Электромагнетизм — одна из четырех фундаментальных сил, действующих в природе. И по этой причине электромагнитные поля повсеместно обнаруживаются в космосе, а их величина колеблется от невероятного числа гигатесл, как в случае магнетаров (массивных нейтронных звезд), до нескольких микротесл, как в случае поля вокруг Земли, действующего в качестве защитного экрана, без которого жизнь на нашей планете была бы невозможна. На краю гелиосферы — гигантского магнитного пузыря, определяющего пределы солнечного магнитного поля, распространяющегося за границы орбиты Плутона, — сила магнитного поля Солнца достигает своего минимального значения — порядка сотни пикотесл. Если разделить этот солнечный минимум на 100, получится значение, близкое к силе магнитного поля человеческого мозга, — 1 пикотесла. Поэтому не приходится удивляться, что мало кто из нейробиологов пытался учитывать потенциальную роль столь слабого поля в создании большинства, если не всех, наших самых ценных мозговых функций. Я не считаю, что такая быстрая смена позиции уже полностью оправдывается экспериментальными результатами. Скорее, ситуация обратная: вопрос о важной роли электромагнетизма нейронов для функционирования мозга остается столь же открытым, как и в начале 1950-х годов. И по этой причине я постоянно представляю себе, как мы будем удивлены однажды в ближайшем будущем, когда получим очевидные экспериментальные доказательства, демонстрирующие, что для построения всей человеческой вселенной нужна лишь 1 пикотесла магнетизма.
Глава 6Почему Истинный творец всего — не машина Тьюринга
Как-то утром летом 2016 года одна строка, напечатанная в престижном американском журнале Scientific American, мгновенно окончательно разбудила меня и привела в чувство. Она гласила: «Искусственные синапсы могут позволить суперкомпьютерам имитировать человеческий мозг».
Корейский материаловед Тае-Ву Ли сообщил журналистам, что теперь, когда ученые научились производить крохотные транзисторы, способные имитировать синапсы между нейронами, вот-вот будет реализована давнишняя мечта о построении машины, напоминающей мозг. Источая энтузиазм, Ли рассказал, что это «может привести к созданию более качественных роботов и самодвижущихся машин, извлечению данных, медицинской диагностике, анализу фондовых рынков и другим умным интерактивным системам и машинам в будущем». В статье говорилось, что благодаря примерно квадрильону связей между 100 миллиардами нейронов (реальное число ближе к 86 миллиардам) человеческий мозг может выполнять порядка 10 квадрильонов операций в секунду. Для сравнения: на тот момент самый быстрый в мире китайский суперкомпьютер Tianhe-2 работал с максимальной скоростью 55 квадрильонов в секунду. Однако Tianhe-2 для работы нужно в миллион раз больше энергии, чем человеческому мозгу. Понятный энтузиазм Ли был связан с тем, что его последняя версия искусственного синапса нуждалась лишь в 1,23 фемтоджоуля энергии для одной синаптической передачи — около одной восьмой от того, что требуется человеческому синапсу. Поэтому Ли считал, что, если разместить примерно 144 таких искусственных синапса на четырехдюймовой пластине и соединить их проволокой диаметром 200–300 нанометров, ему с коллегами удастся сделать важнейший шаг в воспроизведении работы человеческого мозга. Для этого, как он сообщил, нужно лишь дождаться некоторых усовершенствований трехмерной печати, чтобы собрать из этих пластинок трехмерные структуры, — и тогда почти из ничего появится искусственный мозг, способный превзойти по вычислительной способности серое вещество нашего собственного мозга.
Мир не в первый раз услышал прогноз о скорейшем падении Истинного творца всего с его пьедестала; аналогичные заявления делались регулярно со времен промышленной революции. Понятное дело, ни одна из предыдущих попыток не приближалась к отметке 1,23 фемтоджоуля на синапс. Однако на протяжении более трех столетий, какой бы ни была самая передовая технология времени — паровые машины, механические устройства, электронные гаджеты и начиная с 1936 года сложные цифровые машины, включая суперкомпьютеры, состоящие из тысяч взаимосвязанных микропроцессоров, — обязательно находились те, кто пророчил скорое воспроизведение специфических способностей человеческого мозга искусственными устройствами.
И неизбежно все эти начинания с треском проваливались.
Тем не менее с началом информационной эры наметилось неуклонное распространение идеи о том, что цифровые компьютеры в конце концов превзойдут по способностям человеческий мозг. Иногда, если судить по горячности, с которой делаются эти заявления, возникает впечатление, что сторонники данной идеи считают свой прогноз почти божественным пророчеством и что ничто не остановит нас на пути его реализации в ближайшем будущем. Но даже несмотря на множество предсказаний футурологов, а также практиков и энтузиастов в сфере искусственного интеллекта, нет никаких конкретных подтверждений того, что нас вскоре ждет этот самый революционный технологический прорыв в истории человечества.
Вместо убедительных подтверждений часто, особенно в последнее десятилетие, нам предлагают достаточно наивный аргумент вроде того, с которого начиналась данная глава, заключающийся в том, что для воспроизведения сложных мыслительных способностей нашего мозга нам нужно лишь правильно соединить сотни миллионов похожих на нейроны и энергетически эффективных транзисторов, а затем нажать на кнопку «ВКЛ».
Я готов с этим поспорить.
