15 марта Александр Яковлевич Каплан, известный нейрофизиолог, доктор биологических наук, профессор, зав. лаб. на биологическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова, провел лекцию-дискуссию о ресурсах мозга человека и возможностях искусственного интеллекта. Он прибыл в Академгородок для проведения исследований в Международном томографическом центре СО РАН. Встречу организовали Фонд «Образование» и Институт медицины и психологии НГУ. Ученый рассказал о ресурсах мозга, особенностях восприятия им окружающего мира и его преимуществах перед искусственным интеллектом. Слушатели узнали, почему в процессе эволюции человеческий мозг не увеличился в размерах, как в него попадает изображение, видимое глазом, почему в ближайшее время искусственный интеллект не победит человеческий.
Вес — не главное
В начале своего выступления Александр Каплан развеял миф о зависимости интеллектуального уровня индивида от веса его мозга. В среднем у человека он составляет 1,5 кг. Ученый привел пример: мозг Ивана Тургенева весил 2 кг, Альберта Эйнштейна — 1,23 кг, а Анатоля Франса — чуть более 1 кг. Однако из этого не следует, что ученый-физик, сделавший немало значимых открытий в области физики, был не столь умен в сравнении с выдающимися писателями. Если сравнивать по весу мозга человека с представителями животного мира, явно заметен его проигрыш слону, у которого этот показатель составляет 5 кг. Но это не делает его разумным. Оказывается, все дело в нейронах головного мозга, а точнее — в связях между ними, — синапсах.
— Мозг — это самый сложный, самый загадочный и самый таинственный объект во Вселенной. Толщина коры головного мозга человека — всего 3-4 мм, но в ней содержится около 80 процентов его нервных клеток. В мозге человека их 86 миллиардов, и каждая из них контактирует с 10-15 тысячами себе подобных. В мозге человекообразных обезьян нервных клеток в 10 раз меньше. И возникает вопрос — почему различие между людьми и обезьянами столь велико? Чем обладает человек из того, чего лишены эти животные? Ответ известен: это язык, как инструмент коммуникации и мышления. Это эволюционное приобретение человека редко выбило его из среды животных. В 5-килограммовом мозге слона содержится 256 миллиардов нервных клеток — гораздо больше, чем у человека, однако он не стал умнее человека. Почему? Ответ прост — слон большой. Это значит, что у него большая мышечная масса. Мышцы состоят из отдельных мышечных волокон. Они одинаковы по размеру что у мыши, что у человека, что у того же слона. Крупные мышцы состоят из большего количества мышечных волокон, и для каждого нужна «своя» нервная клетка. Выходит, что слону, чтобы управлять мышцами, их нужно гораздо больше, чем человеку. Поэтому примерно 250 миллиардов нервных клеток у него находится в мозжечке, который отвечает за координацию движений, а на кору нейронов остается не так много — примерно 2 миллиарда. У человека же ситуация другая. Из 76 миллиардов нервных клеток примерно 22 находятся в коре. Разница огромная! — объяснил Александр Каплан.
Электронные нейроны
В процессорах компьютеров функции нейронов выполняют транзисторы. На одной подложке можно разместить 20 миллиардов таких «электронных» нейронов. Но, по мнению Александра Каплана, это не означает, что они приблизились к человеку, хотя разница в количестве живых и искусственных «нервных клеток» не столь велика, потому что операциональной единицей работы человеческого мозга являются вовсе не они, а синапсы.
— У гипокампальных синапсов — 26 дискретных состояний, а это означает миллион миллиардов многопозиционных контактов. Получается, наш мозг — это гигантская чудовищная машина, и, если где-то «переключить» синапс из 24-го состояния в 15-е, возникает его новое состояние. При таком разнообразии состояний, он способен с высоким разрешением описывать вариативность внешней среды, — сказал Александр Каплан.
