Весной 1986 года я дни и ночи напролет просиживал в своем кабинете, читая научные статьи и занимаясь разработкой моей теории интеллекта. Также я изучал существовавшие на то время теории искусственного интеллекта и нейронных сетей, пока наконец не погряз в деталях. Материалов по этой теме, которые следовало бы прочесть и изучить, было великое множество. Но у меня никак не складывалась цельная картина того, как функционирует головной мозг.
Причина заключалась в том, что сама наука о головном мозге погрязла в деталях. Мало что изменилось и сегодня. Ежегодно публикуются тысячи отчетов о проведенных исследованиях, но они лишь добавляют путаницы вместо того, чтобы внести ясность. До сих пор не существует единой теории, позволяющей досконально разобраться, в чем именно заключается работа головного мозга и как он осуществляет ее.
Я попробовал представить себе, каким может быть решение этой задачи. Должно ли оно быть крайне сложным, поскольку мозг – сложное устройство? Придется ли описывать работу мозга с помощью сотен страниц математических формул? Придется ли разработать сотни тысяч схем, прежде чем прийти к полезному выводу? Я так не думаю. Из истории нам известно, что лучшие научные открытия и решения просты и изящны. Хотя отдельные элементы знания могут выглядеть непостижимыми, а путь структурирования теории невероятно сложен, окончательная концепция обычно очень проста.
Без ключевого объяснения, которым можно было бы руководствоваться в поиске, ученые-нейробиологи не смогут связать отдельные факты и имеющиеся данные в цельную картину. Мозг – невероятно сложное, обширное образование. На первый взгляд, он напоминает кастрюлю, наполненную вареными спагетти. Можно его назвать и ночным кошмаром электрика, но при ближайшем рассмотрении мы обнаруживаем, что устройство мозга не столь беспорядочное, как клубок спутанных между собой проводов. Мозг имеет свою структуру, но она слишком сложна, чтобы рассчитывать понять ее на интуитивном уровне.
Мы терпим неудачу за неудачей не только потому, что нам не хватает данных или умения их сопоставить; больше всего на данном этапе мы нуждаемся в изменении перспективы. Сформулировав правильные рамки познания, мы убедимся, что непонятные ранее подробности легко складываются в цельную картину, подобно тому как разноцветные кусочки стекляшек в калейдоскопе образуют поразительной красоты узор.
Ниже я привожу еще одну аналогию, благодаря которой вы осознаете смысл моих слов.
Представьте, что спустя тысячелетия человеческая раса вымрет. И однажды с другой планеты, на которой обитает высокоразвитая цивилизация, прибудут исследователи, которые захотят изучить, как жили люди. Наибольшее изумление у них вызвала бы наша сеть дорог. Для чего может быть нужна такая забавная система? Задавшись целью узнать ответ, инопланетяне начали бы скрупулезное изучение земного рельефа, подключив также изображения, получаемые со спутников. Будучи искусными археологами, инопланетные исследователи изучили бы каждый фрагмент асфальтового покрытия, каждый дорожный указатель, упавший и частично разрушившийся, каждую мелочь, оставшуюся от человеческой цивилизации. Они обратили бы внимание, что сети дорог отличаются друг от друга. Некоторые из них – извилистые, узкие и, похоже, расположены хаотично (вероятно, возникли сами по себе). Другие образуют строгую сетку, а на некоторых участках, становясь широкими и ровными, буквально разрезают пустыни.
Так инопланетные исследователи собрали бы множество сведений о дорогах, но все эти данные ровным счетом ничего для них не значили бы. Не теряя надежды, они продолжали бы собирать все новые и новые факты в надежде, что вот-вот найдут разгадку. Но все напрасно. Так продолжалось бы до тех пор, пока один из исследователей не воскликнул бы: «Эврика! Кажется, я понял. Эти существа не могли передвигаться с помощью телепортации, как мы с вами. Им приходилось передвигаться в буквальном смысле с места на место, возможно, на забавных подвижных платформах». Теперь, на фоне сделанного открытия, многое стало бы на свои места. Исследователи поняли бы, что узкие петляющие улочки сохранились с древнейших времен, когда средств передвижения было немного и они были медленными. Широкие дороги были предназначены для перемещения на большие расстояния с большими скоростями (наконец нашлось и объяснение, почему числа на знаках, расположенных на этих дорогах, были другими). Ученые начали бы различать жилые и промышленные зоны, очертили бы взаимодействие коммерческой и транспортной инфраструктур и т. д. С другой стороны, часть собранных исследователями данных оказались бы несущественными. Таким образом, при том же наборе сведений инопланетным ученым удалось бы увидеть общую картину.
