Инновационная сложность
Шрифт:
Конечно, речь идет при этом прежде всего только о математической модели сложной динамической системы, а именно о системе уравнений для изменяющейся во времени степени интенсивности эмоциональных прототипов. Но ничто не препятствует тому, чтобы построить нейрохимическую систему с сенсорами, которая способна ощущать в соответствии с моделью этих уравнений. Это были бы тогда, возможно, не наши человеческие ощущения, так как телесность иначе реализована, но это были бы виды ощущений, подобные различным ощущениям человеческих организмов. Этот подход может быть в дальнейшем уточнен и развит в рамках математической модели Ходжкина-Хаксли. При этом математическая модель нейронной динамики, например, лимбической системы, будет играть важную роль. В рамках флагмановского проекта ЕС «Человеческий мозг» закладывается эмпирическое пробное основание для проверки предсказаний и объяснений этой модели.
Сильный искусственный интеллект (ИИ), следовательно, технически вполне мыслим и отнюдь не исключен. Правда встает вопрос, до какой степени нам следует развивать способности ощущений системы, чтобы из этических соображений избежать ненужных страданий [391] .
В рамках исследований классического ИИ в течение долгого времени полагали, что можно представить человеческий разум квазимеханически в программных правилах. Были успешно реализованы многие обширные и сложные выполнения программы, например, в промышленности при управлении производственной линией. Из-за применяемых при этом программных строк, состоящих из формальных символов, мы говорим также о символическом ИИ. Однако было бы иллюзией намереваться имитировать таким образом все умственные способности человека. За этим стоит старая вера, в соответствии с которой ум и машина, подобно телу и уму, разведены как софтвер и хардвер, и дело упирается только в то, чтобы записать все умственные способности в программе. Этого может быть достаточно для моделирования отдельной моторной или когнитивной функции. Чтобы имитировать динамику мозга и связанных с ней ментальных состояний человеческого организма, требуется техническая рамочная модель для отелесненного разума (embodied mind).
391
M"uller О. et al. (Hg.) Das technisierte Gehirn. Neurotechnologien als Herausforderung f"ur Ethik und Anthropologie. Paderborn: Mentis, 2009.
Даже роботы, каждый из них, имеют собственные тела, с помощью которых они развивают свой опыт и тем самым свой вид интеллекта, который не должен быть таким же, как наш. Мы говорим о «телесном» ИИ (embodied AI). И другие живые существа развили в ходе эволюции свои собственные формы интеллекта. Интеллект возникает, таким образом, через преодоление сложности в соответствующем окружающем мире как системе. Согласно представленной здесь рабочей гипотезе, интеллект не обязательно связан, к примеру, с сознанием, как у нас, у людей; он связан со способностью решать специфические проблемы. Степень интеллекта зависит от степени сложности проблемы, которую всякий раз необходимо решить. Мы, люди, очевидно представляем собой гибридные системы со многими способностями, которые в ходе эволюции ни в коей мере не должны были развиться именно так. Гибридная система нашего органического оснащения и наши способности могли бы выглядеть иначе при другом историческом ходе развития [392] .
392
Mainzer К. Organic computing and complex dynamical systems. Conceptual foundations and interdisciplinary perspectives // Organic Computing / Hg. von R. P. W"urtz, Berlin: Springer, 2008. P. 105–122.
4.1 Киберфизические системы
В центре дебатов о телесности (embodiment) ментальных способностей и робототехники стоит понимание, что процессы, протекающие в когнитивной системе, в отличие от классического ИИ, не могут быть поняты в отрыве от телесных данных системы, ее ситуативной встроенности и ее динамического взаимодействия с окружающей средой.
Этот тезис можно перенести с отдельной системы роботов на глобализированный интернет-мир. Также и здесь традиционно проводят строгое различие между физическим («реальным») и виртуальным миром. Вместо этого действуют, к примеру, врачи и инженеры с поддержкой посредством виртуальных приборов в физически реальном мире. При проведении операции виртуальное изображение органа с точными информационными данными и данными измерений способствует точному оперативному вмешательству. Вместо виртуальной реальности (virtual reality) говорят о расширенной реальности (augmented reality), стало быть, о расширении физического мира через применение приборов виртуальной реальности [393] .