Чтобы реализовать весь функционал человеческого мозга, процессор должен выдавать миллиард миллиардов операций в секунду. Александр Каплан пояснил, что прототипы таких устройств уже созданы, однако смоделировать работу мозга так и не удалось ввиду ее недостаточной изученности. Зато такие устройства можно использовать для масштабных и сверхбыстрых вычислений, где необходимо перебирать большое количество комбинаций и просчитывать множество моделей. Однако такие машины, как уточнил Александр Каплан, хоть и приближены к человеческому мозгу, сильно проигрывают ему по энергоемкости. Если мозг потребляет 25 ватт в час, то один из прототипов его искусственного аналога — 25 мегаватт, а другой — 50. Для энергоснабжения таких устройств придется построить по атомной электростанции, тогда как человеческий мозг прекрасно функционирует с гораздо меньшими затратами.
Моделирование реальности
Слушателей заинтересовал вопрос, как изображение объекта через органы зрения попадает в мозг человека. Александр Каплан объяснил, что проекция объекта попадает на сетчатку глаза, которая по своей чувствительности сопоставима с 126-мегапиксильной матрицей. Далее она следует по зрительному нерву, в котором проходит миллион нервных волокон, рассыпаясь на импульсы. Именно они, а не проекция изображения, попадают в мозг, который на основе россыпи нервных импульсов, предыдущего индивидуального опыта и уже имеющихся знаний реконструирует реальность. Именно этим можно объяснить тот факт, что словесное описание разными людьми одного и того же объекта имеет как общие, так и разнящиеся друг с другом характеристики.
— Мы живем в реконструированной реальности. Наша голова полна шаблонов, и при реконструировании объекта наш мозг прогоняет через них поступившую в него проекцию. При совпадении развертывает подходящий шаблон в более тонкий ряд, и поиск продолжается до полного соответствия шаблона с проекцией. Таким образом мы и распознаем объекты. Если подходящего шаблона нет, мы их можем просто не увидеть. Но есть в нашей голове еще один загадочный механизм, который дополнительно как бы смотрит на этот мир. Некто такое, что первично как будто уже знает, что и как происходит во внешнем мире. Это динамическая ментальная модель внешнего мира, построенная нашим мозгом. Вот для чего нам нужны миллиарды многопозиционных синапсов. Она может прокручиваться вперед и возвращаться в прошлое и предсказывать развитие событий. В этом случае все зависит от того, насколько она смоделировала существующие закономерности. При осознании всего этого становится очевидно, что человек оторвался от животного мира и представляет собой совершенно новое существо на планете. Он содержит мир в своей голове, причем в выстроенной им модели содержатся не просто картинки, но и множество оттенков окружающего, — пояснил Александр Каплан.
Искусственный интеллект тоже способен создавать собственную модель мира, только она несколько отличается от «человеческой». Александр Каплан объяснил, как это происходит, на примере шахмат и карточных игр. В шахматах работа искусственного интеллекта заключается в запоминании дебютных исходов игр из чемпионских партий. В покере такой вариант неэффективен, а знание дебютных баз бесполезно, но тем не менее, искусственный интеллект успешно научился выигрывать у человека. Как рассказал Александр Каплан, машины долгое время играли между собой и сообща составили таблицу наиболее выигрышных ходов с вероятностью правильных предсказаний в 57 %. Но можно ли назвать интеллектуальной деятельностью простое запоминание — вопрос спорный. Однако уже сейчас появилось устройство, которое способно играть в шахматы не только без дебютной базы, но и без знания правил игры. Однако, обучая себя самостоятельно, путем перебора комбинаций, она через 21 день начинает побеждать все шахматные программы. Но, по достижении наивысшего уровня, процесс почему-то останавливается.
— Я вам раскрою тайну. Внутри этих «умных машин» формируется ментальная модель внешней реальности, однако в данном случае ею являются шахматные композиции, и машины начинают чувствовать именно модельное описание — у них формируется некое целостное понимание шахматной игры, как и у шахматистов-людей. В настоящее время интеллектуальные машины на основе нейросетей начинают постепенно путем машинного обучения нарабатывать модель внешнего мира, но это не значит, что нам следует ожидать появления конкурентов. В отличие от искусственного интеллекта, у нас имеются человеческие потребности, которые требуют широкого общения в этом мире и глубокого понимания окружающей реальности, недосягаемые даже для самых умных машин, — сказал лекцию Александр Каплан.
