Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Ник Бостром Страница 21

Чтобы понять, насколько удачно проведена эмуляция, следует оценить, в какой степени удалось сохранить церебральные функции обработки информации в полученном эмуляторе. Для этого придется провести более глубокий анализ. Например, можно выделить следующие виды эмуляторов мозга:

1)-высокоточная модель — сохраняет всю совокупность знаний, навыков, возможностей и ценностей биологического мозга;

2)-искаженная модель — с выраженными нечеловеческими задатками, но в основном способна выполнять ту же умственную работу, что и биологический мозг;

3)-обобщенная модель (может быть искаженной) — в некотором смысле ребенок, лишенный навыков и воспоминаний, приобретенных биологическим мозгом взрослого человека, но способный научиться большинству вещей, которым обучается среднестатистический человек ^[121].

Если мы пойдем по этому пути, то естественно предположить, что высокоточная модель мозга в конце концов будет осуществлена, но первая модель, которую нам удастся создать, по всей видимости, окажется совсем простой. Прежде чем получить нечто, идеально работающее, вероятно, придется сделать нечто, работающее пока еще несовершенно. Более того, не исключено, что выбор такого пути, как эмуляция мозга, приведет нас к созданию нейроморфного ИИ, который будет основан на обнаруженных в процессе эмулирования принципах нейровычислительной системы и композиционных подходах. Скорее всего, этот промежуточный вариант появится раньше завершения полномасштабного имитационного моделирования головного мозга. Допустимость появления побочного результата вроде нейроморфного ИИ заставляет серьезно задуматься, стоит ли ускорять развитие технологии эмулирования, — более подробно мы рассмотрим этот вопрос в одной из следующих глав.

Насколько далеки мы сегодня от построения полной компьютерной модели мозга? В одной из недавно опубликованных работ приводится технический сценарий и делается вывод — правда, с широким интервалом неопределенности ^[122], — что все необходимые условия будут созданы к середине нашего века ^[123]. Основные контрольные точки этого пути показаны на рис. 5. Однако кажущаяся простота сценария может быть обманчива: нам не следует недооценивать объем предстоящей работы. Пока еще не удалось разработать ни одну компьютерную модель биологического мозга. Возьмем Caenorhabditis elegans — прозрачный круглый червь (нематода), длиной около одного миллиметра и имеющий всего 302 нейрона. Это скромное неприметное создание служит для науки модельным организмом. Его коннектом, то есть полное описание структуры связей его нейронов, известен с середины 1980-х годов. Матрица связей была составлена после тщательно проделанной работы по подготовке материала: разделение ткани на слои, исследование под электронным микроскопом и нанесение маркировки на образцы вручную ^[124]. Но нам недостаточно просто видеть, как нейроны связаны друг с другом. Чтобы сконструировать компьютерную модель мозга, нужно знать, какие синапсы — возбуждающие, а какие — тормозящие; понимать устойчивость связей, а также различные динамические свойства аксонов, синапсов и дендритов. Полной информации пока нет даже в описании такой простой нервной системы, как у C. elegans (хотя сейчас это вполне доступно сделать в рамках целевого исследовательского проекта среднего размера) ^[125]. Успех, достигнутый при эмуляции крошечного мозга червя C. elegans, поможет лучше оценить тот путь, который нам предстоит пройти, чтобы провести эмуляцию мозга более крупных размеров.

Рис. 5. Сценарий полной эмуляции мозга. Схематично изображены входные параметры, задачи и контрольные точки ^[126].

На определенной стадии развития технологий, когда появятся методы автоматического эмулирования небольших фрагментов тканей мозга, останется решить проблему масштабирования. Обратите внимание, что символическая «лестница», изображенная на рис. 5, передает последовательность шагов, которые должны быть пройдены для достижения цели. Каждая ступень лестницы соответствует определенной стадии полной эмуляции мозга — стадии, становящейся все более сложной с точки зрения строения нервной системы организмов, например: нематода→пчела→мышь→макака-резус→человек. Поскольку разрыв между ступенями — по крайней мере после первого шага — носит характер скорее количественный, чем качественный, и определяется (в большей степени, хотя и не полностью) разницей в размерах моделируемого мозга, его можно преодолеть за счет относительно прямолинейного увеличения возможностей сканирования и моделирования ^[127].