творческое воспроизведение явлений природы и т.д. Сегодня мимезис в науке представляет собой в основном способы маскировки незнания, подделки или имитации знания. Мимезис знания в наше время представляет собой экономически выгодную область человеческой активности и, как правило, плохо совместим с процессом приобретения истинного знания.
Дело в том, что и подражание явлениям природы, и даже творческое воспроизведением явлений природы всегда представляют собой ничтожно малую долю от реального многообразия свойств целостного объекта копирования, поскольку бОльшая часть природных самоорганизующихся систем вообще некопируема и неимитируема. В такого рода системах отсутствует центр управления и их структурно-функциональные проявления определяются имманентной спонтанностью функционирования, которая в общем случае несовместима с человеческой логикой и является эволюционно приобретённым результатом астрономического числа проб и ошибок. Таким образом, мимезис знаний, воплощённый в объект научной деятельности, во всех без исключения случаях для имитации жизнеспособности и перспективности действует в направлении, часто не имеющем практически ничего общего с истинным знанием, а приобретение истинного знания, всё точнее и правдоподобнее описывающего закономерности природных феноменов, подрывают фундамент мимезиса знания и враждебно ему.
Прекрасным примером мимезиса знаний в области работы мозга и функционирования мышления являются работы в области искусственного интеллекта и, в частности, в области т.н. компьютерных нейронных сетей. Основы теории нейронных сетей были разработаны в 1873 году А.Бэйном, который рассматривал мыслительную деятельность как продукт взаимодействия нейронов в головном мозге, когда любой вид мыслительной деятельности сопряжён с активацией определенного набора компонентов нейронной сети. В 1943 Мак-Каллок и Питтс разработали математический алгоритм функционирования нейронной сети, которая была положена в основу создания компьютерной модели интеллекта - искусственного интеллекта. С тех пор на идее создания сопоставимого с нативным компьютерного интеллекта кормилось не одно поколение специалистов, которые, несмотря на прогрессирующий рост мощности компьютерного оборудования, ничего существенного так и не добились.
Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели и их программные или аппаратные реализации построены по принципу предполагаемой организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. Они представляют собой вырванные из контекста природы функционирования мыслительных процессов искусственные имитации последних. Как в доме повешенного не принято гворить о верёвке, так в мире современной компьютерной науки не принято обсуждать сухой остаток от семидесятилетней деятельности в области компьютерного моделирования мыслительных процессов. Сухой остаток здесь выражается в десятках миллиардов долларов, направленных на реализацию заведомо нереализуемых проектов.
Проза жизни этого направления науки построена на постоянном обещании и ожидании невероятных успехов от каждого нового изменения в деталях технологии. Нейронные сети Ворда, Кохонена, Хопфилда, Коско, Джордана, Элмана и др. отличаются между собой как варианты функционирования компьютерной техники, но не как технические воплощения мыслительных процессов, нацеленные на лучшее понимание природы последних. С 80-х годов прошлого столетия начало приобретать особую популярность философское направление под названием "коннективизм". Главный принцип коннективизма состоит в предположении, что ментальные явления могут быть описаны сетями из взаимосвязанных простых элементов. Форма связей и элементов может меняться от модели к модели. Например, элементы в сети могут представлять нейроны, а связи - синапсы, можно считать каждый элемент в сети словом, а каждую связь признаком семантического подобия и т. п. Именно подобным образом по мнению апологетов коннективизма можно обеспечить альтернативу классической теории, поскольку механизмы работы разума, по их мнению, имеют большое сходство с обработкой символического языка цифровым компьютером.
Как философски масштабно подчёркивается в словах песни А. Пахмутовой и Н. Добронравова "Ничто на Земле не проходит бесследно"! Ведь ощущение тупика в попытках имитировать разум испытывают не только компьютерщики и философы. Не менее бессильными чувствуют себя и нейробиологи, которым по роду занятий положено быть впереди всех в исследовании самого сложного из природных феноменов - мышления и не обращать внимание на компьютерных имитаторов биологических процессов. Но здесь можно уверенно говорить о том, что бодрящие обещания специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ) и близких областей знания, всемерно популяризируемые средствами массовой информации, оказывают исключительно отрицательное влияние на интеллект и волю всех, кто прямо или косвенно связан с изучением разума и сознания. Ведь в основе заявлений ведущих специалистов в области ИИ лежат критически важные обещания обойтись без сонма деталей, которые из-за своей непонятности так мешают специалистам-нейробиологам! Постоянно проводится в жизнь мысль о том, что ИИ связан с задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно должен ограничиваться биологически правдоподобными методами.
