Кроме того, наш мозг постоянно обменивается информацией сам с собой на разных структурных уровнях, от молекулярного и клеточного до сетевого, и этот процесс предполагает непрерывное и мгновенное обновление столь огромного количества параметров, что трудно даже подобрать термин для описания происходящего. Такая сложность позволила человеческому мозгу создать все то, что отличает нас от других животных: культуру, историю, цивилизацию, уникальные орудия и невероятные технологии, особый способ коммуникации при помощи речи и множество искусственных носителей информации. Благодаря всему этому мы, люди, сформировали социальные группы, устойчивые во времени и пространстве, обзавелись этическими нормами и религиозными убеждениями. И это лишь малая часть огромного списка невычислимых функций, обусловленных нейробиологией нашей центральной нервной системы.
Я убежден, что мы можем отбросить идею о возможности создания цифровой версии человеческого мозга, но мне хотелось бы обратить внимание на гораздо более конкретный и тревожный сценарий. Есть вероятность, что в результате избыточного воздействия цифровых систем наш мозг благодаря своей нейропластичности начнет имитировать работу и логику этих систем — просто потому, что имитация машинного поведения будет сулить большее вознаграждение[488]. Николас Карр и Шерри Теркл в своих работах рассматривают это возможное и неприятное (по крайней мере, для меня) будущее[489]. Они описывают разные случаи, когда излишнее увлечение цифровыми системами, в том числе социальными сетями, влияет на ключевые функции нашего мозга. Рентгенологи утрачивают способность ставить диагноз по снимку, поскольку всецело полагаются на программы распознавания образов. Воображение архитекторов в крупных проектных фирмах подавляется из-за использования САПР. У молодых людей растет уровень тревожности из-за чувства одиночества, которое они испытывают, проводя большую часть времени в социальных сетях. Словом, признаки такого будущего можно увидеть повсюду. В конечном счете делегирование интеллектуальных и социальных задач цифровым системам может ограничить или вообще уничтожить многие типы уникального человеческого поведения, превратив наш мозг в биологическую цифровую систему. Мне этот сценарий кажется трагичным и крайне нежелательным, и я не хотел бы оставить его в наследство будущим поколениям. Боюсь, что я не могу отмахнуться от явных рисков, которые могут стать частью нашего будущего, с той же легкостью, с какой я восхищаюсь шедеврами истинного творца всего сущего.
Нет такого закона, который помешал бы нам создать машину, умеющую думатьМайкл Маук
ИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ — последний писк моды в книгах и кинофильмах. Популярность таких персонажей, как коммандер Дейта из телесериала «Звездный путь: Следующее поколение», показывает, что нам очень нравится размышлять о возможности появления думающих машин. Эта идея захватывает все больше умов после реальных успехов искусственного интеллекта, таких как победа программы Deep Blue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым и выигрыш компьютера Watson в телевикторине Jeopardy! Достижения в узких областях, подобных этим играм, действительно впечатляют, однако до появления машины с разумом, похожим на человеческий, еще очень далеко.
Что нужно, чтобы преодолеть эту пропасть? Все на удивление просто: упорная работа. На сегодняшний день еще не открыт фундаментальный закон, который запрещал бы создание искусственного разума. Напротив, исследования в области нейробиологии позволили выявить многие важные принципы работы клеток мозга, и широкомасштабные проекты по изучению коннектома вскоре могут дать нам полную схему соединений человеческого мозга в тот или иной момент времени. Конечно, еще предстоит разобраться во множестве деталей, и для достижения этой цели быстродействие и мощность компьютеров должны многократно превышать нынешние, какими бы впечатляющими они сейчас ни казались. Таким образом, на этом пути нет никакого концептуального барьера в виде универсального принципа (противоположная точка зрения высказывается в эссе Николелиса в этой книге)[490]. Здесь я попытаюсь обосновать это утверждение, показав, как проекты по воссозданию мозговых процессов помогают расширить знания о мозге и о нас самих.
Пессимизм относительно понимания или моделирования человеческого мозга начинается с осознания его, мозга, необъятности и сложности. Наш мозг состоит из приблизительно 80 миллиардов нейронов, образующих гигантскую сеть с 500 триллионами связей, которые называются синапсами. Как и в случае с любым вычислительным устройством, понимание его работы требует знания свойств основных компонентов (нейронов), природы связей между ними (синапсов) и структуры соединений (схемы коммутации). Цифры действительно впечатляют, но важно понимать: и нейроны, и их связи подчиняются конечному числу понятных правил.