Нет никаких сомнений в том, что подобного рода открытие позволит и нам разобраться в работе мозга и составить в цельную картину все имеющиеся о нем данные.
К сожалению, не все верят в то, что мы сможем познать работу мозга. Поразительное число людей, включая ряд нейробиологов, полагают, что мозг и интеллект непознаваемы по сути. А некоторые уверены, что даже если мы поймем глубинные процессы, то все равно не сумеем создать машины, которые работали бы по принципу мозга, поскольку интеллект невозможен без человеческого организма, нейронов и непостижимых законов физики.
Выслушивая приведенные аргументы, я представляю «интеллектуалов» прошлого, которые возражали против исследований (скажем, пытались запретить анатомам вскрывать трупы с целью изучения того, как устроен человеческий организм). «Даже не пытайтесь познать это, все равно не получится ничего хорошего, и если даже вы разберетесь в том, как оно работает, это не принесет вам никакой пользы» – подобные увещевания привели к развитию функционализма — философского направления, последней нашей остановки в этой короткой истории размышлений о мышлении.
Согласно положениям функционализма, наличие интеллекта или обладание разумом – исключительно свойство организации, не имеющее ничего общего с составными элементами. Разум присущ любой системе, составные части которой, будь то нейроны, кремниевые чипы или что-то еще, взаимодействуют друг с другом.
По правде говоря, подобный взгляд заслуживает того, чтобы его придерживался какой бы то ни было разработчик разумных машин. Только подумайте! Стала бы шахматная игра менее реальной оттого, что утерянную фигуру коня заменили бы солонкой? Очевидно, нет. Функционально солонка полностью соответствует настоящему «коню», поскольку ее можно переставлять по клеточкам доски согласно тем же правилам, что и «коня». Таким образом, шахматная партия остается шахматной партией, а не чем-то иным. Подумайте также, изменился бы смысл этого предложения, если бы я прошелся по нему курсором, удаляя, а затем восстанавливая каждый символ.
Приведу еще один пример. Известно ли вам, что каждые несколько лет ваше тело полностью обновляется, вплоть до последнего атома. Несмотря на это, вы остаетесь собой, а роль атомов не меняется, хотя меняются они сами. То же самое справедливо и в отношении головного мозга: если бы какой-то сумасшедший ученый вздумал заменить каждый из ваших нейронов функционально эквивалентной микросхемой, вы остались бы сами собой и даже не ощутили бы, что нечто в вас изменилось.
Согласно изложенному принципу, искусственная система, имеющая ту же архитектуру, что и биологическая (например, построенная по образу и подобию живого мозга), будет по-настоящему разумной. Защитники идеи искусственного интеллекта, коннекционисты и я сам являемся функционалистами, поскольку все мы уверены в том, что интеллект обеспечивает человеку нечто отнюдь не мистическое в головном мозге.
Все мы уверены в том, что научимся когда-то создавать разумные машины, возможно, не очень скоро.
Но существуют разные определения функционализма. Наряду с тем, что я только что представил вам как роковую ошибку, приведшую к провалу идеи искусственного интеллекта и парадигмы коннекционистов, – ошибка, основанная на последовательности «входящий-исходящий сигнал», – следует назвать еще несколько причин, по которым мы на сегодняшний день не способны создавать разумные машины. Пока сторонники идеи искусственного интеллекта придерживались подхода, определенно обреченного на провал, коннекционисты, на мой взгляд, преимущественно оставались в тени. Ученые, занятые в сфере искусственного интеллекта, спрашивают: «Почему мы, инженеры, должны ограничивать себя решениями, которые случайно возникли в ходе эволюции?!» В некотором роде они правы. Биологические системы, такие как головной мозг и гены, неизящны. Общеизвестная метафора – механизм Руба Гольдберга, названный в честь выдающегося американского карикатуриста (инженера по образованию), лауреата Пулитцеровской премии Рэувена (Руба) Люциуса Гольдберга. В машинах Гольдберга (разумеется, вымышленных) соединенные причудливым образом десятки блоков, рычагов, белок в колесе, электрических вентиляторов, противовесов, воздушных шариков и клеток с канарейками взаимодействуют сложным образом, чтобы, например, заточить карандаш или надеть шляпу на изобретательного хозяина.