С точки зрения совершенствования компьютерной технологии нейронные сети, системы искусственного интеллекта и другие аналогичные разработки могут только приветствоваться. Кластеринг, распознавание образов, игровые приложения, использование в развитии роботизации и т.п. области применения получают прямые бенефиты от малейших усовершенствований компьютерной техники, включая те из них, которые связаны с нейронными сетями. Я сам занимался проблемами кластеринга (L. Andreev, U.S. Patent 6,640,227 (2003), L. Andreev, U.S. Patent 7,003,509 (2006)) и распознавания образов (L. Andreev, M. Andreev, U.S. Patent 7,062,508 (2006)) и могу засвидетельствовать, что если бы не было бы ничего известно о компьютерных нейронных сетях, техника использования компьютеров может быть и пострадала, но некритически. Но что касается безответственных заявлений о том, что очередная чудесная технология в области ИИ позволит обойтись без "лишних деталей" функционирования мозга, то эти заявления относятся к катеогрия мимезиса знания, но никак не знания.
Приведу несколько цитат из книги компьютерщиков из Силиконовой Долины Д. Хокинса и Д. Джорджа "Иерархическая Временная Память" (Jeff Hawkins and Dileep George,"Hierarchical Temporal Memory - Concepts, Theory, and Terminology" , Numenta Inc., 2006). Они разработали модель, описывающую некоторые структурные и алгоритмические свойства неокортекса. Процитирую несколько вступительных абзацев: "Есть множество вещей, легко дающихся людям, но недоступных пока для компьютеров. Такие задачи, как распознавание визуальных паттернов, понимание естественного языка, распознавание и манипулирование объектами на ощупь и ориентирование в сложном мире, элементарны для людей. Да, несмотря на десятилетия исследований, у нас нет жизнеспособного алгоритма для реализации на компьютере этих имногих других когнитивных функций.
У человека за эти способности в основном отвечает неокортекс. Иерархическая Временнáя Память (Hierarchical Temporal Memory, HTM) - это технология, имитирующая структурные и алгоритмическиесвойства неокортекса. Следовательно, HTM дает надежду на построение машин, которые приблизятся или даже превзойдут уровень человека при выполнении многих когнитивных задач. HTM не похожи на традиционные программируемые компьютеры. Для традиционных компьютеров программисты пишут программы, решающие конкретные проблемы. Например, одна программа может быть использована для распознавания речи, а другая, совершенно отличная от нее программа, может быть использована для моделирования погоды.
С другой стороны, об HTM лучше думать, как о системе памяти. HTM не программируются и не выполняют различные алгоритмы для различных проблем. Вместо этого, HTM «учатся» решать проблему. HTM обучают путем подачи на них сенсорных данных, и способности HTM определяются в основном тем, какие данные подавались. HTM организованы как деревовидная иерархия узлов, где каждый узел реализует общие функции обучения и памяти. HTM хранит информацию в иерархии, моделируя мир. Все объекты в мире, будь то машины, люди, здания, речь или поток информации в компьютерной сети, имеют какую-либо структуру. Эта структура иерархическая и в пространственном, и во временном отношении. HTM также иерархическая и в пространстве и во времени, и, следовательно, может эффективно фиксировать и моделировать структуру мира."
К этому набору слов специалисты в области компьютерных наук Д. Хокинс и Д. Джордж наверняка приложили какую-то сверхновую компьютерную технологию. Прошло около семи лет, но пока что не поступала информация о том, что с помощью иерархической временной памяти компьютеры вдруг начали мыслить и отвечать на вопросы, начинающиеся с "Почему?" Почему-то приходит на ум простая мысль о том, что регулярное, тщательное и добросовестное знакомство с успехами мимезиса знаний в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и тому подобных технологий может резко снижать потенциальные возможности тех или иных учёных понимать технологию природных мыслительных процессов. Несмотря на то, что мне было всего 8 лет, я нисколько не сомневался в том, что сданный отцом маузер разучился стрелять.
(Продолжение следует)
Что такое жизнь и как она возникла?
Мимезис знания
В детстве тайком от родителей я разбирал и собирал маузер отца, привезённый им с фронта. И каждый раз у меня оставались две-три детали, которые я никак не мог пристроить. Когда же я услышал, что отец собирается сдать маузер, то от бессилия водрузить детали на место и в страхе быть наказанным я выбросил эти детали в мусорный ящик. Маузер отец благополучно сдал... Когда я знакомлюсь с новыми гипотезами, объясняющими работу мозга, которые обходятся без привлечения некоторых широко известных анатомических деталей и явлений, явно связанных с мыслительной деятельностью, то всегда вспоминаю, как я собирал маузер, а точнее сказать имитировал его сборку.
