Инновационная сложность
Шрифт:
2.5 Отелесненный разум
Мозг является сложной системой органических соединений. Ведь и психология развития показывает, что наши ментальные и когнитивные способности в значительной степени сформированы через наше тело, которое возникло в процессе эволюции. Так, грудные дети и дети младшего возраста уже могут различать объекты (например, игрушки, еду и питье), схватывая их руками, слушая ушами, видя глазами, слизывая и чувствуя их вкус языком, ртом и губами, еще до того, как они научаются называть их словами. Мы имеем наглядные представления и эмоциональные предпочтения (преференции), симпатии и антипатии, которые неосознанно направляют наши действия и редко выражаются в языковой форме, не говоря уже о том, что они могут быть репрезентированы в компьютерной программе. Необходимо тело, чтобы могли развиться познание и интеллект. Мы говорим о «телесном» познании и интеллекте (embodied cognition, embodied intelligence). Только через касания и восприятия окружения и через действия в этом изменяющемся окружении возник интеллект [371] .
371
Varela F. et al. The Embodied Mind. Cognitive Science and Human Experience. Cambridge Mass.: MIT Press, 1991.
Только посредством взаимодействия через тело, возникла возможность понимать других и осознавать свои собственные намерения и на основе этого соответствующим образом направлять свое собственное поведение. Эта способность традиционно рассматривается в философии как интенциональность. С медицинской точки зрения теория ума (Theory of Mind) исследует, что происходит, если при этом определенные нейронные области перестают функционировать. В качестве причин могут выступать повреждения мозга в результате несчастных случаев или же деменция, которая угрожает почти всем людям во все более стареющих обществах [372] . Последствия этого – потеря человечности и эмпатии, а, в конце концов всякой способности к социально отзывчивому поведению, а также ответственности.
372
F"orstl H. (Hg.(Theory of Mind. Neurobiologie und Psychologie sozialen Verhaltens. 2. Auflage. Berlin: Springer, 2012.
Нейропсихология показывает нам сегодня, что сознание является собирательным понятием для в высшей степени сложных ментальных состояний, которыми обладают в некоторой степени также и другие живые существа. Восприятие, как правило, не только у нас, людей, связано с самовосприятием: я есть тот, кто воспринимает. Самовосприятие выполняло в процессе эволюции очень важную функцию защиты и контроля, чтобы уберечь организм от повреждений. Оно было связано со сложными сенсорными процессами визуального, тактильного и слухового самовосприятия, а также с самоконтролем моторных процессов и самонаблюдением телесной чувствительности. Наконец возникла память с сохранением собственной биографии, чтобы достигнуть того состояния, которое мы обозначаем как Я-сознание. В теории ума („Theory of Mind“) проводятся различия между «я», «ты», «мы» и «другие», и только тогда становятся возможными очень сложные формы социальной организации, такие, как человеческое общество.
Однако техника показывает нам, что многие наши когнитивные возможности реализуемы даже без «сознания», иногда (в смысле теста Тьюринга) даже лучше. Во всяком случае то, насколько сильно эти ментальные состояния связаны со сложными соединениями в мозге, замечаем мы позже, когда случаются впадения в коматозные состояния из-за несчастных случаев или болезней, соответствующие нарушения участвующих в формировании ментальных состояний областей мозга или помутнения в результате приема лекарственных средств или алкоголя; в таких случаях выпадают, оказываются бездейственными соответствующие грани состояний сознания. Для перепроверки различных аспектов и степеней состояний, которые мы подводим под собирательный термин «сознания», в настоящее время имеются в наличии хорошие экспериментальные и технически измеряемые условия. При этом не исключено, что такие состояния при точном знании затронутых областей мозга и их связи с телесными действиями и органами чувств могут быть вызваны также и «искусственно», т. е. в технических системах. [373]
373
Инновация, связанная с появлением когнитивных роботов
3.1 Сложность моделирования на компьютерах
Телесность нашего интеллекта показывает, что природа не производит вычислений, как это делает компьютер. Не «считают» ни молекулы, ни клетки, ни мускулы, ни органы или организмы. Но дело в том, что даже такие сложные молекулярные, клеточные и нейронные взаимодействия могут быть смоделированы на компьютерах с увеличивающейся вычислительной мощностью1. Системная биология показывает это нам на молекулярном и клеточном уровнях. Также и нейронная сеть по образцу мозга моделируется сегодня на компьютере. Возможны ли также роботы с сильным искусственным интеллектом (ИИ), которые имитируют не только когнитивные функции (в смысле слабого ИИ)?