393
Mainzer K. From Embodied Mind to Embodied Robotics: Humanities and System Theoretical Aspects // Journal of Physiology (Paris). 2009. Vol. 103. P. 296–304
В техническом плане ключевую роль играют при этом меха-тронные системы, в которых интегрированы механические и электронные системы с относящейся к ним технологией сенсоров. При этом может идти речь, например, о домашних приборах, технически оснащенных сенсорами, в интеллигентном доме, а также и об автомобиле, который через сателлит и сенсоры индивидуально определяет свои маршруты, скорости и безопасные дистанции. Тем самым интернет может быть «воплощен» в сети взаимодействующих приборов, вещей и людей: вещи сами воспринимают себя через сенсорные технологии и нами, людьми, воспринимаются и подвергаются манипуляциям. В этом смысле говорят об интернете вещей.
Системы управления, которые встроены, например, в современные автомобили и самолеты и состоят из множества сенсоров и исполняющих устройств, больше не соответствуют строгому делению вещей физического мира и компьютерного мира. В информатике теперь говорят о киберфизических системах, которые распознают свое физическое окружение, обрабатывают эту информацию и согласованно влияют на физическое окружение. Для этого необходимо сильное сопряжение физической модели применения и компьютерной модели управления. Речь при этом идет об интегрированных целостных состояниях взаимодействующих человеческих мозгов, в значительной степени автономных информационных и коммуникационных систем и физических вещей, и приборов [394] .
394
Mainzer К. Die Berechnung der Welt. Von der Weltformel zu Big Data. M"unchen: С. H. Beck, 2014.
Конкретными примерами служат умные решетки (smart grids), а именно адаптивные и в значительной степени автономные энергетические сети, которые в Германии после энергетического поворота стали очень актуальными. Мы можем уже сегодня через интернет получать информацию, когда в нашем домашнем хозяйстве какой именно прибор наиболее выгодно можно было бы подключить к электрической сети. Это для многихлюдей чересчур хлопотно и даже не осуществимо, поскольку тем самым к ним применяются завышенные требования. Следующим шагом будут интеллектуальные программы (виртуальные агенты), которые молниеносно договариваются о выгодных ценах на электричество, получая скидки. Пользователи сети становятся, наоборот, поставщиками энергии, когда их дома по причине лучшей тепловой изоляции и новых энергетических технологий (например, фотовольтаики, биогаза и т. п.) неизрасходованную электроэнергию отдают в сеть. Там общая энергия автономно контролируется, распределяется и уравновешивается виртуальными агентами: облако (Cloud) IT-мира, в котором сохраняются все данные и программы, сплавляется с физической инфраструктурой человеческой цивилизации.
Рис. 5: Киберфизическая система транспортной сети (Вгоу 2010)
Увеличивающаяся автономия сети означает также новые требования к контролю. Агентские программы, к примеру, в финансовой системе, ясно показывают, как могут обостряться финансовые кризисы, когда автономные программы в доли секунды производят сумасшедшие покупки и продажи, которые для людей уже не обозримы.
С математической точки зрения речь идет при рассмотрении этих сетей о сложных системах с нелинейной динамикой, с которой мы уже познакомились на примере клеток, организмов и мозгов. Нелинейные побочные действия этих сложных систем часто могут становиться более неконтролируемыми. Локальные причины вследствие нелинейных взаимодействий могут разрастаться в непредсказуемые глобальные действия. Поэтому говорят о системных рисках, которые не имеют никакого отдельно идентифицируемого виновника, но возникают по причине системной динамики в целом [395] .
395
Mainzer К., Chua L О. Local Activity Principle. The Cause of Complexity. London: Imperial College Press, 2013.
Наша технология становится более автономной, чтобы решать задачи становящейся все более сложной цивилизации. Отдельные люди больше не могут проникать в понимание всей сложности необходимых для этого систем организации. Обратная сторона возрастающей автономии техники – становящийся все более сложным контроль: машины и приборы разрабатывались в инженерных науках всегда с намерением возможности их контролирования. Но как можно избегать системных рисков, связанных с функционированием сложных систем?
Наше видение эволюции показывает, что ее ход дополняется автономной самоорганизацией и контролем (по меньшей мере в здоровых организмах). В случае болезней, таких, как рак, это равновесие нарушается: раковая опухоль является самоорганизующимся организмом, который имеет свои собственные интересы и так сказать борется за свое выживание, не заботясь, однако, о том что организм-хозяин, в котором она прижилась, от этого разрушается. Сложные системы нуждаются, таким образом, в механизмах контроля, чтобы находить баланс – в организмах, финансовых рынках, в политике и т. д. В сложных цивилизациях развитие людей сопровождается развитием технологий. Эти мегасистемы или суперорганизмы эволюционируют, демонстрируя свою собственную нелинейную динамику. Это уже давно стало реальностью, а не просто биологической метафорой. Такие системы можно описать с помощью математических моделей, но при этом они становятся все более неуправляемыми.