С древних времён существует понятие мимезиса (др.-греч. μίμησις - подобие, воспроизведение, подражание), имеющее ряд интерпретационных ипостасей в науке. Например, по Демокриту - это подражание способу действия природы, по Платону - простое копирование природы, а по Аристотелю - творческое воспроизведение явлений природы и т.д. Сегодня мимезис в науке представляет собой в основном способы маскировки незнания, подделки или имитации знания. Мимезис знания в наше время представляет собой экономически выгодную область человеческой активности и, как правило, плохо совместим с процессом приобретения истинного знания.
Дело в том, что и подражание явлениям природы, и даже творческое воспроизведением явлений природы всегда представляют собой ничтожно малую долю от реального многообразия свойств целостного объекта копирования, поскольку бОльшая часть природных самоорганизующихся систем вообще некопируема и неимитируема. В такого рода системах отсутствует центр управления и их структурно-функциональные проявления определяются имманентной спонтанностью функционирования, которая в общем случае несовместима с человеческой логикой и является эволюционно приобретённым результатом астрономического числа проб и ошибок. Таким образом, мимезис знаний, воплощённый в объект научной деятельности, во всех без исключения случаях для имитации жизнеспособности и перспективности действует в направлении, часто не имеющем практически ничего общего с истинным знанием, а приобретение истинного знания, всё точнее и правдоподобнее описывающего закономерности природных феноменов, подрывают фундамент мимезиса знания и враждебно ему.
Прекрасным примером мимезиса знаний в области работы мозга и функционирования мышления являются работы в области искусственного интеллекта и, в частности, в области т.н. компьютерных нейронных сетей. Основы теории нейронных сетей были разработаны в 1873 году А.Бэйном, который рассматривал мыслительную деятельность как продукт взаимодействия нейронов в головном мозге, когда любой вид мыслительной деятельности сопряжён с активацией определенного набора компонентов нейронной сети. В 1943 Мак-Каллок и Питтс разработали математический алгоритм функционирования нейронной сети, которая была положена в основу создания компьютерной модели интеллекта - искусственного интеллекта. С тех пор на идее создания сопоставимого с нативным компьютерного интеллекта кормилось не одно поколение специалистов, которые, несмотря на прогрессирующий рост мощности компьютерного оборудования, ничего существенного так и не добились.
Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели и их программные или аппаратные реализации построены по принципу предполагаемой организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. Они представляют собой вырванные из контекста природы функционирования мыслительных процессов искусственные имитации последних. Как в доме повешенного не принято гворить о верёвке, так в мире современной компьютерной науки не принято обсуждать сухой остаток от семидесятилетней деятельности в области компьютерного моделирования мыслительных процессов. Сухой остаток здесь выражается в десятках миллиардов долларов, направленных на реализацию заведомо нереализуемых проектов.
Проза жизни этого направления науки построена на постоянном обещании и ожидании невероятных успехов от каждого нового изменения в деталях технологии. Нейронные сети Ворда, Кохонена, Хопфилда, Коско, Джордана, Элмана и др. отличаются между собой как варианты функционирования компьютерной техники, но не как технические воплощения мыслительных процессов, нацеленные на лучшее понимание природы последних. С 80-х годов прошлого столетия начало приобретать особую популярность философское направление под названием "коннективизм". Главный принцип коннективизма состоит в предположении, что ментальные явления могут быть описаны сетями из взаимосвязанных простых элементов. Форма связей и элементов может меняться от модели к модели. Например, элементы в сети могут представлять нейроны, а связи - синапсы, можно считать каждый элемент в сети словом, а каждую связь признаком семантического подобия и т. п. Именно подобным образом по мнению апологетов коннективизма можно обеспечить альтернативу классической теории, поскольку механизмы работы разума, по их мнению, имеют большое сходство с обработкой символического языка цифровым компьютером.