80 миллиардов нейронов человеческого мозга следуют разным вариантам одного довольно простого плана. Каждый нейрон генерирует электрические импульсы, которые распространяются по похожим на провода аксонам к синапсам, где вырабатываются химические сигналы для других нейронов. Суть работы нейрона в том, что он получает химические сигналы от других нейронов и генерирует собственные электрические сигналы на основе правил, определяемых его физиологией. Эти электрические сигналы затем снова преобразуются в химические в следующем синапсе сигнальной цепи. Таким образом, мы поймем, что именно делает нейрон, если сумеем описать правила преобразования входящих сигналов в исходящие — иными словами, если смоделируем его работу с помощью устройства, в котором будет реализован тот же набор правил. Согласно разным подходам к классификации, всего насчитывается порядка сотен (не десятков и не тысяч) типов нейронов[491]. Поэтому создать достаточно точное описание правил преобразования входящих сигналов в исходящие для всех типов нейронов — не такая уж непосильная задача. И в этом деле уже достигнут значительный прогресс[492].
А что насчет синаптических связей между нейронами? По всей видимости, не существует непреодолимых препятствий, которые помешали бы нам понять устройство и работу этих связей. Принципы их действия изучены достаточно хорошо. В синапсах содержатся белковые микромашины, которые преобразуют электрические сигналы, генерируемые нейроном, и запускают выделение микроскопических количеств нейромедиаторов в узкую щель между двумя соседними нейронами. Молекулы нейромедиатора связываются с принимающим нейроном и влияют на его электрическую активность, усиливая ее (возбуждение) или ослабляя (торможение). Еще только предстоит выяснить множество подробностей о разных типах синапсов, но это решаемая задача, и здесь нет концептуальных или логистических препятствий.
При необходимости в описание типа синапса можно включать его способность постоянно менять свои свойства в ответ на определенные паттерны активности. Эти изменения, обусловленные синаптической пластичностью, могут ослаблять или усиливать влияние нейрона на соседние. Они важны для обучения и памяти — наши воспоминания хранятся в виде комбинации миллиардов сильных и слабых синапсов в мозге. Важно то, что нам не обязательно во всех подробностях, вплоть до молекулярного уровня, знать, как работает пластичность. Для создания искусственного синапса достаточно понимать правила, лежащие в ее основе.
Хотя в мозге 80 миллиардов нейронов, количество их типов и количество правил пластичности не так велико, и они доступны для понимания. Создание искусственной версии каждого типа нейрона — в виде физического устройства вроде микросхемы или же в виде подпрограммы — выполнимая задача. В любом случае эти искусственные нейроны смогут получать определенные последовательности входящих сигналов через искусственные синапсы и генерировать соответствующие исходящие последовательности. Если каждый искусственный нейрон будет генерировать верную исходящую последовательность в ответ на любую входящую, которая могла бы поступить на его реальный прототип, то мы получим необходимые компоненты для построения искусственного мозга.
Схема соединений в каждом мозге чрезвычайно сложна, и поэтому легко заявить, что ее невозможно понять даже при небольшом разнообразии типов нейронов. И все же есть основания полагать, что с этой сложностью можно справиться. Связи между нейронами не случайны: они подчиняются правилам, которые можно расшифровать. Например, в области мозга, которая называется корой мозжечка, нейроны одного типа, клетки Гольджи, с помощью синапсов связаны с многочисленными аксонами мшистых волокон и с аксонами гранулярных клеток. Как оказалось, клетки Гольджи с помощью своих аксонов также могут связываться с соседними клетками Гольджи и вызывать их торможение (это взаимный процесс: соседние клетки тоже их затормаживают). Обладая этой информацией, мы можем создать клетки Гольджи искусственного мозга.
Создание мозга как такового существенно отличается от создания мозга конкретного человека. Если мы хотим получить копию мозга того или иного человека, нам необходимо знать все специфические связи в нем. Ваши специфические связи отличаются от моих — именно поэтому мы ведем себя по-разному, у нас разные реакции и склонности, а главное, у нас разная память. Но связи в вашем и моем мозге формировались — на протяжении всей жизни, начиная с утробы матери — по одним и тем же правилам, хотя и под влиянием личного опыта. Если бы мы решили создать копию вашего или моего мозга, нам понадобилась бы карта всех сотен триллионов специфических связей с указанием их свойств, а также способность все это воспроизвести. Если же мы просто хотим получить копию человеческого мозга вообще, с его собственными реакциями и склонностями, достаточно лишь следовать основным правилам выстраивания связей.