За этим стоит сильный тезис логиков и математиков Алана Тьюринга и Алонзо Чёрча, согласно которому всякий алгоритм, логико-математическое представление которого может быть просчитано всякой управляемой программой вычислительной машиной, может быть смоделирован универсальной машиной Тьюринга. С теоретико-познавательной точки зрения понятие универсальной машины Тьюринга дает в наше распоряжение инструмент, посредством которого независимо от соответствующего технического стандарта развития компьютеров можно принципиально определить сложность динамических процессов (т. е. их «логическую глубину») [374] .
374
Mainzer К. Computer – Neue Fl"ugel des Geistes? 2. Auflage. Berlin/New York: De Gruyter, 1995.
Еще Курт Гёдель (как логик) и Ричард Фейнман (как физик) думали, что процессы в природе можно понимать как своего рода метод вычислений. Вместо элементарных шагов вычислений с символами, из которых состоят эффективные методы математики, появляются, например, квантовые скачки элементарных частиц, элементарные химические реакции с молекулами, включение и отключение генов, изменения состояний клеток или изменения напряжения в технических устройствах переключения. Также и случайные изменения (например, мутации) могут учитываться в не детерминистических машинах Тьюринга. Таким образом понимаются и сами стохастические процессы посредством вероятностных (про-бабилистических) машин (например, машины Больцмана как про-бабилистической сети). Вообще говоря, степени вычислимости на компьютере соответствуют различным степеням сложности природы [375] .
375
Mainzer K. Die Berechnung der Welt. Von der Weltformel zu Big Data. M"unchen:
С. H. Beck, 2014.
Что касается технических стандартов развития компьютеров, мы переживаем согласно закону Мура стремительное увеличение вычислительных мощностей, которые делают доступным моделирование сложных динамических систем природы. В соответствии с теоремой о неполноте Гёделя принципиально не может существовать никакого суперкомпьютера, который мог бы прояснить и разрешить все задачи. Мощности вычислений для имитации человеческого мозга или других клеточных и органических систем, однако, поддаются оценке и могут быть смоделированы на компьютере. Правда отсюда с необходимостью не вытекает, что мы уже в ближайшие десятилетия сможем смоделировать, скажем, чувства и мышление. Но принципиально это не исключено, и отдельные аспекты уже удалось понять. Вычислительная мощность сама по себе здесь, правда, недостаточна. Чтобы смочь построить компьютерные модели, мы должны понять также и ход самих процессов. Для этого мы обращаемся теперь к робототехнике.
3.2 Адаптивные и способные к обучению роботы
В традиции механистических автоматов сначала сооружались роботы, процессы движения которых были точным образом установлены. В случае сложной и постоянно изменяющейся окружающей среды в программе не могут быть учтены все возможные события. Так протекает процесс сложной телесной самоорганизации, в значительной степени без сознательного центрального управления. Подобным образом двигаются вниз по пологому склону, только будучи подгоняемыми силой тяжести, инерцией и толчками, таким образом телесные взаимодействия осуществляются без программного управления [376] .
376
Pfeifer R., Scheier С Understanding Intelligence. Cambridge (MA): MIT Press,
2001.
Сложные образцы движений управляются и вычисляются в природе вне централизованного контроля, они организуются децентрализованно посредством нейронных сетей с обратными связями. Знанию движения по неизвестной территории обучаются и это знание – learning by doing – сохраняется в нейронных сетях [377] . Нейронные сети являются примерами сложных динамических систем, состоящих из отдельных нервных клеток, которые взаимодействуют нейрохимически посредством передающих сигналы тканей (нейротрансмиттеров) и порождают образцы поведения как системные свойства.
377
Nolfi 5., Floreono D. Evolutionary Robotics. The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines. 2nd edition. Cambridge (MA): MIT Press, 2001.
Роботы должны, стало быть, обучаться, самостоятельно в большей или меньшей степени приспосабливаться, чтобы быть способными оценивать новые ситуации. Возрастающая сложность нашего мира требует все большей автономии и самоорганизации [378] .
При участии роботов в космическом полете сразу становится очевидным, что мы напрямую с Земли не можем управлять их реакциями, например, на Марсе из-за задержки передачи сигналов. Но и роботы в промышленности и в обыденной жизни (например, на кухне) должны реагировать самостоятельно и быстро на новые ситуации [379] . Функционирование и очистка посудомоечной машины является, к примеру, процессом огромной сложности, который не может быть запрограммирован заранее детерминистической последовательностью отдельных приказов. Роботы, обеспечивающие уход, во всё более стареющем обществе должны к тому же обучаться заботливо обращаться с людьми.
378
Tuci Е. et о/. Self-Assembly in Physical Autonomous Robots: the Evolutionary Robotics Approach. // Proc. of the 11th International Conference on Simulation and Synthesis of Living Systems (ALifeXI) / Ed. by S. Bullock et al. MIT Press: Cambridge (MA),
2008. P. 616–623.
379
Knoll, A., Christaller T. Robotik. Frankfurt: Fischer, 2003.