Как философски масштабно подчёркивается в словах песни А. Пахмутовой и Н. Добронравова "Ничто на Земле не проходит бесследно"! Ведь ощущение тупика в попытках имитировать разум испытывают не только компьютерщики и философы. Не менее бессильными чувствуют себя и нейробиологи, которым по роду занятий положено быть впереди всех в исследовании самого сложного из природных феноменов - мышления и не обращать внимание на компьютерных имитаторов биологических процессов. Но здесь можно уверенно говорить о том, что бодрящие обещания специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ) и близких областей знания, всемерно популяризируемые средствами массовой информации, оказывают исключительно отрицательное влияние на интеллект и волю всех, кто прямо или косвенно связан с изучением разума и сознания. Ведь в основе заявлений ведущих специалистов в области ИИ лежат критически важные обещания обойтись без сонма деталей, которые из-за своей непонятности так мешают специалистам-нейробиологам! Постоянно проводится в жизнь мысль о том, что ИИ связан с задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно должен ограничиваться биологически правдоподобными методами.
С точки зрения совершенствования компьютерной технологии нейронные сети, системы искусственного интеллекта и другие аналогичные разработки могут только приветствоваться. Кластеринг, распознавание образов, игровые приложения, использование в развитии роботизации и т.п. области применения получают прямые бенефиты от малейших усовершенствований компьютерной техники, включая те из них, которые связаны с нейронными сетями. Я сам занимался проблемами кластеринга (L. Andreev, U.S. Patent 6,640,227 (2003), L. Andreev, U.S. Patent 7,003,509 (2006)) и распознавания образов (L. Andreev, M. Andreev, U.S. Patent 7,062,508 (2006)) и могу засвидетельствовать, что если бы не было бы ничего известно о компьютерных нейронных сетях, техника использования компьютеров может быть и пострадала, но некритически. Но что касается безответственных заявлений о том, что очередная чудесная технология в области ИИ позволит обойтись без "лишних деталей" функционирования мозга, то эти заявления относятся к катеогрия мимезиса знания, но никак не знания.
Приведу несколько цитат из книги компьютерщиков из Силиконовой Долины Д. Хокинса и Д. Джорджа "Иерархическая Временная Память" (Jeff Hawkins and Dileep George,"Hierarchical Temporal Memory - Concepts, Theory, and Terminology" , Numenta Inc., 2006). Они разработали модель, описывающую некоторые структурные и алгоритмические свойства неокортекса. Процитирую несколько вступительных абзацев: "Есть множество вещей, легко дающихся людям, но недоступных пока для компьютеров. Такие задачи, как распознавание визуальных паттернов, понимание естественного языка, распознавание и манипулирование объектами на ощупь и ориентирование в сложном мире, элементарны для людей. Да, несмотря на десятилетия исследований, у нас нет жизнеспособного алгоритма для реализации на компьютере этих имногих других когнитивных функций.
У человека за эти способности в основном отвечает неокортекс. Иерархическая Временнáя Память (Hierarchical Temporal Memory, HTM) - это технология, имитирующая структурные и алгоритмическиесвойства неокортекса. Следовательно, HTM дает надежду на построение машин, которые приблизятся или даже превзойдут уровень человека при выполнении многих когнитивных задач. HTM не похожи на традиционные программируемые компьютеры. Для традиционных компьютеров программисты пишут программы, решающие конкретные проблемы. Например, одна программа может быть использована для распознавания речи, а другая, совершенно отличная от нее программа, может быть использована для моделирования погоды.
С другой стороны, об HTM лучше думать, как о системе памяти. HTM не программируются и не выполняют различные алгоритмы для различных проблем. Вместо этого, HTM «учатся» решать проблему. HTM обучают путем подачи на них сенсорных данных, и способности HTM определяются в основном тем, какие данные подавались. HTM организованы как деревовидная иерархия узлов, где каждый узел реализует общие функции обучения и памяти. HTM хранит информацию в иерархии, моделируя мир. Все объекты в мире, будь то машины, люди, здания, речь или поток информации в компьютерной сети, имеют какую-либо структуру. Эта структура иерархическая и в пространственном, и во временном отношении. HTM также иерархическая и в пространстве и во времени, и, следовательно, может эффективно фиксировать и моделировать структуру мира."
К этому набору слов специалисты в области компьютерных наук Д. Хокинс и Д. Джордж наверняка приложили какую-то сверхновую компьютерную технологию. Прошло около семи лет, но пока что не поступала информация о том, что с помощью иерархической временной памяти компьютеры вдруг начали мыслить и отвечать на вопросы, начинающиеся с "Почему?" Почему-то приходит на ум простая мысль о том, что регулярное, тщательное и добросовестное знакомство с успехами мимезиса знаний в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и тому подобных технологий может резко снижать потенциальные возможности тех или иных учёных понимать технологию природных мыслительных процессов. Несмотря на то, что мне было всего 8 лет, я нисколько не сомневался в том, что сданный отцом маузер разучился стрелять.
(Продолжение следует)