Идею о том, что внутреннюю работу человеческого мозга можно свести к алгоритму и воспроизвести с помощью цифровой логики, следует рассматривать лишь в качестве очередного постмодернистского мифа, урбанистической легенды или примера из эпохи постправды — времени, когда ошибочное или ложное заявление, повторенное множество раз и широко распространенное в обществе, начинает восприниматься в качестве истины. Мысль о достижимости уровня сложности нашего мозга просто за счет монтажа чрезвычайно большого количества эффективных электронных элементов не только очень далека от реальности, но при глубоком анализе вообще не имеет шанса на успешное воплощение — ни сейчас, ни когда-либо.
Очень немногие из тех, кто верит в эту идею, перестали считать, что человеческий мозг является истинным создателем цифровых машин и программ, а не наоборот. Слепая вера в то, что созданная человеком технология обернется против своего создателя и превзойдет его, постулирует, что система любого рода (скажем, наш человеческий мозг) способна создать нечто более сложное, чем она сама! Однако сторонники этого тезиса, кроме бесконечного озвучивания своей почти религиозной убежденности, не могут достоверно объяснить происхождение этой избыточной сложности. Я считаю подобное предположение очевидно ложным, поскольку оно нарушает многие общепринятые логические теоремы, включая две теоремы Курта Гёделя о неполноте и более позднюю формулировку, названную теоремой сложности и предложенную аргентинско-американским математиком Грегори Хайтином. По мнению Хайтина, формальная система (такая как компьютерная программа) не может создать подсистему (другую программу), превосходящую ее саму по сложности. В более формальной версии, представленной Джоном Касти и Вернером Депаули в книге «Гёдель: Жизнь логики, разума и математики», теорема Хайтина о сложности формулируется так: существуют числа, имеющие такую сложность, что ни одна компьютерная программа не может их генерировать.
Очевидно, что совокупно труды Гёделя и Хайтина логически противоречат гипотезе о том, что если бы человеческий мозг был устройством компьютерного типа со сложностью X, он мог бы создать нечто (вроде сверхразумного искусственного устройства) с уровнем сложности выше X.
Поскольку эталоном в этом сравнении является цифровой компьютер, имеет смысл начать наш рассказ с возвращения к историческим корням этой удивительной машины. Любой современный цифровой компьютер представляет собой одно из множества возможных конкретных воплощений абстрактного вычислительного устройства, впервые предложенного британским математиком и логиком Аланом Тьюрингом в 1936 году. Этот ментальный конструкт, названный в его часть универсальной машиной Тьюринга (УМТ), и сегодня описывает функционирование любой цифровой машины — от портативного компьютера до самого мощного суперкомпьютера планеты. Универсальная машина Тьюринга работает на основании встроенной таблицы запрограммированных пользователем инструкций, последовательно считывая и оперируя символами с поступающей в машину пленки. По мере прочтения символов на пленке, последовательно одного за другим, машина Тьюринга использует внутреннюю таблицу инструкций (программу) для выполнения различных логических операций, а затем записывает результаты.
Звучит просто, не правда ли? Но, к лучшему или к худшему, большинство технологических прорывов последних восьмидесяти лет, включая появление самого революционного инструмента массовой коммуникации в истории нашего вида — интернета, можно рассматривать в качестве побочного продукта абстрактной ментальной игрушки, возникшей в глубинах разума гениального математика.
Идея о том, что все природные явления можно симулировать на цифровом компьютере, во многом почерпнута из своеобразной и ошибочной интерпретации так называемого тезиса Чёрча — Тьюринга, исходно сформулированного Тьюрингом и американским математиком Алонзо Чёрчем. По сути, этот тезис гласит, что, если известна серия строго определенных этапов решения конкретного математического уравнения или задачи (эта серия этапов называется алгоритмом), цифровой компьютер способен воспроизвести эту операцию и найти решение данного уравнения. Такое уравнение относят к исчислимым функциям.
Здесь-то и начинается путаница.
Исходная гипотеза Чёрча — Тьюринга относилась исключительно к вопросам, связанным с формальным математическим моделированием. Однако с тех пор многие авторы интерпретировали гипотезу Чёрча — Тьюринга в таком ключе, как если бы она устанавливала предел вычислений для всех природных явлений. В целом эти авторы считали, что ни одно физическое вычислительное устройство не может превзойти по способностям машину Тьюринга. Звучит безобидно, но, игнорируя тот факт, что вычисления по Тьюрингу относятся только к области формальной математики, мы рискуем породить множество проблем и ошибочных выводов. На самом деле, если задаться вопросом о том, является ли мозг человека или других животных просто машиной Тьюринга, мы обнаружим, что вычислительная теория Тьюринга предполагает серию допущений, исключающих ее прямое приложение к сложным биологическим системам, таким как мозг. Например, в машине Тьюринга представление информации является формальным (т. е. абстрактным и синтаксическим, как 1+1), а не физическим и семантическим, как в большинстве биологических систем. В таком мозге, как наш, особый тип информации — информация Гёделя — физически записывается в нервную ткань, из которой состоит центральная нервная система (см. главу 3). Семантический анализ показывает, что даже простая фраза типа «Да ты меня ограбил!» приобретает разные значения в зависимости от контекста: это может быть дружеская шутка или серьезное обвинение. Люди легко улавливают правильный смысл, но машина Тьюринга, основанная на битах, испытывает большие трудности при анализе такого предложения.